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该项目利用公共领域文档（23,124个图像文件 + 2,800个OCR文本文件），重建了最近美国众议院监督委员会发布的爱泼斯坦电子邮件记录。<p>大多数电子邮件页面仅包含一条真实的消息，而被重复的标题和页脚层层掩盖。我希望在没有这些干扰的情况下重建对话。<p>我使用了OCR和视觉大语言模型（LLM）管道，从电子邮件截图中提取单独的消息，规范化发件人和收件人，重建时间戳，检测重复内容，并映射线程。输出结果是一个结构化的SQLite数据库，通过SQL.js（WebAssembly）在客户端运行。<p>该代码库包括完整的提取管道、数据清理脚本、数据库模式、限制条件和实施说明。界面是一个轻量级的渐进式Web应用（PWA），以手机风格的用户界面显示重建的消息，并提供链接回每个原始源图像以供验证。<p>实时演示：<a href="https://epsteinsphone.org" rel="nofollow">https://epsteinsphone.org</a><p>所有源数据均来自官方公开发布；没有泄露或私人材料。<p>欢迎就管道、LLM提取、线程逻辑或PWA实施等问题进行咨询。

我觉得我做的这个小项目现在发布正合适，因为最近有更多与CSS相关的帖子。

到2026年，语音人工智能不再是可选项，而是保持竞争力的方式。中小型企业可以选择从大型云服务提供商到灵活专注的平台。在评估2026年的语音人工智能时，请考虑以下几点： • 与现有系统的集成 – 它是否能与您的客户关系管理（CRM）、聊天和电子邮件系统连接？ • 易用性 – 您的团队是否能在没有IT团队的情况下自行设置和管理？ • 自动化水平 – 在人工介入之前，它能处理多少工作？ • 成本与价值 – 它能否节省足够的时间并改善客户体验，以证明其价格的合理性？ • 可扩展性 – 它能否在不进行重大升级的情况下与您的业务一起成长？ 最后，您希望实现深度集成、简单易用以及适合中小企业的定价。

我制作了一个小型网页应用，让你可以连接控制器，并在一个简单的瞄准训练器中调整不同的灵敏度和曲线设置。<p>链接：<a href="https:&#x2F;&#x2F;gamepadtuner.com" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;gamepadtuner.com</a><p>该应用瞬间加载，无需下载，且免费使用。<p>它实际上帮助我找到了在《战区》中完美的灵敏度和动态响应曲线强度，瞄准突然变得更加自然，就像摇杆终于达到了我的预期。<p>目标是尽可能快速和准确地击中目标，不使用辅助瞄准，以建立舒适感并让瞄准变得自然。你的得分是根据准确性和速度计算的，你可以在排行榜上与其他人的设置和结果进行比较。<p>如果你尝试后觉得有什么不对的地方，请告诉我，我还在不断调整。

我有一篇预印本文章[1]，我正在尝试提交到arXiv的cs.SI（社会与信息网络）进行同行评审。作为一名独立研究者，我不再与任何大学有联系。我该如何进行这个过程？非常感谢任何信息或支持。 [1] https://static.philippdubach.com/pdf/Attention_Dynamics_in_Online_Communities_Power_Laws__Preferential_Attachment__and_Early_Success_Prediction_on_Hacker_News.pdf