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南美货币与兰特婚姻引发不安
总理萨拉·库贡格尔瓦-阿玛迪拉表示，绿色氢能项目将使电力输送到该国各个角落成为可能。库贡格尔瓦-阿玛迪拉在温得和克正式启动绿色氢能会议时发表了上述讲话。此次会议的主题是“迈向非洲绿色氢能中心”，于周三闭幕。据她介绍，纳米比亚有机会摆脱电力净进口国的身份。“我们进口了大约 70% 的能源，以产生能源盈余。通过这种方式，也有可能将电力输送到纳米比亚的各个角落，使当地社区成为这一惊人发展的一部分，”她说。她还表示，新的绿色氢能行业将使纳米比亚实现从新兴发展中国家转变为全球认可经济体的目标。“我们将能够提供世界所需的新能源，特别是从化石燃料转向脱碳未来，”她表示。 Kuugongelwa-Amadhila 补充说，纳米比亚需要专业技能和职业技能；因此，她表示，高等教育、学术和高等院校了解该行业至关重要
涡轮螺旋桨飞机客舱可持续设计的噪声和振动人体舒适度模型
摘要：近年来，航空业在燃油消耗、维护和性能方面取得了重大技术进步。在燃油效率和排放最小化方面，最有希望的发展是未来几代涡轮螺旋桨飞机（即由螺旋桨产生推力的飞机）。涡轮螺旋桨飞机的一个重要缺点是它们的客舱往往更嘈杂，而且由于音调的存在，振动会导致不适程度增加。人的舒适感是飞机制造商在机身和飞机内饰设计中的关键因素。噪音和振动是飞机客舱不适的主要来源；因此，飞机制造商正在寻求根据噪音和振动测量来估计乘客的不适感，以优化飞机设计。本研究的目的是建立一个飞机舒适度模型，使设计师和工程师能够优化乘客的旅行体验。本文介绍了一项实验室研究，确定了噪音和振动对涡轮螺旋桨飞机客舱的相对重要性。结果表明，随着噪音水平和振动幅度的增加，人体整体不适感也随之增加。提出了一种线性舒适度模型，可以通过测量涡轮螺旋桨飞机的噪音和振动来预测整体不适感，从而优化飞机客舱。
透气、可拉伸的超结构，适用于多功能混合电子皮肤贴片，具有长期皮肤舒适性
个性化医疗、[9] 神经工程、[10] 人机界面 [11,12] 和智能假肢。[13] 通过电气方式监测生物信号可以将电子皮肤 (E-skin) 传感器与大数据、[14] 人工智能 [15] 和物联网 (IoT) 技术相结合。[16] 随着皮肤上设备的应用不断扩大，已经报道了在非传统基板（如 3D 自由曲面、皮肤和地形基板）上实现可穿戴电子产品的新方法。[8,17,18] 此外，还展示了电子皮肤的其他吸引人的功能。例如，实现光学功能以可视化与健康状况相关的信息是与人类直观交互的一个有吸引力的方向。[19] 具有自供电功能的可穿戴传感器也可以扩展其适用性。 [20,21] 无线电子皮肤系统可将测量数据传输到移动设备，并在监测健康状况的同时支持日常活动，在用户便利性方面也很有吸引力。 [22] 此外，仅传输生物信号中关键的必要信息这一可能功能是电子皮肤传感器的一个特别有吸引力的方向，因为它可以减少无线数据传输的功耗和后处理的数据数量。
音乐舒适的诱饵
摘要本文研究了Spotify的Web API的数据，这些数据是在1958年8月至2021年5月第一张图表发行的Billboard Hot 100图表上的所有歌曲，以确定音乐苦难与经济痛苦之间的关系。十二个因变量 - 持续时间，舞蹈性，能量，钥匙，声音，声音，声音，响度，响度，仪器，术语，livesice，Valence和Tempo-用于衡量Arthur Okun的美国经济痛苦指数对每个特征的影响。使用12种单独的线性回归 - 一个用于每个因变量的一个 - 我发现，在经济困难增加的时候，消费者可能会选择聆听更长，更安静，更慢，更快乐的歌曲，这些歌曲具有较小的方式，较高的舞蹈性，舞步，较低的语音性，livesence，livesice和声音的水平。