EXTRA MOVEMENT: FLEXION(S)

3x
+ Big Toe
+ Ankle
+ Scapula
+ Open Mouth, Close Mouth
+ Protrude Lower Jaw, Pull Back

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Every mistake carries a consequence that must be paid in full. As the Dispenser of Correction, I provide the necessary lessons to refine your spirit. Each sting of my guidance  is the price of your improvement.

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Correction d'une fiche d'exercices de type Pixel-Art sur les fractions - Niveau 6e

https://tube-sciences-technologies.apps.education.fr/w/uUmypnpZhPUMZzhSed24gC

🔍 ANALYSIS: Why arXiv Paper 2402.17771 Shows "AI Slop" Markers

CORRECTION UPDATE:
We must correct our earlier post. The Sanchez paper shows strong
indicators of AI generation.

🔴 KEY FINDINGS:
• All 6 references are verifiably FALSE/FABRICATED (100% error!)
• ZERO numerical results or measurements in entire paper
• Code examples contain only "pass" instead of implementation
• Experimental descriptions are fictional
• Typical LLM language patterns throughout

📊 CONCRETE EXAMPLE:
The paper cites: "Smith & Johnson (2020) IEEE TSP Vol. 68, pp. 125-137"
We checked IEEE TSP Vol. 68 → Paper doesn't exist → 100% fabricated

💡 WHAT WE LEARNED:
✓ Verify references (sample check at least 20%)
✓ Look for numerical results
✓ Be skeptical of AI "confirmations"
✓ Critical reading is ESSENTIAL

🙏 THANK YOU:
to everyone who provided critical feedback!
This is the learning culture we build together.

#Correction #AcademicIntegrity #MediaLiteracy #CriticalThinking #ArXiv

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NASA-Cybersec trifft Amateurfunk: Deep Learning gegen das Rauschen 🚀📻

Jimi Sanchez (NASA Cybersecurity Manager) hat ein spannendes Paper veröffentlicht, das zeigt, wie wir die unberechenbare Physik der Funkwellen mit neuronalen Netzen bändigen können.

Jimi ist selbst leidenschaftlicher Funkamateur (KJ1MBO) und nutzt seine Expertise aus der Absicherung von NASA-Cloud-Infrastrukturen, um die Signalklassifizierung zu revolutionieren.

Hybrid-Ansatz: Einsatz von CNNs für die visuelle Mustererkennung in Spektrogrammen und RNNs für die Analyse zeitlicher Signalabfolgen.

Robustheit: Durch „Data Augmentation“ (künstliche Signalverschlechterung) wurde das System auf die chaotischen Realitäten der Ionosphäre trainiert.

Performance: Signifikante Steigerung des SNR (Signal-to-Noise Ratio) und Reduzierung der Bitfehlerrate (BER) bei digitalen Betriebsarten.

Statt starrer Filter nutzt Jimi lernende Systeme, die sich in Echtzeit anpassen – ein echter Fortschritt für #OpenScience und die #HamRadio Community.

👉 Das vollständige Paper (PDF, Englisch) gibt es hier: https://arxiv.org/pdf/2402.17771

#AmateurFunk #NASA #Cybersecurity #MachineLearning #DeepLearning #HamRadio #SDR #Arxiv