XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System物质性
可持续性报告 - 风险和物质性
在本文中，我们通过进一步说明的，匿名的现实生活示例来补充这些步骤，其中包括一些证明较少资源组织的实践，例如中小型实体（中小型实体（SME））。1在那里，这些例子是为了激发我们的会计师，金融和商业专业人员社区学习，适应和改善他们识别和交流风险和机会的方法。这些例子偏向与气候有关的风险，因为这是大多数组织开始旅行的地方。这不足为奇，鉴于与气候相关的事件造成了许多事件的严重操作中断。这些事件强调了应对物理和过渡性气候相关风险及其对业务连续性的影响的迫切重要性，其中包括管理和减轻风险以及适应以利用新兴机会的策略。ACCA将以我们未来的工作中超出与气候相关的风险的示例。继续参与我们的工作，并阅读有关ACCA可持续性报告中心的其他补充资源。
CH001FTX05（BCOM荣誉 - 财务） CB003BUS09（BBUSSC-定量融资） 视频转录：物质性 CB025BUS09（BBUSSC-定量融资） CH001BUS09（BCOM荣誉 - 定量金融）
FTX4059Z财务建模13060（LG01）11H（TU＆THRES）加上NQF 8级（4000级）或更高的批准选修课
增强社会物质性：人工智能对学习技术领域的影响
过去十年，人们一直在有意识地努力对技术在学习中的应用进行更理论化的阐述。与此同时，人工智能 (AI) 的进步正在迅速融入学习技术，极大地改变了它们对教学和学习的影响。在本文中，我将讨论从理论角度引入人工智能和相关功能（如机器学习）是否是一种新颖的发展，如果是，那么它是如何发展的？我借鉴了现有的社会物质性学习观点，并认为人工智能的使用确实有所不同，因为人工智能通过允许物质性具有以前主要与人类代理相关的特征来改变社会物质性，从而改变了社会物质组合的性质。在这种数据和算法驱动的基于人工智能的社会物质性中，表征和代理的变化的影响，从而改变了对认知至关重要的表征和关系实践。数据/算法、表征/代理增强和关系/参与实践的二元性在这个新的社会物质组合中协同作用。如果不加以控制，这种新的组合很容易延续技术本身所编程的偏见。因此，在使用人工智能驱动的学习技术之前，必须考虑其伦理和道德影响。
社会物质性和信息系统......的案例 - HAL
普罗旺斯地区萨隆 ONERA 主任（HDR） Didier Danet 先生 圣西尔师特种军事学校 HDR 讲师 将军 (2S) Patrick Tanguy 2008 年至 2010 年陆军轻型航空兵司令 准将陆军轻型航空兵司令奥利维尔·古尔雷斯·德拉莫特 (Olivier Gourlez de La Motte) 将军