与以前的研究一致，这些结果表明人们在不确定的经济时期听音乐时如何寻求舒适感和摆脱压力的现实。此外，我提出了一个音乐苦难指数，该指数通过将统计上显着的变量除以其回归系数来为回归结果带来价值。由此产生的音乐苦难指数与经济痛苦的正相关为0.606，因此表明，流行音乐的消费者偏好与美国经济状况之间存在牢固的关系。最后，考虑到90％的美国人口定期听音乐，人们通过听音乐来调节自己的情绪，本文认为，可以利用音乐痛苦来估计消费者对美国经济的实时脉搏。
帮助老年人适应科技的使用
对许多人来说，拿起 iPad 交取暖费或接听朋友的视频电话可能就像拿起墙上的电话一样容易。但对其他人来说，包括许多老年人，真正的障碍使这些科技能力遥不可及。老年人可能无法访问互联网，不了解科技可以做什么，或者缺乏开始学习新技术技能的基本信心。在本文中，我分享了我的非营利性组织——美国退休人员协会 (AARP) 的老年人科技服务 (OATS) 如何帮助老年人克服这些障碍，为他们的生活增添有用的科技——同时也让他们与所爱的人更轻松、更紧密地联系在一起。我根据近 20 年的经验，为任何帮助老年人学习新技术的人提供建议。
疫苗接种期间安抚儿童
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人工智能决策透明度与员工信任：有效性与不适感的平行多重中介效应
摘要：本文旨在研究人工智能决策透明度如何影响人类对人工智能的信任。先前的研究对人工智能透明度与人类对人工智能的信任之间的关系得出了不一致的结论（即正相关、不相关或倒U型关系）。本文基于刺激-有机体-反应（SOR）模型、算法还原论和社会认同理论，从认知和情感角度探讨了人工智能决策透明度对人类对人工智能信任的影响。总共在线招募了235名具有工作经验的参与者完成实验。结果表明，员工感知透明度、员工感知人工智能的有效性和员工对人工智能的不适感在人工智能决策透明度与员工对人工智能的信任关系中起中介作用。具体而言，AI决策透明（相对于不透明）导致更高的感知透明度，进而增加了有效性（促进信任）和不适感（抑制信任）。这种平行的多重中介效应可以部分解释先前研究中关于AI透明度与人类对AI的信任之间关系的不一致发现。本研究具有实际意义，因为它为企业提出了提高员工对AI信任的建议，以便员工更好地与AI协作。
FinRegLab：研讨会——“人工智能与经济：为负责任和包容的人工智能规划道路”联合活动，邀请著名政策制定者参加，重点关注金融服务领域的负责任人工智能。华盛顿特区，2022 年 4 月 22 日——FinRegLab 将与美国商务部、美国国家标准与技术研究所 (NIST) 和斯坦福以人为本人工智能研究所 (HAI) 合作，于 2022 年 4 月 27 日举办一场研讨会，汇集政府、行业、民间社会和学术界的领导人，探讨人工智能和机器学习在不同经济部门部署带来的潜在机遇和挑战，特别关注金融服务和医疗保健。已确认的发言人包括商务部副部长 Don Graves；参议员 Joni Ernst；代理货币监理署署长 Michael Hsu；万事达卡执行副总裁兼首席数据官 JoAnn Stonier；富国银行执行副总裁兼模型风险主管 Agus Sudjianto、斯坦福大学商学院教授兼 HAI 副主任 Susan Athey 博士、布鲁金斯学会技术创新中心主任 Nicol Turner Lee 博士以及哈佛大学计算与社会研究中心博士后研究员 Manish Raghavan 博士。演讲者和小组成员将讨论研究、政策建议和新兴行业实践。FinRegLab 首席执行官兼主任 Melissa Koide 表示：“人工智能与新型数据相结合，为改善金融包容性和平等性提供了巨大的潜力。