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本研究基于一个跨欧洲研究项目，旨在增强软件设计和工程实践，以促进包容性，涉及学术界，工业和残疾人倡导服务的利益相关者。探索包容性的性质和意义，概述了许多不同的包容性方法，包括公平设计的模型（可访问的设计，包容性设计，通用设计和所有人设计），用户设计过程（共同创造，以用户为中心的，以用户为中心的，以用户为中心的设计，共同设计，共同设计，以及参与性设计）以及局限学方法（linealododies）（lineal siper，spireal，suppile，spirile and Agile and Agile and Agile）。将这三类模型合并在一起，形成了三维环境，可以将软件开发项目映射到评估其包容水平中。最后，提出了一些案例研究，以说明这一新的3D空间。
我们如何减少排放
聚光灯：电气化和可再生能源电气化减少了我们在现场使用化石燃料的使用，并将我们的许多排放量从范围1（直接排放）转移到范围2（由购买的电力产生的排放）。我们C 3策略的两个基石是电气化（步骤1），并转换为可再生能源（步骤2）。Our electrification strategy focuses on powering our manufacturing and key distribution sites with energy- efficient electric equipment – such as heat pumps, electric boilers and electric steam generators – to replace onsite equipment that uses natural gas, liquefied petroleum gas or diesel.重要的是，电气化为第2步 - 过渡到可再生能源的基础 - 通过为我们的站点提供必要的基础设施由可再生电力提供动力。过渡到可再生能源产生的电力，使我们能够减少并消除我们的范围2排放，并且是我们碳中立性道路上的关键垫脚石。我们有一种两方的方法来推动这种过渡到可再生能源的过渡：
顶点方法
1 引言 人工智能 (AI) 素养已成为现代世界的必需品，尤其是对于工程专业本科生，而不仅仅是计算机科学家 [1]。人工智能素养被定义为理解各种产品和服务中人工智能的基本技术和概念的能力 [2]，它正成为推动当前和未来劳动力市场的行业所追求的一项关键技能 [3] [4]。尽管人工智能教育的重要性不容置疑，但与医学和应用科学等其他领域相比，其正式融入程度一直落后 [5]。正规教育对人工智能素养的迫切需求强调了学生不仅仅是最终用户，而且是潜在的问题解决者，能够在不同场景中运用人工智能技术提出想法并创造解决方案 [6]。蒙特雷技术大学最后一年本科生的人工智能技能发展是借鉴技术、教学和内容知识 (TPACK) 框架 [7] [8] 并结合基于项目的学习 (PBL) 技术完成的。蒙特雷技术大学的教育模式以挑战为中心，学生参与其中并合作发展学科和跨学科技能 [9]。
人工智能威胁情报，用于云基础设施中的主动安全监控
1 Tummalachervu@gmail.com 摘要：在当今数字技术时代，云计算已成为全球企业和组织的重要组成部分。云具有多种优势，包括可扩展性、灵活性和成本效益，使其成为数据存储和处理的诱人选择。云环境中敏感信息的存储量不断增加，引起了人们对此类系统安全性的极大担忧。专门针对云基础设施的网络威胁和攻击的频率不断增加，对企业的数据、声誉和财务稳定性构成了巨大威胁。面对日益复杂和动态的威胁，传统的安全方法可能会变得不足。人工智能 (AI) 技术能够通过快速识别和阻止攻击、适应新出现的风险以及为主动安全行动提供智能视角，显著改变云安全。本研究的目的是调查人工智能技术在增强云计算系统内的安全措施方面的应用。本文旨在通过分析云安全的现状、人工智能的功能以及将人工智能纳入云安全策略可能带来的优势和障碍，为寻求保护其基于云的资产的企业提供重要的见解和建议。
