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中东和东欧
在过去的50年中，世界愿景一直为中东和东欧地区最脆弱的儿童提供服务。我们正在高度脆弱的环境中领先，以确保最困难的地方最脆弱的孩子也得到支持，包括正在移动的孩子和受武装冲突影响的孩子。We currently work alongside local partners responding to humanitarian crises and operating long-term development projects that address gender disparity and other contextual issues in 15 countries across the region, including Albania, Armenia, Georgia, Bosnia and Herzegovina (BiH), Romania, Ukraine, Moldova, Iraq, the West Bank, Lebanon, Yemen, Syria, Jordan, Türkiye, and阿富汗。
Vision and Strategy 2030
Attracting students: Our Campus Heart Programme is transforming student spaces, which are the centre of our community. We are welcoming more students from state schools, who made up over 76% of our recent intake, up from 61% in 2015. A new contextual offers system has seen 33% of those students joining us from aspiring state schools, up from 21% in 2015. By improving access for high-potential students from the local community, the Bristol Scholars programme has recruited 218 students – 28 of whom have graduated, with 21% obtaining a first-class degree. Our Bristol Futures Curriculum Framework is now university-wide, improving students' experience of assessment and feedback through the internationally renowned TESTA process.
上下文的计算和神经基础 -
灵活的行为需要创建，更新和表达备忘录以取决于上下文。虽然对这些过程的每个过程的神经基础进行了深入的研究，但计算建模的最新进展揭示了以前在上下文依赖性学习中的关键挑战，这在以前很大程度上被忽略了：在自然条件下，上下文通常不确定，需要上下文推断。我们会在面对上下文不确定性及其所需的核心计算时回顾一种与上下文相关学习形式化的理论方法。我们展示了这种方法如何开始组织大量不同的实验性观察，从多个级别的大脑组织（包括电路，系统和行为）和多个大脑区域（最显着的是前额叶皮层，海马，海马和运动皮层），到一个连贯的框架中。我们认为，上下文推断也可能是理解大脑持续学习的关键。这种理论驱动的观点将上下文推断视为学习的核心组成部分。
语境的计算和神经基础......
灵活的行为要求记忆的创建、更新和表达依赖于情境。虽然这些过程的神经基础已经得到了深入研究，但计算建模的最新进展揭示了情境相关学习中一个以前被忽视的关键挑战：在自然条件下，情境通常是不确定的，因此需要情境推理。我们回顾了一种在情境不确定性和其所需的核心计算面前形式化情境相关学习的理论方法。我们展示了这种方法如何开始将大量不同的实验观察结果组织成一个连贯的框架，这些观察结果来自大脑组织的多个层次（包括回路、系统和行为）和多个大脑区域（最突出的是前额叶皮层、海马体和运动皮层）。我们认为情境推理也可能是理解大脑持续学习的关键。这种理论驱动的观点将情境推理视为学习的核心组成部分。
Citrix安全私人Acces
• Zero Trust Network Access (ZTNA) to all IT- sanctioned apps • Adaptive Authentication to apply dynamic Multi- Factor-Authentication by classifying devices using Device Posture service (including 3rd party integration of Microsoft Intune or Crowdstrike), user role, geo-location and more • Adaptive Access & Security Controls to provide granular access to applications and apply contextual security controls on browser-based apps to protect sensitive corporate data • Enterprise Browser — A fully managed and locally installed chromium-based browser to access internal Web and SaaS apps, and to securely navigate the web both on managed and BYO devices • Single Sign On for seamless access to browser- based apps • Remote Browser Isolation to navigate the web without risk to corporate environments using a one- time browser • Visibility & Monitoring to provide visibility across all application and user traffic in a单个监视仪表板
媒体中的生成式人工智能——它是什么，它意味着什么（ETC-0223）
深度神经网络的固有局限性（容易出错、基于有偏见的训练数据构建模型，但没有“理解”上下文的能力，因此存在可怕的道德问题）催生了所谓的“混合”模型。这些神经符号架构将深度学习的自主学习与人类绘制的“知识图谱”的结构和上下文丰富性相结合。这使得 ML 模型能够通过创建上下文知识跨入真正的智能（从简单的学习和复述）。这也使它们更加透明。
基于语义编码模型 - Nimra Nadeem
图 4：左图：使用基于 GloVe 的独立词嵌入构建的线性编码模型的 Pearson 相关系数 r v. 时间滞后 ms 图。在我加入团队之前，Hasson 实验室已经取得了这一成果。在生成过程中，在单词开始前 175 毫秒处和理解过程中，在单词开始后 475 毫秒处实现了 0.15 的最大相关值。右图：使用基于 BERT 的上下文词嵌入构建的线性编码模型的 Pearson 相关系数 r v. 时间滞后 ms 图。该图显示使用上下文嵌入的线性编码模型的性能总体下降。由于相关值较低，“最大相关时间滞后”似乎与其他滞后处的相关值没有太大区别。因此，在上下文对语义表征时间动态的影响问题上，结果仍然没有定论
复制，步行并停止语法：一个有效的方面情感分类的神经网络模型
方面级别的情感分类（ALSC）旨在预测句子中发生的特定方面术语的情感极性。此任务需要通过汇总有关该方面术语的相关上下文特征来学习表示形式。现有的方法不能充分利用句子的句法结构，因此很难区分源头中多个方面的不同情感。我们感知到先前方法的局限性，并提出了一个关于在句法结构的帮助下发现至关重要的上下文中的假设。为此，我们提出了一个名为Repwalk的神经网络模型，该模型在语法图上执行复制的随机步行，以有效地关注信息性上下文单词。em-pirical研究表明，我们的模型在大多数基准数据集上的最新模型都优于ALSC任务。结果表明，我们合并语法结构的方法丰富了分类的表示。
维持社会工作项目报告
上下文保护要求从业者采取新的重点（在家外部伤害）；发展新技能（与不同的合作伙伴参与，经常受到创伤和被剥夺选举权的青少年）；并在新的政策格局中工作（在这里保护和预防犯罪立法相互竞争）。，但也许最根本上，上下文保护需要一种新的方式来查看“问题”，即一个新的镜头来考虑世界。在这种方法下，从业者被要求从试图修复个人的行为，以生态工作，以改变特定背景的动态，关系，特征和结构，包括身体，政策或关系。这些变化是相当大的，如果我们认真地改革儿童保护体系，以便它们可以应对家庭危害，并且如果我们想与上下文保护的价值观和领域保持一致，那么我们需要仔细研究这种转变对社会工作者和相关专业人员，尤其是年轻人，尤其是年轻人的影响。
