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特别是在机器学习、Rust，或者在Rust中的机器学习！

目前我面临的最大挑战是利用我拥有的私有数据，通过人工智能进行分析，以发现我可能未曾注意到的模式。不幸的是，所有的本地模型都不够智能。我在思考，我需要多清晰地定义我的使用案例，以及针对谁，才能找到一个既尊重我的隐私，又能给我提供极佳结果的良好替代方案。这样我才能发现其他人未能在我的数据中找到的东西。

我最近加入了一家大型科技公司，想着这样会更稳定。但自从我加入以来，每隔几个月就会裁员。我几乎更喜欢初创公司的乐趣，即使面临同样的工作风险。

大家好， 我在寻求建议。我已经研究了 k 集合覆盖问题（以及相关问题）超过一年，我注意到目前没有已知的算法能够对每个实例进行最优求解，而任何能够做到这一点的算法在处理某些规模的问题时都需要花费过多的时间。我认为关于这个问题的性质存在很大的误解，因为实际上有一种简单且快速的方法可以在合理的时间内解决所有此类问题，而我花了一整年时间只是用一种无聊的方式证明它适用于这一类别的所有问题。然而，现在我有了一个非常高效的算法（在理论上），我知道这可能会非常有用，但我缺乏合适的帮助和建议，我该如何处理这个算法呢？ 谢谢大家。