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华盛顿，看什么以及如何看
值得一提的是，为了方便使用这本简明、方便、省时的华盛顿指南，华盛顿之旅将涵盖每个景点或兴趣点，是根据该市完善的有轨电车系统安排的。不同道路的轨道本身构成了既定路线和特定地点的明确固定线路，即使是陌生人也不会弄错，因此构成了一本不会误入歧途的指南。如果游客喜欢徒步观光或乘坐随时可用的便捷且价格适中的公共交通工具，本指南的计划不会给您带来任何尴尬。无论哪种情况，都可以遵循任何给定路线上的轨道线和文本中规定的绕行路线。如果游客没有时间完成整个城市之旅，那么
看我见改变 – 行动计划模板
本行动计划是您致力于消除整个学校对心理健康问题的污名和歧视的一个重要方面。该模板应由学生和教职员工共同完成，并且如果可能，学生和教职员工应事先完成各自的“看见我看见改变”课程。
看到或不看到：了解视觉艺术算法策略的紧张
算法推荐是机器学习（ML）系统最受欢迎的应用之一。在诸如金融和医疗保健等高风险领域的背景下研究了算法推荐的含义，但很少关注其对艺术领域的影响。鉴于ML越来越多地在艺术领域（例如生成艺术和内容分析）中找到地位，因此我们在视觉艺术的背景下研究了算法策划的紧张局势。通过案例研究，我们描述了策划更广泛的社会文化背景的策展可能会导致道德问题，例如过分代表和错误贡献，仅举几例。为了解决其中一些问题，本文提供了设计指南。具体而言，本文概述了建议方法1）与文化利益相关者互动以构建视觉艺术策展算法，2）2）嵌入数字艺术品及其元数据中的偏见，以及3）强调建立ML在视觉艺术中使用特定法规规范的需求。从艺术品策展人采用的过程中获取提示，该论文还描述了如何通过重新校准视觉艺术策展算法来优先考虑Authenticity。本文还提出了可以重新想象的最先进的ML策展算法来赋予观众能力的方法。我们希望纸上提出的视觉引发了跨学科讨论，并铺平了促进视觉艺术算法策划改革的方式。
Nathan David 参见
个人简介 Nathan See 先生是橡树岭国家实验室聚变与裂变能与科学理事会热工水力学小组的技术人员。他于 2006 年获得爱荷华州立大学航空航天工程学士学位，并于 2007-2008 年在雪城大学航空航天工程专业攻读硕士学位。加入 ORNL 之前，他在业界工作了 14 年，专注于耦合 CFD 与物理测试，包括风洞和赛道测试；范围从超音速公务机到弹道学，从地面车辆到赛车。Nathan 在大型 HPC 计算方面经验丰富，使用过过去十年中速度最快的一些机器（Jaguar、JaguarPF、Kraken、EOS、Titan）。在 ORNL，Nathan 的重点是研究大型复杂几何形状的 HPC 利用以及利用设计优化进行有影响力的研究。其中包括转型挑战反应堆 (TCR)，该项目正在利用增材制造的进步来 3D 打印下一代核反应堆；以及轻水反应堆先进模拟联盟 (CASL) 内的项目。