摘要:传统上,保护关注高危物种和相对完整的生态系统。随着人口和我们的全球影响力的增长,更多的物种和生态系统处于危险之中,而完整的生态系统仍然存在,城市化是主要的促成因素。城市及其居民将留在这里,城市化的普遍性通常在高保护价值的地区附近,需要重新考虑城市生态系统和城市绿色空间的保护价值。我们的目的是探索此类行动的实际方面。城市生态系统再生将要求将城市生态系统再生策略纳入整体保护政策。在这里提倡的城市生态系统再生的新型范式,最大程度地提高了城市空间支持生物多样性的能力,同时减少了不良结果并增强了人类的福祉。城市加剧生物学入侵,气候变化和其他生态系统降级因素的潜力在制定城市空间保护策略时需要特别关注,这是由于预测的城市在全球范围内进一步传播而至关重要的。
https://doi.org/10.15159/ar.21.131关于在建筑材料中使用天然纤维的文献计量分析G.M.G.Ferreira 1,D。Cecchin 1,*,A.R.G.de azevedo 2,i.c.r.p.Valadão1,K.A。Costa 3,T.R。Silva 4,F。Ferreira 5,P.I.S。Amaral 6,C.M。huther 1,F.A。Sousa 7,J.O。Castro 8,P.F.P。Ferraz 8和M.A.Teixeira 1 1联邦Fluminense University(UFF),农业工程与环境系,Street Passo daPátria,n。 156,BOA VIAGEM,NITERói-RJ,巴西2北Fluminense州立大学(UENF),土木工程系,Goytacazes Campos,RJ,巴西,3联邦Fluminense University(UFF),生产工程系,工人大道,n。 420,Vila Santa Cecilia,Volta Redonda-RJ,巴西4 North Fluminense State University(UENF),高级材料实验室(LAMAV),AV。alberto lamego,2000,28013-602 Campos dos goytacazes-rj,巴西·弗林宁斯大学(UFF),冶金工程系(VMT) 130-000 Alfenas-MG,巴西7 Semag/Aracruz,AV。Morobá,n。 20,BR 29192-733 BairroMorobá-es,巴西8联邦拉夫拉斯大学(UFLA),大学校园,邮政SCODE 3037 LAVRAS,MG,BRABASIL *通信:Daianececchin@id.uff.uff.uff.uff.br.br.br receaved:Feburoy 2 ND,2021年,2021年;接受:2021年8月3日;出版:2021年8月30日摘要。由于人口对可持续性主题的兴趣越来越大,因此与民用建筑领域的主题相关的出版物有所增长。农业废物已成为一个环境问题,由于自然纤维的特性和改善其产品机械性能的可能性,因此自然纤维在废物的再利用中找到了空间。为了达到可持续的建筑需求,以及重复使用废物的需求,研究开始分析天然纤维在建筑材料中的应用。通过搜索术语“天然纤维”和“建筑材料”术语限制在主要WOS集合中的“天然纤维”和“建筑材料”术语时,通过搜索“天然纤维”和“建筑材料”术语进行的研究提供了。 使用Vosviewer(VOS)软件中的BiblioMetrics分析了与出版物,文件的原产国,文件的原产国,作者使用的关键字以及每个文档的引用数量。 分析的结果表明,多年来与该主题相关的文件的增加,该地区研究最多的国家分别是中国(16),美国(14)和巴西(11)。 对关键词进行分析后提出的结果表明,自然纤维(61个出现),机械性能(44个出现)和复合材料(31例出现)是分析的中出现最高的单词。。使用Vosviewer(VOS)软件中的BiblioMetrics分析了与出版物,文件的原产国,文件的原产国,作者使用的关键字以及每个文档的引用数量。分析的结果表明,多年来与该主题相关的文件的增加,该地区研究最多的国家分别是中国(16),美国(14)和巴西(11)。对关键词进行分析后提出的结果表明,自然纤维(61个出现),机械性能(44个出现)和复合材料(31例出现)是分析的
摘要:人工智能生成的内容在人们生活中的出现越来越多,而能够有效浏览和区分此类内容的重要性与透明度有着内在联系,我们的研究重点是透明度,我们通过评估《人工智能法案》第 50 条来研究这一概念。本文呼吁采取行动,在指定《人工智能法案》的透明度要求时考虑最终用户的利益。它侧重于一个特定的用例——媒体组织在生成人工智能的帮助下制作文本。我们认为,目前的形式下,第 50 条留下了许多不确定性,并且有可能在保护自然人免受操纵或赋予他们采取保护行动的权力方面做得太少。本文结合文献和调查数据分析(基于代表荷兰人口的样本),就《人工智能法案》透明度义务的实施提出了具体的政策和监管建议。其主要目的是回答以下问题:如何协调《人工智能法案》适用于人工智能生成的数字新闻文章的透明度规定与新闻读者对操纵和赋权的看法?
