1 虽然这些描述都是我自己写的,但我使用了许多资源来描述这个标志性的场景,不幸的是,我还没有亲眼见过这个地方。非常感谢我的俄语导师和朋友 Taissia Stanmore 帮助我描绘了这个标志性的广场。以下视频也帮了大忙:旅行者指南。红场之旅,莫斯科 - 俄罗斯。2020 年 1 月 14 日。https://www.youtube.com/watch?v=asc-tB0qNXU,Youtube。Ryan,Jeromet。俄罗斯莫斯科红场。Youtube,2020 年 8 月 6 日,https://www.youtube.com/watch?v=HH4Qb9YdiDk。
完整作者列表:库马尔,拉吉;密歇根大学,药学科学系 Mondal,Kunal;爱达荷国家实验室,材料科学与工程;北卡罗来纳州立大学,化学与生物分子工程 Panda,Pritam;乌普萨拉大学物理与天文学系 Kaushik,Ajeet;佛罗里达理工大学,自然科学 Abolhassani,Reza;南丹麦大学 - 松德堡,MCI/NanoSYD Ahuja,Rajeev;乌普萨拉大学,物理学和天文学 Rubahn,Horst-Gunter;南丹麦大学、马兹·克劳森研究所、NanoSYD Mishra、Yogendra;南丹麦大学 - 松德堡校区、NanoSYD、马兹·克劳森研究所
Andreas Bluhm IDᄊ,Matthias Christiandlᄊ,Fulvio Gesmundoᄊ,Frederik Ravn Clausenᄊ,Laura Man手法
摘要。随着组织推动基于人工智能 (AI) 的技术的开发和部署,他们对道德和人文价值观的承诺对于最大限度地降低潜在风险至关重要。在这里,我们研究人才吸引力作为组织致力于道德 AI 的经济激励。基于企业社会责任 (CSR) 文献和信号理论,我们提出了一种混合方法研究设计,以研究道德 AI 承诺对组织吸引力的影响。具体而言,我们 i) 根据对公司网站和专家访谈的审查确定道德 AI 承诺的信号,ii) 在在线实验中检查选定信号对组织吸引力的影响。这篇短文介绍了道德 AI 信号的初步结果并详细介绍了后续步骤。我们的研究将有助于将道德 AI 作为 CSR 的一部分进行理论概念化,并在权衡对道德 AI 计划的投资时支持数字化转型流程的经理。
协调作者:Badosa J.、Bastida I.、Boyaval S.、Cabioch A.、Clausen T.、Crifo P.、Dalmazzone D.、Dimanov A.、Drahi E.、Drobinski P.、Dumez H.、Fortin E.、Girard N.、Gobet E.、Guivarch C.、Koeffman D.、Lepette V. Martin、P. Martin. ud B.、Massin P.、Memmi G.、Moussou P.、Nicolas T.、Plougonven R.、Preda M.、Quirion P.、Rosso M.、Stegner A.、Suchet D.、Tankov P.、Tantet A.、Tard C.、Teissèdre C.、Trahay F.、Willaime F.
代表组织委员会,我们希望热烈欢迎您来弗里曼特尔参加澳大利亚糖尿病在怀孕社会(ADIPS)的年度科学会议。我们很高兴欢迎我们的主题演讲者Tine Clausen,哥本哈根大学的副教授,其研究兴趣着眼于糖尿病在怀孕中的管理和影响。我们还期待听取其他国际知名的演讲者的来信,涵盖了与照顾怀孕时糖尿病女性有关的各种方面,并感谢她们贡献的时间和专业知识。此外,我们期待原始研究的口头和海报演示。我们感谢我们的赞助商和ASN活动团队的支持以及执行官Suzie Neylon的宝贵建议。我们希望您会发现新见解对您的工作有用,并享受与Dorothy Graham博士和David Simmons博士一起度过的时光。
(Max Perutz Labs)是由13个研究小组组成的联盟,包括Max Perutz Labs(Andreas Bachmair,ElifKaragöz,AlwinKöhler,Sascha Martens和Gijs Versteeg),GMI(Silvia Ramundo,Silvia Ramundo,Yasin Dagdas),Impba(noyelia inimba),Impba) CEMM,以及柏林的Max-Delbrück-Center。神经发育和再生中的干细胞调节 - 特别研究计划由10个研究小组组成,由IMBA的JürgenKnoblich领导。维也纳生物中心的进一步参与者是Florian Raible和Kristin Tessmar-rabil-aible(Max Perutz Labs),Elly Tanaka(IMP)和Noelia Urban(IMBA)。RNA -DECO-特别研究计划包括11个研究小组。Stefan Ameres&Isabella Moll(Max Perutz Labs)和Andrea Pauli(IMP)的实验室是合作者。
