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全球战略构建模块的交叉点 - ...
在过去的几十年里，有组织犯罪的变异速度超过了我们理解或打击它的能力。它威胁着我们的生命和社会的安全和福祉。尽管威胁严重且普遍，但目前的应对措施还不够充分。创新思维和积极主动的
Wollondilly地方环境计划（区 - 西公园城市）（地图修正案编号）
注意 - 从水源中取出的水量的确定排除了作为许可环境水的水，请参见第8F（5）条。平均年度提取意味着在定义的时期内计算出的每年取水的平均水量。盆地计划是指根据《联邦2007年水法》第44（3）（b）（i）条制定的2012年盆地计划。ltaael是指根据第19条确定的长期平均年度提取限量。SDL是指第22条建立的长期平均可持续转移限制。种植园林业是指盆地计划中定义的商业种植园。减少的可用水确定是指可用的水和少于第16（1）节中指定的确定确定许可类别的金额。细分2 LTAAEL和SDL
对越过无车道的无信号交叉的自动化车辆的最佳控制
摘要 - 开发无信号的交叉点，其中所有OD（原始目的地）运动的连接自动化车辆（CAVS）被适当地指导以同时交叉，可能会大大改善吞吐量并减少燃油消耗。自然，交叉区域的车辆与车道无关。因此，可以将过境区域视为无车道基础设施以进一步改善开发是合理的。本文提出了一种越过无信号和无车道交叉路口的骑士的联合最佳控制方法。具体来说，所有车辆的控制输入（包括加速度和转向角度）通过基于车辆动力学的自行车模型解决单个最佳控制问题（OCP），在时间胜地上优化了加速和转向角度。成本功能包括适当的条款，以确保平稳且无冲动的运动，同时还要考虑燃油消耗和所需的速度跟踪。适当的约束旨在尊重交叉点边界，并确保车辆向各自目的地的平稳运动。定义的OCP通过有效的可行方向算法（FDA）进行数值求解，该算法可以接受。一个具有挑战性的演示示例证实了建议方法的有效性。
一种经验设计正义方法，用于确定大语模型与社会机器人技术交集中的道德考虑
大型语言模型（LLM）在社会机器人技术中的整合提出了一套独特的道德挑战和社会影响。这项研究旨在确定这两种技术组合的设计和开发中出现的道德考虑因素。使用LLM进行社交机器人技术可能会带来好处，例如启用自然语言开放域对话。然而，这两种技术的交集还引起了与错误信息，非语言提示，情绪破坏和偏见有关的道德问题。机器人的身体社会体现增加了复杂性，因为与基于LLM的社会AI相关的道德危害（例如幻觉和错误信息）可能会由于身体体现对社会感知和沟通的影响而加剧。为了应对这些挑战，这项研究采用了基于经验的设计正义方法，重点是通过定性的共同设计和互动研究来识别社会技术道德考虑。该研究的目的是确定与共同设计和与类人类社会机器人的共同设计相关的道德考虑因素作为LLM的接口，并评估如何在设计基于LLMS的社会机器人的背景下使用设计正义方法。这些发现揭示了在四个概念上产生的道德考虑的映射：互动，共同设计，服务条款和关系条款，并评估如何在LLMS和社会机器人的交集中经验使用设计正义方法。
探索现代工作场所中人工智能、组织行为和沟通动态的交汇
虽然组织努力提高效率和生产力，但在快速发展的现代职场中，人工智能、组织行为和沟通动态之间的相互作用趋于复杂。此外，了解这种交集的含义对于促进平衡有效的工作场所是必要的。因此，在组织结构中采用人工智能技术会带来劳动力适应、心理影响和沟通模式等挑战。本研究探讨了人工智能如何影响现代职场中的组织行为和沟通动态。采用了混合方法。调查问卷分发给不同行业的员工，衡量他们对组织行为和沟通动态的体验。此外，还对主要利益相关者（n = 13）进行了深入访谈，以获得有关善良和可信度的更多见解。研究结果揭示了人工智能如何影响组织行为和沟通动态的途径。对调查数据和访谈的初步分析提供了对员工看法的见解，确定了潜在的挑战和机遇。
Intersect Power 绿色融资框架
2 Intersect Power 已告知 Sustainalytics，子公司将由公司全资拥有、控股或联合控制（大于或等于 50%）。公司进一步确认，它将负责确保所有发行始终符合框架中定义的标准。3 Intersect Power 已告知 Sustainalytics，对于多批次贷款，公司将仅将专门为合格项目提供资金的批次标记为绿色。对于循环信贷，公司将继续向贷方报告分配情况，直至每笔贷款到期。4 Intersect Power 已告知 Sustainalytics，任何标记工具的再融资将排除部分再融资，以避免重复计算分配的收益及其相关影响。5 Sustainalytics 仅审查了框架中明确规定的证券的标准。 6 绿色债券原则由国际资本市场协会管理，网址为 https://www.icmagroup.org/green-social-and-sustainability-bonds/green-bond-principles-gbp/。 7 绿色贷款原则由贷款市场协会、亚太贷款市场协会和贷款银团与交易协会管理，网址为 https://www.lsta.org/content/green-loan-principles/ 8 对于绿色债券发行，Intersect Power 绿色融资框架将在以下网址提供：www.intersectpower.com 9 在运营服务于各种客户类型的多种业务线时，客观研究是 Sustainalytics 的基石，确保分析师的独立性对于进行客观、可操作的研究至关重要。因此，Sustainalytics 建立了一个强大的冲突管理框架，专门解决分析师独立性、流程一致性、商业和研究（和参与）团队的结构分离、数据保护和系统分离的需求。最后但并非最不重要的一点是，分析师的薪酬并不直接与特定的商业成果挂钩。Sustainalytics 的标志之一是诚信，另一个是透明度。
推荐引用 推荐引用 Culliton, Brianne M. (2024) “生成式人工智能海盗？文学作品中版权与生成式人工智能的交集”，Cybaris®：第 15 卷：第 3 期，第 1 篇文章。可从以下网址获取：https://open.mitchellhamline.edu/cybaris/vol15/iss3/1
