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第一次世界大战期间的潜艇战
尽管历史记录经常出错，但皇家海军航空兵团和皇家空军反潜飞行员的努力在第一次世界大战期间取得了不同程度的成功。反潜任务分为三类：轰炸佛兰德斯的德国 U 型潜艇基地、巡逻英国周围的海上航线以及护送护航队。虽然轰炸和巡逻肯定导致了无限制 U 型潜艇战役的失败，但护航队是最终的解药，并且由于飞机的贡献而变得更加有效。第一次世界大战的海军飞行员并没有享受现有理论的指导；他们在战场上发明了它。本文强调了历史记录中的不准确性，并解释了早期空中反潜战 (ASW) 的挑战、成功和失败。作者得出结论，指挥和组织限制是使用技术不一致的根本原因。
实习飞行软件、计算机视觉和人工智能 瑞士苏黎世 公司：Daedalean 是一家总部位于苏黎世的初创公司，由前谷歌和 SpaceX 工程师创立，他们希望在未来十年内彻底改变城市航空旅行。我们结合计算机视觉、深度学习和机器人技术，为飞机开发最高级别的自主性（5 级），特别是您可能在媒体上看到的电动垂直起降飞机。如果您加入我们的实习，您将有机会与经验丰富的工程师一起工作，他们来自 CERN、NVIDIA、伦敦帝国理工学院或……自治系统实验室本身。您将构建塑造我们未来的尖端技术。最重要的是，我们还提供在瑞士阿尔卑斯山试飞期间与我们的飞行员一起飞行的机会。项目：不同的团队都提供机会。我们希望更多地了解您，以及我们如何让您的实习成为双方宝贵的经历。告诉我们您一直在做什么，以及您想在我们的团队中从事什么工作。它与深度学习有关吗？状态估计？运动规划？计算机视觉？或者其他什么？向我们展示您的热情所在。如果我们可以在您想要从事的领域提供指导和有趣的机会，我们将一起敲定细节。资格：强大的动手 C++ 经过验证的解决问题的能力如何申请：将您的简历/履历发送至 careers@daedalean.ai 。电话
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在弓形虫感染期间宿主防御和寄生虫免疫逃避中的IFN
干扰素（IFNS）是一个在宿主对病原体和免疫调节中具有不同功能的细胞因子家族。II型IFN，即ifn-g被广泛认为是对细胞内病原体的耐药性的主要介体，包括原生动物毒素弓形虫。最近，ifn-a / b，即< / div>I型IFN和IFN-L（III型IFN）已被鉴定为在T. gondii感染过程中也起着重要作用。 该寄生虫是人类和动物的广泛病原体，它是研究细胞介导的对细胞内感染的免疫反应的模型生物。 其成功取决于其他因素，取决于在IFN介导的基因表达和IFN调节效应分子的水平上抵消IFN系统的能力。 在这里，我回顾了我们对T. gondii感染过程中IFN介导的宿主耐药性和免疫调节的分子机制的了解的最新进展。 i还讨论了T. gondii已进化为有效逃避IFN介导的免疫力的机制。 了解这些迷人的宿主 - 寄生虫相互作用及其潜在的信号机制对于更深入地了解弓形虫病的发病机理至关重要，并且它还可能还可以鉴定出寄生虫指导或指导的支持性疗法的潜在靶标，以便更有效地对抗寄生虫。I型IFN和IFN-L（III型IFN）已被鉴定为在T. gondii感染过程中也起着重要作用。该寄生虫是人类和动物的广泛病原体，它是研究细胞介导的对细胞内感染的免疫反应的模型生物。其成功取决于其他因素，取决于在IFN介导的基因表达和IFN调节效应分子的水平上抵消IFN系统的能力。在这里，我回顾了我们对T. gondii感染过程中IFN介导的宿主耐药性和免疫调节的分子机制的了解的最新进展。i还讨论了T. gondii已进化为有效逃避IFN介导的免疫力的机制。了解这些迷人的宿主 - 寄生虫相互作用及其潜在的信号机制对于更深入地了解弓形虫病的发病机理至关重要，并且它还可能还可以鉴定出寄生虫指导或指导的支持性疗法的潜在靶标，以便更有效地对抗寄生虫。
大流行期间发达经济体的政府债券市场
