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人与机器：关于隐喻的转化与穷尽的探讨
隐喻是一种认知表征，通过这种表征，我们试图凭借类比的力量来理解现象，用一个对象或想法代替另一个对象或想法，将属性赋予对象，而这些属性实际上并不具备（Childs and Fowler，2006）。除了隐喻客观内容的这种替代之外，我们还发现一个心理维度，在这个维度中，隐喻元素之间的差异得到处理和解释，并推断出新的意义实体。例如，在亚里士多德的观点中，隐喻的有效性被视为其唤起心理意象的能力。因此，隐喻是一种创造性手段，通过它，它们不仅仅是表达现有的相似之处，而且还创造了一个解决所有差异的新的意义实体（Black，1962）。隐喻在交流和决策过程中广泛使用，它不仅被用作语言手段，而且极大地影响着人类对自己的看法，促进了观念的形成，并在定义主体的行为中发挥着关键作用（ Ricoeur，1978；Lakoff、Lawler 和 Johnson，1983）。隐喻产生的一个主要焦点是人类。从自我意识的那一刻起，以及在人的一生中，人们逐渐尝试进行比较和操纵，以了解身体、精神和与环境的相互作用。虽然机器隐喻可以追溯到早期的自然希腊哲学，但几个世纪以来复杂的经济、科学和社会力量逐渐将机器隐喻变成了 17 世纪关于人类的流行概念。在那种技术和文化背景下，以勒内·笛卡尔和托马斯·霍布斯为核心人物的隐喻蓬勃发展。在接下来的几个世纪里，机器隐喻一直是生物科学和人类研究的基本前提。随着它日益结出硕果，它成为现代生理学和医学巩固的核心部分。然后，随着精神病学的发展，
Ofcom 未来对移动市场的策略：一份讨论文件
• 确保频谱的可用性和高效使用，这是提供移动服务的关键部分。Ofcom 已发布大量频谱以改进移动服务，通常使用拍卖来帮助促进其高效使用。• 促进广泛的移动覆盖，以帮助每个人都能上网。政府与四家 MNO 达成协议，为英国剩余的许多室外无覆盖点提供覆盖（共享农村网络）。该项目将于 2027 年 1 月完成。• 赋予消费者权力并保护他们，并确保他们得到公平对待。我们已采取重大措施，引入了有关终止合同通知的规则和新的简化“文本切换”流程。成功体现在移动客户参与度的提高以及在提供商之间切换的增加，这在
可再生天然气——讨论该行业的现状及其在脱碳世界中的未来
脱碳不仅仅关乎电力；电力本身仅占最终能源需求的 20% 左右。作为一个社会，我们必须在科学家和工程师的指导下做出决策，并通过政策实施，确定将采用哪些技术和路线图来实现难以减排的行业脱碳，包括：重型运输；高温工业热；农业；化肥和化学品生产。考虑到目前在欧盟和美国，天然气网络提供的能源比电网多，放弃这种基础设施并重新开始不是一个明智的过程，因为迫在眉睫的气候紧急情况和迅速采取行动的必要性。我们必须果断行动，因为我们正在消耗不断减少的分配碳预算，以将全球气温上升限制在 2°C 以下。
可再生天然气——讨论该行业的现状及其在脱碳世界中的未来
脱碳不仅仅关乎电力；电力本身仅占最终能源需求的 20% 左右。作为一个社会，我们必须在科学家和工程师的指导下做出决策，并通过政策实施，确定将采用哪些技术和路线图来实现难以减排的行业脱碳，包括：重型运输；高温工业热；农业；化肥和化学品生产。考虑到目前在欧盟和美国，天然气网络提供的能源比电网多，放弃这种基础设施并重新开始不是一个明智的过程，因为迫在眉睫的气候紧急情况和迅速采取行动的必要性。我们必须果断行动，因为我们正在消耗不断减少的分配碳预算，以将全球气温上升限制在 2°C 以下。
将进化方面纳入双重使用讨论
