为各种声音提供平台丰富了我们对社会和周围世界的知识和理解,但是正如我们在下面讨论的那样(另请参见趋势3),拥有创建和共享知识的开放平台并不总是特权边缘化的声音,并且可以并且拥有并具有特权现有知识和信息能力结构的意外后果。我们在COVID-19的不规则,错误信息,虚假信息和恶意(共同称为错误信息)的背景下介绍了这一趋势,这些趋势改变了我们使用的信息和知识实践来确定什么是真实的。
Long 博士是人工智能领域的领军人物,领导着 UTS 的开创性研究。Long 博士是联邦学习方面的专家,联邦学习是一种先进的人工智能技术,可在提供个性化智能的同时确保数据隐私。Long 博士的工作得到了广泛认可,他的研究成果发表在 NeurIPS 和 ICML 等顶级人工智能会议上。他的论文在短短一年内(2023 年)就获得了超过 6,373 次引用。在他的领导下,基础模型和联邦学习研究小组正在推动具有现实影响的创新,特别是在医疗保健、物联网和社交媒体等关键领域。他的工作吸引了超过 400 万美元的行业投资,突显了他的研究为社会带来的切实利益。
安东尼奥·法塔斯 (Antonio Fatás) 是欧洲工商管理学院 (INSEAD) 葡萄牙理事会经济学教授、麦克多诺商学院 (乔治城大学,华盛顿特区) 商业与公共政策中心高级政策学者、经济政策研究中心 (CEPR) (伦敦) 副总裁兼研究员以及 ABFER (新加坡) 高级研究员。
2024年8月9日 - 卡尔加里,AB - 卡尔加里合作社和杜鲁门很自豪地宣布计划在卡尔加里的马尔达循环社区中心进行新的综合用途住房开发项目。愿景是为Marda Loop不断发展的主要街道带来创新的零售,混合市场住房和新的公共场所,为卡尔加里合作社和更大社区的现有和未来成员提供服务。拟议的开发项目名为“ Marc&Mada Block”,将提供480套新房屋和近45,000平方英尺的零售空间,并由城市格式的卡尔加里合作社杂货店锚定。该提案将成为Marda Loop社区的目的地,重点是大街激活和用户体验。拟议的开发支持并补充了该地区以城市领导的街道景观和基础设施投资的补充。新房屋旨在支持各个年龄段,工资和生活阶段的卡尔加里人。Marc&Mada Block将设有48家负担得起的非市场房屋(占所有新房屋的10%),由非营利性住房提供商自由住房组织拥有和运营。
埃塞俄比亚具有可持续发电的丰富可再生能源潜力,并为现代烹饪炉提供干净的热能。尽管如此,它仍然是世界上能源消耗最低的国家之一。埃塞俄比亚国家电气化计划(NEP 2.0)估计,约有56%的人口无法获得足够可靠的电力服务。应通过离网解决方案达到35%。无法获得能源的机会限制了该国的经济增长和社会发展的潜力。农村人口对获得清洁烹饪的优势知之甚少。超过90%的埃塞俄比亚烹饪燃料来自不可持续的木炭或收集的柴火。这导致森林砍伐,因此,由于燃烧效率低下以及相关的烟雾和灰尘,造成呼吸道疾病等健康问题。埃塞俄比亚可能只能通过扩大节能,改善和清洁烹饪解决方案来改善这种情况。
本文旨在使用最全面和最新的数据库开发一个独特的人工神经网络(ANN)的方程以及基于MATLAB和PYTHON的图形用户界面(GUI),以预先指示轴向填充的混凝土混凝土填充的混凝土混凝土填充的混凝土填充混凝土填充的双层皮肤管(CFDST)短材料和湿润的柱子,并用正常的材料和高音材料材料。使用1721组数据训练和测试了两种机器学习(ML)方法,它们是ANN和极端梯度提升(XGBOOST),其中129种从实验研究中收集了129个,而有限元(FE)模拟产生了1592个。通过将其预测与实验和FE结果进行比较,评估了开发的ML模型的准确性。为了证明每个参数对预测结果的影响,使用了Shapley添加说明(SHAP)方法。开发的ML模型还用于进行参数研究,以检查几何和材料参数对预测结果的影响。将ML模型的准确性和所提出的基于ANN的方程式预测CFDST列的最终轴向容量的准确性与六种设计方法的轴向容量进行了比较。提出了一个数值示例,以使用拟议的基于ANN的方程来说明CFDST列的设计过程。结果表明,ANN模型在看不见的数据上的性能要比XGBoost模型更好,该模型的XGBoost模型在测试集中均均方根误差较低。结果还表明,在预测准确性方面,ML模型和提出的基于ANN的方程优于其他设计模型。
o社区参与:他们涉及社区参与保护和旅游项目,创造当地的经济机会并促进对环境的尊重,改变了根深蒂固的信念,尤其是关于猛禽的信念,例如,他们的外观会导致任何人看着猫头鹰失去精神的人……对其对生态系统平衡的深刻科学知识,对生态系统平衡,对人的美观和深刻的有用。
尽管有大量有效治疗的证据,但只有2种FDA批准的创伤后应激障碍药物(PTSD)。的确,大约50%的PTSD患者可以缓解常规药品,只有三分之一的经验完全缓解。大麻植物是PTSD的一种有前途的新型治疗方法,因为内源性大麻素系统在压力,情绪,认知和恐惧记忆巩固,检索,重新溶解和灭绝中起着作用。大麻二酚(CBD)是大麻植物中研究最多的植物大麻素之一,具有抗焦虑作用,但是,所有光谱大麻油的作用含有来自大麻植物的所有活性化合物的作用,而尚未研究过0.3%THC的所有活性化合物。因此,本研究检查了全光谱大麻油对PTSD的啮齿动物模型(SEFL)(SEFL)后的恐惧灭绝的影响。成年雄性大鼠被分配给无创伤(无震动)或创伤(15个冲击)组,并分配给对照(花生酱)或大麻油(溶解在花生酱中)组,并在五项灭绝试验中进行表达,以表达恐惧。与No-Trauma群体相比,SEFL在原始环境中,在单个冲击之后以及在前四个灭绝试验中,在原始环境中在创伤组中产生了强大的冻结。然而,在创伤组中,在5个灭绝试验中,大麻油和媒介物处理的大鼠之间的冻结没有显着差异。这些结果表明,全光谱大麻油不会显着影响SEFL的灭绝。