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提交内容：人工智能对加拿大劳动力的影响
加拿大的慈善行业每年为经济活动贡献 1,920 亿加元，占我国 GDP 的 8.3%。我们每年雇用 250 万人，每 10 个加拿大人中就有 1 个在慈善机构或非营利组织工作。我们的劳动力中有 77% 是女性、47% 是新移民，35% 是原住民和有色人种。自疫情爆发以来，我们行业面临着来自慈善机构和非营利组织的服务需求持续增长的问题。当前的负担能力危机给捐款带来了压力，并产生了新的和增加的服务需求。1 目前的运营成本很高：通货膨胀影响了项目供应成本；保险目前购买成本更高或更难获得；各组织正在争夺人才并留住他们。Imagine Canada 发布的研究表明，我们行业的劳动力正在老龄化。2 可持续的劳动力规划要求组织吸引接受过人工智能使用培训的年轻一代工人。
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
支持雅加达向电子动力的过渡：使用基于可再生能源的电力和太阳能PV Systems对充电站的可行性研究fo
为了实现上述目标，本报告着重于部署屋顶太阳能PV系统的评估，以支持电动巴士充电基础设施。此外，该分析基于三个特定位置，即Cijantung，终端Ragunan和登台设施Pejaten
Gen Z将为进入劳动力的AI波准备
随着Gen Gen的年龄增长并开始进入劳动力，AI的技术和计算能力也会增长。 AI（人工智能）最初是为完成一项任务并擅长设定任务而制作的。 ，例如，Deep Blue是1997年开发的一个计划，只是设计了一个目标：在国际象棋上击败您。 然而，在过去的十年中，AI从对人类的简单娱乐变成了在劳动力中发挥重要作用。 现在，它们从为您建立网站的AI到个人AI助手，这些助理试图积极地试图个性化您的在线体验。 很明显，AI在企业界的存在正在迅速扩展。 一组观察了对AI需求的变化的人实际上是Z。。 因此，这就提出了一个问题，他们是否准备好接受新的AI浪潮并正确利用它。 真正的答案是，随着Z世代围绕AI技术的长大，他们将为未来做好准备。 他们知道AI可以做有力的事情，例如处理重复的任务，协助收集客户的数据，甚至管理社交媒体帐户。 Z世代意识到新浪潮的危险和好处，并准备将其用于使用。随着Gen Gen的年龄增长并开始进入劳动力，AI的技术和计算能力也会增长。AI（人工智能）最初是为完成一项任务并擅长设定任务而制作的。，例如，Deep Blue是1997年开发的一个计划，只是设计了一个目标：在国际象棋上击败您。然而，在过去的十年中，AI从对人类的简单娱乐变成了在劳动力中发挥重要作用。现在，它们从为您建立网站的AI到个人AI助手，这些助理试图积极地试图个性化您的在线体验。很明显，AI在企业界的存在正在迅速扩展。一组观察了对AI需求的变化的人实际上是Z。因此，这就提出了一个问题，他们是否准备好接受新的AI浪潮并正确利用它。真正的答案是，随着Z世代围绕AI技术的长大，他们将为未来做好准备。他们知道AI可以做有力的事情，例如处理重复的任务，协助收集客户的数据，甚至管理社交媒体帐户。Z世代意识到新浪潮的危险和好处，并准备将其用于使用。
COVID-19大流行对亚利桑那州农村和城市环境中医疗劳动力的失误影响
这篇论文是由Scholarworks的Walden论文和博士研究收集到您的免费和公开访问。它已被授权的学者管理员所接受的沃尔登论文和博士研究。有关更多信息，请联系Scholarworks@waldenu.edu。
纸电池动力的离子噬菌体微针贴片用于肥厚疤痕治疗
