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量子技术作为数字经济和社会的新范式
在经典信息和通信技术中，信息的基本单元是代表0或1的二进制数字（或位）。叠加允许单个量子位（或值）表示在之间的0、1或任何值，从而使量子系统可以并行处理更多信息。此外，纠缠在量子位之间创造了很强的相关性，使它们可以一起工作并有效地解决某些复杂计算的速度要比最强大的超级计算机快得多。量子技术，从而利用了量子位的独特属性，以收集，处理和传输信息远远超出了使用当今古典技术所能实现的目标（见图1）。量子传感衡量物理量，例如时间，磁场和光度，并具有前所未有的灵敏度和精度。量子计算有望解决当今最先进的计算机具有挑战性甚至棘手的问题。量子通信使用粒子的量子特性来编码和传输信息，从而使互连的量子传感和计算设备的网络并增强数字安全性。
体力活动：为我们的人民、我们的地球、我们的经济和更繁荣的社会带来横向利益
“多部门战略对于扭转当前趋势至关重要。要取得成功，包括私营部门在内的所有部门都必须更加紧密地合作，加深对体育锻炼益处的理解，并明确各自在实现共同社会成果方面的作用。”
人工智能的未来：斯坦尼斯瓦夫·莱姆在 Cyberiad 中对人工智能和网络社会的哲学愿景
摘要：展望未来总是一项冒险的事业，但预测人工智能驱动社会未来形态的一种方法是研究一些科幻作家的远见卓识的作品。当然，并非所有科幻作品都具有这种远见卓识，但斯坦尼斯瓦夫·莱姆的一些作品确实如此。我们在这里指的是莱姆探索科学技术前沿的作品以及描述机器人想象社会的作品。因此，我们研究了莱姆的散文，重点关注 Cyberiad 故事，看看当我们未来的技术社会将生命托付给人工智能技术时可能面临哪些挑战。例如，在开发人工智能系统并允许这些系统控制我们的生活时，我们应该问什么问题，我们忘记问什么问题。我们目前的技术专家在技术上磨练的头脑可能太有限，无法引导我们走向这个未来，因为基于人工智能的技术是一个相对未知的领域，就像任何新的、复杂的技术本质上一样。莱姆对以人工智能和机器人为导向的未来社会的愿景，比我们领先的技术预言家提供的当前技术愿景更深入、更细致地描绘了人工智能技术。根据莱姆的愿景，未来可能不会是人工智能驱动的涅槃。
投资组合信函：FCA 2025 年建筑协会战略
我们制定了现金获取制度的最终规则，旨在确保为个人和企业活期账户合理提供现金存取服务。该规则于 2024 年 9 月 18 日生效，适用于英国财政部指定的公司。我们的制度要求他们找出现金供应方面的缺口，并评估更广泛的当地需求。在触发事件发生后（例如现有设施的现金获取服务关闭或大幅减少/更改其供应），如果评估发现供应方面存在重大缺口，指定公司需要及时提供额外的现金获取服务。评估过程更加透明，我们的规则规定了公司在与社区沟通和接触时应达到的标准。
和平，正义与包容性可持续发展社会
2。世界正在经历自1945年以来最大的冲突，对人类苦难造成了巨大的损失，危害和平与发展的增长。解决法治中不平等，有罪不罚和崩溃等冲突的根本原因可以帮助防止冲突并建立韧性。预防冲突也有明显的经济利益，因为在预防上花费的每一美元都可以节省16美元的紧急响应。暴力的多维性质需要在地方，国家，地区，国际和国际层面的全政治和整个社会方法进行预防，解决与和解过程。强调了和平与可持续发展之间的相互依存关系。需要进行更多工作，以确保和平与安全，可持续发展与人道主义议程之间的政策和运营联系，以及与Nexuses和其他综合方法一致（例如人道主义和平与和平，和平，和平与安全议程；气候，和平与维持和平的和平和维持和平的妇女，和平与安全议程，和平与安全议程；
CO2的战略管理：脱碳社会中CCS的可扩展模型
