YouTube算法“反向优化”：谷歌有意降低用户沉迷度？

近日，一篇博客文章引发了关于YouTube算法机制的热烈讨论。作者指出，近年来YouTube在降低用户沉迷度方面取得了“显著”进展，这或许并非偶然，而是谷歌在伦理层面的一种自觉行为。

文章回顾了YouTube不同时期的算法特点。早期，YouTube主要基于用户订阅推送内容，推荐的相关性较高，用户体验适中。随后，算法主导的首页推荐机制上线，虽然内容更加个性化，但也更容易让用户陷入无尽的内容消费之中。

然而，现在YouTube的推荐算法似乎出现了“反向优化”：首页内容长期重复，推荐内容与用户兴趣关联度降低，搜索结果中穿插大量无关内容和短视频。作者戏称，这就像高中生为了完成两页纸的作文，不断调整行高、字体大小，重复表达相同的观点。

文章认为，这种“反向优化”如果是有意为之，那确实是一种高明的降低用户沉迷度的策略。通过降低内容的相关性和趣味性，让用户感到无聊和无意义，从而主动退出YouTube。

这种现象如果属实，无疑引发了我们对于算法伦理的更深层次思考。在追求用户增长和商业利益的同时，平台是否也应该承担起引导用户健康使用产品的责任？YouTube的这种“反向优化”是否值得其他平台借鉴？这些问题值得我们持续关注和探讨。

记忆的革命：间隔重复系统迎来重大升级

掌握知识是构建任何学科基础的关键。然而，对于兼职学习者或学生来说，如何在有限的时间内建立持久的知识库一直是个挑战。间隔重复系统（Spaced Repetition Systems, SRS）应运而生，它通过智能地安排复习时间，帮助学习者克服遗忘曲线，实现高效学习。

近年来，一种名为FSRS（Fuzzy Spaced Repetition System）的新型调度算法正在悄然改变SRS领域，它利用机器学习技术，使学习过程更加高效和个性化。

FSRS：用机器学习对抗遗忘曲线

传统的SRS算法，如SuperMemo-2，依赖于固定的间隔模式，例如1天、6天、15天等。这种模式缺乏灵活性，难以适应不同知识点和不同学习者的遗忘速度。

FSRS的核心思想是将复习安排视为一个预测问题：何时回忆一张卡片的概率会降至90%？ 通过机器学习，FSRS可以根据每个卡片的难度、稳定性和可检索性，预测最佳的复习时间间隔，从而实现“恰好在遗忘之前”进行复习，最大化学习效率。

FSRS的优势

• 个性化调度： FSRS能够根据每个用户的学习数据，调整调度参数，实现个性化的学习体验。
• 优化知识保留率： 用户可以根据自身需求，设置期望的知识保留率，FSRS会根据该目标，调整复习计划。
• 降低学习负担： 通过精确的预测和调度，FSRS能够减少不必要的复习，降低学习负担，提高学习效率。

如何使用FSRS

目前，Anki作为领先的间隔重复软件，已在其23.10版本中将FSRS作为默认调度算法。用户可以通过Anki体验FSRS带来的高效学习。

告别低效学习

相比之下，一些流行的语言学习平台，如WaniKani和Bunpro，其使用的调度算法甚至不如传统的SuperMemo-2。这些平台采用固定的间隔模式，且在回答错误时会降低卡片的复习频率，严重影响学习效果。

FSRS的出现，为学习者提供了一种更科学、更高效的学习方式。它不仅能够提升知识保留率，还能降低学习负担，让学习过程更加愉快。

深入了解

如果您想了解更多关于FSRS的信息，可以参考以下资源：

• FSRS算法详解
• FSRS在Anki中的应用
• FSRS与其他算法的对比

掌握FSRS，掌握高效学习的钥匙，让知识真正扎根于你的大脑！

《经济学人》要闻：加密货币已成终极“沼泽资产”

