Orbit的可持续性战略已制定,以确保我们在轨道上所做的一切都会最大程度地发挥我们的积极社会和环境影响。这是更广泛的公司战略的推动者,旨在为我们在整个企业中的可持续发展方法提供整体看法。它被组织为四个主题:我们的客户,优质的房屋和地点,我们的星球和人民。
包括大语言模型(LLM)和图像模型在内的生成AI技术的可用性日益增长,对设计师和其他创意专业人士的工作产生了深远的影响[2,3,4]。创意协作工作流程通常会遵循两个阶段。在最初的分歧阶段,团队产生了广泛的可能想法。在以下融合阶段,团队成员对所有生成的想法进行了审查和评估,目的是识别和选择团队将进一步追求的少数想法。我们有兴趣研究如何将LLM有效地集成到差异和收敛意义阶段,以增强团队的创造力。我们希望在分歧阶段,LLM可用于改善人们产生的想法,并提出新的想法。在融合阶段,LLM可以帮助确定哪些想法更相关,创新和有见地,并有助于进一步发展所选思想。为了探索这个问题,我们设计了一个协作的集团-AI Iseation框架,该框架将LLM纳入了小组的创作过程中。LLM不能取代人类的输入,而是添加并增加了人类的意见。拟议的组-AI框架
1. 日益增长的财富和收入不平等将意味着许多家庭的发展受限。 2. 社会发展和变革的速度和规模,可能削弱奥克兰人的归属感和人与人之间的联系。 3. 气候的变化将使已经处于困境的社区愈加艰难。 同时,新冠肺炎疫情也产生了重大的影响。它使我们看到了社区的创造力和快速复原能力,但同时也加剧了现有的不平等现象。 所以,我们急需一个计划,使我们能够迎接当前与未来的挑战,抓住机遇,将奥克兰打造成我们的理想之地。 并非每一个奥克兰人的发展都一帆风顺 我们一些社区发展的结果存在明显的差异,具有不同的人口和地理模式。这些不平等的现象对一些群体影响尤为严重,包括毛利人、太平洋岛民、残障人士、同 性恋群体、难民与新移民、儿童、青少年、老年人以及那些离群索居的群体。 实现繁荣社区战略的愿景,即建立一个更公平、更可持续发展的奥克兰,要让所有社区都繁荣发展,需要我们关注那些遭受着不平等待遇的人。他们因为自身经 历所限,致使他们不能公平地与他人站在同一起跑线,我们需要认真审视和清除这些障碍,确保他们获得更公平的待遇。
还有其他几种比喻用来描述认知、思维和大脑,每种比喻都有其优点和缺点(Varela 等人,1991 年;Steels 和 Brooks,1995 年;Clark 和 Chalmers,1998 年;30 Beer,2000 年;G¨ardenfors,2000 年;Garnier 等人,2007 年;Froese 和 Ziemke,2009 年;Kiverstein 和 Clark,2009 年;31 Chemero,2009 年;Stewart 等人,2010 年;Froese 和 Stewart,2010 年;Downing,2015 年;Harvey,2019 年)。我的目的不是在这里讨论这些,而是要注意到,在研究认知时,存在着丰富多样的风格。尽管如此,所有这些隐喻都可以用信息处理来描述。由于计算可以理解为信息的转换(Gershenson,2012 年),因此“计算机”被广泛理解为处理信息的机器,可以成为包含和比较其他隐喻的有用隐喻。请注意,“机器”(以及计算机)的概念也可以更新(Bongard 和 Levin,2021 年)。
1979 年,国际公务员制度委员会颁布了《职业类别通用分类》(CCOG)。该版本已在第 81 届国际公务员制度委员会 (2015) 会议上获得批准;它包括修改和新定义,并取代了所有以前的版本。CCOG 分为两个部分:1.专业管理和技术工作 包括并列出了与人类活动领域理论或实践方面有关的职业代码和定义,例如艺术、科学、工程、教育、医学、法律、商业和经济以及行政、管理和技术工作。这些职业需要通过大学教育获得大量的学术准备。2.一般支持工作(2010 年修订) 包括并列出了一般服务和相关类别的职业代码和定义。工作具有程序性、操作性和技术性,范围从例行重复性到多样化、复杂和准专业性,需要进行一些分析,并基于对特定主题领域的广泛和/或深入的了解。从事一般服务工作通常需要接受高等教育和技术或行政培训。
