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爱荷华酿酒厂经济影响报告
根据爱荷华州旅游局 2022 年的游客概况研究，25% 的游客对酿酒厂和品酒感兴趣，而对啤酒厂和酿酒厂感兴趣的游客只有 22%。在游客在爱荷华州的旅行中，13% 的人表示参观了酿酒厂或啤酒厂。报告中没有包括酿酒厂。2022 年，爱荷华州游客在该州花费了近 70 亿美元，但计算其中 13% 到 25% 的影响似乎夸大了啤酒厂、酿酒厂和酿酒厂为爱荷华州带来的好处。第四经济组织对活动范围和参与活动的游客比例进行了估计，以便更好地将旅游业的影响分配给这些部门。这导致了一个更为保守的估计，即游客支出占 3%，并根据其就业份额分配给每个部门。
MICRO 2020 微塑料的命运和影响
奥尔堡、巴纽尔斯、巴塞罗那、巴斯蒂亚、拜罗伊特、布格奈、滨海布洛涅、不伦瑞克、布鲁塞尔、布尔、哥本哈根、克雷泰伊、克罗宗、埃克塞特、大加那利岛、基扬库尔、赫尔戈兰、伊萨卡、滨海特里尼泰、兰萨罗特、莱比锡、马德里、马略卡岛、马恩河谷、马萨特兰、梅诺卡岛、奥斯坦德、帕拉瓦斯、普卢扎内、普利茅斯、罗斯托克、锡耶纳、多伦多、特隆赫姆、乌尔代拜、乌得勒支、维戈和瓦赫宁根。
Darktrace Cyber AI：电子邮件免疫系统
免疫系统还具有独特的优势，能够检测到任何环境中的感染，并自动进行根本原因分析，以查看感染是否来自电子邮件。如果是，它将立即保护受到同一攻击的所有其他员工。我们称之为战略自主响应 - 从零号病人身上学习可以在无需人工干预的情况下对其余业务进行战略保护。从安全团队的角度来看，仍然需要有人清理第一个受害者的笔记本电脑，但这比清理 200 个或更糟的受害者要好得多。
2022 - 2023 年北雷丁中学改进计划
我们相信，要为学校带来持久的变革和进步，我们需要努力创造一种高期望的文化，这种文化得到一个有目标的社区的积极支持，这个社区围绕着一个明确的重点团结起来，并尽一切努力实现目标。为此，我们很高兴公布了 2022-2023 学年的学校改进计划。我们相信这个计划将为持续改进奠定基础。我们已将所有利益相关者的理想（学生、教职员工、家长、行政人员和社区成员）纳入该计划。此外，我们致力于让每个人都了解我们学校走向高绩效的历程。
利用虚拟工作环境减少隐性性别偏见
摘要 隐性性别偏见会给职场女性带来代价高昂且复杂的后果，许多女性报告称自己遭受了性别微侵犯，这导致她们被忽视或不尊重。我们呈现了一个在线桌面虚拟环境，从第一人称视角讲述了男性或女性自我形象的故事，他们要么经历积极要么消极的工作场景。消极场景包括许多来自性别微侵犯分类的例子。与拥有男性自我形象的参与者相比，与女性自我形象有过消极职场体验的参与者的隐性性别偏见水平显著降低。有证据表明，在消极条件下，女性自我形象表现出同理心和观点采择。无论自我形象的性别如何，积极的职场场景体验都没有表明隐性性别偏见显著减少。我们讨论了这些发现的含义，并就减少隐性偏见提出了虚拟环境技术和场景的建议。
警报设计对空中交通管制员的影响...