本周《经济学人》重点关注了加密货币行业，并发表了题为“$WAMP coins”的领导者文章，辛辣地指出加密货币已然成为政治泥潭的一部分。

文章指出，加密货币行业最初的梦想是超越政治，但如今却与自私自利的行为密不可分。文章以美国前总统特朗普为例，讽刺了其对利益冲突的漠视，并将加密货币行业比作华盛顿特区的“沼泽”，暗示其内部存在着大量的腐败和不正当交易。

图片来源：Peter Crowther/Getty Images

文章还精选了其他几篇值得关注的领导者文章，包括：

• 欧洲的言论自由问题
• 特朗普的贸易战并未结束
• 墨西哥政府正在扼杀法治
• 如何应对AI管理者

此外，本期杂志还关注了墨西哥的法治问题，认为选举法官将对政府不利，对黑帮有利；以及对美国总统特朗普的交易能力进行了评估，认为他正在将美国转变为世界的经纪人，而不是承销人。

《经济学人》本期内容深刻揭示了加密货币行业面临的困境，以及全球政治经济领域的重要议题，值得读者深入思考。

Mexican Navy Ship Collides with Brooklyn Bridge, Resulting in Fatalities

New York, NY – In a shocking incident that unfolded on Saturday, a Mexican navy training vessel, the Cuauhtémoc, collided with the iconic Brooklyn Bridge during what was intended to be a promotional tour. The collision resulted in the snapping and partial collapse of three of the ship’s masts, causing a tragic loss of life and numerous injuries.

According to New York City Mayor Eric Adams, the incident claimed the lives of two individuals and left 19 others injured, with two in critical condition. At the time of the collision, there were 277 people aboard the Cuauhtémoc, which reportedly lost power prior to striking the bridge.

Eyewitness videos captured the dramatic scene, showing the ship’s masts crashing into the bridge deck amidst heavy traffic. The vessel, adorned with a prominent Mexican flag, was seen drifting towards the river’s edge as onlookers scrambled for safety.

The Mexican navy has acknowledged the incident, stating that the Cuauhtémoc sustained damage that prevented it from continuing its voyage. Authorities are currently assessing the full extent of the damage and providing assistance.

The Cuauhtémoc, a 297-foot-long training vessel, embarked on its annual voyage from Acapulco, Mexico, on April 6th. The ship was scheduled to visit 22 ports across 15 nations over a span of 254 days, including stops in Kingston, Havana, and Reykjavik, before the unforeseen incident in New York City.

The New York Fire Department confirmed that emergency responders were dispatched to the scene to address the injuries, but details regarding the number of individuals affected remain limited. The Brooklyn Bridge, a vital transportation artery for New York City, accommodates over 100,000 vehicles and 32,000 pedestrians daily. The extent of the damage to the bridge and the potential impact on traffic flow are currently being evaluated.

编程语言的“杀手级”领域：选择适合的工具至关重要

发布时间：2025年4月12日 | 最新更新：2025年5月8日

最近，一篇名为《每种编程语言都需要其成功的杀手级应用》的文章引发了关于编程语言选择的深刻思考。文章的核心观点在于，特定编程语言的成功往往与其擅长的领域密切相关。然而，与其称之为“杀手级应用”，不如将其理解为“杀手级领域”更为贴切。

作者对各种编程语言的优势领域进行了梳理，以下是其总结：

静态类型语言：

• C：内核开发
• C++：底层系统编程
• Rust：底层系统编程
• Java：企业应用和安卓开发
• C#：运行在微软系统上的企业应用
• Cobol：企业应用
• Go：高性能服务器
• Swift：苹果系统应用

动态类型语言：

• Python：科学计算和机器学习
• Julia：数值/科学计算
• Fortran：数值/科学计算
• Matlab：数值/科学计算
• JavaScript：Web前端
• TypeScript：Web前端
• Ruby：Web后端
• PHP：Web后端
• Lua：嵌入式语言
• R：统计学

