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竞争专业知识和未来外交
有大量分析文献通过倡导一种更灵活、更具创造性、更能容忍风险的“新外交”来应对这种职业身份危机，这种外交更善于通过社交媒体进行实时宣传，更善于使用大数据。根据这些远见卓识者的说法，未来的外交官将成为精通技术的网络通才，他们在灵活的层级结构中运作，能够快速调动不同的技能组合来应对威胁或机遇。 他们将受益于外交部、其他政府部门、私营部门、学术界和智库之间更大的渗透性。1 “新外交”支持者经常假设，传统的“通才”外交官模式——全面而适应性强的官员，能够对一系列问题做出良好的判断，但缺乏任何一个领域的专业知识——不可避免地会将一些优势让给专家同事——这些外交官拥有更深厚的专业知识，这些专业知识建立在多年处理特定问题或地区的经验之上，包括精通外语和在实地拥有强大的联系网络。
人机协作团队和互补专业知识
人们在各个领域都考虑人工智能系统的建议，从识别医学图像中的肿瘤到决定哪双鞋与某套衣服搭配起来好看。决策过程隐含着对人工智能系统专业知识的感知。在本文中，我们研究了人们如何信任和依赖人工智能助手，人工智能助手的专业水平与人不同，从完全重叠的专业到完美互补的专业。通过一系列受控的在线实验室研究，参与者在人工智能助手的帮助下识别物体，我们证明参与者能够感知助手在同一任务中是专家还是非专家，并调整他们对人工智能的依赖，以提高团队绩效。我们还证明，通过解释文本的语言属性传达专业知识是有效的，其中接受语言会增加依赖，而疏远语言会减少对人工智能的依赖。
专业知识和城市生物多样性的工作
与宾夕法尼亚大学共同创建，热点灯在地理空间上投射了土地利用变化，生物多样性损失和气候变化的风险，并为2050年的气候变化提供了强有力的证据基础，以制定对在何处以及如何对星球和人造成最小伤害的何处以及如何发展。该工具基于开源数据，并使用基于人工智能（AI）和深度学习算法的唯一工作流程来估算任何三个都市区域的这三个参数的概率，并以30m 2的分辨率分辨率为30m 2，同时提供了一个分级的“停止灯”地图，以指示特定区域开发的综合风险。梯度的红端表明可能开发的土地也面临着生物多样性损失和/或气候变化影响的高风险。在另一端，“绿光”指示现有的占地面积的区域非常适合填充或致密化。在中间，“黄光”促使人们谨慎地将城市扩展到较低的生物多样性完整性和较高可访问性的绿地地区。模块化本质上，很快将把停火作为我们城市计划的UN-HABITAT全面计划工具的生物多样性层。
算法预测的人类专业知识
我们引入了一个新颖的框架，将人类专业知识纳入算法预测中。我们的方法利用人类的判断来区分算法上无法区分的输入，或者“看起来相同”与预测算法“看起来相同”。我们认为，这种框架阐明了预测任务中人类协作的问题，因为专家通常通过借鉴算法培训数据中未编码的信息来形成判断。算法的不可区分性产生了自然测试，用于评估专家是否合并了这种“侧面信息”，并进一步提供了一种简单但原则上的方法，可选择性地将人类反馈纳入算法预测中。我们表明，这种方法可证明可以提高任何可行算法预测变量的性能，并精确地量化此改进。我们从经验上发现，尽管算法通常通常优于其人类的表现，但人类的判断可以改善对特定实例的算法预测（可以识别出来）。在X射线分类任务中，我们发现该子集占患者人群的近30％。我们的方法提供了一种自然的方式来揭示这种异质性并从而实现有效的人类协作。
多样性、专业性和人工智能
多样性经常被宣称为解决人工智能 (AI) 中的伦理问题的一种方式，但多样性的确切含义以及它如何解决这些问题却很少被阐明。这种不明确性是激励人工智能多样性的一个障碍。另一个障碍是，虽然关于多样性的最常见看法太弱，无法完成为它们设定的工作，但更强的多样性概念往往以规范性理由为依据进行辩护，而这些理由未能与人工智能决策者所重视的价值观相联系。然而，女性主义科学哲学研究历史悠久，社会认识论研究最近也开展了大量工作，它们共同为多样性概念奠定了基础，这种概念既强大到足以完成所需的工作，又可以在与人工智能决策者所重视的价值观相关的认识论基础上得到辩护。我们在此通过引入新兴专业知识来澄清和捍卫这一概念，这是一种网络现象，其中具有不同类型专业知识的工人群体可以获得任何个人无法获得的知识，只要他们有跨类型专业知识进行交流的方式。我们以臭名昭著的种族主义肥皂分配器和美国机场安检中使用的毫米波扫描仪为例，说明了与不同工人群体一起设计技术所带来的相关的认识论和伦理利益。关键词
