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人工智能时代的终身学习挑战
摘要 人工智能 (AI) 的快速发展给利用 AI 在工作场所进行人机协作所需的教育和劳动力技能带来了重大挑战。随着人工智能继续重塑行业和就业市场，定义如何在终身学习中考虑人工智能素养的需求变得越来越重要 (Cetindamar 等人，2022 年；Laupichler 等人，2022 年；Romero 等人，2023 年)。与任何新技术一样，人工智能既是希望的主题，也是恐惧的主题，它今天所包含的内容带来了重大挑战 (Cugurullo & Acheampong，2023 年；Villani 等人，2018 年)。它也对我们自己的人性提出了深刻的问题。机器会超越设计它的人类的智慧吗？所谓的人工智能和我们的人类智能之间会是什么关系？如何规范人机协作，以服务于可持续发展目标 (SDG)？本文从计算思维、批判性思维和创造性能力的角度回顾了人工智能时代终身学习的挑战，强调了对组织管理和领导的影响。
“超越钢铁的新时代”
使用GFRP棒（玻璃纤维增强聚合物）发现建筑的未来，这是一项旨在超越传统材料的开创性创新。GFRP棒具有出色的强度和耐用性，同时保持轻巧和耐腐蚀，使其非常适合各种苛刻的环境。他们的先进性能不仅可以增强结构性性能，而且还有助于持久和更可持续的建筑解决方案。通过将GFRP栏整合到您的项目中，您就可以采用一种尖端的替代方案，该替代方案有望彻底改变建筑实践，从而通过减少维护和寿命增加提供卓越的成果。体验GFRP棒的好处，并将您的施工标准提升到新的高度。
欧盟电池储能已准备好迎接光明时代 - Ember
丰富的可再生能源发电将成为欧盟的一大资源，但现在需要仔细规划系统才能充分发挥其优势。 Ember 模型表明，到 2030 年，风能和太阳能发电量可能超过所有成员国的需求 183 TWh，这相当于波兰 2023 年的电力消耗，约占去年欧盟化石天然气发电总量的 40%。如果欧盟国家能够及时转移这些过剩电力，使用储能或空间、使用互连器来取代化石天然气发电，它们将减少对进口天然气的依赖，并避免 90 亿欧元的天然气购买成本。
CCC 报告：生成式人工智能时代信息检索研究的未来
研究方向：本报告概述了具有高智力价值和更广泛影响的 IR-GenAI 系统的八个研究方向：（1）IR-GenAI 中的评估挑战和需求；（2）从隐性和显性的人为反馈中学习，以解决可能需要推理的复杂问题；（3）理解和建模不断发展的生成式 AI 信息访问系统的用户；（4）解决或缓解 IR-GenAI 新技术带来的社会技术问题的挑战和潜在解决方案；（5）开发个性化 IR-GenAI 系统的方法；（6）在开发 IR-GenAI 方法时扩展计算、数据和人力时的效率考虑；（7）信息检索在增强 AI 代理中的作用；（8）专门用于信息访问和发现的基础模型。
全球 2000 年报告 - 能源时代博客
代表 REuss。早上好。联合经济委员会国际经济小组委员会今天将举行关于“全球 2000 年报告”的听证会。上个月，环境质量委员会和国务院向总统提交了一份研究报告，让我们可以一窥 2000 年的世界。这份报告读起来令人沮丧。这份名为“全球 2000 年报告”的研究报告记录了 20 年后的世界将一片荒凉，一片死亡，这是过去、现在和未来的愚蠢行为的结果。根据我国政府的研究，2000 年地球将会出现以下情况：地球上将有 64 亿人，增长 55%。其中 77% 的人口（50 亿人）将生活在欠发达国家（LDC）。已经拥挤不堪的 LDC 城市将变得更加拥挤。墨西哥城预计将有超过 3000 万人口；加尔各答将有近 2000 万人口；大孟买、雅加达和首尔的人口预计都在 1500 万至 2000 万之间。这些人口众多的数百万人的生活将会是怎样的？悲惨。这些欠发达国家城市的大多数人将生活在“不受控制的定居点”——贫民窟和棚户区，那里的卫生设施、供水和医疗保健充其量也只能达到最低限度。尽管城市条件可能会变得困难，但许多欠发达国家农村地区的条件将更糟。20 年后，粮食产量是否足以养活 64 亿人？全球主义者告诉我们，“是的”，但随后又补充说，对于欠发达国家来说，粮食产量的增加几乎无法跟上人口增长的步伐；对于最贫穷的欠发达国家——中东、亚洲和非洲的部分地区——预计人均粮食将大幅下降，事实上，下降幅度如此之大，以至于“最贫穷的群体可获得的食物数量
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概览及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在科技驱动的时代，企业使用 AI 来提高生产力、更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。该研究基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和商业战略。该研究旨在为进一步研究罗马尼亚人工智能初创企业环境的论文创建一个框架，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人，
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在技术驱动的时代，企业使用人工智能来提高生产力，更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架，该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru，2019)。据统计，到 2024 年，全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元（Statista，2021a），预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元（Statista，2021b）。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速，普及度不断提高，但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代，当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人，他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词，以及它的构建和测试（Anyoha，2017，第 1 页）。随着图灵测试的引入，他
