尽管具有英语主导性的大语言模型的进步,但低资源语言仍需要进一步的开发才能增强全球可访问性。代表这些语言的主要方法是单语和多语言预读。单语言预告片由于硬件要求而昂贵,而且多语言模型在语言中通常具有不平衡的性能。这项研究通过调整大型语言模型(接受英语培训)来探讨一种替代性,从而探讨了低资源语言。我们评估各种策略,包括持续的培训,教学微调,特定的微调和词汇扩展。结果表明,持续的训练可以证明语言理解,如困惑得分所反映,而特定于任务的调整通常会增强下游任务的性能。但是,扩展词汇并没有显示出实质性的好处。此外,虽然较大的模型通过几次调整来改善任务性能,但在适应时,多语言模型的形式比单语的同行更糟。
继续依赖技术,因为AI在我们所做的每件事中都发挥了扩展的作用,并将提高可以通过技术完成的任务水平,这将导致需要减少非熟练的劳动力。AI变得更聪明,正在做更多的事情……您如何利用它(请参阅第7页的文章)。此外,每天发现近4,000次网络攻击,每天发现560,000件新的恶意软件,一家公司每14秒就会遭受勒索软件攻击的受害者。公司及其员工需要保持警惕,并保持教育和知情。公司必须定期执行脆弱性评估并投资于员工培训以降低其曝光率。购买网络安全策略(如果可以得到的话)不够保护,您需要定期投资IT基础架构。
最近来自政府间气候变化的气候报告表明气候变化正在发展(IPCC,2022年)。经济参与者通过高能源和资源消耗,复杂的生产过程以及商品的全球分配为温室气体排放做出了贡献。各种概念会影响公司如何处理气候变化,包括责任感,管理态度和共享价值观。在组织中,经理通常被证明是关键功能或变更代理(Lines and Vardireddy,2017年),以建设性地处理气候变化和必要的变化过程(Linnenenlücke等,2013; Fischer等,2018)。除了充当榜样并提供资源外,他们还负责促进共同的感知,凝聚力和动机,建立愿景和价值观以及解决社会问题。此外,管理人员负责发起变革,开发工作流程,通过设定目标来激励员工并充当合作伙伴。由于敏感和跨学科的气候交流可以增加接受者的接受度(Madani等,2017; Lewandowsky,2021年)在利益相关者(例如经理人)中,需要使用教义方法,而这些方法通常超出了常规的众多报告,这些报告通常也被视为歧义和混乱(Rivera和Clement和Clement,2019年)。这可以通过基于游戏的学习(GBL)和认真的游戏(例如商业模拟)来实现,该游戏提供了一种建设性的方法(Bado,2019年),使复杂且与社会政治相关的学习内容(Flood等,2018)。
摘要:本研究研究了Uppsala模型的适应性,以增强欧盟(EU)资助的项目的管理,特别是专注于该模型的宏观和微型元素。最初是为公司级国际化开发的Uppsala模型,为应对欧盟项目实施的复杂挑战提供了一个宝贵的框架,其中包括官僚主义的障碍,多样化的利益相关者管理以及欧洲一体化的复杂性。本文强调了尽管申请流程和熟练的受益人提高了项目经理所面临的持续问题。通过应用Uppsala模型,该模型强调了逐步的知识发展和资源承诺,本研究旨在弥合基金获取和项目交付之间的差距。Uppsala模型的宏观(广泛外部因素)和微观(个人和组织行为)观点的整合为管理国际,多利益相关者欧盟倡议提供了全面的方法。这种方法是通过Sumanu项目举例说明的,该项目解决了波罗的海地区的营养回收和可持续肥料管理。调查结果表明,可以通过促进更好的利益相关者关系,增量学习和自适应策略来有效地应用Uppsala模型的原则来增强复杂的欧盟项目的执行。这项研究强调了在欧盟背景下实现成功的项目成果方面的体验式学习和网络观点的相关性。
摘要 - 基于此地图的环境和计划途径中的遍历成本对于自主航很重要。我们提出了一种神经动物导航系统,该系统利用尖峰神经网络(SNN)波前策划者和电子企业学习同时绘制和计划路径在大而复杂的环境中。,我们结合了一种新颖的映射方法,当与尖峰波前计划器(SWP)结合使用时,通过选择性地考虑任何成本组合,可以进行自适应计划。该系统在室外环境中具有障碍物和不同地形的室外环境中进行测试。结果表明,该系统能够使用三种成本量度,(1)轮子的能量消耗,(2)在存在障碍物的情况下花费的时间以及(3)地形斜率。在仅十二个小时的在线培训中,电子prop通过更新SWP中的延迟来学习并将遍历成本纳入路径计划地图。在模拟路径上,SWP计划比A*和RRT*明显短,成本较低。SWP与神经形态硬件兼容,可用于需要低尺寸,重量和功率的应用。
