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新闻稿2024年6月14日，大多数乌干达人（57％）表示气候越来越严重（86％）表示他们担心Imp
新闻稿2024年6月14日，大多数乌干达人（57％）表示，气候越来越严重（86％）表示，他们担心气候变化对2024年6月14日星期五的生活的影响，坎帕拉：大多数公民说气候变得越来越糟，大多数气候变得越来越糟，大量的主要人物对气候对生活的影响很大。十分之七的公民报告说，近年来农业收益率下降了，同样的数量说，为家庭确保基本必需品更具挑战性。这些发现是由Twaweza在名为“燃烧星球”的研究简介中发布的吗？这已经在发生：乌干达公民对气候危机的意见和经验，该数据基于非洲首次全国代表性高频手机调查的Sauti Za Wananchi的数据。在此简介中，在2023年10月25日至11月25日之间进行的第六轮呼叫中收集了来自2,762名受访者的数据。大多数公民报告了家庭（82％）和社区（83％）水平的气候或环境变化的影响。这在农村地区，贫困家庭和更多依赖农业的家庭中更为普遍。在该国的北部和东部也有报道，而不是在坎帕拉及其周围。影响家庭的气候变化或环境变化的主要影响是农作物产量低（40％）和缺乏食物（17％）。相同的问题占据了社区级别的影响，其产量低32％，食物缺乏17％。在社区和国家一级广泛报道了对道路的破坏。种植树是减轻气候变化的不利影响的最建议的行动，其中有52％的受访者认可了这一建议，几乎（45％）声称已经从事了这项活动。紧随其后的是f倡导36％的受访者引用的树木保护或种植。这与公民对气候变化的原因的看法相吻合，其中70％的人将森林砍伐视为气候变化的主要原因。尽管如此，一半的公民（51％）同意富裕国家应归咎于气候变化的声明，而三分之一（34％）中有一个不同意。公民之间的共识在气候变化适应成本的责任方面很强。绝大多数人，大约有十分之七的公民（68％）支持这样的观念，即那些对气候变化负责的人应承担全部适应其影响的负担。除了这项调查之外，尽管东非森林砍伐可能对二氧化碳水平和当地天气模式产生一些小小的影响，但科学的共识是气候变化主要源于工业化国家的碳排放。与富裕国家和地区的排放相比，源自非洲国家的累积二氧化碳排放量很小。例如，仅英国的排放
寻求庇护者表示，第 42 条结束的喜悦变成了痛苦……
朱莉·沃森和吉塞拉·萨洛蒙报道美联社墨西哥蒂华纳（美联社）——在拜登总统的政府终止了在冠状病毒大流行期间阻止许多寻求庇护者进入墨西哥边境的公共卫生措施的那天，特奥多索·巴尔加斯准备向美国官员展示他身上的伤疤和被枪眼打穿的身体的照片。然而，他却和怀孕的妻子和 5 岁的儿子呆呆地站在蒂华纳的一个过境点，距离美国领土只有几英尺。他不确定这一变化带来的新规定，也不确定接下来几步亲自去找美国官员申请庇护是否会迫使他返回祖国洪都拉斯。“我不能回我的国家了，”巴尔加斯说，他在祖国的一次抢劫中被枪击九次，手术后脖子上留下了一条长长的伤疤。“恐惧是我不想回去的原因。只要我能拿出我所掌握的证据，我相信美国就会让我入境。” 转至第 2 页
我们在这个写作数量中的领域
最后，我要祝贺并感谢所有参加在2024年11月11日至14日在德国杜塞尔多夫举行的MedıcaCompindemantFair的医疗公司。我们参加了这一重要的全球活动，并有机会代表我们的成员和行业。在pandem之前，我们参加了来自我们国家的100至110家公司的Medica Fair，今年参与了224家公司，并代表我们的国家和行业创下了记录。在2000年代初期，我们的行业能够出口1400万美元，取得了令人难以置信的成功，出口约为14亿美元。，即使有了这些统计数据，我们也看到了我们部门来自该领域的重要成功。作为部门；尽管有各种各样的内部和外部挑战，我们仍将继续工作，而不会厌倦对“共同”的理解，并为我们国家的福利和经济做出贡献。
5，问题/问题：2024年12月/12月13日，第1页。 194-212
今天，该媒体无疑是Google的指导我们最强大，最广泛地搜索了什么或谁。这也提供了人工智能的集体选择和多样性。在搜索过程结束时，我们将首先向Google编写“人工智能”，这些视觉效果将我们作为对我们脑海中可能存在的“身体”感知。这种躯体看法将指导我们的努力使人工智能成为社会认同。因此，尽管人工智能没有身体，但我们将在身体和外观的框架内识别它，并且这种身份将在有机接近的轴上产生矛盾和一致性，该轴类似于机械距离，该机械距离招募了所有社区感官中积累的情绪。因此，身份的刻板印象将位于我们面前。