通信中的机器学习方法
娱乐、商业、医疗和公共安全领域的应用严重依赖无线通信技术。这些技术在每一代新产品中都在不断改进，最新的例子就是 5G 无线网络的广泛实施。工业界和学术界已经在规划下一代无线技术 6G，它将是对 5G 的改进。说到 6G 系统，最重要的事情之一是这些无线网络采用了人工智能和机器学习。从我们对 5G 之前的无线技术的经验中我们了解到，无线系统的每个部分都将使用某种人工智能或机器学习，包括物理、网络和应用层面。本概述文章介绍了未来无线网络（包括 6G）概念的最新概述，以及 ML 方法在这些系统中的相关性。具体来说，我们提出了一个 6G 概念模型，并展示了如何使用 ML 方法并为模型的每一层做出贡献。考虑到无线通信系统，我们回顾了许多新的和旧的 ML 方法，包括监督学习和无监督学习、RL、DL 和 FL。在文章的最后，我们谈到了 6G 网络 ML 和 AI 研究的一些潜在未来用途和困难。
货币政策和气候变化区分保护性和主动议程
许多经济体的中央银行正在努力考虑其政策和运营的气候变化。1在2021年11月的格拉斯哥宣言中，在2021年联合国气候变化会议（COP26）之际，金融体系绿色网络（NGFS）致力于“加深对气候变化考虑的分析，将其整合到其成员任务的货币政策战略和框架中”。大约有五十名成员中央银行以及众多的金融监管机构发布了自己的策略，这些策略与该声明有关。2023年下半年举行的COP28会议重申了领导人致力于解决气候变化的承诺，包括从使用化石燃料的使用中过渡。在这种情况下，NGFS表示“敏锐地意识到与气候相关的发展的宏观经济维度，并致力于考虑气候变化的含义以及对货币政策的过渡的含义。” 2
Pisica, A.I.、Ioan, R.、Bucur, L.M.、Popa, A.、Zaharia, R.M. (2024)，“罗马尼亚学生对在高等教育中实施人工智能的看法：一种定性方法”，《商业与经济转型》，第 23 卷，第 2 期（62），第 21-35 页。罗马尼亚学生对在高等教育中实施人工智能的看法：一种定性方法 1 Alina Iorga Pisica 布加勒斯特经济研究大学 Piata Romana no 6 010374 布加勒斯特 罗马尼亚 电话：+407 4 5076 162 电子邮件：maxdirectconsulting@yahoo.com
摘要。这项定性研究探讨了罗马尼亚社会科学学生对人工智能 (AI) 在高等教育 (HE) 中实施的看法，分析了来自罗马尼亚三所大学的 70 名参与者的回答。研究结果既强调了人们对人工智能通过改善信息获取、个性化学习和提高学业成绩来改变教育的潜力的认识，也强调了对技术依赖、道德问题、数据安全以及对批判性思维和社交互动的影响的担忧。虽然学生们欣赏人工智能的好处，例如行政效率和改进的学习和教学过程，但他们也对基本人类技能的丧失以及隐私和安全风险表示担忧。这些发现强调了在教育环境中采用人工智能时采取平衡和道德方法的重要性，强调需要制定增强技术优势同时将潜在风险降至最低的策略。该研究建议高等教育机构应集中精力制定包容性政策，考虑人工智能实施的社会和个人后果，从而为未来的教育研究和政策提供宝贵的方向。
HERN OAC手册 - 专业心脏每日
序言美国心脏协会（AHA和/或协会）欢迎您加入健康公平研究网络（HERN）监督咨询委员会（OAC）。这是您被选为提供外部监督并以咨询能力服务的AHA的重要来源。AHA OAC是健康权益研究网络成功的组成部分。本指南管理AHA HERN OAC。请参阅本指南，以回答有关该AHA研究计划的程序和政策的最问的问题。本手册中概述的研究管理局仅涵盖了AHA Herns。接受AHA政策和OAC指控是接受OAC提名的一种要求。本指南已准备好为OAC和AHA工作人员提供适用于管理AHA HERN奖项的特定条款和条件。在接受此提名时，OAC提供了监督，并确保网络实现其确定的特定目标以及RFA中所述的期望目标。