引用fang W，Yuan X，Li W，Seery S，Chen G，Cai Z，Huang Z，Wang X，Wu W，Chen Z，Li Y，Wu S和Chen y，wu s and Chen Y（2023）过度体重增加发病时代和
生活方式随着经济繁荣的增加而发生了重大变化，尽管这些变化并不总是积极的。我们目睹了一种2型糖尿病大流行，与久坐的生活方式和体重增强密切相关。但是，类型1的患病率也在上升。糖尿病已成为印度和中国的主要公共卫生关注，那里的经济发展已经大大，世界人口中有几乎居住。仅在中国，超重/肥胖成年人的患病率分别为34.3％和16.4％（1，2）。也许更令人震惊的是儿童肥胖的普遍性正在迅速上升（3，4）。巧合的是，糖尿病的患病率从2007年的9.7％迅速增加到2017年中国成年人的11.2％（5）。因此，必须特别注意中国的体重增加和肥胖个体，因为糖尿病会给政府和个人带来巨大的经济负担，这些人不仅遇到了众所周知的宏观和微血管并发症，而且还会遇到抑郁症，焦虑症，并且经常遇到抑郁症，并且频繁地死亡（6，7）。在更发达的社会中，体重增加过多和肥胖被广泛接受为糖尿病的危险因素。然而，存在遗传差异和生活方式因素，导致胰岛素抵抗，因此糖尿病的患病率在国籍和种族内部变化（8）。中国研究人员认为，需要多个部门的努力来解决中国的糖尿病流行。但是，这些努力一定不能完全反应。我们需要制定基于证据的预防策略来解决这个日益增长的问题。症状前糖尿病病例与遇到症状的患者之间的分界尚不清楚，尤其是对于公众而言。For example, people may attribute fatigue and macro and micro-vascular issues to ageing rather than being signs of diabetes which should initiate health seeking behaviors.Given the magnitude of the clinical iceberg in China, this is not always the case and so we, as a global community must learn about the differences between and within nationalities in order to identify (and intervene) pre-symptomatic cases.Two studies from Kailuan cohort found that hypertension and diabetes mellitus are risk factors for developing cardiovascular diseases (CVD), which were different across different onset ages in China ( 9 , 10 ).Further research has suggested that the age at which obesity onsets may be related to the development of cardiovascular diseases and certain cancers ( 11 , 12 ).
FG 按时代和主题分类目录 - 精美游戏
最后一份。■ 杂志与游戏。插入内容包括 140 个计数器，用于耶拿 20 游戏 (40)、旃陀罗笈多 (18)、巴巴罗萨从基辅到罗斯托夫 (2)、1914 东方的黄昏 (3)、战列舰 (10)、难以捉摸的胜利 (10)、SPQR (4)、寒冬 (18)、PQ-17 (2)、为人民 II (18)、追求荣耀 (2) 和其他 9 个。；完整的耶拿 20 游戏；旃陀罗笈多变体；PQ-9/10 场景；SPQR 大象胜利场景；为人民海军卡变体效果；FAB 凸起设置援助与资产能力组合；战斗指挥官场景 103 和 110 场景；命令与颜色史诗古代场景卡。文章关于：为人民 10 周年变体规则； Hellenes 开发者笔记和策略；追求荣耀分析；SPQR 大象胜利场景，公元前 277 年；PQ-17 战略与战术；战斗指挥官斯大林格勒场景 35 分析；库图佐夫生存策略；荣耀之路和低地国家；飞行上校的科罗曼德尔战役 1758-9
可解释的脑时代预测的原型学习
缺乏深度学习模型的解释性限制了在临床实践中采用此类模型。基于原型的模型可以提供固有的可解释预测，但是这些预测主要是为分类任务而设计的，尽管医学想象中有许多重要的任务是连续的回归问题。因此，在这项工作中，我们介绍了专家：专门为回归任务设计的可解释原型模型。使用原型标签的加权平均值，我们提出的模型从分离到潜在空间中的一组学习原型的样本预测。潜在空间中的距离正规化为相对于标签差异，并且可以将每个原型视为训练集中的样本。图像级距离是从斑块级距离构建的，其中两个图像的贴片使用最佳传输在结构上匹配。因此，这提供了一个基于示例的解释，并在推理时间提供了补丁级的细节。我们演示了我们提出的两个成像数据集上的脑年龄预测模型：成人MR和胎儿超声。我们的方法实现了最先进的预测性能，同时洞悉模型的推理过程。