1 Leonid Taycher，《世界图书，站起来，被统计！你们全部 129,864,880 本书》，G OOGLE：Google Books 内部（2010 年 8 月 5 日），https://booksearch.blogspot.com/2010/08/books-of-world-stand-up-and-be-counted.html [https://perma.cc/98JK-N7CG]。2 Marie Kester，《世界上有多少本书》，M EDIUM（2022 年 6 月 9 日），https://medium.com/turning-pages/google-reveals-how-many-books-exist-in-the-world-and-the-number-is-surprising-557aa4f05b86 [https://perma.cc/4N5C-E3TM]。 3 17 USC § 101（美国《版权法》将文学作品定义为“除视听作品外，以文字、数字或其他口头或数字符号或标记表达的作品，无论其体现的物质对象的性质如何，例如书籍、期刊、手稿、唱片、胶片、磁带、磁盘或卡片”）。 4 请参阅 Sherry Lane，《书籍在教育中的重要性：重要来源》，E DUEDIFY（2022 年 9 月 1 日），https://eduedify.com/importance-of-books-in-education/ [https://perma.cc/EAM7-J5KC]；David D. Rodrigues，《版权与软件》，G OTTLIEB、R ACKMAN & R EISMAN，PC，https://grr.com/publications/copyrights-and-software/ [https://perma.cc/8L83- 27HJ]； Leandra Beabout，《35 种热门书籍类型终极指南》，READER'SD IGEST (2023 年 11 月 4 日)，www.rd.com/article/book-genres/ [https://perma.cc/H4HS-DQZP]；Arda Œ，《文学的力量：它如何塑造社会和文化》，M EDIUM (2023 年 3 月 1 日)，https://medium.com/illumination/the-power-of-literature-how-it-shapes-society- and-culture-28dc42f04222 [https://perma.cc/SP3F-MBB9]（展示了文学作品的重要性以及存在的多种文学类型）。
交叉路口的创新：神经病学和精神病学的新兴翻译研究
1个匈牙利神经科学研究小组，匈牙利研究网络，Szeged大学（Hun-ren-Szte），多瑙河神经科学研究实验室，Tisza Lajos Krt。113，H-6725 Szeged，匈牙利； vecsei.laszlo@med-u-szeged.hu 2认知神经科学研究与研究中心，心理学系“ Renzo Canestrari”，Cesena校园，Alma Mater Studiorum Studiorum Studiorum studiorum studiorum studiorum studiorum studiorum studiorum Universit - di Bologna，47521 Cesena，Italy，Italy； Alessio.avenanti@unibo.it 3都灵大学心理学系，意大利都灵10124 4.NeurociènciesInstitut deNeurociències，Universitat Aut tout otiatat aut ost aut ost aut ost aut ositational ostautaut aut ositation ot lidia.gimenez@uab.cat 5精神病学和法医医学系，医学院，贝拉特拉校园，贝拉特拉校园，艾马·德·巴塞罗那大学，Cerdanyola delvallès，08193 Barcelona，Barcelona，Spain 6 Neuropsychiatry of Neuropsychiery of Neuropsychiely，Neuropsychi 50 50; cchen@yamaguchi-u.ac.jp 7心理学和临床语言科学学院，雷丁大学，雷丁RG6 6et，英国； p.hepsomali@reading.ac.uk 8神经心理学和认知神经科学研究中心（CINPSI NEUROCOG），大学Cat Cat Cat Cat Cat Cat Cat Cat Cat Cat Cat Cat Cat Cat Cat Cat Cat Cat Cat Cat Cat Cat Cat Cat Cat Cat Cat Cat Cat Cat Cat Cat Cat Cat Cat Cat Cat Cat cat 3460000，智利9号神经病学系，Albert Szent-Szent-Szent-Szent-györgyi，6，H-6725 Szeged，匈牙利 *通信：田中。）; simone.battaglia@unibo.it（S.B.）;电话。： +36-62-342-847（M.T。）†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。‡这些作者对这项工作也同样贡献。
探索人工智能、监控和隐私的交汇点
人工智能没有一个普遍接受的定义，但被理解为将信息注入计算机系统以创建能够从现有数据集中学习以模拟和预测各种场景的应用程序（Filgueiras，2023 年）。人工智能越来越多地用于人类决策过程。它使用个人数据和现有数据集来得出结论。这意味着人工智能系统的性能仅与它们“学习”的数据集一样准确。这给边缘化社区带来了问题，因为他们通常不包含在这些系统所训练的数据集中（Fontes 等人，2022 年）。这些数据集可以反映其创建者的偏见，导致人工智能性能扭曲并对边缘化人群产生负面影响。例如，如果训练数据存在偏差（面部识别系统主要针对白人面部进行训练），则得出的结论可能不正确。这导致有色人种面部的错误识别增加（Denning，2020 年）。人们还担心这些系统如何获取和分发它们正在使用的私人数据，因为滥用或利用私人数据会对个人自主权和自由构成重大风险（Fontes 等人，2022 年）。