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A2：影响成长和发展的因素
应用：经济因素对青少年成长和发展的影响 Khalid 是一名 15 岁的小学生，住在贫困社区的一间破旧小公寓里。由于父母双双失业，他的家庭入不敷出。在身体上，Khalid 因贫困面临着许多挑战。由于父母依赖廉价的即食食品和食物银行，他缺乏适当的营养，这可能会影响他的整体健康，使他容易生病。营养不良的后遗症将在未来几年内影响他的身高、大脑发育、骨骼和牙齿。公寓潮湿，这可能会加重他的哮喘，影响他参加体育运动的能力，对他的力量和耐力产生负面影响。 Khalid 想在学校表现出色，但他经常饿着肚子去上学。这影响了他的智力健康，因为他常常难以集中注意力上课，并最终影响他在学校的成绩。由于在家无法上网，他也经常无法完成家庭作业。在情感上，Khalid 经常为家庭的经济状况感到焦虑。他经常为自己寒酸的外表和物质上的匮乏感到尴尬和羞愧，这导致他自尊心低落和感到自卑。在社交上，Khalid 没有钱参加课外活动或社交活动，这让他感到被同龄人排斥和孤立，影响了他与同龄人建立亲密友谊的能力。在以后的生活中，Khalid 可能会意识到贫穷使他成为一个坚韧而富有同情心的人。它可以教会他教育、勤奋和毅力的价值。
南美两个非工业化人群的脑容量、能量平衡和心血管健康
人们对非工业化环境中的大脑老化或痴呆症知之甚少，这些环境与人类在整个进化历史中的生活环境相似。本文研究了两个南美洲土著人群 Tsimane 和 Moseten 在中老年时期的大脑体积 (BV)，他们的生活方式和环境与高收入国家不同。我们以 1,165 名年龄在 40 至 94 岁之间的个体为样本，分析了 BV 随年龄下降的横截面率的人口差异。我们还评估了 BV 与能量生物标志物和动脉疾病的关系，并将其与工业化背景下的发现进行比较。这些分析测试了三种源自大脑健康进化模型的假设，我们称之为富人的尴尬 (EOR)。该模型假设，在身体活跃、食物有限的过去，食物能量与晚年 BV 呈正相关，但现在在工业化社会中老年时期，体重过重和肥胖与 BV 降低有关。我们发现 BV 与非高密度脂蛋白胆固醇和体重指数的关系呈曲线关系，从最低值到高于平均值 1.4 到 1.6 个 SD 为正，从该值到最高值为负。与 Tsimane 相比，文化适应程度更高的 Moseten 人随着年龄的增长 BV 下降幅度更大，但仍低于美国和欧洲人群。最后，主动脉硬化与较低的 BV 有关。结合美国和欧洲的研究结果，我们的结果与 EOR 模型一致，对改善大脑健康的干预措施具有启示意义。
L i t i t z R e r d E x p r e s s 邻居变得讨厌......
周二晚上的会议上，人们的不安迅速演变成亵渎和蔑视。围绕 Broad 街和 Orange 街旧教堂财产的持续困难变得有点尴尬，因为至少有一名居民对会议进程表示不满，打断了议会的发言，对桌上的动议起哄，脱口而出一句粗话，最后气冲冲地走出了房间。“有人提出动议并获得附议，以宣传一项法令变更，取消 Broad 街和 Pine Lane 之间 Orange 街南侧的三个停车位，”Stuckey 在有关此事的三项动议中的最后一项中说道。“我表示全部赞成。” “我，”议会一致表示。“反对，不，”Stuckey 跟着说。“不，”房间后面的一位 Orange 街居民说。“难道我们不能对此进行投票吗？” “不可以，”Stuckey 解释道。“只有民选官员可以。” “好吧，那么这是一个简单明了的案子，对吧，”那人讽刺地笑道。“对于广告条例，是的，”Stuckey 说。然后那人开始说教。“够了，”Stuckey 用木槌反驳道。“现在我不会再容忍这里的任何爆发了。我们正在努力帮助每个人。” 这次交流掩盖了其他邻居的一些建设性评论。这些评论，加上一份有 50 人签名的请愿书，包括：“我们要把停车场从长期纳税的公民手中夺走，”住在西奥兰治街 26 号的 Lester Getz 说。“
前言