文章标题:抗击 COVID-19:人工智能技术与挑战 作者:Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构:毕业于杜比克大学,联系电子邮件 ID:Patelnikhilr88@gmail.com[1],IEEE 会员,毕业于 Technocrats Institute of Technology,联系电子邮件 ID:sandeep.trived.ieee@gmail.com[2],尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id:0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件:sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息:本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明:本文为预印本,尚未经过同行评审,正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI:10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布:2022 年 7 月 25 日 关键词:COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章引用:Zhabotynska, SA (2024)。读者对政治新闻叙事的接受:多模态性和互文性。认知、交流、话语,29,86-103。doi.org.10.26565/2218-2926-2024-29-06 摘要 战略叙事理论(Miskimmon 等人,2013 年;2017 年等)是在国际关系领域发展起来的,它将战略叙事视为政治行为者建构国际政治共同意义的一种手段,并塑造国内和国际行为者的看法、信念和行为。该理论的作者认为,对战略叙事运作的解释需要研究其形成、投射和接受。这种解释将各个学术领域聚集在一起,旨在寻找缺乏的方法论,以展示战略叙事的形成、投射和接收方面如何像三联画一样协同工作。本文从认知语言学的角度探讨了这个问题,认知语言学研究口头传递信息的概念基础。本文提出并测试了一个新颖的方法论框架,该框架假定以口头和视觉呈现的信息的认知本体论,作为追踪三个叙事方面同时动态的规律的可行基础。本文重点关注媒体新闻文本中所呈现的投射/接收叙事方面以及读者对此的反应——这是与互文性语言领域相关的问题。从方法论和主题上看,本文延续了先前的研究(Zhabotynska & Velivchenko,2019 年;Zhabotynska & Ryzhova,2022 年;Chaban 等人,2023 年;Chaban 等人,2024 年等),研究新闻媒体文本中的战略叙事的形成/投射方面。
摘要:人们越来越认识到人工智能 (AI) 的政治、社会、经济和战略影响的重要性。这引发了有关人工智能编程、使用和监管的重要伦理问题。本文认为,人工智能的编程和应用本质上都是 (顺) 性别化、性化和种族化的。毕竟,人工智能是由人类编程的,因此,谁来训练人工智能、教它学习以及这样做的伦理问题对于避免 (顺) 性别化和种族主义刻板印象的重现至关重要。本文的实证重点是欧盟资助的 iBorderCtrl 项目,该项目旨在通过实施多种基于人工智能的技术(包括面部识别和欺骗检测)来管理安全风险并提高第三国国民的过境速度。本文汇集了 1) 风险与安全 2) 人工智能与道德/移民/庇护以及 3) 种族、性别、(不)安全与人工智能等领域的文献,探讨了谎言检测对常规过境和难民保护的影响,概念重点关注性别、性取向和种族的交叉点。我们在此认为,iBorderCtrl 等人工智能边境技术存在重大风险,不仅会进一步边缘化和歧视 LGBT 人士、有色人种和寻求庇护者,还会强化现有的非入境做法和政策。
文章标题:人工智能(AI)在医疗保健中的应用:综述 作者:Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构:沙特阿拉伯[1] Orcid ids:0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件:yiroyo1235@tmednews.com 许可信息:本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,只要正确引用原始作品即可。使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明:本文为预印本,尚未经过同行评审,正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。DOI:10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布:2021 年 9 月 25 日