专业知识和建模 - Technip Energies
宝贵经验 • 热力学和动态研究中的过程建模以及气体扩散、火灾和爆炸的影响建模的专家网络 • 项目执行中的全球整合 • 所有主要软件提供商的专业知识 • 内部软件开发 • 与工艺和技术部门的全面整合：热设计、陆上和海上：上游、天然气、液化天然气、炼油、乙烯、聚合物、生命科学、采矿和金属 • 自 1980 年以来在内部进行了数百项安全研究（Technip 被认可为法国环境部的第三方） • 在爆炸和低温泄漏领域进行的安全实验 • 事故调查（包括 AZF Toulouse 和 TOTAL La Mède 等重大事故）
多伦多大学研究专长
重点研究中心和基础设施 加速联盟 [先进材料 | 人工智能] https://acceleration.utoronto.ca/ 加速联盟通过开发自动驾驶人工智能引导的机器人实验室，引领科学发现的范式转变，这些实验室加速了先进材料和小分子的发现，从几十年到几年。该联盟解决了深度学习算法、材料建模和机器人技术等基本课题，以及发现可用于广泛商业应用的材料等应用挑战。加速联盟支持以商业化为重点的生态系统，旨在通过初创企业和行业合作伙伴关系将材料发现转化为成果。 AGE-WELL [老龄化 | 数字技术] https://agewell-nce.ca/ AGE-WELL 是加拿大的技术和老龄化网络，致力于创造造福老年人和护理人员的技术和服务。这个国家卓越中心 (NCE) 的目标是通过技术和服务帮助加拿大老年人保持独立、健康和生活质量，提高他们的安全、支持他们的独立生活，并提高他们的社会参与度。 分析和人工智能工程中心 [人工智能 | 工程] https://www.engineering.utoronto.ca/carte/ 分析和人工智能工程中心 (CARTE) 汇集了 30 多位在优化、分析和人工智能以及能源、交通和生命科学等不同领域具有专业知识的教授。人工智能 (AI) 越来越多地成为我们日常生活的一部分，其应用从语音助手到自动驾驶汽车 — — 它的影响力持续增长。这个多学科研究中心利用人工智能的力量来应对广泛领域的挑战，包括人类健康、可持续性和先进制造业。 数据科学研究所 [数据科学 |计算生物学] https://datasciences.utoronto.ca/ 数据科学研究所 (DSI) 是大学所有数据科学事务的入口，包括研究、培训和合作伙伴关系。该计划提供了领导力和能力，以公平和道德的方式催化数据科学在学科中的变革性质，利用和加强多伦多大学在数据科学方面的优势来解决社会复杂而紧迫的问题。研究工作侧重于数据科学方法和工具的进步，这些方法和工具可应用于各种领域以及新兴的数据科学学科本身。生物医学工程研究所 [健康 | 工程] https://bme.utoronto.ca/ 多伦多大学的生物医学工程研究所 (BME) 是一个多学科研究社区，工程、医学和牙科研究人员合作开发创新解决方案，以应对人类健康方面的全球挑战。 医学设计 [再生医学] https://mbd.utoronto.ca/ 医学设计 (MbD) 汇集了多伦多大学及其附属医院的 130 名科学家、工程师和临床医生，以应对再生医学方面的挑战。 这些研究团队增进了我们对人体再生能力的了解，并开发了临床解决方案来改善健康结果。 PRiME [精准医学] https://www.prime.utoronto.ca/ 多伦多大学的精准医学计划 (PRiME) 利用多伦多大学在生物制剂、组学、分子化学、液体活检、纳米医学、芯片生物学和相关领域的世界级专业知识，为人类疾病的未满足需求开发新的解决方案。 PRiME 的多学科方法超越了基因组学和突变分析，更全面地了解疾病的生物学，为
2023 SBES 教师专长
