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World File Search System不太熟悉
解锁青年领导的社会企业的潜力
这种双重束缚加剧了年轻企业家或社会企业家经常面临的四个主要挑战：获得财务，缺乏专业技能，难以导航法律框架以及缺乏青年领导的社会企业的知名度。青年领导的社会企业面临难以获得贷款或赠款的困难，因为许多人缺乏抵押品，个人储蓄或表现出的经验，投资者或捐助者可能不太熟悉社会企业法律形式和混合商业模式（即依靠市场收入和赠款）。年轻人，特别是那些来自处境不利的社会经济背景的人，很难获得必要的技能（例如社会和情感技能，混合资源动员和衡量社会影响）成功运行和扩展社会企业。年轻人很难浏览可用于社会企业的法律形式和地位的多样性（例如，与市场收入，合作社，传统业务形式或特定法律形式的关联，例如法国社会公用事业的团结企业）。仍然缺乏以青年领导的社会企业及其社会影响的认可和可见性，包括政策制定者中，这可能部分归因于他们与年轻人之间缺乏有意义的交流机会。
量子纠错入门
摘要 — 在当前的嘈杂中尺度量子 (NISQ) 量子计算时代，量子比特技术容易出现缺陷，从而导致各种错误，例如门错误、退相干/失相、测量错误、泄漏和串扰。这些错误对在 NISQ 设备中实现无错误计算提出了挑战。针对此问题提出的解决方案是量子纠错 (QEC)，旨在通过三步过程纠正损坏的量子比特状态：(i) 检测：识别错误的存在，(ii) 解码：精确定位受影响量子比特的位置，以及 (iii) 校正：将故障量子比特恢复到其原始状态。QEC 是一个不断扩展的研究领域，涵盖了复杂的概念。在本文中，我们旨在全面回顾量子纠错的历史背景、现状和未来前景，以满足对量子物理及其相关数学概念不太熟悉的计算机科学家的需求。在本研究中，我们 (a) 解释 QEC 的基本原理并探索用于纠正量子比特错误的现有量子纠错码 (QECC)，(b) 探索这些 QECC 在实施和纠错质量方面的实用性，以及 (c) 强调在当前 NISQ 计算机环境下实施 QEC 所面临的挑战。索引术语 — 量子纠错、量子计算、纠错码
第63届实践研讨会“人工智能基础”
第63届实践研讨会“人工智能的基础”主办方：日本岩土工程学会关西支部（公益社团法人）岩土工程领域ICT应用推进研究委员会近年来，人工智能渗透到各个领域，越来越趋向实用化。然而现实情况是，很多人对于如何实现人工智能知之甚少。 因此，今年的实践研讨会主要针对那些从未研究过人工智能的人，以及那些在工作中负责人工智能但对其实现方式不太熟悉的人。它将包括帮助学生了解人工智能基础知识的讲座，以及使用人工智能对岩石标本进行分类的实践练习。通过练习，你将学习如何设置 Python 环境、如何运行它以及如何评估结果。本内容以推进岩土工程领域ICT应用研究委员会举办的AI研究会为基础。我们期待您的参与。 时间：2021 年 9 月 14 日（星期二）举办方式：关西大学 100 周年纪念馆特别会议室（根据新冠肺炎疫情形势，研讨会将通过 Zoom 在线举行）（大阪府吹田市山手町 3-3-35）交通方式：从阪急“关大前”站南口步行约 3 分钟详情请参阅 http://www.jgskb.jp/japanese/gyoujipdf/2021/20210914jitugi-seminar_kaijou.pdf 内容
理解和响应 CMS 审计承包商......