美国医师协会起诉众议员亚当·希夫 (Adam Schiff) 疫苗审查 柯南·米尔纳,《大纪元时报》 2020 年 1 月 31 日 更新时间:2020 年 1 月 31 日 https://www.theepochtimes.com/physicians-association-sues-rep-adam-schiff-for-vaccine-censorship_3220485.html 一家全国性医学协会正在起诉众议员亚当·希夫 (Adam Schiff) (加利福尼亚州民主党)。该案指控这位加州众议员滥用职权,声称他胁迫科技公司审查有关疫苗的信息。 2020 年 1 月 20 日,美国医师和外科医生协会 (AAPS) 向华盛顿特区美国地方法院提起诉讼。诉状指出,希夫在 2019 年 2 月和 3 月向谷歌、Facebook 和亚马逊发送了信件,敦促这些公司抹黑或下架任何暗示疫苗可能有害的内容。这些信件表达了希夫对美国疫苗接种率下降的担忧,并要求各公司采取措施阻止他所说的“日益严重的问题”。希夫写道:“如果一位忧心忡忡的父母不断在 YouTube 推荐中看到对疫苗安全性或有效性产生怀疑的信息,他们可能会无视孩子的医生和公共卫生专家的建议,拒绝遵循推荐的疫苗接种时间表。”“重复的信息,即使是虚假的,也常常会被误认为是准确的,而通过社交媒体接触反疫苗内容可能会对用户对疫苗接种的态度产生负面影响。” 封锁信息 希夫的建议很快就见效了。在希夫发布其中一封信后的 24 小时内,亚马逊就从其流媒体平台上删除了热门纪录片《Vaxxed》和《Shoot 'Em Up: the Truth About Vaccines》。几个月后,Twitter 在 AAPS 的一篇讨论疫苗强制令的文章的搜索结果上方添加了免责声明,
高级医疗保健材料,10.1002/adhm.201600245文章类型:完整纸P(VDF-TRFE)/BATIO 3纳米粒子复合介导的Piezoelectric刺激和SH-SY5Y神经细胞giada graziana genchi*,luca ceseracci的sh-sy5y神经细胞giada graziana genchi*,luca cciciu atilitial,attil。 Marino,Massimiliano Labardi,Sergio Marras,Francesca Pignatelli,Luca Bruschini,Virgilio Mattoli,Gianni Ciofani* G.G.Genchi,A。Marino,F。Pignatelli博士,V。Mattoli博士,G。CiofaniItalian Technology,Micro-Biorobotics @SSSA中心,Viale Rinaldo Piaggio 34,56025 Pontedera(Pisa)(Pisa) 025 Pontedera Pontedera (PISA),意大利,L。Ceseracciu Italian技术研究所,智能材料研究所,纳米物理系,通过Morego 30,16163,意大利热那亚,S。MarrasItalian Technology博士,纳米化学系,Morego 30,1616 3 Pontecorvo 3, 56127 Pisa, Italy Prof. L. Bruschini University Hospital of Pisa, Ent Audiology and Phoniathry Unit, via Paradisa 3, 56124 Pisa Italy Prof. G. Ciofani Polytechnic of Turin, Department of Aerospace and Mechanical Engineering, Corso Duca degli Abruzzi 24, 10129 Turin, Italy e-mail: giada.genchi@iit.it,gianni.ciotfani@polito.it关键字:压电刺激,神经元,P(vdf-trofe),Batio 3纳米机构摘要
关于FDP:有关人工智能(AI)的教师发展计划(FDP),用于计算机视觉,医学成像应用将帮助教育者和研究人员了解AI基础知识及其如何应用于具有多个安全应用的医学成像技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念,专注于使用AI进行医学成像,这有助于诊断,医疗保健,农业,零售和监视系统。AI通过基于面部识别,虹膜识别,指纹分析和语音识别的准确有效的身份验证方法,在计算机视觉中起关键作用。通过实践活动和实例实例,与会者将获得实用技能,可以在教学和研究中有效地使用不同的AI使用AI。在计划结束时,参与者将准备将AI工具集成到他们的工作中,提高他们通过现代技术教授和解决安全挑战的能力。这将通过增强他们在这些关键领域的专业知识和教学能力来使参与者受益。主要课程内容:针对计算机视觉应用程序的最新实施介绍。机器学习基础知识,使用数据预处理和数据可视化。监督和无监督的学习方法,SVM分类,神经网络和应用程序。深度学习方法的简介和基于DL的其他架构及其应用程序。用于计算机视觉,生物特征和医学成像实现的深度学习体系结构。使用Python/Matlab的动手会话。医学图像数据处理和分析。用于生物医学成像,基于CT扫描/MRI的图像分析,眼底和医学图像分类的AI/ML。对象检测/跟踪算法(例如Yolo等),诸如UNET等分段算法等使用张量流/Pytorch识别人类活动/动作/生物识别识别张量流/keras/pytorch/jupyter和colab的基础知识。使用Python/Matlab使用数据预处理和数据可视化。CV和AI算法在硬件平台上实现,例如Jetson Nano,TX2和Pynq等。主持此计划的教师:该计划将由Nit Warangal的教职员工进行;邀请来自IIT/NIT/IIIT的有关领域的院士在该计划中发表讲座。也有望作为课程的一部分提供行业的演讲者。