虽然以上领域划分可能过于简化，但经验表明，在非优势领域使用特定语言往往会面临诸多挑战，甚至可能导致项目失败。选择合适的编程语言，对于项目的成功至关重要。开发者应充分了解各种语言的特性和优势领域，以便做出明智的决策。

值得注意的是，原文并没有提供图片，如果原文存在图片，读者可以按照Markdown格式自行添加，例如：![图片标题](图片路径)。

camelAI 登录界面速览：AI 协作平台新入口

camelAI，一个新兴的 AI 协作平台，近日更新了其登录界面，旨在为用户提供更便捷的访问体验。新界面以简洁的设计风格为主，突出了两种主要的登录方式：Google 账号登录和传统的邮箱/密码登录。

用户可以通过点击“Continue with Google”按钮，使用 Google 账号快速登录，这一方式简化了注册和登录流程，尤其方便了那些已经习惯使用 Google 服务的用户。同时，camelAI 也提供了传统的邮箱/密码登录选项，满足不同用户的需求。

在登录界面的底部，camelAI 明确提示用户，点击“Continue”按钮即表示同意其隐私政策和服务条款，这体现了平台对用户数据安全和合规性的重视。用户可以通过提供的链接，详细了解相关政策。

总的来说，camelAI 的新登录界面在用户体验上做出了优化，旨在降低用户进入平台的门槛，并强调了用户协议的重要性。这预示着 camelAI 正在积极拓展其用户群体，并致力于构建一个安全、便捷的 AI 协作环境。对于关注 AI 协作和智能应用的读者来说，camelAI 的发展值得持续关注。

美国痛失最后一项完美信用评级，债务风险引发市场担忧

华盛顿特区——知名评级机构穆迪（Moody’s）下调了美国的信用评级，从”AAA”降至”Aa1″，这标志着美国失去了最后一项完美信用评级。此举反映了市场对美国政府偿还债务能力的担忧日益加剧。

穆迪曾在2023年警告称，美国的AAA评级面临风险。

穆迪在声明中指出，历届美国政府未能扭转不断膨胀的赤字和利息成本，是导致此次评级下调的主要原因。”Aa1″评级虽然仍然很高，但已不再是最高等级，意味着美国在偿还债务方面面临的风险略有上升。

信用评级的降低通常会导致借贷成本上升，并可能对国家经济产生广泛影响。对此，白宫方面表示，他们正致力于解决”拜登政府留下的烂摊子”，并对穆迪的评级表示不满。

尽管如此，穆迪也强调，美国仍然具有”卓越的信用优势，例如规模、韧性和活力，以及美元作为全球储备货币的持续作用”。然而，该机构预计，到2035年，联邦债务将增加到国内生产总值（GDP）的134%左右，高于去年的98%。

值得注意的是，此次评级下调正值特朗普政府的支出法案在国会受阻之际。与此同时，数据显示，由于政府支出下降和进口激增，美国经济在今年前三个月出现萎缩。

此前，惠誉评级（Fitch Ratings）和标准普尔（S&P Global Ratings）已分别在2023年和2011年下调了美国的信用评级。穆迪自1917年以来一直维持美国的完美信用评级，此次下调无疑给美国经济敲响了警钟。

好的，这是一篇关于 PostgreSQL 锁冲突的新闻博客总结，以专业新闻博客的风格呈现：

PostgreSQL 锁冲突分析与解决：数据库工程师的必备技能

近日，数据库专家 Hussein Nasser 在其个人博客 pglocks.org 上发表了一篇关于 PostgreSQL 锁冲突的文章，引起了广泛关注。锁冲突是数据库管理中常见的问题，尤其在高并发环境下，不合理的锁机制可能导致性能瓶颈甚至系统崩溃。

Nasser 在文章中深入浅出地介绍了 PostgreSQL 中锁的类型、锁冲突产生的原因以及如何诊断和解决这些问题。文章强调了理解不同锁模式之间的兼容性至关重要，例如，共享锁（SHARE）允许多个事务同时读取资源，而排他锁（EXCLUSIVE）则会阻止其他事务访问资源，直到持有锁的事务完成。

