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英国正规武装部队自杀事件
本年度统计通告提供了 2004 年至 2023 年 20 年间英国现役正规武装部队人员自杀事件的摘要信息。此信息更新了之前的通告，并包括 2023 年的新数据。该通告提供了最近 20 年的数字和自杀率，所有时间趋势图均显示了自 1984 年开始数据收集以来的自杀率。数据涵盖整个英国正规武装部队，并分别针对每个军种提供：皇家海军（皇家海军和皇家海军陆战队）、陆军（包括廓尔喀兵团）和皇家空军。本新闻稿除了对这三个军种进行比较外，还与英国一般人群进行了比较。由于自 2004 年以来女性军人自杀人数较少（n=23），因此在本通告开头单独介绍了 16-59 岁女性的分析。本通告中其余的分析仅限于 16-59 岁的男性。 2023 年重点和趋势
英国正规武装部队的自杀事件 - GOV.UK
本年度统计通知提供了 2003-2022 年 20 年期间英国现役正规武装部队人员自杀事件的摘要信息。此信息更新了之前的通知，并包含 2022 年的新数据。该通知提供了最近 20 年的数字和比率，所有时间趋势图均显示了自 1984 年开始数据收集以来的比率。数据针对整个英国正规武装部队和每个军种分别提供；皇家海军（皇家海军和皇家海军陆战队）、陆军（包括廓尔喀人）和皇家空军。除了三个军种之间的比较外，本新闻稿还与英国一般人口进行了比较。由于自 2003 年以来女性军人自杀人数较少（n=21），因此本通知开头单独介绍了 16-59 岁女性的分析。本通知的其余分析仅限于 16-59 岁的男性。2022 年要点和趋势
英国武装部队死亡人数：二战后作战死亡人数
所有战场 7,192 - - 巴勒斯坦 (GSM) 1945 年 9 月 3 日至 1948 年 6 月 30 日 754 - - 马来亚 (GSM) 1948 年 6 月 16 日至 1960 年 7 月 31 日 1,442 - - 柏林空运 (GSM) 1948 年 6 月 25 日至 1949 年 10 月 6 日 25 - - 长江 (NGSM) 1949 年 4 月 20 日至 1949 年 7 月 31 日 45 - - 朝鲜 1 (UN) 1950 年 6 月 27 日至 1954 年 7 月 27 日 1,129 - - 运河区 (GSM) 1951 年 10 月 16 日至 1954 年 10 月 19 日 405 - - 肯尼亚 (AGSM) 1952 年 10 月 21 日至 1956 年 11 月 17 日 95 - - 塞浦路斯 (GSM) 1955 年 4 月 1 日至1959 年 4 月 18 日 358 - - 近东（苏伊士） (GSM) 1956 年 10 月 31 日至 1956 年 12 月 22 日 24 - - 阿拉伯半岛 (GSM) 1957 年 1 月 1 日至 1960 年 6 月 30 日 60 - - 刚果 (ONUC) 1960 年 7 月 10 日至 1964 年 6 月 30 日 2 - - 文莱 (GSM) 1962 年 12 月 8 日至 1962 年 12 月 23 日 7 - - 婆罗洲 (GSM) 1962 年 12 月 24 日至 1966 年 8 月 11 日 140 - - 塞浦路斯 (GSM) 1963 年 12 月 21 日至 1964 年 3 月 26 日 9 - - 塞浦路斯 2 (联塞部队) 1964 年 3 月 27 日至今 4 - - - 南阿拉伯 (GSM) 1964 年 8 月 1 日至 1967 年 11 月 30 日 160 - - 马来半岛 (GSM) 1964 年 8 月 17 日至 1966 年 8 月 11 日 39 - - 北爱尔兰 3,4 (GSM) 1969 年 8 月 14 日至 2007 年 7 月 31 日 1,441 722 719 其中北爱尔兰以外 53 53 - 佐法尔岛 (GSM) 1969 年 10 月 1 日至 1976 年 9 月 3 日 25 - - 罗得西亚 1979 年 12 月 1 日至 1980 年 3 月 20 日 5 - - 南大西洋（福克兰群岛） 1982 年 4 月 2 日至 1982 年 10 月 21 日 237 - - 海湾 1 (GSM) 1990 年 8 月 2 日至 1991 年 3 月 7 日 45 24 21 1991 年至 2003 年 4 月 30 日 7 0 7 柬埔寨 (UNAMIC/UNTAC) 1991 年 10 月 1 日至 1993 年 9 月 30 日 1 0 1 巴尔干半岛 5,6 (北约) (联合国) 1992 年 7 月 1 日至今 72 13 59 塞拉利昂 (OSM) 2000 年 5 月 5 日至 2002 年 7 月 31 日 5 1 4 阿富汗 5,7 (OSM) 2001 年 9 月 11 日至 2021 年 8 月 28 日 457 405 52 伊拉克 (Op TELIC) 2003 年 1 月 20 日至 2011 年 5 月 22 日 178 135 43 利比亚 (北约) 2011 年 3 月 19 日至 2011 年 10 月 31 日 1 0 1 伊拉克和叙利亚 5 (Op Shader) (OSM) 2014 年至今 6 1 5 马拉维 (Op CORDED) 2019 年 2 月 26 日至今 1 0 1
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
ESG数据情报公司Deepki在2023年通过主要里程碑加强了其全球领导地位，以产生积极的影响。
成立于2014年，Deepki开发了一种SaaS解决方案，该解决方案使用数据情报来指导房地产参与者的净零过渡。该解决方案利用客户数据来改善资产的ESG（环境，社会和治理）绩效，并最大化资产价值。Deepki在60个国家 /地区开展业务，遍布巴黎，伦敦，柏林，米兰和马德里的400多名团队成员。该公司为将军房地产，瑞士人资产经理和法国政府等客户提供服务，帮助使他们的房地产资产更加可持续。Deepki现在监视全球150万种资产，通过将其CO₂排放量减少5％，帮助其客户与巴黎协议保持一致。
HDF 和 Teréga 携手合作，进行绿色地质储存......
