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本项目仅使用公开文件（23,124 个图像文件 + 2,800 个 OCR 文本文件），重建了近期美国众议院监督委员会发布的爱泼斯坦邮件记录。<p>大多数邮件页面只包含一条真实消息，被重复的页眉/页脚层层覆盖。我希望重建对话，去除所有这些干扰信息。<p>我使用了一个 OCR + 视觉 LLM 管道，从邮件截图提取单独的消息，规范发件人/收件人，重建时间戳，检测重复内容，并映射邮件线索。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>该存储库包含完整的提取管道、数据清洗脚本、模式、局限性以及实现说明。界面是一个轻量级的 PWA，以手机风格的 UI 显示重建后的消息，并带有指向每个原始源图像的链接，以供验证。<p>在线演示：<a href="https:&#x2F;&#x2F;epsteinsphone.org" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;epsteinsphone.org</a><p>所有源数据均来自官方公开版本；不涉及泄露或私人材料。<p>欢迎就管道、LLM 提取、线索逻辑或 PWA 实现等问题进行提问。

我觉得现在发我做的这个小项目挺合适的，最近 CSS 相关的帖子也多了起来。

2026年的语音AI不再是可选项，而是保持竞争力的必备手段。中小企业可以选择大型云服务提供商，也可以选择灵活专注的平台。在评估2026年的语音AI时，请考虑以下因素： * 与现有系统的集成——它是否能与您的CRM、聊天和电子邮件系统连接？ * 易用性——您的团队是否可以在没有IT团队的情况下进行设置和管理？ * 自动化程度——在人工介入之前，它能处理多少工作？ * 成本与价值——它是否能为您节省足够的时间，并改善客户体验，从而证明其价格是合理的？ * 可扩展性——它是否能随着您的业务增长而扩展，而无需进行重大升级？ 最后，您需要深度集成、简单易用且适合中小企业定价的解决方案。

我做了一个小型的 Web 应用，让你插上控制器，在简单的瞄准训练器里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>即时加载，无需下载，免费使用。<p>它确实帮助我为《使命召唤：战区》锁定了完美的灵敏度和动态响应曲线强度，瞄准突然感觉自然多了，就像摇杆终于能做到我期望的那样。<p>目标是在没有瞄准辅助的情况下，尽可能快且准确地击中目标，以建立手感，让瞄准感觉自然。你的分数基于准确度和速度计算，你可以在排行榜上与其他玩家比较你的设置和结果。<p>如果你试用后感觉有任何不妥之处，请告诉我，我还在不断调整中。

我有一篇预印本文章 [1]，我正尝试将其提交到 arXiv 的 cs.SI（社会与信息网络）进行同行评审。作为一名独立研究员，我不再隶属于任何大学。我该如何操作？感谢任何信息/支持。<p>[1] https://static.philippdubach.com/pdf/Attention_Dynamics_in_Online_Communities_Power_Laws__Preferential_Attachment__and_Early_Success_Prediction_on_Hacker_News.pdf