文章还探讨了如何使用 PostgreSQL 的监控工具，如 pg_locks 视图，来识别锁冲突。通过分析 pg_locks 视图，数据库管理员可以找到持有锁的进程 ID (PID)，以及等待锁的进程，从而定位问题的根源。

此外，文章还提供了一些实用的建议，以减少锁冲突的发生，包括：

• 优化 SQL 查询，减少事务的持续时间。
• 合理设计事务边界，避免长时间持有锁。
• 使用更细粒度的锁，例如行级锁，以减少锁的争用。
• 调整 PostgreSQL 的配置参数，如 deadlock_timeout，以更好地处理死锁情况。

Nasser 还推荐了他的数据库工程课程，旨在帮助开发者和数据库管理员更深入地理解 PostgreSQL 的内部机制，并掌握解决实际问题的技能。

总而言之，这篇博客文章为 PostgreSQL 用户提供了一份宝贵的指南，帮助他们更好地理解和解决锁冲突问题，从而提升数据库的性能和稳定性。对于任何使用 PostgreSQL 的开发团队来说，理解和掌握这些知识都是至关重要的。

决策树初探：算法解析与应用场景

发布日期： 2025年1月7日

本文是关于机器学习中决策树系列文章的第一篇，旨在为读者提供对决策树的基础理解，并探讨如何实现它们。决策树本身可能不是最强大的算法，但通过诸如 bagging 和 boosting 等技术，它们已成为许多机器学习领域的首选方法。

什么是决策树？

决策树通过提出一系列关于数据的连续问题来进行决策。想象一下，你决定出门是否带伞，你可能会问：“有云吗？” 如果有，你可能会继续问：“湿度如何？” 决策树就是这样通过特征（如云层覆盖或湿度）来分割数据，逐步缩小决策范围。

每个内部节点使用特定特征将区域一分为二，而叶节点则给出该区域的预测结果，比如“下雨”或“不下雨”，更精确地说，是为每个结果分配概率。

上图展示了一个拟合天气数据的决策树。从上到下，该图表示了树的所有决策边界。每个内部节点产生两个分支，递归地划分特征空间，使得具有相同标签或相似目标值的样本被分组在一起。

决策树的类型

决策树主要分为两种类型：分类树和回归树。分类树用于预测分类结果，将数据分配到预定义的类别中；而回归树则预测连续的数值。

决策树算法

ID3、C4.5 和 CART 是最具影响力的决策树算法。ID3 是最早的算法之一，仅支持分类，而 C4.5 扩展了 ID3，支持数值特征和缺失值。CART 类似于 C4.5，但增加了对回归的支持，并且只执行二元分割。

优点与缺点

决策树的主要优点包括易于理解和解释、能较好地处理大型数据集、数据准备工作少，以及能够直接处理数值和类别数据。然而，它们也容易捕获噪声和过拟合，对训练集中的小变化非常敏感，并且难以捕捉非层级概念。

总结

决策树是一种强大的工具，但也有其局限性。在后续文章中，我们将深入探讨决策树的实现细节，并探讨如何通过集成方法来克服这些局限性。

Let’s Encrypt 宣布将于 2026 年停止 TLS 客户端身份验证证书支持

发布日期： 2025年5月14日

来源： Let’s Encrypt 官方博客

Let’s Encrypt 近日发布公告，宣布将于 2026 年起停止在其证书中包含 “TLS 客户端身份验证” 扩展密钥用法 (EKU)。 这项变更主要影响将 Let’s Encrypt 证书用作客户端证书以向服务器进行身份验证的用户。