微生物学和传染病的研究为改善人类的生活条件做出了巨大贡献。但是，另一方面，病原体中发现的发现可能会滥用损害人类，环境或整个社会的风险。这个“双重用途”困境描述了科学发现的“双重适用性”，以造福或造成伤害[1，2]。它包括可能滥用造成伤害的任何技术发展或搜索。With regard to the life sciences, Dual-Use of Research of Concern (DURC) denotes research that is intended for benefit, but which might easily be misapplied to cause harm (WHO: https://www.who.int/pub- lications/i/item/who-consultative-meeting-on-a-global-guidance-框架对遗物的框架使用生活案例（2021年10月28日，上次访问）在对病原微生物的研究中，双重使用科学发现的风险特别高，例如，在其传播性和毒力方面，在2001年在美国在美国的炭疽病攻击而成为公共现实[3]。这次攻击引发了人们对人类对人类潜在的损害的疑问，该人类以前没有被伦理委员会或机构审查委员会考虑。稍后，对两个实验的构造，这些实验使用基因工程来使高度致病的鸟类在雪貂中更具传染性，这是一种用于人类病毒传播的模型生物，使辩论达到了新的认识水平[4，5]。此外，病原体的遗传操作的进步已经超越了许多法律和道德框架。批评者声称，如果这些高度致病的病原体落入错误的手中，即故意滥用或无意中离开实验室，则声称有大流行的风险。这些问题的有效性在2014年显而易见，当时美国疾病控制与预防中心（CDC）和国立卫生研究院（NIH）实验室的四个安全漏洞导致了几个人的潜在传播，这些病原体可能会导致四种不同的病原体，这些病原体会导致造成诱使An-Thrax，Smallax，Smallpox，Avian-Avian-Avian-infuenza和Eabola和Eabola和7. 6，7，7，7]。双重用途研究还需要科学研究，以增加病原体对抗菌替代物的病原体和抗性，或者产生能够避免诊断的菌株[8]。因此，对关注的双重使用研究提出了探索道德和公共卫生政策中的多种问题。
关于人工智能/机器学习研究与开发中的种族与身份问题的艰难讨论指南
适用对象：任何有兴趣与同事讨论更公平的产品研发成果相关主题的人，这些主题涉及有害偏见，尤其是与种族有关的偏见。这些话题可能很难谈论。研究人员开发的这组讨论提示可以成为产品包容性和负责任的人工智能创新等主题资源工具包的有用部分。它可以为刚开始进行这些对话的人服务，也可以为那些更有经验的人提供复习。如果您正在领导一个人工智能研究项目、开发一个产品或担任产品经理，这个工具对于促进与同事的对话特别有用。这个工具对那些参与用户体验的人也很有帮助。如果您阅读了本文档，并且仍然想了解更多关于使用促进公平和包容性的语言的重要性以及它对组织的重要性，请查看《人工智能和机器学习的负责任语言指南》。
SBI Card MD兼首席执行官Rama Mohan Rao Amara，MD＆CEO，SBI卡讨论SBI卡如何增强其DIG
技术使客户的生活变得更加简单。从采购到支出，客户服务到后端操作，所有关键方面都受到影响。随着大流行的加速，技术采用的步伐，数字化和新时代技术在SBI卡中也起着关键作用。根据SBI卡医学博士Rama Mohan Rao Amara的说法，在过去的几年中，该公司在后端和前端对现代工具和IT基础设施进行了积极的投资，以改善整体用户体验。“因此，尽管许多人挣扎，但我们继续有效地运作并执行，”阿马拉（Amara）深入研究了信用卡公司的特定步骤，以保持与客户期望和需求保持一致。摘录：
对Koning等人的评论：冰岛预防模型的实施：对其全球可转让性的批判性讨论
