虽然媒体大量注意力都集中在美国的“黑人的命也是命”抗议活动上,这加剧了新冠疫情引发的危机感,但世界其他地区也并未停滞不前。有两件值得关注的地区事件在很大程度上被忽视了——而且都与中国有关。这两件事都可以部分归咎于冠状病毒。第一件是北京进一步加强对香港的控制;第二件是中印长期边界争端的再次爆发,争端涉及偏远且难以到达的喜马拉雅山脉的领土。关于前者,有一个合理的假设,即中国强行通过了新的、更严格的安全法——遭到了大规模抗议——而与此同时,世界大部分地区仍在关注新冠疫情。这些法律到底能走多远是一个有争议的问题——例如,北京表示,任何根据这些法律被捕的人都不会被送往中国受审——但尽管如此,它们仍代表着香港剩余的民主权利(如言论自由)的进一步严重侵蚀。中国为何如此着急还不清楚。这个前英国殖民地——1842 年在胁迫下从中国分离出来——无论如何都将在 2047 年完全归中国所有,这在国际关系中只是一眨眼的功夫。除了看到加快整个进程的机会之外,中国可能还对香港成功应对新冠肺炎疫情感到恼火——相比之下,他们自己起步缓慢、行事隐秘,这招致了国际社会的强烈批评。理性的人可能会认为,一个大国这样做是幼稚的,可能是出于小小的嫉妒和怨恨。但这
我们每个人都记得第一天爬进 Lois Erickson 总裁“那架飞机”的机舱,发现一个全新的世界向我们敞开。在 Piper Cherokee 180 上完成了四个小时的培训后,我上完课回来,丈夫兴奋地迎接我,告诉我“我们”刚刚买了一架很棒的飞机,叫做 140。我的第一个念头是:“那到底是什么?”想象一下,当他打开机库门,我发现这架飞机的机翼在机身错误的一侧,前轮在背面时,我有多惊讶。正是在那时,我了解到了一种名为赛斯纳 140 的飞机。随着飞行杂志在我们家中逐渐堆积,我了解到了比奇、穆尼、卢斯科姆、泰勒、直升机、实验飞机等等。一个全新的、令人兴奋的世界等着我去学习和体验。当我学会成为一名安全的飞行员时,我很幸运地得到了现场所有男士的支持和鼓励。FBO 的教官、飞行服务站的工作人员、飞行员休息室的公司飞行员,他们都在培养我,让我踏上了人生中最伟大的冒险之旅。你知道,我是最初的“小鸟”,因为当时我是威斯康星州西部唯一的女性飞行学员。当我终于获得了梦寐以求的证书时,考官告诉我,我需要联系并加入
春天的甜蜜气息…… 排气 对于所有不想让骑行季节结束并利用“无雪”初冬骑行的狂热骑手来说,我喜欢你们的热情和毅力。但是现在雪已经来了,我们正期待着春天的到来,我们的加拿大骑行季节到底什么时候开始呢?这是一个主观问题。真正回答它的唯一方法是说骑行季节从你决定骑上自行车时开始。你们中的一些人会尽早骑上摩托车,并配备适当的装备。其他人会等待好天气的到来。这完全取决于个人喜好。如果你是摩托车新手,你可能会在最初几年成为好天气骑手。然而,你只能保持选择性理想一段时间,因为最终每个人都会被困在暴风雨中。这就是进化的开始。你习惯了雨和寒冷,你学会了如何更好地为之做准备。然后,不知不觉中,你的骑行季节就延长了。请记住,在您插入钥匙并踩下离合器之前,您的自行车需要进行全面检查和适当的调整。花点时间与当地授权的加拿大 Harley-Davidson ® 零售商一起检查您需要分析哪些内容才能进行适当的春季调整,或查看第 47 页的检查表。您甚至可能还想考虑参加经验丰富的骑手课程。我们甚至会通过我们的安全骑手技能计划为您报销 50 美元,
摘要在对植物兴趣越来越高的时期,一个重大挑战在于有效地传达植物学的本质:它到底包括什么?谁是植物学家?,植物园与其他类型的花园有何不同?提出了解决这些问题的精致定义,这些定义说明了植物学,农艺学和医学领域之间的模糊界限。通过在三元图中代表这三个学科,我建议将植物学定义为一门生物学学科,其中研究具有基本植物科学的主要成分(> 50%)的组成部分 - 此处被称为“植物学三角形”。在这种情况下,植物学家可以定义为专业或科学家,其主要研究基础研究与植物生物有关。因此,植物园是一个专门基于基础研究基础的科学原理的植物耕种,保护,研究和展示的空间。学科之间的重叠有助于清楚地定义植物学家的沟通困难,尤其是与农艺师或医生等专业人士相比。这些领域之间缺乏独特的界限可能会导致公众误解植物学及其从业者。因此,人们可能会向不一定在植物学中有坚实基础的“专家”寻求建议。同样,植物园通常被公众认为仅仅是美学空间,类似于菜园或公园,而不是科学驱动的机构。传播精致的定义可以帮助弥合公众对植物学作用的理解的差距,从而更加清楚地欣赏了对这个基本科学领域的认识。