已经通过无线网络中的路线发现方法探索了各种研究。Perkins和Royer(1999)开发了AODV,这是一种反应性协议,可降低开销的路由,但经历了高潜伏期。Johnson等人。 (2001)提出了DSR,允许源路由,但面临可扩展性问题。 Clausen和Jacquet(2003)引入了优化的链路状态路由(OLSR)协议,该协议保持了主动的路线,但能源消耗增加。 Zhang等人提出的基于增强学习的路由。 (2020)增强了适应性,但需要更高的计算。 Sharma等。 (2022)合并聚类以优化路由,减少控制开销,但缺乏实时适应性。 Viji Gripsy等。 (2023)集中于AI驱动的优化如何增强无线传感器网络中的异常检测和节能路由。 提出的基于动态增强的路线优化(DRBRO)是通过集成增强学习和实时流量分析以进行更高数据包提供,优化能耗和改善网络昏迷性的基于这些进步的。Johnson等人。(2001)提出了DSR,允许源路由,但面临可扩展性问题。Clausen和Jacquet(2003)引入了优化的链路状态路由(OLSR)协议,该协议保持了主动的路线,但能源消耗增加。Zhang等人提出的基于增强学习的路由。 (2020)增强了适应性,但需要更高的计算。 Sharma等。 (2022)合并聚类以优化路由,减少控制开销,但缺乏实时适应性。 Viji Gripsy等。 (2023)集中于AI驱动的优化如何增强无线传感器网络中的异常检测和节能路由。 提出的基于动态增强的路线优化(DRBRO)是通过集成增强学习和实时流量分析以进行更高数据包提供,优化能耗和改善网络昏迷性的基于这些进步的。Zhang等人提出的基于增强学习的路由。(2020)增强了适应性,但需要更高的计算。Sharma等。(2022)合并聚类以优化路由,减少控制开销,但缺乏实时适应性。Viji Gripsy等。 (2023)集中于AI驱动的优化如何增强无线传感器网络中的异常检测和节能路由。 提出的基于动态增强的路线优化(DRBRO)是通过集成增强学习和实时流量分析以进行更高数据包提供,优化能耗和改善网络昏迷性的基于这些进步的。Viji Gripsy等。(2023)集中于AI驱动的优化如何增强无线传感器网络中的异常检测和节能路由。提出的基于动态增强的路线优化(DRBRO)是通过集成增强学习和实时流量分析以进行更高数据包提供,优化能耗和改善网络昏迷性的基于这些进步的。
[1] M.R. Walsh, M.E., Walsh, A.D. Hewitt,《火炮发射药应急处置产生的高能残留物》,ERDC/CRREL 技术报告 TR-09-8,美国陆军工程兵研究与发展中心-寒冷地区研究与工程实验室,新罕布什尔州汉诺威,2009 年。[2] M.R. Walsh, M.E. Walsh, A.D. Hewitt,《火炮发射药现场处置产生的高能残留物》,J. Hazard. Mater. 173(2010 年)115–122。 [3] E. Diaz、S. Brochu、I. Poulin、D. Faucher、A. Marois、A. Gagnon,《露天燃烧枪支推进剂产生的残留二硝基甲苯》,《土壤和海洋系统中炸药和推进剂化合物的环境化学:分布式源特性和补救技术》,ACS 研讨会系列,第 1069 卷,美国化学学会,纽约,2011 年,第 401-414 页。[4] S. Jörgensen、M. Willems,《土壤中铅的命运:铅弹在射击场土壤中的转化》,Ambio 16(1987 年)11-15 页。[5] J. Clausen、J. Robb、D. Curry、N. Korte,《军事靶场污染物案例研究:美国马萨诸塞州爱德华兹营》,《环境污染》。 129 (2009) 13–24。[6] 加拿大国防部,《弹药和爆炸物程序手册:加拿大军方靶场和训练区哑弹和误击弹药的销毁》,《加拿大武装部队程序手册》C-09-008-002/FP-000,国防部,国防参谋部副参谋长办公室,渥太华,安大略省,2005 年。[7] M.R. Walsh、S. Thiboutot、M.E. Walsh、G. Ampleman、R. Martel、I. Poulin、S. Taylor