ポーランドは英国とほぼ同じくらい裕福であり、2030年代半ばにはそれを超える軌道に乗っていることを人々に思い出していただきたいと思います。

最もゲリーマンダーが最も多いことで有名な州の知事は、さらに偏見を持つ恐れがある。 民主党の知事が声高に選挙区再編に全力を尽くすことで、より多くの共和党州が同じことをするようになるという現実的なリスクがある。 そして、共和党の州にはそれを行う余地が*はるかに*あります。

そして、私たちは戻ってきました!

トルクは@hereticonの赤ちゃんです。彼の公式GPUスポンサー@LambdaAPI、そして寛大なサポートをしてくださった@nvidiaと@OpenAIに感謝したいと思います。

ニューサム氏のソーシャルメディア推進の背後にいる人物は、実際には彼の勝算を大きく変えている。 彼は現在、民主党の票をしっかりとリードし、1週間強で36%上昇し、2位にしっかりと立っている!

カロリーイン、カロリーアウト(CICO)は、実験の後、本当に心に残りました。私はこのモデルを自分自身と何十年にもわたって何十人もの人々に検証することに成功しました。 簡単な方法は、人々の食事と運動をコントロールすることでした。これにより、体重を簡単にコントロールできることがわかりました。 しかし、その後、このトピックに関するブログ投稿で、これを行うためのよりシンプルで、はるかに関与が少なく、はるかに科学的な方法を発見しました。このブログ投稿は「摂取カロリー、消費カロリー」と題されており、CICOが本物であり、真実であり、現実の優れた説明であることを自分自身に証明するために使用できる簡単な方法を示しています。 まず、投稿には、体重を量り、食べる食べ物に含まれる報告されたカロリーを正しく記録し、さらにその日のランニング走行距離を減らすように書かれています。これらを再実行関係に代入し、予測された重みの束を計算します。 これを行うと、最終的に的を射た予測が得られます。 とても簡単ですよね?だから、私は自分のためにこれをしました。私はカロリー摂取量や活動量などを測定し、衝撃的な精度で体重の変化を予測するようになりました。最初は何度か試して失敗しましたが、最終的にはすべての測定値を調整した後、すべてがうまくいき、事前に一日の計画を立てても正確な体重予測を得ることができました。 それは私にとって、CICOが機能したことの十分な証拠でした。 これが私にとってうまくいったとわかった後、私は伝道することにしました。このことを人々に話し、当時のガールフレンドにも適用しました。結局のところ、それは彼女にはうまくいかなかった。奇妙だと思ったので、彼女の活動と食事をもっと注意深く監視することにしましたが、彼女が私に報告した内容が間違っていることがわかりました。すべてをカタログ化したところ、いくつかの矛盾がありましたが、それらに対処すると、突然これが彼女にもうまくいきました。 しかし今、私は録音の問題を痛感するようになりました。ご存じない方のために説明すると、二重ラベルの水、部屋全体の熱量計、および同様の他の方法を使用して実際にカロリー摂取量を測定すると、体系的な誤報の証拠があります。たとえば、最近の2つのデータセットはどちらも、太った人はカロリー摂取量を過小評価する傾向があることを示しました。 そこで、私は人々に水断食で体重を記録するように頼むことで、これを指導し始めました。それは、予測を非常に迅速に一致させるための一発のトリックのようでした。 より正確にしたい場合は、予測を取得する方程式に、重量ポンドあたりの燃焼値があります。男性の場合、この値は女性よりも高くなる傾向がありますが、これは主に男性の方が筋肉の割合が高く、脂肪よりも多くのカロリーを消費する傾向があるためです。 この燃焼値は、カロリー摂取量と体重を測定し、燃焼率に最適な最小二乗値を見つけることで簡単に取得できます。ブログ投稿の著者はこれを行い(そしてそれを行う手段を提供しました)、安定した値に到達するまでに数週間かかったように見えましたが、最終的にはそうしました。この値を個人的に見積もることで、予測をさらに改善できます。 