AP-NORC/EPIC 民意调查：4/10 受访者表示下一代汽车可能是电动汽车
汽车公司正在投资数十亿美元建设工厂和电池技术，以加快向电动汽车的转变，从而减少污染并应对气候变化。根据美国环境保护署的温室气体排放提案，到 2032 年，所有新车销售中的约三分之二可能必须是电动汽车。乔·拜登总统设定了一个目标，即到 2030 年，所有新车销售中的一半将是电动汽车，以减少排放并应对气候变化。但根据民意调查，只有 19% 的美国成年人表示他们下次买车时“非常”或“极其”可能购买电动汽车，22% 的人表示“很有可能”。约有一半（47%）的人表示，他们不太可能选择电动汽车。六成的人表示，高成本是他们不选择电动汽车的主要原因，约四分之一的人将其列为次要原因。只有 16% 的人表示，高成本不会成为拒绝电动汽车的一个因素。现在有新的电动汽车
我的想法和发言权 - 普利茅斯地区图书馆
Kui.i 邮政服务于 1 月 8 日下午 2 点（无线）举行。有轨电车前往施拉德殡仪馆；约翰·F·凯利博士在美国退伍军人协会 M yron Beals 邮局的指导下。凯利博士 - 1\ i.a- b('on a医学博士。在普利茅斯市任职 15 年。他于 1 月 5 日星期日下午 1:00 去世； < imme ,548 Deer Street。幸存者，:-.g aw；他的遗孀，'Vclda .\I。“Kuily；四个儿子和一个b'ughtor。印第安纳州 .■ 波利斯 的 John N oud Kelly；威廉·凯利，威斯康星州基诺沙人；本·凯利和丹尼尔·凯利，均来自宾夕法尼亚州；两个兄弟，拉尔夫·凯利和爱德华·凯利，均来自德州。 。和两个姐妹，伊利诺伊州芝加哥的 Mary .Mldiousc 夫人；和 VI。s 匹兹堡的 Edith St. P eter，；他的亲戚和 *鸢尾花的主人。.ui-'。两首赞美诗由 \Irs 演唱。M. J. O'C onner at the ' gan。-.美国宗教协会成员担任抬棺人。In- •e;.-ru-.ni 在河滨公墓
伦理学对人工智能有何看法 - ART Tor Vergata
关于人工智能 (AI) 伦理的争论十分激烈，涉及多个方面。一些作者指出了人工智能系统的设计、使用和部署方面的伦理问题，以及它们对商业和社会的影响 (Coeckelbergh, 2021 ; Martin, 2019 ; Tollon, 2021 )。其他人则讨论了应赋予机器什么样的道德地位 (Awad et al., 2019 ; Smith & Vickers, 2021 )，以及在没有明确一方对人工智能系统所执行的操作负责的情况下如何处理“责任差距” (Orr & Davis, 2020 )。其他贡献者讨论了人机交互 (Losbichler & Lehner, 2021 ; Miller, 2019 )、隐私保护 (Guha et al., 2021 ; McStay, 2020 ) 所带来的挑战，或对特定领域（如商业战略）的影响。后者的一个例子是 Callanan 等人（2021 年），他们专注于数据挖掘和自动预测策略。这些文献的不断增长可以归因于人工智能和 4.0 革命工具在商业和整个社会日常生活中的不断普及（Schwab，2016 年；世界经济论坛，2023 年）。虽然这些技术及其改进从许多角度来看都是有益的，但它们也不可避免地引起我们对它们可能引起的问题和担忧的关注。鉴于人工智能伦理中的主题和观点的数量和多样性，对这一庞大的知识体系进行系统化是一项特别可取的贡献。因此，许多有价值的努力都致力于获得文献的净系统化。然而，他们中的大多数倾向于将重点放在对与特定领域相关的伦理问题进行分类（Borges 等人，2021 年；Hunkenschroer 和 Luetge，2022 年；Morley 等人，2020 年）或指导原则（Jobin 等人，2019 年；Khan 等人，2021 年）。但这些贡献未能提出处理这些问题的解决方案，或者即使提出了，也忽略了对支撑这些问题的伦理方法的任何分析。这种分析很重要，因为它代表了学术研究和商业实践之间的桥梁，利用人工智能技术改善社会和人类福祉。此外，通过理解潜在的道德哲学，我们可以就人工智能伦理进行更有意义、更连贯的讨论，它可以帮助我们识别和解决现有方法中的弱点，使它们更有效地应对人工智能复杂的伦理挑战。