然而，也存在加剧偏见和排斥的巨大风险。认真、有针对性地研究消费者受到的影响对于制定正确的规则至关重要。” FinRegLab 还将于 4 月 28 日举办一场虚拟会议，详细介绍该组织和斯坦福大学商学院 Laura Blattner 教授和 Jann Spiess 教授就机器学习在信用承保中的应用开展的研究，特别关注机器学习模型对可解释性和公平性的潜在影响。这项研究对当前可用工具的性能和功能进行了实证评估，这些工具旨在帮助贷方开发、监控和管理机器学习承保模型。媒体成员如有兴趣亲临或以虚拟方式参加研讨会或寻求评论，请联系 Alex Bloomfield，邮箱地址为 alex.bloomfield@finreglab.org。有关研讨会的更多信息，包括所有演讲者和小组讨论，请访问此处的活动页面。
FinRegLab：研讨会——“人工智能与经济：为负责任和包容的人工智能规划道路”联合活动，邀请著名政策制定者参加，重点关注金融服务领域的负责任人工智能。华盛顿特区，2022 年 4 月 22 日——FinRegLab 将与美国商务部、美国国家标准与技术研究所 (NIST) 和斯坦福以人为本人工智能研究所 (HAI) 合作，于 2022 年 4 月 27 日举办一场研讨会，汇集政府、行业、民间社会和学术界的领导人，探讨人工智能和机器学习在不同经济部门部署带来的潜在机遇和挑战，特别关注金融服务和医疗保健。已确认的发言人包括商务部副部长 Don Graves；参议员 Joni Ernst；代理货币监理署署长 Michael Hsu；万事达卡执行副总裁兼首席数据官 JoAnn Stonier；富国银行执行副总裁兼模型风险主管 Agus Sudjianto、斯坦福大学商学院教授兼 HAI 副主任 Susan Athey 博士、布鲁金斯学会技术创新中心主任 Nicol Turner Lee 博士以及哈佛大学计算与社会研究中心博士后研究员 Manish Raghavan 博士。演讲者和小组成员将讨论研究、政策建议和新兴行业实践。FinRegLab 首席执行官兼主任 Melissa Koide 表示：“人工智能与新型数据相结合，为改善金融包容性和平等性提供了巨大的潜力。然而，也存在加剧偏见和排斥的巨大风险。认真、有针对性地研究消费者受到的影响对于制定正确的规则至关重要。” FinRegLab 还将于 4 月 28 日举办一场虚拟会议，详细介绍该组织和斯坦福大学商学院 Laura Blattner 教授和 Jann Spiess 教授就机器学习在信用承保中的应用开展的研究，特别关注机器学习模型对可解释性和公平性的潜在影响。这项研究对当前可用工具的性能和功能进行了实证评估，这些工具旨在帮助贷方开发、监控和管理机器学习承保模型。媒体成员如有兴趣亲临或以虚拟方式参加研讨会或寻求评论，请联系 Alex Bloomfield，邮箱地址为 alex.bloomfield@finreglab.org。有关研讨会的更多信息，包括所有演讲者和小组讨论，请访问此处的活动页面。
基于脑电信号的个人热舒适度预测
与仅使用问卷相比，需要对热舒适条件进行定量测量才能获得更有效的测量结果。本研究旨在使用脑电图 (EEG) 信号进行初步研究，以预测室内环境中的个人热舒适度。个人的满意度或不满意度描述了个人对热条件暴露的热舒适度。本研究应用的分类方法是 k-最近邻分类。所得结果表明，大脑的枕叶（以 O2 通道为代表）和额叶（以 FC5 通道为代表）被怀疑可以量化个人热舒适度。量化是在 O2 通道中的 delta（0-4 Hz）和 theta（4-8 Hz）频带以及 FC5 通道中的 beta（13-30 Hz）频带中生成的。k-最近邻算法的准确率为 85%，适合预测个人热舒适度。