最近看过或读过新闻的人都知道，演员约翰尼·德普和艾梅柏·希尔德起诉对方诽谤。审判进行了电视转播，报道似乎不间断。在审判期间，正如人们在民事诉讼中所做的那样，双方都传唤证人。约翰尼·德普的律师似乎费尽心思寻找成熟、沟通清晰、了解事实、对主题有经验、并多次在法庭上作证的专家。另一方面，艾梅柏·希尔德的律师似乎选择了一些情感上不适合法庭、沟通不清晰、对主题没有经验、对事实不太熟悉、看起来像是第一次在法庭上作证的人。请原谅我的笼统概括，这些概括通常……略有不准确，但基本上是正确的。最重要的是，数百万美元以及职业和个人声誉都岌岌可危。这与合规计划有何关系？嗯，我们有时也会面临数百万美元和声誉的风险。当我们进行自己的调查或被起诉时，我们有时会选择我们认识的、通常熟悉该主题的律师、审计师和顾问，而不是寻找国内最好的律师。当你的人比对手更了解问题时，你会更经常地赢得案件。当你的人更了解问题时，你会赢得领导的尊重
可解释的人工智能有助于弥补人工智能技能差距
机器学习的进步在公司之间和公司内部造成了“人工智能技能差距”。随着人工智能融入公司流程，我们将如何影响拥有和不拥有人工智能技能的员工之间的数字鸿沟尚不得而知。在本文中，我们询问管理者是否信任人工智能来预测后续事件，管理者的哪些特征与增加对人工智能预测的信任有关，以及可解释的人工智能 (XAI) 是否会影响用户对人工智能预测的信任。我们与一家大型银行合作，生成了人工智能预测，以确定贷款是否会延迟发放。我们将这些预测嵌入到仪表板中，在查看该工具之前和之后对 685 名分析师、经理和其他员工进行了调查，以确定哪些因素影响了员工对人工智能预测的信任。我们进一步随机分配了一些经理和分析师接受可解释的人工智能处理，该处理提供 Shapely 细分，解释为什么模型将他们的贷款归类为延迟以及模型性能指标。我们发现 i) XAI 与感知到的有用性更大但对机器学习预测的理解度较低相关； ii) 某些不愿使用人工智能的群体（尤其是高级管理人员和对人工智能不太熟悉的人）总体上更不愿意相信人工智能的预测；iii) 贷款复杂度越高，对机器学习预测的信任度就越高；iv) 有证据表明，不愿使用人工智能的群体对可预测人工智能的反应更强烈。这些结果表明，机器学习模型的设计将决定谁能从工作场所机器学习的进步中受益。
第十二北欧饲料科学会议会议录
前言，我们为今年的事实感到自豪，即今年，我们可以连续参加第12次会议，而当我们不得不取消时，我们可以与Corona一起参加一年的时间。但是，随着组织者的年龄甚至退休，会议的未来是不确定的。欢迎您与组织者联系，以了解如何在未来几年中进行。我们今年总共收到了34份书面贡献，分布以下分布：反刍动物营养，6个关于方法，方法为5个，方法和其他杂项，甲烷为10，植物上有3个。气候变化是对人类和动物生命的严重威胁，也会影响植物分布和植物生存。农民将需要适应和种植不太熟悉的植物物种，以在未来几年内将饲料饲养到牲畜中。我们很幸运地参加这次会议的邀请发言人将解决对未来植物种植的气候变化的影响。加拿大魁北克省拉瓦尔大学的埃迪思·夏邦诺教授将对加拿大的牛奶生产产生影响。来自德国波恩大学的Karl-HeinzSüdekum教授将讨论欧洲北部的未来饲料生产和牲畜喂养。瑞典关于草料植物弹性的观点将由瑞典农业科学大学的戴维·帕森斯（David Parsons）教授提出。在本次会议上有些不同的演讲将由瑞典Garden Earth的作者和高级顾问Gunnar Rundgren进行。我们还想借此机会感谢会议的主要赞助商Stiftelsen Seydlitz MP Bolagen。演讲将结束本次会议，并比较瑞典牲畜系统中人类可食用食品的使用和生产。大家都欢迎参加会议！要下载早期会议的会议记录，请访问我们的主页：https：//www.slu.se/en/departments/departments/department-opplied-applied-animal-animal-science-and-welfare/nordic-feed-feed-feed-feed-science-conference--science-conference-2024/uppsa conterings/uppsa conterings/uppsa
AI 和 Gaia-X
人工智能 (AI) 并不是一个新话题，Gaia-X 从一开始就参与了 AI 的开发和使用。Gaia-X 生态系统不仅通过解决 AI 面临的许多挑战来促进 AI 的开发和使用，而且还有多个 Gaia-X 项目在不同程度上处理 AI。然而，即使我们听说过个别项目或计划，也没有对 Gaia-X 背景下的 AI 进行清晰、系统的概述。本文提供了这种概述。需要注意的是，本文并没有讨论与 AI 和 Gaia-X 相关的每个功能和问题，也没有讨论 Gaia-X 内每个与 AI 相关的项目。相反，它试图提供清晰度，让那些不太熟悉 Gaia-X 的人能够对 Gaia-X 背景下的 AI 有一个扎实的理解。本文的第一部分概述了 AI，并强调了该主题的复杂性和多层次性。接下来是 AI 面临的一些关键挑战的概述。为了提供更系统、更清晰的概述，这些挑战分为以下几个部分：经济/组织、技术和监管。本文的第二部分概述了人工智能领域的全球竞争格局，并概述了欧盟和德国政府的人工智能战略。这里，Gaia-X 对人工智能的意义被置于背景中，特别是数据空间对欧洲人工智能发展的重要性。第三部分介绍了 Gaia-X，并解释了它如何通过解决第一部分中描述的许多挑战来促进人工智能的发展。第四部分讨论了三个与人工智能相关的 Gaia-X 项目。之所以选择 EuProGigant（工业 4.0）和 Gaia-X 4 AI（移动性），是因为这些行业对德国经济的重要性。之所以选择 OpenGPT-X（大型语言模型），是因为大型语言模型在人工智能重新成为一个非常流行的话题方面发挥了作用。
