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在二十一世纪的气候变化下，在亚热带细胞上的表面海热和碳扰动的耦合
众所周知，海洋在吸收大气中吸收人为碳ant方面起着重要作用。在全球变暖下，地球系统模型模拟和理论论点表明，海洋吸收c蚂蚁的能力将降低，这构成了积极的碳 - 气候反馈。在这里，我们使用全面的地球系统模型应用了一系列灵敏度模拟，以证明浅层倾覆结构的地表水（跨越45 8 S – 45 8 N）维持了几乎全球海洋碳 - 气候反馈的一半。主要结果揭示了最初由变暖触发的反馈，但随着时间的流逝，随着c蚂蚁的侵袭增强了表面P CO 2的敏感性，以进一步变暖，尤其是在温暖的季节。重要的是，这种“热 - 碳反馈”机制与单独的温度控制的溶解度与P CO 2相关的差异（明显弱于）（显着弱）。在与同一地球系统模型的其他扰动实验中发现了独立确认。通过在气候变化下不承担海洋物理状态的世俗趋势，同时允许加热影响海面P CO 2的影响，从而实现了否定的机制。在浅层过度循环中沿赤道的c ant重新出现在热碳反馈中起着重要作用，而热跃层水域的衰老更新时间尺度可调节反馈响应。这里的结果为45 8 S – 45 8 N与高纬度中的结果形成鲜明对比，在高纬度中，存在更广泛的驾驶机构的明确特征。
人工智能领域的职业治疗
摘要背景：人工智能 (AI) 技术正在不断快速发展，并有可能使职业治疗 (OT) 和 OT 客户受益。然而，人工智能的发展也带来了风险和挑战，例如与 OT 的伦理原则有关。支持未来符合 OT 伦理原则的人工智能技术的一种方法可能是通过以人为本的人工智能 (HCAI)，这是人工智能研究和开发中的一个新兴分支，与 OT 的价值观和信念有明显的重叠。目标：从 OT 的伦理价值观和信念的角度，探索人工智能技术的风险和挑战，以及 OT 和 HCAI 的综合专业知识、技能和知识如何有助于发挥其潜力并塑造其未来。结果：未来人工智能技术与 OT 和 HCAI 合作的机会包括确保关注 1) 职业表现和参与，同时考虑以客户为中心；2) 职业公正和尊重多样性，以及 3) 透明度和尊重职业表现和参与数据的隐私。结论和意义：OT 需要参与并确保通过使用 HCAI 以有意义且合乎道德的方式应用 AI 为 OT 和 OT 客户服务。
人类负责的缩放政策，2024年10月15日
背景。AI安全级别标准（ASL标准）是一套安全培训和部署Frontier AI模型的技术和运营措施。这些目前分为两类：部署标准和安全标准。随着模型功能的增加，对更强大的保障措施的需求也将在更高的ASL标准中捕获。目前，我们所有的模型都必须符合ASL-2部署和安全标准。要确定何时已经足够先进的模型以使其部署和安全措施得到加强，我们使用能力阈值的概念和所需的保障措施。功能阈值告诉我们何时需要升级保护措施，相应的必要保障措施告诉我们应适用什么标准。
微电子技能和职业概况
在数字化时代，微电子技术日益渗透到我们的日常生活和工作环境中。微电子芯片不仅存在于智能手机、笔记本电脑和办公电脑中，它们还可以调节我们的电源、控制移动互联网的数据流，并实现安全互联的自动化移动。微电子处理器也是人工智能的大脑。在医疗保健和工业制造等领域，微电子技术可确保服务和产品满足最高的功能和质量标准。这使得微电子技术成为数字化时代繁荣的重要基础：通过提供改善生活质量的服务并确保可持续的价值创造和就业。
2024年10月
（喀拉拉邦）特别关注女性科学家和技术人员的参与，NASI由NASI与喀拉拉邦分会和拉吉夫·甘地生物技术中心（RGCB）联合合作（RGCB），Thiruvananthapuram，Thiruvananthapuram，Thiruvananthapuram，喀拉拉邦，喀拉拉邦，喀拉拉邦，喀拉拉邦，喀拉拉邦，喀拉拉邦，喀拉拉邦，于30年3月30日＆20224年10月1日，2024年，thiram thiruvan thiruvan tiruvan。大号。包括女性研究人员，附近地区的教职员工以及RGCB的科学家，过去的总统，成员和研究员以及NASI官员的参与者参加了此次活动。该活动由G. Padmanaban教授，印度科学院，班加罗尔和NASI的前任主席开幕，也由来自全国各地的杰出科学家和演讲者展开，他们分享了他们在相关性方面的专业知识，例如Bioresirces，Medicinal＆Aromatic＆芳香植物，动物，动物科学，微生物资源。Rajiv Gandhi生物技术中心主任Chandrabhas Narayana博士，Thiruvananthapuram欢迎所有贵宾。 NASI-NEW计划主席Manju Sharma博士，前政府秘书。 