逐步淘汰计划：

为了尽可能减少对用户的影响，Let’s Encrypt 将分阶段实施此变更：

• 当前： tlsserver ACME 配置文件已排除客户端身份验证 EKU。
• 2025年10月1日： 推出新的 tlsclient ACME 配置文件，保留 TLS 客户端身份验证 EKU，供需要更多时间迁移的用户选择使用。
• 2026年2月11日： 默认 classic ACME 配置文件将不再包含客户端身份验证 EKU。
• 2026年5月13日： tlsclient ACME 配置文件将不再可用，停止颁发带有客户端身份验证 EKU 的证书。

完成以上步骤后，Let’s Encrypt 将改用不包含 TLS 客户端身份验证 EKU 的新中间证书颁发机构 (CA) 颁发证书。

背景信息：

所有证书都包含一个预期用途列表，称为扩展密钥用法 (EKU)。 之前的 Let’s Encrypt 证书包含两个 EKU：TLS 服务器身份验证和 TLS 客户端身份验证。 此项变更后，Let’s Encrypt 将仅提供 TLS 服务器身份验证。

变更原因：

此项变更由 Google Chrome 根证书计划的要求所推动，该要求规定在 2026 年 6 月之前将 TLS 客户端和服务器身份验证拆分为单独的 PKI。 许多客户端身份验证用例更适合私有证书颁发机构，因此 Let’s Encrypt 决定在此截止日期前停止对 TLS 客户端身份验证的支持。

总结：

对于大多数使用 Let’s Encrypt 保护网站的用户而言，此变更不会产生任何影响。 然而，依赖 Let’s Encrypt 证书进行客户端身份验证的用户应注意此项变更，并尽早规划迁移方案，以免影响业务。

Frenck的智能家居自白：混乱、实验与未完成的承诺

知名智能家居专家Frenck Nijhof近日发表了一篇坦诚的博客，揭秘了他自己智能家居的“真相”。与人们想象中完美、前沿的自动化住宅不同，Frenck的家更像是一个大型实验场，充满了混乱和未完成的项目。

Frenck坦言，作为Home Assistant的领导工程师，他拥有数百个智能设备，但却对它们的连接状态一无所知。他运行着四个不同的Home Assistant实例，混合使用Zigbee、Z-Wave、Matter、Wi-Fi等多种协议的设备。这种混搭的环境，源于他对新技术的探索和对Home Assistant的不断改进。

然而，这种实验性的做法也带来了问题。自动化功能不完善，部分开关失灵，仪表盘也杂乱无章。更令人惊讶的是，Frenck的家人似乎已经习惯了这种“不完美”的状态，接受了智能家居有时会“掉链子”的事实。

Frenck在文章的最后表示，他希望能够改善家中的智能家居体验，打造一个真正优化过的系统。但与此同时，他也意识到，自己对Home Assistant的改进热情，常常会让他忽略了家庭的需求。因此，他向家人道歉，并承诺在未来会努力修复这个“烂摊子”。

这篇博客不仅展现了智能家居领域的真实一面，也引发了人们对于技术与生活平衡的思考。或许，智能家居的最终目标，不应仅仅是追求技术的极致，更应关注如何为家庭带来真正的便利和舒适。

古罗马混凝土千年不朽之谜终于揭开

古罗马的建筑和工程技术堪称古代世界的奇迹，其中最具代表性的当属至今仍在使用的渡槽。这些伟大建筑的背后，是一种独特的建筑材料——火山灰混凝土，它赋予了罗马建筑无与伦比的强度和耐久性。其中，拥有近2000年历史的万神殿，至今仍保持着世界最大无钢筋混凝土穹顶的纪录。

此前，人们普遍认为这种混凝土的卓越性能归功于其成分：火山灰和石灰的混合物。火山灰得名于意大利城市波佐利，那里有丰富的火山灰矿藏。当火山灰与石灰混合并加入水时，会发生化学反应，形成坚固的混凝土。