出于这些原因，本文进行了系统的文献综述，以调查普遍存在的担忧、拟议的解决方案和突出的伦理方法，旨在加强解决人工智能伦理中伦理问题的方式。因此，本文所述的工作实现了三重目的。首先，它确定了人工智能文献中最相关的伦理问题。其次，它描述了现有学术文献中处理这些问题的主要建议和解决方案。第三，本文探讨了这些解决方案所基于的伦理方法。为了实现这些目标，本文遵循系统文献综述的方法，分析了 1986 年至 2021 年 12 月 31 日的 309 篇文章。本文围绕 Rowley 和 Slack (2004) 建议的阶段进行：(i) 给出主题的基本定义；(ii) 阐明为什么该主题令人感兴趣；(iii) 阐述已经对该主题进行了哪些研究；(iv) 清晰地总结从文献综述中得出的研究机会和目标。按照这种结构，第 2 节简要介绍了人工智能伦理的定义和重要性。然后，它讨论了现有的关于人工智能伦理的评论，以确定研究差距。接下来是对本文采用的协议、搜索、标准和质量评估的分析。第 3 节对样本中的 309 篇学术文章进行了定量和主题分析，描述了在文献中发现的管理人工智能相关伦理问题的解决方案。它还考察了——作为文献中的一项新内容——道德
计算机拒绝时：欧洲对算法歧视的法律回应
近年来，对算法系统部署而产生的基本权利的侵犯的担忧已有所增加。尤其是全球研究表明，在各种决策过程中使用的算法系统可以区分受合法保护的群体。例如，在具有里程碑意义的决定中，意大利法庭迪·博洛尼亚（Di Bologna）发现，交付平台使用的代名词排名算法是使骑手访问骑手可以访问用于预订工作转变的系统是间接歧视的。2在确定哪些骑手优先级时，该系统构建了其“可靠性”和“参与”的量度，这些量度没有考虑到合法保护的原因，例如罢工，疾病，疾病，残疾，个人信仰或护理职责（仍然由多数妇女执行）。通过不公平地对待所有工作转移的取消，该系统不公平地限制了骑手的工作机会。在奥地利，所谓的“ AMS”算法是由国家就业机构委托授权或拒绝求职者支持的，基于他们找到就业机会的预测。研究人员表明，在某些版本中，预测系统对女性求职者的负重分配了负重（尤其是当他们有护理职责时3），并且考虑到诸如候选人的迁移背景，健康障碍和年龄等特征，从而使该系统可能会歧视合法受保护的群体（Kayser-Bril，2019年； 2019年； Alhutter et alhutter et alhutter et alhutter et alhutter et 2020）。研究揭示了欧洲算法歧视的许多其他例子（有关最近的概述，请参见Wulf，2022年）。在一定程度上，欧洲制定的反歧视法可以解决算法歧视。然而，关于这些法律的解释和应用，出现了棘手的问题。现有立法还表现出差距和缺点，尤其是在机器学习系统的背景下。本章研究了这些问题，并提出了如何在算法社会中执行平等的反思。这样做，它首先仔细检查了算法歧视的根和机制，并提出了工作定义，目的是消除现有的语义混乱。第二，本章研究了现有的反歧视法律框架的缺点，并区分了监管，概念，教义和程序差距。最后，本章提出了对执行（算法）平等的一些思考。这样做，本章反映了根据算法歧视的问题，对法律框架的不同可能解释的规范含义。
为什么我们不能说认知是什么（至少目前如此）
一些哲学家寻找认知的标志：一组单独必要和共同充分的条件，用于识别所有认知实例。他们声称，标志对于回答有关认知的性质和分布的难题是必要的。在这里，我将论证，就目前情况而言，鉴于认知科学的现状，我们无法识别认知的标志。我将按如下方式进行。首先，我阐明一些促使寻找认知标志的因素，从而强调标志应该满足的要求。然后，我强调文献中关于标志的紧张关系。根据文献，尚不清楚搜索的目的是为了捕捉直观的认知概念还是真正的科学概念。然后，我依次考虑每个选项，声称无论哪种方式，都无法提供满足要求的标志。然后，我转移了一个可预见的反对意见，并强调了我观点的一些含义。
多德-弗兰克法案对薪酬的发言权：它是否会导致股东在公司治理中发挥更大作用
股东有权就薪酬问题发表意见的会议上，许多公司的管理层要么改变了公司的薪酬做法，以应对股东投票失败的可能性，要么提供额外的披露，解释股东关注的薪酬做法。简而言之，广泛的薪酬表决授权可能使管理层对股东对高管薪酬以及更普遍的公司治理的担忧更加敏感。本文内容如下。第一部分着眼于《多德-弗兰克法案》之前薪酬表决提案和投票的演变，从一项初步努力开始，即逐家公司建立薪酬表决，最终在一些公司中实际进行了薪酬表决，这些公司要么自愿提交薪酬表决，要么根据联邦金融救助法案提交薪酬表决，该法案适用于接受 TARP 资金的金融机构。