相关性不一定意味着因果关系,但它们之间并没有明确的因果关系。例如,GDP 较高的国家往往有较高的癌症发病率。但在我们得出 GDP 较高导致癌症的结论之前,我们应该考虑其他可能性。例如,GDP 较高与预期寿命较长密切相关,寿命较长的人在一生中的某个阶段患癌症的可能性更大。或者可能还有其他因素(包括饮食、运动和许多其他变量)将这两个观察结果(癌症和 GDP)联系起来。经济学家认真对待“相关性不一定意味着因果关系”这一警告。换句话说,两个经济变量之间存在可观察到的关系并不意味着一个变量的变化会导致另一个变量的变化。框 2.1 图表回顾图表提供了一种探索两个变量之间关系和检验特定经济假设的有用方法。基于表 2.1,我们可以假设 GDP 增长率较低时失业率往往会更高。我们称之为负或逆关系——一个变量的增加与另一个变量的减少相关(反之亦然,一个变量的减少与另一个变量的增加相关)。负(或逆)关系:两个变量之间的关系,如果一个变量的增加与另一个变量的减少相关(反之亦然)
人体中的大多数细胞通过称为有丝分裂的过程进行繁殖,在此过程中,DNA 自我复制,复制染色体,最终形成具有相同遗传物质的新细胞 (Sadler, 2018)。有丝分裂过程负责所有体细胞的复制。然而,性细胞以不同的方式繁殖,即通过减数分裂。首先,46 条染色体开始像有丝分裂一样复制自身。但在细胞完成分裂之前,会发生一个称为交叉的关键过程。染色体对对齐,DNA 片段交叉,从染色体对的一个成员移动到另一个成员,本质上是“混合”了 DNA。因此,交叉会产生独特的基因组合 (Sadler, 2018)。由此产生的细胞仅由 23 条单个未配对的染色体组成。这些细胞被称为配子,专门用于有性生殖:男性是精子,女性是卵子。卵子和精子在受精时结合,产生受精卵,即合子,它有 46 条染色体,形成 23 对,一半来自亲生母亲,一半来自亲生父亲。每个配子都有独特的遗传特征,据估计,个体可以产生数百万个遗传不同的配子(美国国家医学图书馆,2019 年)。
鉴于这些变化,Hartley(2005)指出,创意产业带来了个人才能、文化产业、新媒体技术和知识经济在概念和实践上的融合。生产的基本资源是创造力,是人类生产有形产品和操纵符号进行创新的潜力的体现。根据 Bendassolli 等人(2009)的说法,创造力不仅影响资源的分配,还影响经济活动的分散化和多技能团队的动员。创意产品可能具有无限的多样性,并且可以使用更长的时间,这就需要通过特定的版权规则来管理其收益。它们的消费发生在通过休闲和娱乐进行象征性区分的新机制中(Bourdieu,1984),消费者是经济价值产生的相关参与者,因为他们通过商品和服务构建了自己的身份。消费者寻求创意商品不仅仅是为了它们的使用价值,也是为了它们的象征性和无形元素所带来的体验(Bendassolli 等人,2009 年)。
作业 # 1(小组作业,30%):数字化转型文献综述 搜索学术研究数据库(此类数据库的示例有:Web of Science 核心合集;EBSCO;Business Source Complete;Google Scholar;或其他数据库),以创建 12-20 篇关于数字化转型的同行评审学术文章列表,重点关注小组选择的特定子主题。例如,您可以使用以下关键词进行搜索:“数字化转型”和“颠覆”或“颠覆性创新”;“数字化转型”和“价值主张”;“数字化转型”和“业务流程改进”;“数字化转型”和“创业机会”;“数字化转型”和“竞争优势”等。