抽象的肥厚疤痕（HS）是一种斑块斑块和硬性皮肤病变，可能会对患者引起身体，心理和化妆品挑战。三秒乙醇酮（TA）的感染内注射通常在临床实践中使用，这会导致HS组织中难以忍受的疼痛和不均匀的药物递送。在这里，我们开发了一个纸电池驱动的离子电池驱动的微针贴片（PBIMNP），用于HS的自我管理。通过将纸电池作为离子电池的电源来实现PBIMNP的高积分。PBIMNP的透皮药物输送策略合并了微对基和离子噬菌体技术，涉及“按压和戳戳，相变，扩散和离子噬菌体”，可以积极地将90.19％的药物递送到HS组织中，具有出色的体外药物渗透性。PBIMNP给药有效地降低了mRNA和蛋白质水平，导致TGF-β1和Col I与HS形成相关的表达降低，证明其在HS处理中的效率。微针和可穿戴设计赋予PBIMNP，作为HS治疗自我管理的高度有希望的平台。
全国性的关于为印度的未来动力的对话
绿色的杠杆电网正在从管理机制转移到以消费者为导向的需求。公司受股东期望的驱动，而较小的消费者则希望支持社区环境目标。本届会议将讨论技术和业务模型创新，使消费者能够根据其要求购买经过认证的绿色能源。Panellists: Shri Sujith Nair, CEO and Co-Founder, Foundation for an Interoperable Economy Shri Shailesh Telang, Head of APAC, EnergyTag Ms Rwitwika Bhattacharya, CEO, Swaniti Initiative Dr Prabhjot Kaur, Co-Founder and CEO, Esmito Solutions (TBC) Shri Akhil Agarwal, Director, ST Telemedia Global Data中心主持人：Disha Agarwal，高级计划负责人，CEEW
安全混合动力的访问控制模型...
摘要：混合云环境结合了私人和公共云基础架构，以优化安全性，可扩展性和成本效益。但是，由于动态工作负载，多租赁和横云身份验证复杂性，确保在此类环境中的安全访问控制仍然是一个关键的挑战。本文探讨了针对安全混合云部署量身定制的访问控制模型，重点关注基于角色的访问控制（RBAC），基于属性的访问控制（ABAC）和新兴的零信任原则。我们分析了它们在减轻未经授权访问，特权升级和内部威胁方面的有效性。此外，提出了一个新型混合模型，该模型集成了RBAC和ABAC，以增强安全性和灵活性，同时确保遵守监管框架。该研究还强调了联合身份管理和基于区块链的访问控制机制在加强混合云环境中的身份验证和授权中的作用。结果表明，自适应访问控制策略可以显着提高安全性而不会损害性能。未来的研究应重点关注AI驱动的访问控制机制和自学习安全模型，以进一步改善混合云设置中的动态访问控制。
HEIW Allied Health Ipperiplysworks Development Plan NHS威尔士医疗保健劳动力的连续专业发展（CPD）策略 战略劳动力计划的初级保健计划（SWPPC）| heiw
通过一系列利益相关者活动，包括专门的审议劳动力活动和4个区域AHP路盘，以了解最初的计划。所开发的行动与威尔士健康和社会护理劳动力战略的七个主题保持一致，并强调了在HEIW内部现有工作流中工作的机会，例如教育和调试。3月，AHP劳动力发展计划草案与威尔士的主要利益相关者进行了磋商，并且已经对反馈进行了整理和分析，以告知HEIW工作计划。
AI有动力的法医会计：利用机器学习实时欺诈检测和预防
欺诈检测中最常用的无监督学习技术之一是聚类，它基于共享特征将相似的数据点组合在一起。k-均值聚类，例如将财务交易分为不同的集群，使法医会计师可以识别出显着偏离正常模式的交易[23]。例如，如果集群中的大多数交易代表小规则付款，则可以将同一集群中异常大的交易标记为可疑。聚类对于识别基于网络的欺诈计划特别有用，例如供应商与员工之间的勾结或涉及多个帐户的洗钱环[24]。