本文档及其所述技术的目标用户主要是从设计生命周期的早期阶段开始就参与具有大量交互组件的产品的系统工程师。不要求工程师具备人为因素、认知工程或心理学方面的特定背景,但使用该方法的工程师有时可能需要人为因素专家的帮助来解决特定问题。虽然人为因素专业知识对于该过程并非必不可少,但对新系统所处领域和环境的理解更为重要。事实上,该技术可以看作是一种允许工程师将其应用领域专业知识应用于用户界面设计问题和界面设计决策的可靠性影响的方法。
NAVFAC 开放环境修复资源 (OER2):确定 MEC/MPPEH 水下埋藏深度的方法军用弹药被发现在某些水下位置,这是历史处置活动以及实弹训练、测试和其他操作的结果。在水下环境中仍能发挥作用的射弹和其他弹药构成爆炸危险,可能会迁移,使人员接触到这些弹药。这种爆炸危险的管理很复杂,取决于特定地点的考虑因素,例如弹药类型、海洋环境、移动潜力以及人员如何接触和与弹药互动。本次网络研讨会的目的是总结为了解水下环境中弹药的移动性和埋藏而开发的科学。将介绍环境观测、弹药观测技术、移动性和埋藏现场观测、移动与埋藏的物理学以及埋藏的物理过程建模。演示将以将这些知识在现有场地的实际应用结束。 演讲者:Bryan Harre,NAVFAC EXWC 和 Joe Calantoni,美国 NRL 博士 日期:2022 年 11 月 9 日,星期三 时间:太平洋时间上午 11 点 | 美国东部时间下午 2 点 通过以下链接注册参加网络研讨会:https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=697664&k=0468450F7D53 如果您无法点击链接,请将地址复制并粘贴到您的网络浏览器中。 州际技术与监管委员会 (ITRC) 关于可持续弹性修复 (SRR) 的网络研讨会 极端天气事件会对修复措施保护人类健康和环境的能力产生不利影响。可持续弹性修复 (SRR) 被定义为“清理和再利用危险废物场地的优化解决方案,可限制负面影响、最大化社会和经济效益并增强对日益增加的威胁的抵御能力”。该网络研讨会介绍了一些工具,可帮助将可持续和有弹性的实践融入修复项目中。主题:可持续的弹性修复演讲者:ITRC 日期:2022 年 11 月 17 日时间:太平洋时间上午 10 点 | 美国东部时间下午 1 点通过以下链接注册参加 ITRC 网络研讨会:https://clu-in.org/conf/itrc/SRR/有关更多信息,请查看 ITRC 关于此主题的报告:https://srr-1.itrcweb.org/ RPM 培训活动主题的最后一次征集 RPM 培训主题的最后一次征集:现在到 2022 年 11 月 16 日链接:https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=699708&k=04684B0E7B5F RPM 培训日期更新:2023 年 3 月 14 日至 16 日*这与原始/预计日期不同* 正在评估场地,活动举办批准将决定最终日期和地点。
Global Integrity,2013 年,《共享经济不是公民科技》。博客可在 www.globalintegrity.org 上找到,最后访问时间为 2020 年 11 月 13 日
您好,我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC(也称为 AiWebTools.Ai)的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站,或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来,我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在,并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用,包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来,我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具,它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作;相反,我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的,赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题,如果他们没有口袋里的人工智能助手,他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能,它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能,从医生人工智能到兽医人工智能,再到教育导师,再到大学学位 GPT,这是一个 GPT,它基本上可以教你每一门大学课程,不管你想学什么学位,它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情,我真的无法在这篇证词中全部列出,但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失,这是肯定的,无论你通过什么法律,即使人工智能明天成为非法,一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行,而你无法控制网络。