制定好的战略很难，非常难。所有组织的领导者通常都会公开宣称他们拥有正确的战略，但这些努力往往不足以指导组织有效度过困难时期。高管们会在匿名调查中承认这一令人尴尬的事实，但绝不会公开质疑他们的公司是否拥有伟大的战略。更糟糕的是，他们常常不知道如何解决自己所处的困境。为什么制定伟大的战略如此困难？首当其冲的原因是战略决策的难度极大。战略涉及做出重大、相互关联且往往不可逆转的决策，以确保在不确定的未来取得长期成功。它通常涉及做出并证明别人认为愚蠢的赌注。更根本的是，战略涉及权衡：拒绝某些机会，以期实现更大的机会。然而，当需要直面即将到来的挑战，制定战略计划以分配资源来应对即将到来的挑战时，许多高管却无法满足需求。他们没有制定出伟大的战略，而是制定了理查德·鲁梅尔特 (Richard Rumelt) 所说的坏战略：他们描述趋势，阐明宏伟目标，用精辟的格言制作精美的图表，而且经常借助局外人的帮助。1 我们认为，他们是在回避问题。如何制定伟大的战略？领导者需要的是制定并有力地阐明高管团队关于如何实现其选定目标的论据。该论据可能涉及各种资源，如人员、技术、财务，甚至监管机构。最重要的是，论据
计算机与人类行为
近年来，人工智能 (AI) 在心理治疗中的应用日益广泛。虽然这些技术在心理治疗中的应用正在不断发展，但仍需要探索在心理治疗过程中接受人工智能工具的情况，以改进敏感的治疗环境中有效的人工智能工具。本研究调查了影响人工智能心理治疗偏好的因素。这项横断面研究以 872 名受过高等教育、年龄在 18 岁以上的个体为样本。使用对人工智能心理治疗的态度、对寻求专业心理帮助的态度量表-简表和接受心理帮助的耻辱感量表来检验参与者对人工智能心理治疗偏好的因素。虽然 55% 的样本更喜欢人工智能心理治疗，但当被问及参与者对个人数据安全性的信任时，大多数参与者更信任人类心理治疗师而不是基于人工智能的系统。然而，基于人工智能的心理治疗的三个重要好处被确定为能够舒适地谈论尴尬的经历、随时可访问以及可以进行远程通信。重要的是，对基于人工智能的心理治疗的偏好因素与基于人工智能的心理治疗系统可以根据先前治疗经验的结果自我改进的想法有关。性别和与心理学和技术/工程相关的职业类型也与选择基于人工智能的心理治疗有关。结果表明，提高对心理治疗的好处和有效性的认识以及对人工智能工具的信任都可以提高对基于人工智能的心理治疗的偏好率。
选定的论文主题-2024-2025。 ...
•人工智能（AI）对消费者决策的影响。•人工智能（AI）对品牌参与的影响。•引人入胜的经历，减轻压力并减轻消费者的焦虑。•通过愉快的运动与消费者建立关系。•通过拥有碳足迹来建立引人入胜的关系。•绿色及其对消费者行为的影响。•社会和政治运动对消费者行为和业务成功的影响。•如何在两极化的景观中满足双方？•如何在不牺牲质量的情况下向消费者带来价值？•企业如何加强激励措施，围绕负担能力进行创新以及满足成本意识的需求？•公司应该如何提供利用科学和技术力量的实用选择？•企业如何在没有极端麻烦的情况下提供健康解决方案？•比较不同国家市场上的消费者行为•私人标签与品牌商品 - 购买不同一代消费者的模式 - 可持续营销•可持续营销作为建立对公司忠诚度的工具•与最终客户建立与最终客户的关系•通过营销产品营销•服务营销 - 为社会化•社会化•奢侈品•企业的沟通型•在社交上付出正确的企业••奢侈品•奢侈品的沟通••豪华•奢侈品的沟通•消费•对自动驾驶汽车的信任•品牌行动主义的积极和负面影响•消费者购买中的尴尬•消费者在社交媒体中与品牌的互动•全球营销策略中的文化细微差别•情感驱动力（例如，社交焦虑）在冲动购买中
走向科学中的错误哲学
概述[从序言中摘录]对于许多哲学家来说，科学的核心目的是产生可靠的知识。但具有讽刺意味的是，科学的历史散布着错误。对于许多人来说，也许这些只是令人尴尬的失败，可以轻松地承认并投入阴影。相比之下，在本书中，我庆祝了这些错误。它们是科学过程和进步的组成部分。新知识的成本是错误的风险。传统上，哲学家专注于科学的独特方法和纪律处分，以建立可靠的知识。错误似乎是一个烦人的 - 在真正的知识方面的分心。在这里，我详细介绍了科学家的反应和确定错误。基于历史分析，我还建议从更务实的角度（展望未来），科学家如何有效地管理不可避免的错误。尽管许多哲学家（以及历史学家和社会学家以及科学家本身）对错误进行了不同的评论，但我们需要一种全面而系统的方法来组织我们的理解和指导科学家实践：科学错误的哲学。因此，本书对科学错误进行了深思熟虑的思考。的确，一项协调的研究得出了一些意外的结论。例如，“负”知识具有“积极”的作用。也就是说，我们应该对比true-or-False（已知）与不确定性（未知）进行对比。错误导致在多个级别上改善方法。因此，证明标准升级。理解特定的错误有助于加深知识的准确性和准确性，即使某些较早的概念被放弃为“错误”。因此，我们可以概念化知识，而不是“真实”与“错误”，而是拥抱两种形式的知识。知识的质量有所提高。展望未来，我们可以通过对错误的更系统的关注来改善科学实践。我们可以通过故意探索可能未解决的错误来源来培养一种加深知识的习惯。