“ HyGéo 是一个创新项目，展示了各地区在化石燃料替代解决方案方面的专业知识。前景非常光明。我们很自豪能够维持我们当地的财富，并支持部署新的氢气储存系统，以应对我们面临的新环境挑战。” 阿兰·鲁塞特——新阿基坦大区议会主席 HyGéo 是一个独特的机会，可以发展法国在地球科学和能源方面的混合专业知识。它的目的是成为更广泛部署绿色氢解决方案的起点，动员地区公司走向新阿基坦的能源自主。这种部署是实现雄心勃勃的区域、国家或欧洲能源转型目标的可行和现实的解决方案。” 在法国海外领土和国外启动了几个具体的项目后，我们很高兴继续在我们地区部署。与 Teréga 的合作基于我们的互补性和快速投入运营的愿望。为大规模可再生能源储存铺平道路真是太棒了！ “
A.Pavić，H。Beriša，K。Jonevććiraković人工智能是使用军事力量的变化的因素A.Pavić，H。Beriša，K。Jonevććiraković人工智能是使用军事力量的变化的因素
总结在多维空间中表现出的科学，技术，战争和军事力量之间的关系代表了一个非线性系统。从非线性创建有序系统的趋势是自然的。希望完全确定地做出决定，但实际上，这对军事系统的运营结构框架施加了风险。牢记未来应用的独特性和潜力，关于人工智能的引入将如何影响使用军事力量的变化的问题。本文定义的问题是通过分析和考虑人工智能在策略和学说的背景下的多层含义来解决的，同时遵循必要的资源。该研究基于当代政治和技术概念，考虑了政治，军事，法律和道德观点，确定了机遇，挑战和开放问题，并提供了全面的观察。假设人工智能将在不久的将来设法在不久的将来进行至少一部分自治假设，鉴于快速的技术发展，本文提供了洞察力和途径，以推动进一步的思维，研究和政策制定，以在军事中进行适当的整合，管理和使用人工智能。关键字：学说，军事，人工智能，资源，战略，技术。
英国正规武装部队自杀率 - GOV.UK
2022 年 3 月 31 日发布 本年度统计通知提供了 2002-2021 年 20 年间英国正规武装部队现役人员自杀事件的摘要信息。此信息更新了之前的通知，并包括 2021 年的新数据。该通知提供了最近 20 年的数字和自杀率，所有时间趋势图均显示了自 1984 年开始收集数据以来的自杀率。数据针对整个英国正规武装部队和每个军种分别提供；皇家海军（皇家海军和皇家海军陆战队）、陆军（包括廓尔喀兵）和皇家空军。此新闻稿除了对这三个军种进行比较外，还与英国一般人群进行了比较。由于自 2002 年以来女性军人的自杀人数较少（n=21），因此在本通知开头单独介绍了 16-59 岁女性的分析。本通知中其余的分析仅限于年龄在 16 至 59 岁之间的男性。
武装部队和...部的新闻稿
10月16日，法国武装部队和退伍军人事务部部长塞巴斯蒂安·勒科尔尼与向联黎部队派遣部队的欧盟成员国国防部长或其代表（奥地利、克罗地亚、塞浦路斯、爱沙尼亚、芬兰、德国、希腊、匈牙利、爱尔兰、意大利、拉脱维亚、马耳他、荷兰、波兰、西班牙）举行视频会议，交流黎巴嫩南部局势和联黎部队的行动。