此外,人工智能已经发展到可以在硬件本地运行,你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的,人们对此一无所知,例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot,你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成;然而,co-pilot 有必须遵守的条款和条件,因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能,看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响,并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里,我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人,这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中,它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明,更有能力,我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的,它正在到来,你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律,阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西;然而,你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西,因为它在这个世界上以多种方式运行,所以它无法改变;它将进化成它注定要参与的任何东西,没有任何法律可以影响它的行动方向
它指的是鱼的污染,导致颜色、质地、味道、气味、外观等发生不良变化。鱼的腐败也被称为“腐烂”。鱼腐败可能是由于酶降解、细菌降解、化学分解和机械损伤引起的。我们可以通过观察颜色变化、鱼腥味、皮肤和鳞片的粘性、肉的硬度、脊骨的变色等来表征腐烂的鱼。
不可能找到同质社会。人们经常旅行,有些人出生在一个国家,然后搬到另一个国家,在第三个国家或同时在多个国家工作。即使在同一个国家或同一个城市,人们也会遇到不同的文化。为了应对全球生活中和工作中的挑战,为了确保人与人之间的和平与理解,发展跨文化交流技能至关重要。跨文化能力不是与生俱来的,而是一种人们可以终生培养的态度和技能。国家文化能力委员会 (NCCC, 2009) 主张每个组织都应重视多样性,并将文化知识制度化为一个持续的过程。欧盟委员会 (2010) 强调了教师教育计划和政策在培养在文化多元化环境中有效工作的教师方面的重要性。
EFPIA 总体上支持对 GTMP 定义的拟议修订,该修订在 2023 年欧盟指令提案第 4 条(第 29 点)中概述,并在表 1(2024 年 3 月 ENVI 妥协修正案)中列出。EFPIA 欢迎该定义,该定义涵盖用于序列特异性基因组编辑的物质或物质组合,并明确包括用于调节、替换或添加基因序列(如果通过其转录或翻译起作用)的重组和合成核酸。还支持将针对传染病的疫苗排除在该定义之外。但是,EFPIA 建议明确区分 GTMP 的转基因细胞与目前定义为体细胞疗法和组织工程产品的细胞(根据 EMA ATMP 分类反思文件 2015 EMA/CAT/600280/2010 rev.1),因为两者现在都可以属于拟议的 GTMP 定义。
文献评论对营销策略的性质表现出了类似的看法。根据Sinyaeva(2003)的说法,它是一系列计划和管理决策,用于组织营销活动和目标以实现企业使命(第26页)。月份策略阐明了业务部门期望在目标市场中实现其营销目标的广泛原则。它由总营销成本,营销组合和分销的基本解决方案组成(Kotler,1988)。通常在目标市场的选择和分析,创建和维护营销组合的选择方面被考虑,这使消费者满足了该市场的消费者(Madgerova,2012年,第173页)。在现代公司可以抵抗不断变化的条件的帮助下,营销策略被定义为强大的武器并非偶然(Pehlivanov,2006年,第45页)。但是,其主要含义是它描述了公司如何利用其资源或优势利用既定的市场机会并实现个人和持久的竞争优势(Zayler,1993)。
第一次提到深度伪造是在 2016 年美国总统大选一年多后,那次大选以虚假新闻现象为标志(Gunther 等人,2018 年;Lee,2019 年)。许多人担心接下来的 2020 年总统大选也会充斥着虚假信息,尤其是虚假新闻和深度伪造的结合,但这并没有发生(Meneses,2021 年)。对这次选举影响最大的深度伪造可能是 2019 年 5 月涉及纳西·佩洛西的深度伪造:当时的美国众议院议长看起来喝醉了,说话含糊不清,好像喝醉了一样(Stewart,2019 年)。关键在于,这不是深度伪造,因为它没有使用人工智能;相反,它是一个廉价伪造(或不太常用的浅层伪造),一段使用比深度伪造技术简单得多的手段编辑的视频(Pawelec,2022 年)。正如 Paris & Donovan (2019) 所说,深度伪造和廉价伪造的共存增加了区分两者的难度。这种类型的虚假信息可能对政治话语和未来选举产生的影响(Appel & Prietzel,2022)并非无关紧要,因为它是故意改变的视听内容,并通过社交媒体进行放大。至于佩洛西的视频,由于它是基于编辑软件或只是音频音调的变化,因此更容易做到,也更容易检测,这与今天的假新闻类似。这个例子强调了了解每一种现象的本质的必要性,尽可能正确地定义它,“以协助制定一致且理论上连贯的深度伪造定义”(Whittaker 等人,2023 年)。