该报告阐明了食品和饮料行业对英国政府即将到来的国家食品战略的贡献,并证明了理事会与整个行业的利益相关者合作的承诺。反映本报告中的分析,食品和饮料部门委员会建议采用一种方法,使消费者成为国家食品战略的核心。我们必须参与公众的可持续和健康食品体系的旅程;并鼓励和激励消费者改变购买决策,并随着时间的流逝做出更健康,可持续的选择。同时,为了真正推动所需的变化,行业必须进行必要的投资,创新和产品改进,以满足不断变化的公共需求并提供更健康,更可持续的食品和饮料。政府政策,财政援助以及国家,地区和地方一级的实际干预措施将需要支持这种战略方法。在任何国家食品战略中,食品工业必须是成功的解决方案,而不是问题。
简介几十年来,教育工作者和研究人员一直认为计算机具有彻底改变教育的潜力。如今,计算机在教育领域的应用仍未达到革命性的程度 —— 许多学习仍然是一名教师同时教授多名学生,相当一部分基于计算机的学习使用复制操练等传统实践的课程和技术。然而,计算机在教育领域的最佳实践似乎远不止于此。如今,数以百万计的学习者在数学课上使用智能辅导系统 —— 这些系统可以识别学生的知识,实施掌握式学习,即学生只有证明自己理解某个主题后才会进步,并且可按需提供提示 (VanLehn,2011 [1] )。全球数以百万计的学习者在大规模在线开放课程中观看讲座和完成练习,从而有机会学习当地大学无法提供的数千个主题 (Milligan 和 Littlejohn,2017 [2] )。越来越多的儿童和成人通过模拟、游戏、虚拟现实和增强现实等先进的在线互动方式学习(甚至接受评估)(De Jong 和 Van Joolingen,1998 年 [3];Rodrigo 等人,2015 年 [4];Shin,2017 年 [5];De Freitas,2018 年 [6])。这些系统或许都没有完全捕捉到早期对其潜力的描述中所梦想的复杂程度(Carbonell,1970 年 [7])(Stephenson,1998 年 [8])。另一方面,它们的规模和与正规教育体系的融合程度已经超出了世纪之交人们所认为的合理范围。
第二届自然聚合物会议 - EPNAT汇集了企业家,本科生和研究生,博士后和教授,讨论针对自然聚合物不同应用的新兴研究挑战和策略。The II EPNAT was chaired by scholars from leading universities in Brazil: University of Araraquara (UNIARA), University of São Paulo USP-FZEA, Pirassununga, University of Campinas (UNICAMP), São Paulo State University (UNESP, Araraquara & Ilha Solteira campuses), Federal University of São Paulo (UNIFESP, Diadema campus), and Federal University of Piauí(UFPI)。该活动实际上是在2020年举行的,收集了1013名参与者,提交了173次摘要和强烈的国际参与度,作为Top-Notch扬声器的讲座,您可以在https://wwwww.youtube.com/ WEATCH = p5ylh2urzpq&t = 4673s上观看on-egrand。