在未来的脱碳能源系统中，残留碳排放需要战略规划和管理。在环境管理中，考虑当地地理框架的碳去除评估。本文介绍了一个可扩展且具有适应性的模型，用于评估跨地理量表的未来碳捕获和存储（CCS）配置的经济学和地理，从而涵盖了碳的捕获，运输和存储。该模型适用于北丹麦地区，表明未来的能源生产碳源将集中在Thinded和Jammerbugt，而工业来源仍保留在Aalborg和Repill市政当局中。评估包括卡车，管道和运输在内的碳运输配置，以存储在陆上和近海地质储藏中的碳。区域规模的发现表明，管道和陆上存储提供了最经济的配置。但是，使用较小地理范围的灵敏度研究表明，通过评估碳体积和距离来优化碳转运的潜力。本文讨论了该模型的灵活性和可伸缩性如何实现替代成本组件的全部信息，从而支持计算碳重新利用电势的计算，包括碳捕获，利用率和存储（CCUS）配置。
（第三届学术研究前沿国际会议 ICFAR 2024，2024 年 6 月 15-16 日）ATIF/参考：Karimi, MU、Abubakar, SM、Mustafa, SJ 和 Ahmad, B.（2024 年）。人工智能和机器学习算法简介：综述。国际先进自然科学与工程研究杂志，8(5)，30-34。摘要——本文广泛概述了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法及其跨学科性质以彻底改变任何领域，讨论了它们的发展、基础、应用和挑战。人工智能和机器学习技术已经彻底改变了各个行业，推动了各个领域的创新和效率。本文探讨了人工智能和机器学习的多学科性质，强调了它们在分析大数据集、做出预测和自动化决策过程方面的重要性。它追溯了人工智能的历史里程碑，从艾伦图灵的开创性工作到深度学习和神经网络的兴起。本文介绍了机器学习算法的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们在医疗保健、金融、工程、交通和电子商务中的实际应用。此外，本文还讨论了人工智能和机器学习技术面临的关键挑战，例如不确定性、算法选择复杂性和过度拟合，强调了持续研究和跨学科合作在应对这些挑战方面的重要性。本文的最终目标是加强人工智能和机器学习技术在塑造智能人工智能和机器学习驱动系统和智能社会的未来方面的范式改变潜力。
（第三届学术研究前沿国际会议 ICFAR 2024，2024 年 6 月 15-16 日）ATIF/参考：Karimi, MU、Abubakar, SM、Mustafa, SJ 和 Ahmad, B.（2024 年）。人工智能和机器学习算法简介：综述。国际先进自然科学与工程研究杂志，8(5)，30-34。摘要——本文广泛概述了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法及其跨学科性质以彻底改变任何领域，讨论了它们的发展、基础、应用和挑战。人工智能和机器学习技术已经彻底改变了各个行业，推动了各个领域的创新和效率。本文探讨了人工智能和机器学习的多学科性质，强调了它们在分析大数据集、做出预测和自动化决策过程方面的重要性。它追溯了人工智能的历史里程碑，从艾伦图灵的开创性工作到深度学习和神经网络的兴起。本文介绍了机器学习算法的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们在医疗保健、金融、工程、交通和电子商务中的实际应用。此外，本文还讨论了人工智能和机器学习技术面临的关键挑战，例如不确定性、算法选择复杂性和过度拟合，强调了持续研究和跨学科合作在应对这些挑战方面的重要性。本文的最终目标是加强人工智能和机器学习技术在塑造智能人工智能和机器学习驱动系统和智能社会的未来方面的范式改变潜力。
基因检测是血统社会的家谱证明...
