原始所有者弗雷德·林德(Fred Lind)设想剧院是每个人,无论他们的背景如何,都可以受到欢迎。从历史上看,剧院一直是各种活动的场所,从电影放映到舞蹈独奏会和社区聚会等等。从我们的调查中,我们发现这种精神持续了今天,剧院举办了各种迎合各种受众的活动,不仅是举办活动的建筑物。剧院已被证明是一个中心,居民可以在这里建立持久的关系。我们的研究强调了如何在UTE剧院举办的活动,例如婚礼,宴会和社区会议,在创造社交互动和网络的机会方面发挥了作用。这些互动对于培养一个人感到支持和参与的牢固,相互联系的社区至关重要。
环境AI机舱经验与Wipro CloudCarai的创新10:30 AM -11:00 AM | Wipro Wipro的CloudCarai解决方案引入了开创性的“环境AI机舱体验”,将无缝的AI集成与下一代车内连接相结合。更多地了解将重新定义车内体验的高级AI驱动功能。
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• 根据可比文化景点和地区人口,Stories Project 每年可产生 1520 万美元的总经济影响。根据锡达拉皮兹和爱荷华市联合统计区的人口以及全国其他四个可比文化景点的表现,Stories Project 每年可产生 1520 万美元的总经济影响。该计算基于在这些可比景点中观察到的总影响与地区人口的平均比率。• 根据 Stories Project 的年度参观人数目标,经济影响可能达到 2170 万美元。根据年度参观人数目标,Stories Project 可产生更高的经济影响。根据爱荷华州、内布拉斯加州和伊利诺伊州十多个文化景点的参观人数,Stories Project 预计每年约有 95,000 名游客。平均而言,在所研究的四个文化景点中,每位游客的平均经济影响为 228 美元,这意味着 Stories Project 的潜在经济影响为 2170 万美元。所研究的文化景点的经济影响从每位游客 174 美元到每位游客 307 美元不等,这意味着 Stories 项目的潜在总经济影响范围为 1650 万美元到 2920 万美元。• 根据可比场馆和地区人口,Englert 场馆每年可产生 1260 万美元的总经济影响。根据锡达拉皮兹和爱荷华市联合统计区的人口以及全国其他四个可比场馆的表现,Englert 场馆每年可产生 1260 万美元的总经济影响。该计算基于这些可比场馆中观察到的总影响与地区人口的平均比率。所研究场馆的经济影响从地区人口的 14.9 倍到 42 倍不等,这意味着 Stories 项目的潜在总经济影响范围为 660 万美元到 1870 万美元。 • 上述估计表明,Stories Project 和 Englert 场馆的综合经济影响可能达到 2780 万美元。这些数字基于四个文化景点和四个场馆的经济影响与地区人口的平均比率。 • 众所周知,艺术和文化组织更广泛地为社区带来了积极的经济影响。美国艺术协会的一项研究表明,博物馆和其他文化机构在 2022 年贡献了 1517 亿美元的直接支出,同时创造了 260 万个就业岗位。经济影响通过以下方式累积:
的目的:评估护士在秘密护理医院手术剧院中感染控制的知识,态度和实践。设置和设计:2023年11月至2024年2月在巴基斯坦Sarai-Alamgir的Tehsil Head Quarts Hospital进行了描述性横断面研究。患者和材料:在这项研究中,为在手术剧院中工作的护士提供了基于感染控制原则的自设计问卷,以评估他们对感染控制的知识和态度。问卷的一个组成部分用于评估研究人员通过观察护士实行感染控制原则来完成的实践。使用的统计分析:C 2测试和描述性统计。结果:研究参与者的平均年龄为38.05±5.24岁,所有都是女护士。经验的平均持续时间为8。06±2.56岁。基于此,有79名(55.24%)为高级,有64名(44.76%)是初级护士。114(79.72%)护士对感染控制有“良好的知识”,113(79.02%)具有“积极的态度”,而82(57.34%)护士在操作剧院的感染控制方面具有“足够的实践”。结论:在手术剧院工作的大多数护士都具有“良好的知识”和“积极的态度”,但其中一半的护士在手术剧院的感染控制方面具有“糟糕的实践”。
印太地区是现代史上最重要的地区,是21世纪地缘战略重心和地缘政治中心。许多人问,美军在一个看似由海空划分的战区里做什么,但这个问题忽略了一个事实,即世界25%的陆地面积在印太地区。南亚由10个国家组成,人口20亿,包括地球上人口最多的国家。东南亚的群岛构成了亚洲和澳大利亚大陆之间的陆桥。数以万计的岛屿组成了整个大洋洲的太平洋岛国,而世界上许多最大的军队都位于东北亚。该地区拥有地球上最崎岖、分布最分散、种类最多样的地形——从热带雨林和低洼的珊瑚环礁到北极高原和巨大的山脉。
回应了围绕生成AI(Genai)模型的安全性,安全性和可信赖性的不断上升的担忧,从业人员和监管机构都指出,AI红色团队是其识别和缓解这些风险策略的关键组成部分。但是,尽管AI Red-Teaming在政策讨论和公司消息传递中的核心作用,但仍然存在重大问题,即它的确切含义,它在监管中可以发挥的作用以及它与最初在网络安全领域所构想的常规红色团队实践的关系。在这项工作中,我们确定了最近在AI行业中进行红色团队活动的案例,并对相关研究文献进行了广泛的调查,以表征AI红色团队实践的范围,结构和标准。我们的分析表明,AI红色团队的先前方法和实践沿多个轴线分歧,包括活动的目的(通常是模糊的),评估中的伪像,进行活动的设置(例如,参与者,资源和方法),以及由此产生的决定(例如,报告)(例如,报告(例如,报告),披露,披露和梅蒂尔)。根据我们的发现,我们认为,尽管红色团队可能是表征Genai危害减轻的有价值的大型想法,并且该行业可能有效地采用封闭式AI背后的红色团队和其他策略来保护AI,但要保护AIN的手势,但要对Red-Teamsing(基于公共定义)(基于公共定义),以使每个可能的风险风险进行安全风险,将其视为对安全的风险。为了朝着更强大的生成AI评估工具箱,我们将建议综合为旨在指导和脚手架未来AI红色团队实践的问题。