本文试图从历史的角度阐明一些社会、政治和伦理问题,这些问题产生于两种截然不同的技术视角,这两种视角都将社会因素的明确考虑融入了系统设计中。本文介绍了两种不同的历史传统,它们对当前的参与式设计方法学领域做出了贡献——联合应用设计 (JAD ) 以及英国的“社会技术系统”和斯堪的纳维亚的“集体资源”方法——并且在实践中,它们以不同的方式整合最终用户,这是由于他们对工人、与技术的专业关系和既定目标的不同看法。从这两个角度研究方法学的独立发展,一个有趣的地方是,尽管它们之间存在差异,但这些方法最终都集中在一系列共同的关注点和非常相似的实践上。本文还研究了这些传统与商业组织理论化转型和公司重组趋势的关系,这有助于确保相关方法学的变体在美国和跨国大公司中占有一席之地。最后,本文探讨了技术与社会关系中的一些更广泛问题以及批判性技术研究的前景。我认为,参与式设计及其相关方法最好被理解为一种让用户、设计师和技术本身参与到技术发展过程中的模型。我们不应该像一些观察家那样,将参与式设计仅仅视为在技术设计实践中插入公共对话,而应该将其视为开发技术设计的批判性实践的模型。 2000 Elsevier Science Ltd. 保留所有权利。
1 赞比亚国家公共卫生研究所 通讯作者:Stefanenonde@gmail.com 引用此文章 Chilengi R & Nonde, S. 大声说出来:非洲疫苗叙事必须改变,才能释放非洲大陆的潜力。健康新闻公报。2024;08(3):3-7。
该项目是在非洲青年人口迅速增长的背景下启动的,为生产力和包容性经济增长提供了巨大的潜力。然而,这一人口群体中很大一部分面临着因新冠疫情而加剧的失业挑战,需要通过有效的政策干预和机构加强来寻求可持续的解决方案。该计划重点关注埃塞俄比亚、加纳、肯尼亚、尼日利亚、卢旺达、塞内加尔、乌干达和津巴布韦,审查科学、技术和创新 (STI) 政策,以了解当前形势,找出成功和失败之处,并为青年就业和创造财富的关键领域的决策提供基于证据的见解。该项目与非洲大陆战略(如《2063 年议程》)以及万事达卡基金会的“青年非洲工作战略”和非洲进出口银行的青年参与非洲大陆自由贸易区 (AfCFTA) 实施活动以及将青年纳入政策参与和跨区域对话等举措相一致,旨在为政策制定提供信息并加强利益相关方之间的联系,以解决青年失业、技能发展和创业问题。通过严谨的研究和利益相关方参与,该项目正在促进基于证据的政策讨论,并为制定有效的战略以创造就业机会和增强非洲青年权能做出贡献。
英国利兹大学利兹大学的地理学和水学院; B英国利兹大学土木工程学院B; C以色列贝特达根农业部土壤侵蚀研究站土壤保护部; D Kinneret Limnological实验室,以色列海洋学和林木研究,以色列米格达尔; E Zuckerberg水研究所,雅各布·布莱斯坦(Jacob Blaustein)的沙漠研究研究所,以色列内盖夫本·古里安大学; F Yorkshire Water Services Ltd,英国布拉德福德; G德国玛格德堡的Helmholtz环境研究中心水生生态系统分析与管理部; H英国伯明翰伯明翰大学地理,地球与环境科学学院; I IHCANTABRIA - 西班牙桑坦德市的de la la cantabria Instituto dehidráulicaInstituto; J布里斯托尔大学布里斯托尔大学工程,数学和技术学院J; K Escuela de Ingenieria y Ciencias,Tecnologico de Monterrey,墨西哥Nuevo
AB-2100将在1/2期临床试验中研究,作为透明细胞肾细胞癌(CCRCC)(NCT06245915)的潜在疗法。ab-2100编码一个转录调控的顺序“和”逻辑门,该逻辑门包括针对PSMA的启动受体(底漆)和靶向CA9抗原的诱导型汽车,该抗原在局部和转移性病变上广泛表达。通过靶向两者,逻辑门旨在提高AB-2100的安全性,因为PSMA和CA9在正常组织中通常不经常共表达。此外,AB-2100的设计具有附加功能,包括针对FAS和TGFBR的短发rNA(SNRNA)以及驱动增强抗肿瘤活性的合成途径激活剂(SPA)。这种方法在除异种移植模型中消除了CCRCC靶标的成功。
制造工程与材料加工理学硕士旨在培养精通制造技术、材料加工和管理的工程师或管理人员。本课程以全日制和非全日制形式提供。课程将在莎阿南玛拉理工大学工程学院机械工程学院进行。全日制课程的最短时间为一年(两个长学期和一个短学期),而非全日制课程的最长时间为 1.5 年。全日制课程的最长时间为 1.5 年,而非全日制课程的最长时间为 2 年。本课程的总学分为 42 学分。评估将通过课程作业、测试和考试进行。学生将完成硕士项目以满足本研究生课程的要求。
解决方案 NetApp 和 Run:AI 合作简化了 AI 工作负载的编排,简化了深度学习 (DL) 的数据管道和机器调度流程。通过简化、加速和集成经过验证的 NetApp ONTAP AI 架构的数据管道,您可以充分实现 AI 和 DL 的前景。Run:AI 的 AI 工作负载编排增加了一个专有的基于 Kubernetes 的调度和资源利用率平台,以帮助研究人员管理和优化 GPU 利用率。这些产品共同支持在不同的计算节点上并行运行大量实验,并快速访问集中存储上的许多数据集。
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i naveenrangasamy b then削弱了我在我在我的指导下,题为“使用python中使用数据科学的糖尿病预测”。在Sathyabama科学技术学院,一部分履行了