“原创性”一直是大学课堂的焦点,鼓励学生发挥创造力和大胆创新。传统的原创性观点认为,原创性完全依赖于个人的智慧和想象力,但在当今时代,这种观点已经失去了效力。学习的概念发生了重大转变,不再像过去孤立的象牙塔,人们沉浸在书本中,希望受到启发。相反,现代学习变得更加社交化和协作化。学生将课堂材料与在线资源进行比较和对比,进行面对面和虚拟的对话,以巩固他们的理解。演讲作者认为,高等教育的未来在于协作的原创性。协作不仅仅是分享想法;它是产生创新概念的一种手段,在传统界限的消解中蓬勃发展。人与机器、学科以及正式和非正式学习之间的界限变得越来越模糊。在这种背景下,现代原创性作为一种协作和跨学科的过程而出现。人工智能的出现,尤其是 ChatGPT 和 Hyperwrite 等技术的出现,进一步加速了这一趋势。利用即时工程,个人可以与虚拟助手无缝协作以培养新想法,彻底改变了传统的“原创性”概念。关键词:原创性、协作、人机创造力、高等教育、人工智能 (AI) 1. 简介 1.1 人工智能作为一种工具:这到底意味着什么
课程概述和目的 创新对于企业成功至关重要。它还具有推动经济增长和改善生活质量的潜力。但创新很难。它具有不确定性。而且它并不总是被很好地理解。创新到底意味着什么?可以(并且应该)管理对新想法的追求吗?在开发和商业化新技术或基于技术的服务时,是否有比其他策略在某些条件下更有效的策略?本课程旨在揭开“创新”的神秘面纱。目的是为创新的战略管理制定严格但易于理解的框架,重点是高科技行业的成熟企业。一个核心前提是战略创新管理可以作为增长和竞争优势的源泉,创新有可能解决(但不一定会解决)世界上最紧迫的经济和社会挑战。本课程旨在为有兴趣管理高科技行业创新的学生提供坚实的基础。本课程将教您如何 (1) 提出有关高科技市场和组织的正确问题,(b) 分析这些市场的结构并制定战略,以及 (c) 将分析和战略制定与技术和创新管理联系起来。关键框架是通过在各种行业和案例环境中的应用开发的,特别关注那些与当今不断变化的经济和社会格局最相关的框架。本课程没有正式的先决条件,但是如果您已经修过(或正在同时修过)竞争战略 (15.900),它将很有帮助。本课程特别适合那些希望担任以下职位的人:
摘要:通过对加利福尼亚州蒙特雷湾的概要,高分辨率观测来检查影响浮游植物生态学的物理生物学耦合。海底峡谷和架子上断裂的地形对物理生物学耦合的影响。在第一个案例研究中,在南部的架子水域中观察到底栖底型耦合,那里的浑浊羽流从底部约60 m深到一个深度约10 m的植物浮游植物层的底部。在与浮游植物层的交点处,羽流的沿羽毛尺度范围从底部附近约5 km到约1 km。原位和遥感数据支持蒙特雷峡谷对循环的影响,强迫底栖式 - 彼此耦合。在第二个案例研究中,额定区域和邻近水在北部架子的约20 km 2中迅速进行了调查。前部与直径<1 km的额叶脊/槽结构,表面光滑和额叶结构相关。叶绿素最大层的大小和垂直位置与额叶区域紧密结合。该层被等轴脊和额叶涡流分散,并集中在等轴槽中和沿涡流的外围。通过观察到的表面光滑,测得的水速度以及架子断裂的接近和方向,通过潮流与架子断裂的相互作用产生的内波的影响。展示了地形对蒙特雷湾浮游植物生态学的显着和持续影响。