到2020年4月，中等政府债券市场的更正常交易条件的回报促进了发行发达的经济债务。大多数市场参与者随后将其持有量提高到了流行前水平以上（图7;图8）。在2020年中期的许多发达经济体中，银行和货币市场基金（MMF）大大增加了他们对债务的持有。金融机构是储户和借款人之间的中介机构，以及在大流行期间对家庭和企业支出的政府支出，导致资金流向了金融机构，然后将这些资金投资于包括政府债券在内的金融资产。外国投资者对政府债券的持有也有所增加。
缓解全球危机期间发展中经济体的经济剥削
如果全球危机起源于发达国家，那么这些经济体的崩溃对发展中国家产生了连锁反应，从而加剧了他们所遭受的危机的任何直接影响。减少贸易收入可能是毁灭性的，并且发展中国家与世界经济相互关联，影响越多。这意味着全球危机往往主要由贸易和金融流动传播（Gurtner 2010）。除了贸易流量外，散居侨民回家的钱是许多发展中经济体的重要收入和外汇来源。汇款往往比其他财务流动更稳定，并且是反周期性的，含义。它们在移民原产国的经济低迷期间增加。但在全球危机中，汇款往往会急剧下降（Gurtner，2010年）。
战争期间的乌克兰经济
•银行利息收入的结构主要由NBU存款证书（超过30％）所获得的收入所占据主导地位。总共在2023年，银行获得了910亿股票证书的利息。•市场来源仅占银行利息收入的40％，如果我们考虑到大多数新贷款是由银行根据政府计划发行的，那么实际水平甚至更低。•国有银行比其他银行更有效的金融中介机构。国有银行占存款证书的37％，但超过52％的银行系统贷款组合。•银行中间活动较低的原因包括军事风险，过多的银行流动性和对贷款行业的高要求。
COVID-19期间第一次疫苗卷中的免疫犹豫调查COVID-19期间第一次疫苗卷中的免疫犹豫调查
●公共卫生仆人的担心是由于批判性教育有限是疫苗犹豫的主要驱动力。●对未来对疫苗接种运动的最新教育的影响。●免疫依从性伴随着机构传达的知识的信心。
在Covid-19期间进行战略计划
●了解计划如何在变化和不确定性时期指导决策●了解为什么战略计划的成功和失败是基于战略计划过程中的成功，而是基于战略计划过程中的决定，而是基于建立该过程的建立●●●浏览过程中的战略规划如何探索与我们在经验中与这些偶然的经验相比，与我们的经验相比，这是两种经验的经验，而这两种策略的经验却在两种策略上•
Alqahtani, Manaf; Mallah, Saad I; J. Stevenson, Nigel; Doherty, Sally (2021): 大流行期间的疫苗试验：解决伦理困境的潜在方法
自 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 出现以来，全球公共卫生基础设施和系统以及社区范围内的合作和服务都面临着前所未有的挑战。疫苗开发立即成为我们所有科学、公共卫生和社区工作的中心。尽管 SARS-CoV-2 疫苗的开发可以说是过去 12 个月中最伟大、最明显的成就，但它们也是疫情期间最具争议和争论的问题之一。然而，疫苗开发的独特之处在于它与其试图服务的社区有着密切的关系；无论是作为一种有效和安全的预防措施进行的临床试验测试，还是作为一种有效的公共卫生工具在开发后“推广”的成功。这些关系产生了无数的复杂性，从基于社区的不信任到学术上争论的道德困境。事实上，COVID-19 疫苗竞赛的加速发展进一步加剧了这一现象，带来了新的伦理困境，需要对其进行研究以确保这些疗法在临床上继续取得成功，并恢复社会对临床医学的信任。在本文中，我们讨论了两个主要的伦理困境：(1) 在成功候选疫苗出现时继续进行新疫苗试验的平衡和 (2) 盲法安慰剂组的弊端。因此，我们讨论了解决这些伦理困境的六种不同方法：(1) 继续进行安慰剂对照试验，(2) 从安慰剂对照过渡到开放标签，(3) 仅对高风险优先组进行揭盲，(4) 过渡到盲法阶梯楔形交叉设计，(5) 进展到盲法活性对照阶梯楔形交叉试验，以及 (6) 进行随机阶梯楔形社区试验。我们还为疫苗试验后期的相关利益相关者提出了一种决策算法。重要的是要记住，COVID-19 疫情的突发性并不意味着可以对核心道德价值观做出妥协。事实上，围绕这一主题的讨论和所做出的决定将仍然是一个有力的案例研究，并将成为未来所有此类情景的一个不断参考的例子。
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术