目的：研究旨在开发一种更好的听觉警报设计，以提高空中交通管制员的态势感知能力。方法：参与者是七十七名合格的空中交通管制员。实验在爱尔兰航空局位于香农和都柏林的空中交通管制操作室进行。参与者被告知试验与 COOPANS 空中交通管制有关。使用两个受试者间因素（警报设计和经验水平）进行方差分析，以分析 ATCO 对三个关键事件的响应时间。使用 Bonferroni 检验对响应时间的平均差异进行事后分析。结果：在 STCA、APW 和 MSAW 中，ATCO 对声音警报和语义警报的响应时间存在显著差异。管制员的经验对 ATCO 对 STCA 和 APW 的响应时间没有显著的主效应。此外，警报设计和经验水平对 ATCO 对 STCA、APW 和 MSAW 的响应时间没有显著的相互作用。结论：结果表明，COOPANS ATM 系统中部署的声音警报为 ATCO 提供了 1 级态势感知，而语义警报不仅为感知警报提供 1 级态势感知，还提供 2 级和 3 级态势感知，以帮助 ATCO 了解关键事件，从而制定更合适的解决方案。因此，以人为本的语义警报设计可以显著加快 ATCO 对 STCA 和 APW 的响应。此外，语义警报可以通过加快新手和经验丰富的空中交通管制员的响应时间来缓解专业知识差异。
改善妊娠第四期健康的策略
我们社区的健康差距非常普遍。我所拜访过的最危急的病人是生下双胞胎的妈妈。妈妈说她在排出巨大血块后被送往急诊室。她给我看了一张照片，我看到的情况非常严重。在我们拜访期间，妈妈仍在流血，疼痛程度很高。但此时她的疼痛程度应该很小。妈妈说，她被告知血块是“正常脱落”的一部分。当她联系她的医生时，她被反复告知，生下双胞胎后出现这种情况是正常的。她非常不愿意坚持讲述她所经历的症状。我解释说，非裔美国妈妈的死亡率是美国最高的，并解释说，如果她觉得有什么不对劲，那么她必须为自己争取利益，这样她才能陪伴在需要她的孩子身边。我能够向她提供知识和支持，让她在医生面前为自己争取利益，她恢复得很好！
人工智能（AI）对互联网消费者购买行为的影响
1. 介绍：在“过去”，我们去商店，看看要买的东西，可能与商务助理交谈，然后做出决定。这意味着，思考这种购买模式的科学原理总是很容易的。然而，现在，我们做这些事情，我们浏览产品网站，访问比较网站，我们可能会参加讨论，我们会在 Facebook 上询问我们的朋友，我们可能会与一系列竞争对手比较产品。我们还可以听一些相关的在线视频，我们甚至可以参加有关我们想买的东西的在线课程。对于任何零售商来说，这都是一个主要问题。消费者尝试的大部分探索活动现在都是在商店之外进行的。这意味着销售代表可以用来确保购买的典型知识类型不再可用。此外，即使消费者在网上做所有事情，他们也可能受到现实中看到的不同产品或他们访问实体店的影响。预计到 2026 年，印度电子商务市场规模将从 2017 年的 385 亿美元增长至 2000 亿美元。互联网和智能手机普及率的提高推动了该行业的快速增长。如今，人们可以在任何地方、任何时间购物，无论是在工作场所还是家中，尤其是在一天中的任何时候休闲时。印度的在线市场空间正在蓬勃发展，提供从旅游、电影、酒店预订和书籍到
FedDG：通过连续频率空间中的情节学习对医学图像进行分割的联合域概括
联合学习允许分布式的医疗机构可以协作学习具有隐私保护的共享预测模型。在临床部署时，接受联邦学习的模型仍会在联邦外面完全看不见的霍斯群岛上使用时仍会遭受性能下降。在本文中，我们指出并解决了联合域的生成（FedDG）的新型问题设置，该设置旨在从多个分布式源域中学习联合模型，以便它可以直接概括为看不见的目标域。我们提出了一种新颖的方法，在持续频率空间（ELCF）中称为情节学习，通过启动每个客户端在数据分散率的挑战性约束下利用多源数据分布来利用多源数据分布。我们的方法通过有效的连续频率空间插值机制以隐私保护方式传输客户之间的分布信息。通过转移的多源分布，我们进一步仔细设计了面向边界的情节学习范式，以将本地学习暴露于域分布变化，尤其是在医学图像分割场景中尤其满足模型概括的挑战。在两个医学图像分割任务上，我们的方法的有效性优于最先进的表现和深入消融实验。可以在https://github.com/liuquande/feddg-elcfs上使用代码。