新型的脑疾病指数原型在Covid-19期间通过远程医疗培训改进了
大脑健康是一个比心理健康作为一种概念更具政策性的概念，“心理健康”一词被广泛使用，但术语相当有限，专注于情感福祉。迄今为止，“心理健康”一词未能捕获“思维”的广泛方面以及其他精神能力和维度的相互依存关系。“大脑健康”一词不太熟悉，但由于多种原因，我们认为，对于公共卫生政策行动而言，更有用。首先，精神健康一词不能解决认知能力或“认知资本”，即人群的总体认知能力。这至关重要，因为已经证明，更大的认知资本可以预测更高水平的身体和心理健康水平[例如，（3）]。一个国家的认知资本对于其经济繁荣也至关重要，因为它使人口能够在面对经济冲击，快速的技术变革和环境挑战的情况下更加熟练，适应性地转移（4，5）。缺乏或减少这种灵活的心态会导致经济和社会恶化，这会使精神和身体健康恶化（6）。第二个原因是，大脑健康比心理健康更具政策性为一种概念，它涵盖了预计是世界面临的最大健康挑战之一，这特别影响了低收入和中等收入国家（7）。这一健康挑战是痴呆症的螺旋式流行，与世界所有国家的老年人的加速比例相关，其次是预期寿命的延长（8）。此外，幸福感受损与痴呆有关，但由于忽略了相互关系，因此在治疗方面经常被忽略（9）。心理健康作为一个概念并不会对这一巨大的健康挑战产生政策影响，如果不检查，将淹没卫生提供者和服务的资源和领域。大脑健康是“准备好烤箱的”，作为一个要测试的概念，对政策具有明显的影响，其中一些我们将在本文中描述。
形态学中的熟悉，一致性和系统化
语言学习涉及暴露于不一致的系统 - 即存在多种模式或方法以标记某些含义的系统。不一致的系统通常会随着时间的流逝而变化更加规律 - 它们被系统化。然而，一些最近的研究报告说，学习者倾向于在输入中再现不一致，从而导致语言学习机制基本上是防腐剂的模型。我们使用一种新颖的范式进行了人工语言学习实验，以扩展我们对语言学习中系统化与保留机制的理解。参与者被教给两个数字标记系统，要么完全一致（系统的概率P为1.00）或不一致（一个系统的P = 0.875，另一个系统的p = 0.125，依此类推，依此类推，依此类推，依此类推，P = 0.75和P = 0.625）。一个标记系统是一个复数标记系统。另一个是一种类型的罕见的单态标记系统。在概括新项目时，参与者总体上产生的定期输出模式比较不一致的条件更一致，而对复数标记条件的输入状况要比单人标记的条件更多。对于单次标记条件，参与式的变化要比复数标记的变化要大得多。有些人系统地朝着更熟悉的模式系统化，有些是针对不太熟悉的模式系统化的，有些人与概率匹配没有显着差异。我们展示了一个具有两个免费参数的模型如何在任何给定情况下都可以在其系统化的倾向上有所不同。我们分析了与当前统计学习模型相关的变化，表明保存群岛学习模型以及所有具有单个自由参数的模型都无法捕获我们的结果。我们还讨论了对语言变化理论的影响。
主席致辞
第 28 届年度研究会议和研讨会标志着医学院支持学院总体使命的悠久历史的延续，即推动教育、创造知识和促进加勒比地区及其他地区的发展。2019 年会议组织团队一直努力工作，提供值得与以往相媲美的会议套餐。经过深思熟虑，决定的主题是“健康基因组学：医学、伦理和社会问题”，认为这将平衡学院各部门的研究相关性，并吸引那些不太熟悉该主题的人的好奇心。为了实现这一目标，起草标题并微调会议计划是科学与艺术的交融，是有目的的努力，旨在对一个本质上是整体的概念——基因组学——进行整体评估，基因组学是所有基因的相互关系，是构成个体复杂功能的基础，对基因组学的研究将在对抗疾病和促进健康方面发挥越来越关键的作用。我们热烈欢迎弗兰克林·普伦德加斯特教授担任我们 2019 年度的肯尼斯·斯坦德爵士杰出讲师，他是一位成就卓著而又谦逊的巨人，他是从我们中间脱颖而出的。他来自牙买加圣凯瑟琳的林斯特德，是 20 世纪 60 年代这个学院的产物。从这里开始，他的职业生涯使他于 1969 年以罗德学者的身份跨越大西洋到牛津大学，然后来到“万湖之国”攻读研究生，并在梅奥诊所建立了令人印象深刻的职业生涯。他曾担任生物化学、分子生物学、分子药理学和实验治疗学教授，并担任梅奥综合癌症中心和梅奥诊所个体化医学中心主任。在此过程中，普伦德加斯特教授在当地和美国都获得了认可，他曾获得西印度群岛大学 (UWI) 于 1991 年和梅奥大学 (2019 年) 颁发的杰出校友奖、普渡大学 (1994 年) 和西印度群岛大学 (2004 年) 授予的荣誉博士学位，以及牙买加研究所 (2003 年) 颁发的金马斯格雷夫杰出科学贡献奖，以及其他众多荣誉。普伦德加斯特教授将在本次会议上与我们分享三次。他在开幕式上发表了题为《一位知情且关心的观察者对人口健康的笔记》的演讲，回顾了肯尼斯·斯坦德爵士的遗产和对未来挑战的考虑；他的故事支持了“有效的生物医学”