非人类人道主义:当人工智能的善举变成坏事时 Mirca Madianou 伦敦大学金史密斯学院 2018 年,有超过 1.68 亿人需要人道主义援助,同时有超过 6900 万人成为难民,人道主义部门面临着重大挑战。人工智能 (AI) 应用可以成为人道主义危机的潜在解决方案的提议受到了热烈欢迎。这是“人工智能用于社会公益”大趋势的一部分,也是“数字人道主义”更广泛发展的一部分,“数字人道主义”指的是公共和私营部门为应对人道主义紧急情况而使用数字创新和数据。聊天机器人、声称可以预测未来流行病或人口流动的预测分析和建模以及依赖于采用机器学习算法的先进神经网络的生物识别技术,都是在援助行动中越来越受欢迎的例子。本文建立了一个跨学科框架,将殖民和非殖民理论、人道主义和发展的批判性探究、批判性算法研究以及对人工智能的社会技术理解结合在一起。人道主义在这里被理解为一种复杂的现象:不仅仅是通常定义的“减少痛苦的必要性”(Calhoun,2008),而且是一种行业、一种话语和一种源于 19 世纪和 20 世纪殖民主义的历史现象(Fassin,2012;Lester & Dussart,2014)。人工智能同样是一个多面现象:不仅仅是基于先进计算和机器学习算法的技术创新,而且是一个行业以及关于技术的特定话语。人工智能只能与数据和算法一起理解——这三者是不可分割的,因为人工智能依赖于机器学习算法,而机器学习算法是特定数据集的产物。鉴于“大数据”本质上是不完整的,且具有本体论和认识论的局限性(Crawford & Finn,2014),人工智能应用会重现并可能放大大型数据集中发现的现有偏见(Benjamin,2019;Eubanks,2018;Noble,2018 等)。
阿肯色理工大学重返校园学习。通过遵守以下概述的策略,您可以在限制Covid-19在ATU上的传播中发挥重要作用。出于本政策的目的,外部客人是一个不居住在他们试图
First Solar 企业可再生能源团队高级总监 Karl Brutsaert 帮助微软等公司实现可持续和可再生能源目标。通过与微软合作,First Solar 实现了双赢。“我认为最好的合作伙伴关系是双赢的,我们的成功就是合作伙伴的成功,反之亦然。这就是我们在微软所拥有的,”Brutsaert 说。“你知道,有一种共生价值循环的概念,但本质上,微软的基于云的技术使 First Solar 能够更高效、更经济地生产太阳能模块。反过来,我们的太阳能发电厂为微软的云提供可持续的电力,使微软能够以环境可持续的方式扩展数据功能。”
抽象目标心血管疾病(CVD)不仅影响患者,而且对伴侣有影响。新兴的证据表明,支持夫妇关系可以增强CVD结果并减少患者和伴侣的困扰。迄今为止,很少进行研究来解决这对夫妻关系,这是心脏护理的潜在重要组成部分。本文研究了CVD对夫妇关系的影响,并评估了CVD患者及其伴侣的感知需求和所需的干预组成部分。使用定向和常规内容分析设计定性研究。设置单中心,第三级心脏护理医院,该医院在加拿大安大略省的尚普兰地区为140万服务提供服务。参与者患有CVD及其伴侣(n = 32,16对夫妇)的患者参加了焦点小组。患者主要是男性(75%),白人(87.5%),年龄64.4岁(范围31-81岁),心脏诊断不同(50%冠状动脉疾病; 18.75%瓣膜疾病; 18.75%的心力衰竭;心力衰竭;心力衰竭; 12.5%的ARRHYTHMIA)。结果是根据CVD导致的反映夫妇关系中变化的数据产生的五个类别:(1)情绪和沟通断开连接; (2)患者过度保护; (3)角色变化; (4)调整生活方式的改变; (5)积极的关系变化。在干预需求和所需资源方面构建了三个类别:(1)实际资源; (2)与同行分享; (3)增强关系。总体而言,数据表明,由于CVD,这对夫妇关系发生了深刻的变化,并且非常需要更好地支持护理配偶,而这对夫妻是一个单位。这些结果要求采取旨在提供工具支持,同行分享机会和关系质量增强的干预措施,以帮助夫妻应对CVD。未来的研究应检查嵌入心脏康复中的基于夫妻的节目是否可以有效提高关系质量,并在心脏事件发生后减少患者和伴侣压力。
仅在2015年,煤炭发电量增长了180%以上,并贡献了区域发电组合的三分之一(33%),仅次于天然气(41%)。在商业场景的情况下,煤炭有望在2040年取代该地区发电的主要来源。这一趋势还将对国家能源安全的不利影响,预计将逐渐下降,这也将使许多国家的价格波动和对国家收入的负面影响。