作者感谢Koning等。对冰岛预防模型（IPM）的批判性审查以及强调其优势。但是，我们希望回应他们的批评。首先，Koning等。得出的结论是：‘…仍然不清楚IPM的核心组成部分是什么。此外，Kristjansson等人的指导原则。（2020 a）不包括特定的干预组件……'（Koning等，2021，第3页）。指导原则（Kristjansson等，2020 A）和IPM的实施步骤（Kristjansson等，2020b）已详细描述；但是Koning等。似乎忽略了这些描述。他们认为IPM是一个干预程序，事实并非如此。类似于SAMHSA的战略预防框架（SAMHSA，2019年），IPM是一种过程结构，旨在促进长期社区授权和系统变化。IPM指向父母/护理人员，同伴小组，学校社区和休闲时间的四个优先领域内的潜在干预领域（例如Kristjansson等人，2020b，表2）;但是，该模型没有规定特定的干预措施。第二，Koning等。声称监督 - 阶段的活动（包括代金券系统）和宵禁时间是模型的一部分。再次，这是不正确的。这些是在许多冰岛社区中颁布的特定企业，以响应基于实践的证据。（Kristjansson等，2020b）;但是，这些都不是模型的规定组成部分。IPM采用严格的诊断评估系统来了解可能需要并应对不同级别的各种干预措施的全球和地方问题，包括国家法律的变化，地方规则，改善父母与学校的合作，资助地方预防专家，访问权限，访问权限以及增加正式休闲时间活动的机会等。
人工智能和“大数据”必须服务于非洲的农业生产系统。基加利，2021 年 6 月 14 日——AKADEMIYA2063 今天启动了其全新项目——非洲农业观察 (AAgWa) 项目，这是一个数据平台，使用人工智能 (AI) 技术，例如机器学习、数字技术和大数据，以及卫星和遥感数据，来跟踪作物趋势并预测农业生产和产量。非洲农业观察 (AAgWa) 设计为一个交互式在线界面，提供实时数据访问，以帮助监测作物状况并建立预测和应对农业生产系统中断的能力。“通过这些创新方法，农民、政策制定者和发展从业者可以将准确的数据转化为可操作的知识，从而改善价值链上的决策，”AKADEMIYA2063 数据管理、产品和数字技术总监 Racine Ly 博士说。该平台在 AKADEMIYA2063 主办的虚拟活动中正式启动。在介绍本组织与人工智能相关的活动之后，小组讨论了新技术在填补数据空白、提高非洲生产系统生产力和复原力方面的作用。AKADEMIYA2063 执行主席 Ousmane Badiane 博士表示：“通过参与这些技术的开发和部署，AKADEMIYA2063 希望为提高非洲农业部门数据的可用性和质量做出贡献”。
人工智能和“大数据”必须服务于非洲的农业生产系统。基加利，2021 年 6 月 14 日——AKADEMIYA2063 今天启动了其全新项目——非洲农业观察 (AAgWa) 项目，这是一个数据平台，使用人工智能 (AI) 技术，例如机器学习、数字技术和大数据，以及卫星和遥感数据，来跟踪作物趋势并预测农业生产和产量。非洲农业观察 (AAgWa) 设计为一个交互式在线界面，提供实时数据访问，以帮助监测作物状况并建立预测和应对农业生产系统中断的能力。“通过这些创新方法，农民、政策制定者和发展从业者可以将准确的数据转化为可操作的知识，从而改善价值链上的决策，”AKADEMIYA2063 数据管理、产品和数字技术总监 Racine Ly 博士说。该平台在 AKADEMIYA2063 主办的虚拟活动中正式启动。在介绍本组织与人工智能相关的活动之后，小组讨论了新技术在填补数据空白、提高非洲生产系统生产力和复原力方面的作用。AKADEMIYA2063 执行主席 Ousmane Badiane 博士表示：“通过参与这些技术的开发和部署，AKADEMIYA2063 希望为提高非洲农业部门数据的可用性和质量做出贡献”。