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World File Search System开放性
联合国妇女署价值观和能力框架
联合国妇女署尊重多样性意味着我们很自豪能成为一个多元化、多文化的组织，尽可能地进行协商和参与。我们积极鼓励透明的讨论并提倡不同的观点，以此展现开放性。我们共同努力，利用我们的集体知识和想法来实现我们的使命。我们以尊严和尊重相待，庆祝差异。我们有责任以尊重、道德、安全和富有成效的方式进行互动。我们重视不同的观点，并在日常工作和决策中体现这一点。
irhnj67230（JANSR2N7591U3）PD-96923G实习：嵌入式系统程序员（w/m/div）*员工质量工程师 - 半导体职位描述
我们正在为每个人创造最好的Infineon旅程。这意味着我们拥抱多样性和包容性，并欢迎每个人的身份。在Infineon，我们提供了一个以信任，开放性，尊重和宽容为特征的工作环境，并致力于为所有申请人和员工提供平等的机会。我们根据申请人的经验和技能为基础。，即使您不能完全满足职位发布的所有要求，我们也期待收到您的简历。请让您的招聘人员知道他们是否需要特别注意某件事，以便您参与面试过程。
O-RAN 中的配置错误：AI/ML 的影响分析
随着扩展现实、全息远程呈现和无线脑机接口等应用对当前网络能力提出挑战，用户对网络通信基础设施的需求从未如此强烈。开放式 RAN (O-RAN) 对于支持 6G 及更高版本的新用途和预期用途至关重要。它促进开放性和标准化，通过分解无线接入网 (RAN) 组件提高灵活性，通过软件定义网络 (SDN)、网络功能虚拟化 (NFV) 和云等技术支持可编程性、灵活性和可扩展性，并通过 RAN 智能控制器 (RIC) 实现自动化。此外，在 RIC 中使用 xApps、rApps 和人工智能/机器学习 (AI/ML) 可以高效管理复杂的 RAN 操作。然而，由于 O-RAN 的开放性及其对异构系统的支持，出现错误配置问题的可能性变得至关重要。在本文中，我们将全面分析 O-RAN 中潜在的错误配置问题，包括集成和操作、SDN 和 NFV 的使用，特别是 AI/ML 的使用。本文研究了使用 AI/ML 识别这些错误配置的机会。本文提供了一个案例研究，以说明 xApps 之间冲突的策略对最终用户的直接影响，以及针对此问题的潜在 AI/ML 解决方案。本研究首次分析了 AI/ML 对 O-RAN 中错误配置挑战的影响。
独角兽、野兔还是乌龟？利用机器学习预测工作记忆训练表现
人们从工作记忆 (WM) 训练中受益的程度存在很大差异。尽管越来越多的研究关注与 WM 训练结果相关的个体差异，但我们仍然缺乏对哪些特定的个体差异以及以何种组合方式导致个体间训练轨迹差异的了解。在当前的研究中，568 名本科生在两周内完成了几种 N-back 干预方案之一。参与者的训练轨迹被分为三种不同的训练模式（高绩效者、中等绩效者和低绩效者）。我们应用机器学习算法来训练二叉树模型，以预测个人的训练模式，该模型依赖于先前文献中已确定为相关的几个个体差异变量。这些个体差异变量包括预先存在的认知能力、性格特征、动机因素、视频游戏经验、健康状况、双语能力和社会经济地位。我们发现我们的分类模型在区分高绩效者和相对较低的绩效者方面表现出良好的预测能力。此外，我们发现开放性和预先存在的 WM 能力是区分高绩效者和低绩效者的两个最重要的因素。然而，对于低绩效者来说，开放性和视频游戏背景是他们学习坚持的最重要预测因素。总之，在培训之前，可以使用参与者的特征来预测个人培训表现，这可以为个性化干预措施的制定提供参考。
单词问题疫苗调查白皮书
当健康素养，最后一次接种疫苗和将来接种疫苗的开放性之间存在直接联系。自我报告的健康素养较高的受访者最近更有可能收到一种疫苗，并且更容易接受将来接受疫苗。白色，高收入，年龄较大和郊区的消费者在这些指标上的趋势更高。调查发现，基于种族，社会经济地位，年龄和环境（例如，城市，郊区，农村）的健康和健康素养差异。