基于生理信号的生物结局环包含用户的状态检测和系统适应。当前的自适应系统限制了对任务功能的适应性,例如任务难度或多任务要求。但是,虚拟现实允许操纵环境中的任务限制元素。我们提出了一种生理自适应系统,该系统根据生理唤醒(即电肌活动)调整虚拟环境。我们在社会虚拟现实中使用自适应系统进行了一项用户研究,以验证改进的性能。在这里,参与者完成了N-BACK任务,我们通过更改非玩家字符的数量来调整环境的视觉复杂性。我们的结果表明,自适应虚拟现实可以通过基于生理唤醒来调整视觉复杂性来控制用户的舒适性,性能和工作量。因此,我们的生理自适应系统改善了任务绩效并感知到
在战争中,机器人和自治系统经常从事人类不能或不应该做的工作。但是,在灰色区域中,自主系统的使用更加细微:利用多个系统的集体力量提供更大的情境意识,并扩大了影响力领域。自主监视网络可能由几种空中和地面车辆组成,该车辆配备了在光谱各个部分运行的传感器。传感器数据被融合到单个活动的“映射”中,该活动显示给操作员。另外,随着AI引入循环,机器人可以接收组合数据,识别可疑活动并采取相应的行动。机器人技术和自主系统也具有对直接侵略的威慑作用。由于敌对国家使用A2/AD策略将防守部队远离该地区,因此在隔离距离处进行监视和响应的能力至关重要。
• 大多数患者 (63.0%) 至少接种过一剂 HPV 疫苗,37.7% 的患者已按时接种。• 与未接种疫苗的患者和就诊五次或五次以上 (OR = 1.9) 的患者相比,接种 Tdap 疫苗的患者 (OR = 2.8) 最有可能按时接种 HPV 疫苗系列。• 与白人患者相比,非裔美国人/黑人 (OR = 0.8) 和阿拉斯加原住民/美洲印第安人 (OR = 0.5) 患者按时接种的可能性较小。• 与女孩相比,男孩按时接种 HPV 疫苗系列的可能性也较小 (OR = 0.7)。• 与儿科医生的患者相比,有家庭/全科医生初级保健临床医生的患者按时接种的可能性较小 (OR = 0.8)
随着缓解气候变化和全球气温上升的迫切需要,减少大气中二氧化碳的技术解决方案已成为全球解决方案中越来越重要的一部分。因此,新兴的碳捕获、利用和储存 (CCUS) 行业正在迅速发展,许多不同领域的新技术层出不穷。需要以标准化和一致的方式全面评估这些新技术,以确定哪些技术在全球市场上最成功、最具竞争力,以实现脱碳目标。生命周期评估 (LCA) 和技术经济评估 (TEA) 已被用作严格的方法,分别用于定量衡量技术的环境影响和技术经济绩效。然而,这些指标仅从三个维度评估技术的性能,并不直接考虑利益相关者的需求和价值。此外,技术开发人员在设计过程中经常会遇到权衡,即增加一个指标而牺牲另一个指标。技术绩效水平 (TPL) 综合指标对新兴技术的潜力进行了全面而整体的评估,该评估通过其技术经济绩效、环境影响、社会影响、安全考虑、市场/可部署性机会、使用集成影响和一般风险来描述。TPL 结合了 TEA 和 LCA 输出,并直接使用利益相关者的反馈和要求量化它们之间的权衡。在本文中,TPL 方法正在从海洋能源领域改编到 CCUS 领域。介绍了改编的指标和定义、利益相关者分析以及系统工程方法对 CCUS 的详细基础应用。TPL 评估框架采用国际标准化的 LCA 框架来提高技术严谨性和接受度。它展示了如何
摘要本文在气候变化时代深入研究了公共政策的关键领域,重点是为可持续未来的策略调整策略的必要性。采用全面的文献综述方法,该研究综合并分析了现有的学术工作,政策论文和案例研究,这些案例和案例研究汇总了气候变化适应和公共政策的联系。目的是辨别政策框架,策略和实践的不断发展的性质,以应对气候变化所带来的不断提高的挑战。文献综述涵盖了各种各样的资料,包括国际政策文件,学术期刊文章以及来自全球环境组织的报告,从而对与气候变化相关的公共政策的当前状态和未来方向提供了整体观点。这些发现强调了创新政策方法的出现,强调了成功的全球适应性策略示例,例如可再生能源,城市规划和灾害风险管理等领域。本文考虑了这些策略,考虑了它们的功效,可伸缩性和对促进可持续发展和社会弹性的影响。这项研究结束了,提出了由综述的文献综合来告知的政策建议,旨在指导决策者制定和实施有效和综合的气候变化适应策略。关键字:气候变化适应,可持续政策发展,环境治理,灾难风险管理,城市韧性。Johnson等人提出。这项贡献丰富了关于环境治理的学术论述,强调了知情,积极和凝聚力的公共政策在追求可持续和韧性期货时气候变化的复杂性方面的重要性。在一个时期的引言中,气候变化升级为我们这个时代的决定性挑战,公共政策的转型和努力是在实现可持续发展的旅程中成为关键的仲裁员。气候变化的表现,以极端天气事件的频率增加和海平面上升为特征,这是政策制定的细微差别方法(Smith,2019)。(2020),这些环境变化需要适应性和前瞻性的公共政策。在这方面,政策的作用超越了响应机制;它囊括了对环境管理和社会弹性的积极立场(Owen,2018)。《巴黎协定》证明了国际承诺,但其实施强调了将全球协议转化为可行的复杂性