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间隔年计划 人工智能简介
目标，培养团队合作和同伴支持。活动指导：（全部在课堂上）课堂（实践）21 小时课堂（理论）8 小时评估 6 小时监督：（全部在课堂上）项目开发 10 小时自主工作：项目（小组工作）50 小时独立阅读 15 小时编程 25 小时反思性写作 10 小时在线辩论论坛 5 小时评估持续的评估要素使学生能够积极参与 AI 课程材料。它们促进体验式学习和对主题的更深入了解，鼓励批判性思维，并在整个学习过程中提供有价值的反馈。以下是一些建议的评估要素：
2023 年性别薪酬差距报告
“性别薪酬差距”是指英国公司所有男性和所有女性（包括合伙人）的平均收入（分别为小时工资率和年度奖金）之间的差异，以男性平均收入的百分比表示。这是根据 2023 年 4 月 5 日的快照日期计算得出的。
2024 年性别薪酬差距报告
性别薪酬差距报告方法旨在计算男性和女性之间的平均收入差异，无论级别和工作职责如何。BearingPoint Ireland 的平均性别薪酬差距为 16.5%，中位数为 15.2%。这种性别薪酬差距主要归因于高级职位中的女性人数少于男性，而担任高级职位的女性通常在这些高级职位上任职的时间较少。各个级别，尤其是高级职位中的多样性和性别平等是我们的首要任务和重点关注领域。我们认识到，我们的员工队伍构成不平衡（见图表），特别是在领导层和高度专业化的职位中，女性仍然代表性不足。在 BearingPoint，我们知道多样性是我们宗旨的核心，“团结起来，我们不仅仅是一家企业”，因此我们致力于在公司内部实现更大的性别平等。
了解拉丁裔大学毕业率差距
我们调查了至少一门大学课程（社区学院、学院、大学、职业学校或证书课程）但从未完成过的学生。调查样本超过 1,500 名受访者，其中 35% 的人自认为是拉丁裔*（拉丁裔 = 522；非拉丁裔 = 985），我们收集了有关完成大学学业的最突出障碍的关键信息，尤其是那些对拉丁裔学生造成不成比例负担的障碍。根据先前的文献和研究，我们特别关注债务、对债务的态度和完成大学学业之间的关系。我们将完成大学的障碍分为四类：大学前、制度、环境和财务。大学前因素考虑了一个人在进入高等教育课程之前的经历和环境，包括高中学术经历、社会资本以及大学的动机和/或适应性。制度因素考虑了一个人在所选大学机构的经历和环境，包括学术融合和文化融合。环境因素决定了学生在大学期间在校外生活中的责任和挑战，包括家庭责任、健康问题和交通问题。财务因素决定了学生面临的财务压力和紧张因素，包括财务危机、工作需要和避免债务的愿望。
缩小国防创新准备差距
然而，尽管他们怀有良好的意愿并投入了大量资金，但许多部委以及监督他们的国家立法机构和领导人仍然对这些创新最佳实践所产生的结果不满意。国防部领导人开始认识到，他们的创新愿望与产生成果的能力之间存在巨大差距——创新准备差距。在寻求以必要的速度和投资水平促进和扩大创新以保持他们相对于同行和近乎同行的竞争对手的比较优势的同时，国防部仍在努力理解和应用如何最好地追求创新和缩小现有的创新准备差距的关键维度。
弥合信息鸿沟 - DiVA 门户
在当今的医疗环境中，在患者过程中实践循证医学 (EBM) 和共同决策 (SDM) 非常重要，因为这些护理模式提供了一种提高护理质量和安全性、患者满意度和降低成本的方法。EBM 是结合临床专业知识认真、明智地使用当前最佳医学证据。它还包括考虑患者的价值观和偏好，以指导有关个别患者护理的决策。SDM 提供了一个流程，指导医疗保健专业人员（例如医生或护士）和患者如何在整合证据主体（选项、益处和危害）并考虑患者的价值观和偏好后共同参与决策。医疗保健专业人员实践 EBM 和 SDM 的程度取决于患者信息（例如，医疗诊断、治疗以及实验室和管理信息）和医疗证据（例如医疗指南）的可用性。患者信息是做出有关个体患者护理决策的先决条件，循证医学知识、临床专业知识以及患者价值观和偏好指导这些决策。此外，为了让患者能够传达价值观和偏好并有效地参与自己的护理，他们需要对自己的病情和治疗方案以及每种方案的后果有基本的了解。因此，他们需要在整个医疗保健旅程（过程）中以“患者可访问”的形式访问与医生和护理团队相同的信息流。然而，在正确的时间和地点对个别患者的护理做出正确的决定对医疗专业人员来说是一项挑战。