然而，麻省理工学院（MIT）领导的一个国际研究团队在2023年发现，事实远不止如此。他们发现，古罗马混凝土的材料与我们之前的认识略有不同，而且其混合技术也大相径庭。研究的关键线索是混凝土中存在的小块白色石灰。起初，这些石灰块被认为是由于混合不均匀或材料质量差造成的。但MIT材料科学家Admir Masic对此提出了质疑。

Masic认为，如果罗马人在制造这种卓越的建筑材料时投入了如此多的精力，并遵循了经过数百年优化的详细配方，那么他们为什么会在确保最终产品的混合均匀性方面如此懈怠呢？他认为，这背后一定有更深层的原因。

为了解开这个谜团，Masic团队与MIT土木工程师Linda Seymour合作，对来自意大利Privernum考古遗址的2000年历史的罗马混凝土样本进行了细致的研究。他们利用扫描电子显微镜、X射线光谱、X射线衍射和共聚焦拉曼成像等技术，深入分析了石灰块的性质。

研究人员首先关注的是石灰的类型。通常认为，火山灰混凝土使用的是熟石灰。熟石灰的制作过程是先将石灰石在高温下煅烧，得到具有高反应活性的生石灰（氧化钙），然后将生石灰与水混合，生成熟石灰（氢氧化钙）。根据此前的理论，古罗马人是将熟石灰与火山灰混合。

但研究团队的分析表明，样本中的石灰块与这种方法并不一致。他们认为，古罗马混凝土很可能是通过将生石灰直接与火山灰和水在极高的温度下混合制成的，或者是在使用熟石灰的同时也使用了生石灰。研究人员将这种方法称为“热混合”，而石灰块正是这种“热混合”的产物。

Masic解释说，“热混合”的优势在于：首先，当混凝土被加热到高温时，会发生一些仅在使用熟石灰时无法发生的化学反应，从而产生高温相关的化合物；其次，高温能够显著缩短混凝土的固化时间，加快反应速度，从而加快施工进度。

此外，“热混合”还赋予了混凝土卓越的自愈能力。当混凝土中出现裂缝时，裂缝会优先延伸到石灰块处，因为石灰块具有比混凝土基质中其他颗粒更大的表面积。当水进入裂缝时，会与石灰发生反应，形成富含钙的溶液。这种溶液干燥并硬化后，会形成碳酸钙，从而将裂缝重新粘合在一起，防止其进一步扩散。

在另一个拥有2000年历史的遗址——Caecilia Metella墓中，人们也观察到了这种现象：混凝土中的裂缝被方解石填充。这或许可以解释为什么在经历了海洋数千年的冲刷后，古罗马海堤的混凝土至今仍完好无损。

为了验证他们的发现，研究团队使用古代和现代的配方，利用生石灰制作了火山灰混凝土。他们还制作了一种不含生石灰的对照混凝土，并进行了裂缝测试。结果显示，含有生石灰的混凝土在两周内完全愈合，而对照混凝土则始终处于开裂状态。

目前，该团队正致力于将这种混凝土商业化，作为一种更环保的替代品。Masic表示，这种更耐用的混凝土配方不仅可以延长材料的使用寿命，还可以提高3D打印混凝土配方的耐久性。

这项研究成果已发表在《科学进展》杂志上。

专家为何更胜一筹：效率与经验的深度剖析

在知识领域，专家与新手之间的差异远不止时间投入。一篇发表于2024年4月12日的文章深入探讨了专家如何以更高的效率和更卓越的成果超越新手。文章指出，尽管人们普遍认为专家因工作速度快而收费较高，但专家在解决问题时的效率提升，以及由此对新手的影响，却常常被忽视。

文章通过“迷宫脱逃”的隐喻，生动地展现了专家与新手在面对问题时的不同处理方式。新手常常陷入自我制造的困境，花费大量时间解决与核心问题无关的难题。而专家则能更清晰地洞察问题的本质，从而更有效地利用时间和精力。