8辛辛那提协会。我们的故事介绍。辛辛那提社会。（2024年，2月26日）。https://www.societyofthecincinnati.org/our-story-introduction/ 9遗传学会社区10 Coughlan，S。（2021年，11月1日）。数百万人如何不知道它们与皇室有关。BBC新闻。 https://www.bbc.com/news/uk-59041055 11 Gower，N。（2021年8月6日）。 五月花400年：有多少人与五月花朝圣者有关？ 。 BBC新闻。 https://www.bbc.com/news/world-us-canada-57698818;詹姆斯敦学会。 （2021）。 合格的祖先。 Jamestowne协会。 https://www.jamestowne.org/qualifying-ancestors.htmlBBC新闻。https://www.bbc.com/news/uk-59041055 11 Gower，N。（2021年8月6日）。五月花400年：有多少人与五月花朝圣者有关？。BBC新闻。 https://www.bbc.com/news/world-us-canada-57698818;詹姆斯敦学会。 （2021）。 合格的祖先。 Jamestowne协会。 https://www.jamestowne.org/qualifying-ancestors.htmlBBC新闻。https://www.bbc.com/news/world-us-canada-57698818;詹姆斯敦学会。 （2021）。 合格的祖先。 Jamestowne协会。 https://www.jamestowne.org/qualifying-ancestors.htmlhttps://www.bbc.com/news/world-us-canada-57698818;詹姆斯敦学会。（2021）。合格的祖先。Jamestowne协会。https://www.jamestowne.org/qualifying-ancestors.html
合作社的“商业—领土”关系
合作社的特点是社会经济组织，遵循一系列社会和环境原则和价值观，如民主治理、与其他合作社的合作以及社区意识（ACI，1995 年）。最后一种特质体现在这些组织内部批准的政策所产生的行动中，这些政策旨在促进其社区的可持续发展。其中一个重要部分是各种举措，如社会再融合或促进社会和集体创业（Novkovic，2008 年）。这样，合作社在响应本地社会和环境需求并将利润再投资于开展工作的同一地理区域时，加强并巩固了其在周边环境中的存在，防止活动迁移（Pérez de Uralde，1999 年，Da Silva 和 Ratzmann，2008 年），并帮助将人口扎根于该地区。
摘要 人工智能 (AI) 系统正在成为我们日常生活中不可或缺的一部分，影响着我们的工作、互动和决策方式。随着人工智能系统的不断发展，确保它们不仅技术精湛，而且具有社会意识和责任感至关重要。本文提出了人工智能系统社会化的能力模型，旨在定义和培养人工智能系统在以人为本的环境中合乎道德、有效和和谐地运行所需的技能和属性。能力模型基于多学科方法，借鉴了人工智能伦理、机器学习、人机交互和行为心理学。它概述了开发具有以下关键领域能力的人工智能系统的框架。本文详细讨论了每个能力领域，并提供了开发和评估这些能力的实用策略和技术。它强调了人工智能研究人员、伦理学家、心理学家和设计师之间的跨学科合作的重要性，以创建符合人类价值观和社会需求的人工智能系统。通过实施人工智能系统社会化能力模型，我们旨在推动人工智能系统的发展，这些系统不仅在技术能力方面表现出色，而且还有助于打造更具社会责任感、用户友好性和道德性的人工智能环境。该模型可作为研究人员的指南
摘要 人工智能 (AI) 系统正在成为我们日常生活中不可或缺的一部分，影响着我们的工作、互动和决策方式。随着人工智能系统的不断发展，确保它们不仅技术精湛，而且具有社会意识和责任感至关重要。本文提出了人工智能系统社会化的能力模型，旨在定义和培养人工智能系统在以人为本的环境中合乎道德、有效和和谐地运行所需的技能和属性。能力模型基于多学科方法，借鉴了人工智能伦理、机器学习、人机交互和行为心理学。它概述了开发具有以下关键领域能力的人工智能系统的框架。本文详细讨论了每个能力领域，并为其开发和评估提供了实用的策略和技术。它强调了人工智能研究人员、伦理学家、心理学家和设计师之间的跨学科合作的重要性，以创建符合人类价值观和社会需求的人工智能系统。通过实施人工智能系统社会化能力模型，我们旨在推动人工智能系统的发展，这些系统不仅在技术能力上表现出色，而且还有助于打造更具社会责任感、用户友好和道德的人工智能格局。该模型为研究人员、开发人员和政策制定者提供了指导，以促进人工智能负责任地融入我们的社会。