如何將家庭成員添加到您的Apple Music訂閱中

儘管發佈時間晚了很多,但Apple Music在比賽中迅速佔了上風。 如果您有至少一位使用該服務的家庭成員,那麼您和您的家人很有可能通過選擇一個家庭帳戶而不是單獨的帳戶來節省幾美元。 Apple Music並不是唯一一家提供家庭訂閱的服務,但其計劃的運作方式有所不同,這可能會造成混淆。 Spotify和許多其他服務是獨立提供的,使添加家庭成員的過程相當簡單,但是Apple Music與整個Apple生態系統緊密相關。 如果您的整個家庭都已經全職使用Apple,那就太好了,但是如果您想將使用不同設備的家庭成員添加到Apple Music中,那可能會有些棘手。 不過請放心,我們會為您提供幫助。 開始之前 為了按照本指南中的說明進行操作,您需要一些注意事項,其中一些要比其他要明顯。 首先,您需要一個Apple ID,至少擁有一個iOS或macOS設備或其他Apple服務的任何人都應該擁有一個Apple ID。 其次,您需要運行iOS 8或更高版本的iOS設備,或運行OS X Yosemite或更高版本的Mac。 當然,您還需要Apple Music Family訂閱。 如果您是從頭開始設置Apple Music,請確保選擇“家庭”訂閱,而不是“個人”訂閱。 如果您想將Apple Music的個人訂閱更改為Family訂閱,這是一個相當快的過程,有關詳細說明,請訪問Apple網站的支持部分。 設置家庭共享 Apple Music的Family計劃獨立於Apple Music的家庭共享基礎設施,而不是獨立運作。 […]

科學如何發現席爾瓦方法

最初,何塞·席爾瓦(JoséSilva)獨自從事研究。 甚至他的妻子寶拉(Paula)都持懷疑態度和謹慎態度,直到她最終看到他與孩子們在一起所做的工作所帶來的好處。 拉雷多的幾個朋友開始感興趣,聽了他的想法,並在他要求時幫助了他,但還有更多朋友對此表示懷疑,甚至充滿敵意。 最終,席爾瓦(Silva)的工作吸引了一位科學家的注意,這位科學家成為了親密的朋友和同伴,並且使研究結果引起了許多其他科學家的注意。 這項開創性的研究克服了許多障礙和挑戰,為何塞·席爾瓦(JoséSilva)提供了許多精彩的人與事回憶,幫助我們通過形而上學成功地邁向了地球人類進化的第二階段。 這是關於科學家如何意識到何塞·席爾瓦(JoséSilva)命名為“心理定向學”的新科學的故事。 哈恩(Hahn)邁出了第一步,這使得席爾瓦法(Silva Method)首次向公眾教授。 這是怎麼回事: 科學家窺視 J.W.博士是來德克薩斯州拉雷多研究席爾瓦正在進行的研究的第一位科學家。 哈恩(Hahn),得克薩斯州聖安東尼奧市的心靈科學基金會理事。 通過Hahn博士,更多的科學家開始對思維和人類潛能進行開創性研究。 頭腦科學基金會是由石油業百萬富翁湯姆·斯里克(Tom Slick Sr)創立的。是斯里克先生要求哈恩博士檢查席爾瓦的工作。 他收回了一份非常有利的報告。 實際上,在哈恩(Hahn)博士訪問拉雷多(Laredo)之後,他給N.E. West是得克薩斯州Plainview的Wayland Baptist大學心理學系主任,並安排他訪問Laredo並檢查Silva的發現。 韋斯特博士印象深刻。 即使他兩次訪問了杜克大學的萊茵河J.B.萊茵實驗室,他仍說他從未見過如此有效的ESP科學工作。 非常成功的訪問 這導致了韋斯特博士邀請席爾瓦(Silva)來Plainview並向該學院的心理學學生作了一次演講。 這次訪問是如此成功,以至於韋斯特博士告訴他的朋友阿德米洛(Amarillo)附近的藝術教授多德·菲茨(Dord Fitz),他應該邀請席爾瓦(Silva)跟他的藝術系學生講話。當幾位藝術專業的學生表示有興趣學習席爾瓦的技術時,費茲建議席爾瓦來阿馬里洛(Amarillo)教一門課。 超過80名學生參加了第一門Silva方法課程。甚至在他們完成培訓之前,他們就告訴席爾瓦他們的親戚和朋友也有興趣,所以席爾瓦安排了另一堂課。 Silva方法繼續以口口相傳的方式發展,如今,它已在全球100多個國家/地區以29種不同的語言提供了該方法-數百萬人從中受益。 同時,席爾瓦(Silva)的發現給學生和藝術家們留下了深刻的印象,而哈恩(Hahn)博士則安排參觀世界領先的超心理學實驗室:位於加利福尼亞洛杉磯的心靈科學基金會實驗室。 席爾瓦(Silva)在這裡觀察到了一個用植物進行的科學項目,這使他確信人的思想可以通過思考改變物質。 […]