独角兽、野兔还是乌龟？利用机器学习预测工作记忆训练表现
人们从工作记忆 (WM) 训练中受益的程度存在很大差异。尽管越来越多的研究关注与 WM 训练结果相关的个体差异，但我们仍然缺乏对哪些特定的个体差异以及以何种组合方式导致个体间训练轨迹差异的了解。在当前的研究中，568 名本科生在两周内完成了几种 N-back 干预方案之一。参与者的训练轨迹被分为三种不同的训练模式（高绩效者、中等绩效者和低绩效者）。我们应用机器学习算法来训练二叉树模型，以预测个人的训练模式，该模型依赖于先前文献中已确定为相关的几个个体差异变量。这些个体差异变量包括预先存在的认知能力、性格特征、动机因素、视频游戏经验、健康状况、双语能力和社会经济地位。我们发现我们的分类模型在区分高绩效者和相对较低的绩效者方面表现出良好的预测能力。此外，我们发现开放性和预先存在的 WM 能力是区分高绩效者和低绩效者的两个最重要的因素。然而，对于低绩效者来说，开放性和视频游戏背景是他们学习坚持的最重要预测因素。总之，在培训之前，可以使用参与者的特征来预测个人培训表现，这可以为个性化干预措施的制定提供参考。
2022-2027 年国家研究、创新和智能专业化战略
研发投资对于科学进步、寻找社会挑战的解决方案、开发和使用影响生活质量的技术、提高生产力和竞争力以及创造可持续的就业机会具有决定性作用。这种投资以附加值和影响力为导向，必须以科学的新颖性、成果的可持续性、对社会经济环境的责任感和开放性为基准。与其他战略和计划、其目标和可供实施的资金来源（国家、PNRR、ESIF 等）或国际（地平线欧洲、EU4Health、数字议程等）无关，该战略的共同横向优先事项是：
SSE策略2023-2026
我们被公认为是杰出的合作伙伴和杰出合作者，通过社会，经济，文化和地点转型对社区和伙伴产生积极影响。我们的专业精神，工作质量，创新的思维方式，适应性和对新想法的开放性是邀请投资，资金，个人资料认可和倡导的有价值的品质。SSE将扩大其与更多样化的社区的学习设计和交付，建立更多的多部门伙伴关系和融合点，并创新我们的内部实践和运营框架，以支持效率，可持续性和声誉定位。
CS 2024 PR-成功第二年。
该会议还提供了有关界面和开放性花粉经济的会议前教程，以及有关设计挑战，突破性，包装，用chiplets赚钱以及近期趋势的面板。由电子设计编辑Bill Wong主持的Superpanel，重点是加速生成的AI应用程序，例如令人难以置信的流行ChatGpt®。领先的参展商和赞助商是应用材料，摘要，Alphawave Semi，开放计算项目，Achronix，Arm和Teradyne。从会议和主题演讲中的幻灯片可在网站上免费获得。
行业4.0和可再生能源生产Nexus
摘要：与第四革命相一致，大多数国家都为节能，可持续发展和工业过渡的目标实施了各种规定或政策。可再生能源生产及其生产过程（在可持续能源的背景下，经过广泛讨论）在行业4.0方面变得越来越重要。本文测试了经济增长，可再生电力世代（GDP的百分比），工业4.0，工业结构，开放性，财务发展以及2000 - 2021年G20国家的研究和发展支出，通过采用小组量化回归方法和各种面板共集合测试以及各种研究的变体，以及研究量表的变异。选择了工业结构，贸易开放性和财务发展的变量作为控制变量。由于这项研究是关于该主题的第一项研究，因此它将通过为I4.0，可再生能源生产和经济增长的未来研究提供资源来促进文献的发展。此外，这项研究不仅将通过揭示这些变量之间的理论和经验关系来为文献做出贡献，而且还将阐明G20国家在这方面制定的政策。根据结果，所有检查的变量都具有重要的因果影响：从经济增长到工业4.0，再到研究和发展，以及可再生能源产量，以及从研发到可再生能源产量。结果表明行业4.0的可再生能力增强效应。双向因果关系和可再生能源与工业4.0之间的反馈效应。此外，从工业结构，从开放到贸易以及从财务发展到可再生能源产量的单向因果关系。