err@hri 2024挑战：人类机器人互动中错误和失败的多模式检测
尽管机器人技术和机器学习（ML）最近取得了进步，但我们日常生活中的自主机器人的部署仍然是一个开放的挑战。这是由于多种原因是他们的频繁错误，例如中断人们或延迟反应，以及他们对人言语的有限能力，即在将语音转录到文本等任务中的失败。这些错误可能会破坏相互作用并负面影响人类对这些机器人的看法。要解决这一问题，机器人需要具有检测人类机器人间互动（HRI）故障的能力。err@hri 2024挑战通过在人类机器人相互作用（HRI）（HRI）的基准多模式数据集（HRI）（鼓励研究人员）开发和基准测试多模式机器学习模型以检测这些失败的情况下解决了这一问题。我们创建了一个数据集，其中包含多模式的非语言交互数据，包括与机器人教练的互动视频剪辑中的面部，语音和姿势效果，并带有标签，指示机器人误差，用户尴尬和交互破裂，允许培训和评估预测性模型。挑战邀请群体提交其多模式ML模型以检测机器人误差，并针对各种性能指标进行评估，例如准确性，精度，召回率，F1得分，并在有没有误差的情况下反映了这些度量的时间敏感性。这项挑战的结果将有助于研究领域更好地了解人类机器人相互作用中的机器人故障并设计自动驾驶机器人，这些机器人在成功检测到它们后可以减轻自己的错误。
人本主义经济学——21世纪的新范式
版权所有：John Komlos，2021 您可以在 https://rwer.wordpress.com/comments-on-rwer-issue-no-96/ 上对本文发表评论 新自由主义的历史性失败 我们正处于一个新时代的风口浪尖。21 世纪直到 2008 年才真正开始，标志着与过去的重大决裂，其方式不胜枚举。可以肯定的是，互联网泡沫本可以作为华尔街脆弱性的一个教训，它迫切需要警惕的监督，但经济在那场短暂的衰退中相对毫发无损地复苏，警告信号被误解了。当然，无数敏锐的观察家早就警告说，新古典经济学隐藏着危险的因素，只是一种逻辑练习，“其中忽视了社会现实……这种忽视是令人衰弱的……”（Lawson，1997 年，第 xii 页）。然而，直到令人尴尬的 2008 年金融危机爆发，人们才普遍认识到，现实存在的经济“未能达到任何‘良好经济’的概念——提供‘美好生活’的经济”（Phelps，2015 年）。这是令人羞辱的，因为它向全世界揭露了“皇帝没有穿衣服”，尽管有影响力的学术经济学家们非常傲慢（Appelbaum，2019 年；Chang，2010 年；Fourcade，2015 年；Keen，2001 年）。马丁·费尔德斯坦、米尔顿·弗里德曼、弗里德里希·哈耶克、格伦·哈伯德和格雷戈里·曼昆等保守派经济学家至少犯下五次惊天动地的政策失误，促使人们认识到了这一点（Feldstein，1986 年、1989 年、1993 年、2017 年）。这些错误汇聚在一起，助长了民粹主义的兴起，这是“对历史性政治失败的回应”（Sandel，2018）。新自由主义的错误包括：
章节入门套件
感谢您有兴趣创建 Out in Tech 分会！为自己鼓掌：您已经迈出了让科技行业对您所在社区的 LGBTQ + 人群更具包容性的第一步。为什么这项使命如此重要？作为我们这个时代的领先行业，科技有责任为所有员工提供安全和温馨的环境。根据 Kapor Center 2017 年的一项研究，LGBTQ + 员工是最有可能在工作中受到欺凌（20%）和遭受公开羞辱或尴尬（24%）的群体。在过去十年中，边缘化人群的代表性并没有显著变化：即使是业内资源最丰富的参与者也报告称，他们的技术工人中黑人不到 5%，女性不到 25%。我们知道这不是人才输送问题。有很多才华横溢的候选人是酷儿、跨性别者、非二元性别者、有色人种和其他代表性不足的少数群体。这听起来可能违反直觉，但科技行业的主要关注点并非技术。它关注的是人。每一款产品和应用的发布、每一项“颠覆性”创新以及每一种新体验的提供，都是为了服务于使用它的人。通过创办 Out in Tech 分会，您将帮助为 LGBTQ + 社区提供一个有意义的联系和讨论空间。您的每场活动都将为您当地的会员提供一个机会，让他们感受到被赋予权力和认可，无所畏惧地做真实的自己，并（希望）支持他们在科技领域的旅程。再次感谢您！我们迫不及待地希望您加入我们遍布全球的 200 多名 Out in Tech 志愿者社区，为世界做出贡献。Gary Goldman Out in Tech 高级项目总监 gary @ outintech.com