印度，DBT； NASI前总统向计划的NASI和Genesis简要介绍。 由印度喀拉拉邦大学计算生物学与生物信息学系前教授Achuth Sankar S Nair教授Achuth Sankar S Nair教授进行了特别讲座。 K.P.教授 SUDHEER，S＆T部门首席秘书，行政部门，KSCSTE副总裁发表了主题演讲。 soniya E. V.科学家 - 'G' 2。Rajiv Gandhi生物技术中心主任Chandrabhas Narayana博士，Thiruvananthapuram欢迎所有贵宾。NASI-NEW计划主席Manju Sharma博士，前政府秘书。 印度，DBT； NASI前总统向计划的NASI和Genesis简要介绍。 由印度喀拉拉邦大学计算生物学与生物信息学系前教授Achuth Sankar S Nair教授Achuth Sankar S Nair教授进行了特别讲座。 K.P.教授 SUDHEER，S＆T部门首席秘书，行政部门，KSCSTE副总裁发表了主题演讲。 soniya E. V.科学家 - 'G' 2。NASI-NEW计划主席Manju Sharma博士，前政府秘书。印度，DBT； NASI前总统向计划的NASI和Genesis简要介绍。 由印度喀拉拉邦大学计算生物学与生物信息学系前教授Achuth Sankar S Nair教授Achuth Sankar S Nair教授进行了特别讲座。 K.P.教授 SUDHEER，S＆T部门首席秘书，行政部门，KSCSTE副总裁发表了主题演讲。 soniya E. V.科学家 - 'G' 2。印度，DBT； NASI前总统向计划的NASI和Genesis简要介绍。由印度喀拉拉邦大学计算生物学与生物信息学系前教授Achuth Sankar S Nair教授Achuth Sankar S Nair教授进行了特别讲座。K.P.教授 SUDHEER，S＆T部门首席秘书，行政部门，KSCSTE副总裁发表了主题演讲。 soniya E. V.科学家 - 'G' 2。K.P.教授SUDHEER，S＆T部门首席秘书，行政部门，KSCSTE副总裁发表了主题演讲。soniya E. V.科学家 - 'G'2。观察Poshan Maah
PRP电视的分钟2024年10月25日。PDF
CDAT在此软件包中大量使用，但不幸的是不再维护。有一个计划使用XCDAT和XCDAT FREE（XCDAT的较轻版本具有更少的依赖项）。为了将ENSO公制软件包与ESMVALTOOL（用于气候模型评估的协议集）集成在一起，有一些工作。为此，免费XCDAT更好。Yann一直在研究ESMVALTOOL/PCMDI指标套件集成，希望能在今年年底之前提供可交付成果。克里斯蒂安一直在记录错误和解决方案；例如，试图从头开始安装软件包并遇到问题并解决它们。
按释放燃烧的人 - 莫尔特 - october-20124。 ...
根据协议，燃烧的人将在黑石沙漠附近购买Ormat的地热租赁，以供拟议的勘探项目 - 高岩石峡谷移民小径国家保护区，Ormat将支持燃烧的人将这些租约转变为支持可持续的习惯和当地旅游的努力。Ormat将在指定保护区以外的地热开发工作，包括未来Ormat北谷地热电厂在Gerlach郊外的扩展。
Arthur Grijalva - 简历 - 10 月 23 日.docx
职业年表 1. 2010 – 2012，首席分析师，空间系统，高级开发理事会，空间与导弹系统中心 (SMC)，加利福尼亚州洛杉矶空军基地。 2. 2012 – 2013，项目经理，高超音速技术，高级开发理事会，SMC，加利福尼亚州洛杉矶空军基地。 3. 2013 – 2017，副测试项目经理/分析经理，空军作战测试与评估中心，加利福尼亚州爱德华兹空军基地。 4. 2017 – 2020，项目经理，空间优势理事会，SMC，加利福尼亚州洛杉矶空军基地。 5. 2020 – 2023，副主任，收购 Delta-Space 作战，特别项目理事会，空间系统司令部，加利福尼亚州洛杉矶空军基地。 6. 2023 年至今，SpaceWERX 主任，空军研究实验室，莱特·帕特森俄亥俄州空军基地
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
Margaret Ochocinian，博士课程负责人重新 -
国会任务（2022年3月）1。NIH任命一个工作组，以提出建议在适当的情况下鼓励使用非动物模型（2022年5月召开）2。报告有效地将研究远离依赖定义较差的动物模型的方法转移到依赖经过验证的非动物替代方案的方法3。向国会提交的报告（2022年11月）