这一开创性的声明强调了模拟在医疗保健教育、培训和实践中的变革力量。全球共识声明强调了模拟对解决全球医疗保健挑战的影响,包括教育不平等、安全文化和劳动力韧性。它概述了模拟如何在从临床学科到质量改进计划等各种医疗保健领域中使用。该声明还强调了道德考虑,例如模拟实践中的公平获取、安全性和可持续性。“全球共识声明是一份将 SSH 和 SESAM 结合在一起的文件,”前 SSH 总裁兼声明协会负责人 Bob Armstrong 解释说。“但实际上是 [前 SSH 总裁] Jayne Smitten 开创了这一切。她有一个想法,即通过合作了解全球医疗模拟的需求,从许多不同的网络和社会中获取意见和见解。因此,这项工作在两年前的春天开始了,我被要求领导 SSH 部分,团队包括 Matt Charnetski、Sabrina Koh 和 Kirsty Freeman,以及 SESAM 小组负责人 Cristina Diaz-Navarro 和 SESAM 杂志《模拟进展》的编辑 Gabe Reedy。该团队和其他人花了大量时间来弄清楚我们到底想做什么,以及我们认为我们可以做什么。我们决定接触 50 个不同的网络和协会,成员来自全球 67 个不同的国家。”他补充说,“这次接触不仅仅是发放调查问卷。我们实际上与人们进行了交谈,基于我们为反映一致性需求而提出的问题。然后我们在世界各地设置了多个电话,进行大约持续 60 分钟的对话。首先,我们需要知道谁
I.简介。问题陈述多年前,笛卡尔曾经通过禁止的窗户看着庭院中生长的橡木,意识到,借助窗户晶格,可以按数字来指定橡木(树干,树枝,树枝)的部分位置,即以数字为单位来数字化橡木!通过降低晶格的网格尺寸,它将具有越来越多的细节,可以将橡木数字化。笛卡尔大叫:“尤里卡!”并创建了一个矩形的笛卡尔坐标系。这是物理学数学和数字化开始中至关重要的时刻。任何物质对象都可以使用笛卡尔坐标编码。该对象的运动可以通过笛卡尔坐标的功能转换来描述。我们可以说创建了物理空间的数值图像。今天的数字化始于那个事件。本文讨论了建立人工智能系统的两个历史上建立的方向[1-3]:专家系统,神经网络。神经网络和专家系统是大量系统,它们的结构类似于神经元的神经组织。最常见的体系结构之一,具有错误反向传播的多层感知器,模拟神经元作为分层网络的一部分,每个高级神经元通过其输入连接到底层层的神经元的输出[1]。逻辑和符号运营学科近年来已经主导了人工神经网络。例如,专家系统已得到广泛促进,并取得了显着的成功以及失败。一些科学家指出,人工神经网络将取代现代人工智能,但是有很多证据表明它们将结合到系统中,在这种系统中,每种方法都可以用来解决它所解决的问题[2]。
摘要:随着人工智能 (AI) 在现代生活中蓬勃发展和传播,一个关键问题是,如何将人类纳入未来的人工智能?尽管人类参与了从构思、设计到实施的每个生产过程阶段,但现代人工智能仍因其“黑箱”特性而经常受到批评。有时,我们不知道内部到底发生了什么,也不知道某些结论是如何以及为什么得出的。未来的人工智能将面临许多其创造者无法预见的困境和道德问题,而不仅仅是那些常见的问题(例如,电车难题及其变体),而这些问题的解决方案无法硬编码,而且往往仍有待商榷。鉴于此类社会和道德困境的敏感性及其对整个人类社会的影响,当我们的人工智能做出“错误”选择时,我们需要了解它们是如何导致的,以便进行纠正并防止再次发生。在涉及人类生计(例如,健康、福祉、财务、法律)或做出重大个人或家庭决定的情况下尤其如此。要做到这一点,就需要打开人工智能的“黑匣子”;尤其是它们在人类世界中的行为、互动和适应,以及它们如何与这个世界上的其他人工智能互动。在本文中,我们主张将认知架构应用于道德人工智能。特别是,它们可能对人工智能的透明度、可解释性和可问责性做出贡献。我们需要了解我们的人工智能如何得到它们所做的解决方案,我们应该在更深层次上寻求这一点,从动机、态度、价值观等机器等价物的角度来理解。未来人工智能的道路漫长而曲折,但它可能比我们想象的更快到来。为了利用人工智能对人类和社会的积极潜在结果(并避免负面影响),我们首先需要更全面地了解人工智能,我们希望这同时也有助于更好地了解人类同行。