采用这种概念,一些跨区域研究比较了刺激呈现后跨区域神经反应开始的时间 13 – 15 或归因于自上而下过程的选择性出现的时间 16 – 20 。其他研究利用同步记录,通过成对脉冲相关性 21 – 26 和信息论测量 27 测量了两个区域之间的时间延迟。同样,局部场电位的跨区域相位延迟也被测量了 28 – 31 。这些基于时间的方法增进了我们对信号如何在大脑区域间传播的理解。然而,由于这些方法主要关注神经元对或神经活动的总体测量,因此关于神经元群体如何协调其活动以实现跨区域信号传导仍有许多未知之处。
QS指定了一个细胞对细胞通信过程,该过程使细菌能够响应周围微幼崽群落的细胞密度和物种组成的变化来集体修改其行为。这些过程涉及细胞外信号分子的生产,释放和整个范围检测,这些检测通常称为自动诱导剂(AIS)。它控制着各种表型的各种基因,例如生物发光,毒力因子的se of se of caption and毒力因子和细菌中生物膜的形成。Quorum淬火抑制QS和抑制其抑制的物质被称为Quorum Sensing抑制剂。几种化合物和Zymes介导QS的抑制作用,例如乳糖酶,酰基酶和氧化还原酶。除此之外,还发现一些非酶促的甲基二氧化物Quorum Quenching,也发现了一些植物植物化学物质可以抑制它。通过QS抑制(QSI)阻止QS(QSI)可能在破坏相关感染和慢性耐药性感染的装置中的生物膜形成方面起重要作用。与QS和QSI有关的该领域进行了更多的研究。然而,已经发现某些化学物质正在模仿Quorum感测AIS的AIS活性,例如5-羟色胺和粘胶酸。
© 作者 2022。由牛津大学出版社代表分子生物学和进化学会出版。这是一篇开放获取的文章,根据知识共享署名许可条款分发(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/),允许在任何媒体中不受限制地重复使用、分发和复制,前提是正确引用原始作品。1
摘要:机器人群体是人工集体智能的例子,具有简单的个体自主行为和新兴的群体效应,可以完成甚至复杂的任务。机器人群体开发的建模方法是该研究领域的主要挑战之一。在这里,我们提出了一个机器人实例化的理论框架和一个定量的算例。为了建立一个通用模型,我们首先在范畴论的启发下,勾勒出群体的图解分类,将理想群体与现有实现联系起来。然后,我们提出了一个矩阵表示来关联群体中的局部和全局行为,对角子矩阵描述单个特征,非对角子矩阵作为成对的交互项。因此,我们尝试塑造这种交互项的结构,使用量子计算语言和工具对玩具模型进行定量模拟。我们选择量子计算是因为它的计算效率。该案例研究可以阐明量子计算在群体机器人领域的潜力,为逐步丰富和完善留下空间。
本章的目的是概述 - 高压釜(OOA)预处理的处理方面。本章是针对工具定义,装袋配置和处理条件的设计指南,用于制作OOA预处理。第一部分概述了OOA材料,包括其应用,树脂和纤维。OOA预处理浸渍技术,并总结OOA复合材料的典型特性。第二部分涵盖了OOA预处理特征方法,测量树脂浸渍的技术,热化学,外部时间,渗透性和批量因素。第三部分描述了用于治愈OOA预处理的基础架构,例如烤箱,加热系统,工具和过程诊断工具。第四部分提供了基本的处理指南,涵盖了包装配置,删除方法和治疗周期以制造简单的单片OOA层压板,而第五和第六部分则提供了三明治面板和复杂形状层压板的处理指南。在第七节中对使用OOA预处理进行制造过程的成本分析。最后,第八节讨论了OOA预处理材料和过程的未来发展。