如何在iOS 13.2中刪除您的Siri歷史記錄

當前的iPhone升級到iOS 13.2帶來了多種功能,其中最重要的一點是為使用Siri的用戶提供了更好的隱私保護。 對於對其如何處理其語音助手收集的數據的強烈要求,蘋果公司為用戶提供了一種刪除Siri在使用過程中收集的所有錄音的方法。 該公司還停止與員工共享錄音,以改善其服務。 相反,它會要求您通過在升級到其最新版本的移動操作系統時出現的彈出窗口來選擇使用該功能。 如果您升級時選擇加入的速度太快,並且決定不想與Apple分享您的聲音(或者選擇退出並決定不介意有幾個Apple員工在聽您的聲音) ,您可以輕鬆地改變主意。 這是如何做: 轉到iPhone的“設置”應用,然後點擊“隱私” 點擊“隱私”屏幕底部的“分析和改進” 查找“改善Siri和聽寫功能”,然後將其打開(如果要允許Apple審閱音頻)或將其關閉(如果沒有)。 切換按鈕下方有一個鏈接,您可以點擊鏈接以獲取更多信息。 此外,您現在可以要求Apple從Siri中刪除所有音頻信息(這是一個非常複雜且不確定的過程)。 轉到iPhone的“設置”應用,然後點擊“ Siri&Search” 點擊“ Siri和聽寫歷史 點擊“刪除Siri和聽寫歷史” 而已。 您將得到確認,您的數據將被刪除。 需要注意的一件事:“刪除Siri和聽寫歷史”鏈接下有一些有趣的小字樣。 它說,Apple採樣的任何用於“幫助改善Siri和聽寫功能的數據都不再與此iPhone相關聯,也不會被刪除。” 據推測,這包括蘋果在允許用戶選擇退出流程之前收集的所有數據。

科技發展如何影響就業和教育

更好地了解科學技術的發展如何影響新職業的創造以及隨後的教育計劃變化,可以幫助社會各階層的決策者。 通過研發工作,創新得以實現,從而創造了新的職業,並且需要在這些新領域具有專業知識的員工。 為了滿足需求,大學和學院經常修改其程序以解決這些需求。 本文描述了一些數據源,這些數據源可能有助於我們探索行業進步,新興職業和教育變化之間的關係。 在本文中,我探討了人們如何理解科學,工程,數學和技術進步對就業和教育的影響,最終目的是預測何時可能發生這些變化。總體概念是,隨著技術的不斷發展和完善,科學技術的新發展已廣泛應用於工業。這導致雇主對新領域的專業知識的需求,並且常常導致新職業的定義。通常在這一點上,大學和學院會修改其課程,以解決雇主填補新的職業專業的需求。例如,過去五年左右,雇主對大數據,預測分析和機器學習方面的專業知識的需求促使許多大學創建了數據科學學位課程。 我在本文中描述了幾個數據源,其中大部分來自美國聯邦政府。我們需要有關該過程各個階段的信息(例如科學技術的進步,就業和行業的變化以及大學的新學位和證書課程),以了解歷史趨勢以及各個部分之間的相互作用。最有用的信息可能來自職業和行業的變化,這應該反映在分類系統中,例如北美行業分類系統(NAICS)和標準職業分類(SOC)系統。因此,我將在本文中介紹這些系統。 美國多年來一直為研究與開發(R&D)提供聯邦資金,其中國防部,衛生與公共服務部,能源部,國家科學基金會(NSF),美國國家航空航天局(NASA), 農業部和商務部(1)。 我們可以使用有關政府資助計劃的信息,已發布的學科時間表(例如計算機科學,統計學,數學,科學)以及國家科學和工程統計中心的數據來確定科學技術發展的歷史趨勢。 在整篇文章中,我根據歷史趨勢和科學技術發展,職業和大學環境的變化,提出了一些研究方向來解釋這些相互作用。 勞工統計局的就業預測 勞工統計局(BLS)自1960年以來一直在發布就業預測,目的是向學生,求職者和決策者提供有關職業機會的信息。 美國勞工統計局每2年發布一份未來300年不同行業和800個職業的預計就業數據。 2017年10月發布了2016-2026年的最新預測(2)。 我在此描述該過程,因為它為我們提供了行業與職業就業之間相互作用的概念的信息。 就業預測過程包括一系列六個主要的建模步驟,如圖1(3)所示。 每個步驟均基於不同的模型,流程和相關假設(4)。 重要的是要注意,重要的假設是在不同的建模步驟中做出的,例如用於總體經濟預測的宏模型中的完全就業假設。 BLS(4)清楚地描述了所有建模假設。 該過程的總體邏輯如下。 首先,未來就業的主要動力是勞動力人數。 反過來,可用工人的數量將影響未來經濟中可能的生產率和需求水平。 隨後,這推動了實現預期生產力和需求水平所需的行業產出和就業。 我簡要介紹了這些步驟; 有關更多信息,請訪問BLS就業預測網站(5)。 勞動力預測。 美國勞工統計局通過使用人口普查局對美國常住人口的預測數據來獲得目標年份的勞動力預測(6)。人口普查局根據有關生育率,死亡率和國際淨移民的不同假設(高,中,低等)來預測人口規模。 BLS使用中層投影。淨國際移徙對所有年齡段都有直接影響,並有可能顯著改變未來勞動力的構成以及預計的國內生產總值(GDP)構成。 未來的居民人口水平必須轉換為預計的非機構平民人口。兒童將不會參加勞動,因此減去了0至15歲年齡段的預計兒童人數。接下來,減去武裝部隊中的人數,以獲得預計的平民人口。這是針對基於年齡,性別,種族和種族的類別完成的。還從每個組中減去機構(例如監獄,療養院)中的人數估計。 需要從非機構常住人口轉換為勞動力,以匹配從當前人口調查獲得的勞動力參與率。通過首先基於運行中位數對比率進行平滑,將平滑的比率轉換為對數,擬合直線,延伸到目標年份並轉換回比率,可以將勞動力參與率預測到目標年份。每個組(年齡,性別,種族和種族)的預計參與率乘以民間非機構人口的相應預測。這樣就得出了每個組的預計勞動力,將它們相加即可得出總的平民勞動力。 […]