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第一次服务后的机会
服兵役还是终身职业？ ........................................................... 为什么你应该在武装部队中谋求职业 ...................................... 在武装部队中的长期职业生涯 .............................................................................. 海豹突击队的强化训练 .............................................................. 专家 ........................................................................................................ Thea 是武装部队的数字看护者之一 ...................................................... 可用的专家职位 ...................................................................... 军官 ............................................................................................................. Andrine 的目标是从事表面以下的职业 ............................................. 教育 ............................................................................................. 身体要求 ............................................................................................. FOS .............................................................................................................
被算法腐蚀？人工智能生成和人类撰写的建议如何导致不诚实*
人工智能越来越成为不可或缺的顾问。如果人工智能劝说人们做出不诚实的行为，就会引发新的道德问题。在一项实验中，我们研究人工智能建议（由自然语言处理算法生成）如何影响（不）诚实，将其与等效的人类建议进行比较，并测试建议来源的透明度是否重要。我们发现，促进不诚实的建议会增加不诚实，而促进诚实的建议不会增加诚实。人工智能和人类建议都是如此。算法透明度是一种常用的减轻人工智能风险的政策，它不会影响行为。这些发现标志着负责任地管理人工智能建议的第一步。
国家就业储蓄信托 (NEST) 2022 至 2023 年年度报告和账目
我们对管理承诺的一些很好的例子，首先是我们对 BP 最近决定缩减其脱碳承诺的挑战。我们对该公司宣布的中期排放目标较弱以及股东无法对新目标进行投票感到失望。因此，我们通过投票反对 BP 董事会主席连任来加强与 BP 的接触，并在 BP 年度股东大会之前公开宣布了我们的投票意向。其次，2022 年，我们与几家食品和饮料公司进行了接触，要求他们披露其英国食品和饮料销售额中来自高脂肪、高盐或高糖 (HFSS) 产品和更健康产品的比例。在我们接触之后，雀巢宣布承诺报告其销售产品的健康程度。尽管这是一个积极的举措，但仍未达到投资者的期望，Nest 在雀巢年度股东大会之前共同签署了一份公开声明，呼吁雀巢设定增加健康产品销售比例的目标。
UNIPD 和 UNIVE 为 NEST 打造 - Spoke 9 - Levi Cases
WP 9.0：协调 WP 9.1：能源应用材料的创新合成 T9.1.1. 提高材料催化效率的策略 T9.1.2. 具有改进的化学物理性质的材料工程 T9.1.3. 超分子和混合纳米结构系统的自组装 T9.1.4. 在非标准、恶劣和极端条件下操作的材料 T9.1.5. 多功能、复合和低维材料 WP 9.2：可持续材料的高效制备 T9.2.1. 绿色制备协议和材料 T9.2.2 可回收材料的设计策略 T9.2.3 循环经济方法中先进材料开发和使用的 LCA 和新规定 WP 9.3：能源应用材料的新生产工艺 T9.3.1 创新制造、纳米制造和固结工艺 T9.3.2表面功能化、界面处理、阵列 T9.3.3 延长材料寿命的处理方法 WP 9.4：材料特性和测试 T9.4.1：先进的结构和形态表征技术 T9.4.2：光学、电化学、电子特性 T9.4.3：磁、热和传输特性 T9.4.4：材料的原位、原位表征和测试 WP 9.5：材料开发的高级计算模型 T9.5.1 用于预测材料结构和特性的计算方法和建模 T9.5.2 用于提高材料效率和性能的高级计算方法 WP 9.6 传播和通信
对 - 胆碱酯酶抑制剂
Fink等人的2020年比较有效性回顾。确定了一项合格的研究（n = 272），比较了多奈哌兹尔与安慰剂治疗痴呆症的搅拌的功效。最初将12名参与者随机分配为每天10毫克，利培酮或安慰剂12周。为了疗效，低强度证据显示搅动变化的治疗方法没有差异，但是没有研究报告在2周或更长时间或更长时间或24周或更长时间时侵略，精神病或抑制性行为的数据。Sibert等人的系统评价。还提出，没有足够的证据证明使用胆碱酯酶抑制剂来治疗阿尔茨海默氏症的痴呆症（BPSD）的行为和心理症状。13 Tariot等。 通过使用神经精神库存 - 疗养院版（NPI-NH），测量的BPSD作为主要结果，该库存（NPI-NH）显示出多奈哌齐和安慰剂（MD 2.60; 95％CI：[ - 2.67，7.78]）之间的差异不显着。 在NPINH评分中，这两组均无显着改善。 根据等级的结果证据质量较低。 1413 Tariot等。通过使用神经精神库存 - 疗养院版（NPI-NH），测量的BPSD作为主要结果，该库存（NPI-NH）显示出多奈哌齐和安慰剂（MD 2.60; 95％CI：[ - 2.67，7.78]）之间的差异不显着。在NPINH评分中，这两组均无显着改善。根据等级的结果证据质量较低。14
海军能源系统和技术计划 (NEST) 其他交易协议
• 原型项目应与提高军事人员的任务效率以及国防部拟采购或开发的支持平台、系统、组件或材料直接相关，或与改进武装部队正在使用的平台、系统、组件或材料直接相关。在此上下文中，“直接相关”一词侧重于机构确定原型项目与国防部任务的直接关系（而不是间接关联）。
欧内斯特·奥兰多·劳伦斯奖
Matthew C. Beard 博士是美国国家可再生能源实验室 (NREL) 的高级研究员，也是科罗拉多大学博尔德分校可再生和可持续能源研究所 (RASEI) 的研究员。2002 年，Beard 博士在耶鲁大学获得物理化学博士学位，与 Charlie Schmuttenmaer 合作开发时间分辨的 THz 光谱，这是一种非接触式的电荷载流子传输特性探测器。2004 年，他以博士后研究员的身份加入 NREL，与 Arthur Nozik 合作开发提高太阳能转换中初始光能转换效率（主要步骤）的策略。他们研究了胶体半导体纳米晶体（或量子点 [QD]）中的多激子生成。 Beard 博士于 2005 年加入 NREL 担任研究科学家，研究 QD 阵列、QD 固体和 QD 太阳能电池，以提高有限的太阳能转换效率，这项工作得到了能源部科学办公室的支持。目前，Beard 博士担任能源混合有机无机半导体中心 (CHOISE) 主任，该中心是科学办公室资助的能源前沿研究中心。该中心汇集了 8 个机构（NREL 和 7 所学术大学）的 18 名高级研究人员。CHOISE 正在学习控制混合半导体中的有机/无机相互作用，以实现前所未有的光电特性。他的研究兴趣包括热载流子利用（减缓热载流子冷却和多激子生成）、纳米结构和混合（有机/无机）系统，用于太阳能转换、光化学能量转换，以及开发用于跟踪能量转换过程的超快瞬态光谱。