• 泌尿学 • 组织工程 • 转化癌症研究 • 心血管生理学和高血压 • 再生医学 • 癌症治疗内分泌学 • 神经和行为药理学 • 器官系统 • 生物力学和生物医学成像 • 遗传学和基因调控
专业知识就业研究产出
预测电动汽车充电的灵活性：基于树和集群的方法Genov，E.，Cauwer，C。D.，Kriekinge，G。V.，Coosemans，T。＆Messagie，M。，2024年1月1日，IN：Applied Energy。353，10 p。，121969。半公开充电基础架构的启用车辆到网格的自动频率恢复储备服务的增量盈利能力：Belgium Goncearuc，A。，Sapountzoglou，N.14、12、13 p。，339。动态积极活跃的生态驾驶控制框架，用于节能自主电动移动性Hesami，S.，Vafaeipour，M.，de Cauwer，C.，Rombaut，E.16、18、19 p。，6495。在布鲁塞尔范·丹·伯格（Van den Bergh，O。evs36，12 p。一个充电站不是另一个充电站：公共充电站Weekx，S.，de Cauwer，C。＆Vanhaverbeke，L。，2023年6月14日，第36届国际电动汽车研讨会和展览会（EVS36）。evs36，10 p。找到共享自动驾驶电动汽车的充电基础设施以及车辆到网格策略：从能量和移动性的角度来看，系统的审查和研究议程van den Bergh，O.14、3、16 p。，56。14、2，p。 1-14 14 p。，37。14、2，p。 1-13 13 p。，55。电动汽车充电会话发电机基于群集驾驶员行为Van Kriekinge，G.，de Cauwer，C.，Sapountzoglou，N.，Coosemans，T。＆Messagie，M.，2023年2月2日，在：世界电动汽车杂志上。自动驾驶电动汽车的能量最佳速度控制在信号交叉点，S.盈利能力评估启用车辆到网格的频率遏制储备服务到电动汽车收费业务生态系统Goncearuc的核心参与者的商业模型，14，1，p。 1-17 17 p。，18。在有信号交叉点和先前的车辆Hesami，S。，Vafaeipour，M.，De Cauwer，C.，Rombaut，E.，E.，Vanhaverbeke，L。＆Coosemans，L。＆Coosemans，T.，2023，2023，2023，2023，2023 IEE EEE Power and Prepul and Persul and Persul and Presuls Conferition，Vppcccccccccccement中，主动驾驶自动驾驶控制。电气和电子工程师Inc. 1-6 6 p。 VPPC60535.2023.10403167。（2023 IEEE车辆功率和推进会议，VPPC 2023-会议录）。自适应老化模型，用于在Microgrids Coosemans，T.，Parys，W。，De Cauwer，C。，Berecibar，M。和Messagie，M。，M.，2023年，2023年，未来能源：挑战，机会和可持续性。王，X。（ed。）。Springer Cham，p。 141-151 11 p。 （绿色能源和技术）。 de Clerck，Q.，Nuyttens，J. evs35Springer Cham，p。 141-151 11 p。 （绿色能源和技术）。de Clerck，Q.，Nuyttens，J.evs35智能收费接受和愿意在比利时付款的驱动因素和障碍是什么？A.，Sapountzoglou，N.，de Cauwer，C.，Coosemans，T。＆Vanhaverbeke，L.，2022年6月15日，第35届国际电动汽车研讨会和申请会论文集（EVS35）。evs35，p。 1-12盈利能力评估车辆到网格的引入 - 启用频率遏制储备服务到电动汽车充电点运算符的业务模型中。Goncearuc，A.，Sapountzoglou，N.，de Cauwer，C.，Coosemans，T.，Messagie，M。＆Crispeels，T.，T.，2022年6月14日，（未公开）第35届国际电动汽车研讨会和展览会（EVS35）。