战略方针 我们为人们的整个生命旅程提供支持,从幼儿期到成年期,让他们能够接受重要的教育、领导力发展和就业机会。我们专注于这些领域,因为我们相信它们是摆脱劣势的有力途径,提供一种目标感和为社区做贡献的机会。鉴于澳大利亚各地许多人面临教育和就业障碍,我们旨在与正在加紧应对这一挑战的个人和组织合作。虽然每种模式都不同,但基金会着眼于长期影响,提供的不仅仅是资金。全方位支持也是我们工作的关键,无论是指导、研讨会、推荐、合作还是领导能力建设。我们希望通过利用西太平洋银行集团内的资源来发展我们支持的人员和组织的能力,以便我们的合作伙伴能够扩大他们的影响力。
最后,很容易构建有效推理导致结论与我们的道德直觉冲突的情况。例如,考虑在一家大型城市医院中的移植中心。在任何给定时间,都可能有一个需要肾脏,心脏,肺以及其他器官和组织的人的等待名单。假设一名年轻的事故受害者因股骨严重的骨折带入急诊室。常规手术和一段时间的牵引力应导致完全恢复。事实证明,腿骨折的男人对于几位移植患者来说是一个很好的匹配,他们的生命只能通过替换器官挽救。是否应该“恢复”男人的器官,以便其他三个或四个可以生存?似乎是功利主义的决定
Spark Makerspace:UNT图书馆的制作空间促进了技术的合作和创造性使用。他们提供了UNT社区,包括教职员工,员工以及目前入学的学生,可以访问设备,软件和培训,以促进创新的跨学科学习。火花将在我们在威利斯图书馆或探索公园的一个地点举办大量研讨会,以帮助您熟悉可用的使用工具。请访问Spark网页以获取当前的研讨会时间表。
•实用的,动手的经验:与真实数据集一起从事动手项目,使您可以练习并完善自己在开发,部署和评估机器学习模型方面的技能。您将使用流行的工具和图书馆,例如Scikit-Learn,Tensorflow和Keras,以获得实践经验。•需求技巧:掌握机器学习技术在当今的就业市场中受到了极大的追捧。您是否打算从事医疗保健,金融,技术或其他部门的工作,这些技能对于数据科学家,机器学习工程师和AI专家等角色至关重要。•解决问题的专业知识:开发一种结构化方法来使用数据识别和解决问题。本课程增强了您进行批判性和分析性思考的能力,这些技能对于应对现实世界中的挑战至关重要。•数据驱动的决策:学习如何收集,清洁和分析数据以支持您的决策。通过基于可靠数据的决定,您可以确保更可靠和有效的结果。•协作学习环境:参与模拟现实情况的小组项目和互动讨论。与同行的合作将为您准备在专业环境中的团队合作和沟通准备。一般课程学习目标第1部分:机器学习基础
在数十年中,自适应免疫吸引了大多数注意力,但先天免疫机制已成为我们对免疫学1-3的理解至关重要的几十年。先天免疫提供了脊椎动物感染的第一个障碍,并且是无脊椎动物和植物中宿主防御的唯一机制2-4。先天免疫在维持体内平衡,塑造微生物群5以及在癌症,神经变性,代谢综合征和衰老等疾病的情况下也起着至关重要的作用。先天免疫领域的出现导致了对免疫系统的扩大视野,这不再仅限于脊椎动物和关注点,而是所有的后生动物,植物,甚至是原核生物。对先天免疫的研究已引起新的概念和语言。在这里,我们回顾了先天免疫的核心概念的历史和定义,从长远来看它们的价值和富有成效。引言免疫学在1990年代经历了一场概念,实验和医学革命,并认识到先天免疫的核心重要性6。长期以来一直认为只有颌脊椎动物具有免疫系统,但显然是,从原核植物到生物,真菌,植物和哺乳动物7-10的几乎所有生物体都是普遍的。这对我们所说的“免疫力”,我们如何想象免疫系统11的进化起源以及免疫系统的治疗操作12-14都有重大影响。对植物和无脊椎动物免疫的研究已经在1990年代15,16之前很丰富,但仍与主流免疫学相对脱节,这些免疫学集中在脊椎动物和淋巴细胞室。由于各种因素,这种情况在1990年代发生了变化,包括对无脊椎动物免疫的更好的机械知识17,认识到,先天免疫机制在脊椎动物中也起着核心作用,并与无脊椎动物免疫模块18共享相似之处,以及适应性免疫的概念在天生的免疫控制下是天生的免疫控制。