文章强调，不能简单地以“不够优秀”来评价新手，而应认识到新手是基于自身认知做出的最佳决策。新手需要有经验人士的指导，从而避免盲目决策带来的长期负面影响。专家不仅能提供直接的解决方案，更能通过言传身教，帮助新手培养解决问题的直觉和洞察力。

此外，文章还提到了专家社交圈的重要性。专家们通过互相交流和学习，不断提升自身的能力。而新手往往难以融入这些圈子，无法获得有效的帮助和指导。

文章最后强调，新手应勇于探索，深入研究各个领域，并在实践中培养自信。同时，社会也应为新手提供更多的支持和鼓励，避免因专家的不耐烦而扼杀新手的潜力。

总之，专家与新手之间的差异是多方面的，既有能力上的差距，也有经验和环境的影响。只有充分认识到这些差异，并采取相应的措施，才能帮助新手更快地成长，最终成为领域的专家。

美军作战中的模因学：一个新兴的增长产业

近期，一份来自美国海军陆战队高级战争学院的研究报告探讨了模因（memes）在军事行动中的应用，题为《美军作战中的模因学：一个新兴的增长产业》。该报告由迈克尔·B·普罗瑟少校撰写，深入分析了如何利用模因影响敌方意识形态，从而在战场上取得优势。

什么是模因？

模因被定义为“文化传播的单位，或模仿的单位”，类似于基因在生物领域的传播。在思想领域，模因通过人际互动和社会交往进行传播和复制，影响人们的观念、信仰，最终影响行为。

军事模因的应用

报告指出，军事行动本身会产生模因，不论是有意还是无意的。美军应重视对模因的生成、接收、传播和复制过程的记录和分析。信息作战（IO）、心理作战（PsyOps）和战略沟通（SC）等部门可以作为模因学发展和成熟的平台。

模因与意识形态战争

报告将意识形态比作疾病，认为模因是其传播的载体。因此，可以通过类似于医学的方式，利用模因“接种”敌方，争取民众支持。

私营部门的案例研究

3M公司通过创新模因，成功地在员工中培养了拥抱变革和创新的文化，从而提高了盈利能力。这表明模因在组织文化变革方面具有潜力。

模因战中心（MWC）

报告提议成立模因战中心，作为参谋机构，负责为指挥官提供模因生成、传播以及敌方、友方和非战斗人员分析方面的建议。MWC应具备全面的模因生成、分析、质量控制和传播能力，与当前IO和JPOTF的临时性质形成对比。

结论

认知科学家、文化人类学家、行为科学家和博弈论专家应成为未来战场上专业的“模因枪手”。美国必须认识到意识形态战争中新兴学科的重要性，并将模因“武器化”。模因战中心旨在弥补当前IO、PsyOps和SC在能力上的不足，专门在敌人的思想中进行战斗。

总结

该研究强调了模因在现代战争中的重要性，并呼吁美军采取更加积极和系统性的方法来利用模因影响敌方意识形态，从而在战场上取得优势。

国家气象局beta版网站暂停服务，未来动向引关注

国家气象局（NWS）宣布，由于关键联邦工作人员的流失，导致项目缺乏必要的资源以继续开发、日常监测和维护，其beta版网站（beta.weather.gov）已被停用，目前尚不清楚何时恢复服务。

该beta版网站旨在提供更丰富、用户友好的气象信息。国家气象局表示，他们仍然致力于设计一个信息更丰富、用户体验更佳的Weather.gov网站。一旦资源到位，他们计划尽快重新启动这个beta版网站。

在此期间，公众仍可访问Weather.gov 获取官方的国家气象局天气预报和预警信息。国家气象局感谢所有为改进包括 beta.weather.gov 在内的系统提供反馈的用户。

此次beta版网站的暂停无疑给国家气象局的现代化进程带来了一定的阻碍。未来，如何解决人员短缺问题，并确保气象服务的持续改进，将是国家气象局面临的重要挑战。我们也将持续关注beta.weather.gov的后续进展，以及国家气象局在提供更优质气象服务方面的努力。