また、カロリー摂取量の誤認によるノイズを取り除くため、ファストでリードインすることで、この値に早く到達することもできます。きちんとしたですよね? 次の質問は、体重が減っていないときにもこれは当てはまりますか?答えは、大まかに言えば、イエスです! 筆者は録音を続け、結局旅行に行くところまで来た。彼らはビュッフェで食事をし、レストランで外食し、正確なカロリー数を得ることができませんでした。彼らはまた、体重が回復するのに十分な量を食べました。 ご覧のとおり、予測は少し狂いましたが、その後通常に戻りました。それらはすべて問題ありませんでした (良好で一貫した測定値)、すべてがめちゃくちゃでした (悪い測定値とまばらな測定値)、そして通常に戻りました (良好で一貫したリターン!この一部は測定値の悪さであり、もう一つは私が実験的に検証できたもの、つまり水の重量です。 体重が減ると、グリコーゲンの貯蔵量が枯渇し、剥がれるグリコーゲンの多くは水分であるため、最初は減量が早いです。体重が回復すると、グリコーゲンが急速に回復し、水分が加えられて体重が回復します。これは同じように簡単に外れますが、モデルをループに投げます。 継続的に体重が増え始めると、精度に戻ります。または、体重を減らすことに戻れば、正確さに戻ります。しかし、大きな変動がある過渡期には、完全とは程遠い精度が大幅に失われます。そして、体重を維持しているときは、常に正確さを保ちます。 これを発見したときは信じられないほどの気持ちでした。すべてが本当にうまくいき、時間の経過とともに体重を確実に予測できます。女性であれば、周期に関する情報をいじるなど、複雑さを加えることもできます。複雑さを加えても、移行期のスイングが引き締まる以外に、それほどメリットは得られないので、いずれにせよ、これは問題ありません。 ここで本当に良い点は、これにより個人差に関する多くの問題が回避されることです。安静時ホルモンや活動レベルの違いなどの影響を理由に、多くの人がCICOに反対しています。それは問題ありませんが、ここでは関係ありません、なぜなら私たちは一人の人を測定しているので、彼らはこれがうまくいくのに十分な一贯性がある傾向があるからです。これは本質的に自己制御されているため、キャリブレーション後は、何らかの理由で体重の変化に応じて時間とともに変化する以外は、個人差のある要因はすべて消去されます。 これを自分でやりたい場合は、記事を読んで実際に行うことを強くお勧めします。そうすれば、あなたもCICOの力を真に信じ始める方法を見つけることができます。 リンクス： * 私が言及したガールフレンドは非常に痩せていたので、この体系的な偏見は問題ではありませんでした。すべてのレベルのポイントの周りの個々のばらつきに注目してください。私はそれがより可能性の高い問題だと考えています。 ** 私が知っている数人の女性は、周期のさまざまな部分からデータを収集し、燃焼率の違いを発見しました。彼らはその情報を使用して予測精度を測定的に向上させることができました。

10年前にUberを禁止するよう求める声や、タクシー運転手の雇用について考える必要があるという発言をすべて目にしたのを覚えています。 そして今、同じ人々がUberのドライバーに代わってWaymosの導入を攻撃しています。 テンパス・フギット。

ニューヨーカーはすでに軽犯罪で起訴されることはほとんどない。 この事実により、少数のスーパーオフェンダーが走り回り、ビジネスを台無しにし、市民を恐怖に陥れることができます。 候補者の一人が「もっとその!」という立場を掲げているのを見るのはうれしいことです。

男性で 16 歳以上であれば、135 回ベンチでレップできるはずです。 大人になって、それすら余裕がないほど弱っていると、年齢を重ねるにつれて痛みや痛みで大変な時期を過ごすことになる。 ジムに入りましょう。

57M マイルのデータにより、Waymo の自動運転車は人間のドライバーがいる車よりも重傷が 85% 少なく、全体的に負傷が 79% 少ないという事実に対する政策対応が十分ではないようです。 米国の事故で年間240万人が負傷し、40万人が死亡