由于互操作性问题，现有的信息系统不支持患者信息在患者过程中的无缝流动。因此，医疗专业人员无法在正确的时间和地点轻松访问有关患者的最新信息。医疗证据分散在不同存储库中，并由不同的提供者呈现，这进一步加剧了这种情况，每个提供者对如何组织信息以及搜索引擎应如何运行都有独特的想法。无法或无法访问相关患者信息以及有关治疗方案的益处和风险的最佳医疗证据，可能会导致错误的决策，更严重的是，导致患者痛苦。这种情况还影响 SDM。如果患者不了解自己的健康状况、治疗方案、益处和风险，或者没有获得高质量的信息（例如，由于医疗保健专业人员无法获得最佳证据），患者将无法评估“什么对他们来说是重要的”，或者他们会做出
差距分析和拟议的基于区块链的体系结构
摘要：可再生能源的异构和分散的性质对于传统和集中式IT网格基础设施而言实在是太多了。区块链技术可以解决许多相关的挑战。本文概述了网格系统基础架构的最新技术层，这是一种使用区块链技术的未来状态和GAP分析。本文还为支持区块链的未来状态以及使用区块链技术，能够确保凭证和智能合约的拟议混合体系结构提供了一系列建筑要求。该体系结构可以唯一支持对可再生能源至关重要的技术层，包括系统体系结构，注册表，网格管理，计费，隐私和互操作性。
机器学习的可靠性
我们尚未建立或处理能够做出自己决定的机器人。，但是，如果以及当这样的机器人到达时，我们通常的道德实践将不足。这部分是因为机器人自主权意味着放弃人类控制。一个自主机器人的行为可能不佳，不是因为任何故障或恶意编程，而是因为它决定了。到目前为止，只有成年人才能以这种能力为荣，因此至少在原则上，我们始终知道谁负责谁。然而，鉴于程序员在机器人的决定中没有发言权，机器人没有痛苦，我们责备责备的愿望缺乏合适的目标。Matthias [1]将此称为责任差距。Sparrow [2]认为，这种责任差距足以证明禁止创建和部署自主机器人的合理性。Arkin [3]反驳说，这种机器人可能比我们更有道德。香槟和Tonkens [4]认为，人类可以自愿接受机器人行为的责备。Kiener [5]认为，事实之后，人类也可以做到这一点。Burri [6]驳回了关于机器人可以达到自治的建议。Gunkel [7]邀请我们将机器人视为道德患者。Gogoshin [8]邀请我们将机器人视为道德代理。søvik[9]说，自动机器人无法感觉到，但仍可能被责备。Tigard [10]认为，促使这些各种响应的问题甚至不存在。这些辩论没有解决，因此继续建立更多的立场。称此Königs的妥协。从所有方面来看，它代表了一个新颖的立场。最近，彼得·科尼格斯（PeterKönigs）[11]通过坚持存在责任差距存在但没有问题，从而冒险进入新地形。但是，像任何立场一样，我们可以问：这是可替代的吗？Königs授予在某些情况下，自主机器人会产生责任差距 - 因为我们必须以不良行为来归功于他们，但永远不会责怪他们[12]。1个通讯作者：马克香槟；电子邮件：marc.champagne@kpu.ca。
2024 年性别薪酬差距报告
J & E Davy Unlimited Company、J & E Davy (UK) Limited、Davy Corporate Finance Unlimited Company 和 Davy Securities Unlimited Company 均属于 Davy 集团公司。J & E Davy Unlimited Company 以 Davy、Davy Private Clients、Davy Capital Markets、Davy Select、Davy Institutional Consulting 和 Davy Research 的名义开展业务，受爱尔兰中央银行监管。J & E Davy (UK) Limited 以 Davy Private Clients UK、Davy UK 和 Davy Capital Markets UK 的名义开展业务，由英国金融行为监管局授权和监管。Davy Corporate Finance Unlimited Company 受爱尔兰中央银行监管。Davy Securities Unlimited Company 受爱尔兰中央银行监管。Davy Securities Unlimited Company 是 FINRA 和 SIPC 的成员。Davy Group 是爱尔兰银行集团的成员。