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人工智能与医务人员：好的、坏的和未知的
• 通过讨论和案例研究，参与者将确定在医疗实践中有效且合乎道德地利用人工智能技术的最佳准备策略。主题将包括劳动力培训、基础设施投资、法规遵从性以及培养医务人员的创新和协作文化。
好策略_坏策略-1.pdf
本书对军事专业人士的重要性：每位专业人士，无论是军人还是文职人员，都必须解决问题并找到在组织中取得成功的方法。《好策略/坏策略》教导专业人士，成功不是通过盲目的野心、设定目标或仅仅更加努力工作。而是通过了解情况并制定合理的计划，从而采取连贯的行动，直接专注于实现既定目标。《好策略》是关于寻找理性目标和实际行动之间的桥梁。这是解决问题的本质，也是实现真正、切实成就的关键。《好策略/坏策略》的教训将消除您解决问题和决策过程中的“空洞”，并使您能够制定有效的策略。每位专业人士都可以从提高提供解决方案的能力中受益。
经济小册子：技术：好，坏...
总体上有助于改善社会或生活。艾伯特·爱因斯坦（Albert Einstein）写道：“我相信，道德标准的可恶恶化主要源于我们生活的机械化和人格化，这是科学和技术的灾难性副产品。Nostra Culpa！ [我们要怪！ ]”（AAP FACTCHECK，2019年，第2段 7）。 我同意。 我相信，民间社会的恶化是不关心的结果，可能是对良好的技术的负面影响，从而使我们彼此之间以及与地球之间的关系脱颖而出。 埃斯特尔标准的“可恶的恶化”反过来促进了社会和自然的退化，这现在威胁着人类生命在地球上的可持续性。 美国农业提供了一个典型的例子，说明了开发和运用特定类型的技术的生态和社会后果 - 规定的工业技术。 促进农业工业化的机械和化学技术为公司农业综合企业投资者和一些幸存的农民提供了目标，但是数百万其他农民，农场和食品系统工人以及消费者却遭受了负面的影响。 正如我在以前的列中所解释的那样，对农业可持续性的生态和社会威胁不断增长，是使用特定的科学方法来开发特定类型的技术：工业技术的“灾难性副产品”。 工业农业捍卫者提供的唯一解决方案依赖于更复杂的工业技术。Nostra Culpa！[我们要怪！]”（AAP FACTCHECK，2019年，第2段7）。我同意。我相信，民间社会的恶化是不关心的结果，可能是对良好的技术的负面影响，从而使我们彼此之间以及与地球之间的关系脱颖而出。埃斯特尔标准的“可恶的恶化”反过来促进了社会和自然的退化，这现在威胁着人类生命在地球上的可持续性。美国农业提供了一个典型的例子，说明了开发和运用特定类型的技术的生态和社会后果 - 规定的工业技术。促进农业工业化的机械和化学技术为公司农业综合企业投资者和一些幸存的农民提供了目标，但是数百万其他农民，农场和食品系统工人以及消费者却遭受了负面的影响。正如我在以前的列中所解释的那样，对农业可持续性的生态和社会威胁不断增长，是使用特定的科学方法来开发特定类型的技术：工业技术的“灾难性副产品”。工业农业捍卫者提供的唯一解决方案依赖于更复杂的工业技术。更糟糕的是，建立廉价的工业农产品并没有实现避免营养不良的预期目的，而是助长了肥胖，糖尿病，心脏病和其他各种与饮食有关的疾病的流行。例如，由“可持续强化”的拥护者理想化的技术可能会减慢降解过程，但是地球农业资源的生产能力最终仍会耗尽或
好和坏微生物louna colaert
您向我们展示了幼苗中的微生物群多样性与初始接种物和种子中的幼苗不同。实验是使用未杀伤的土壤进行种子进行的。在调查与幼苗相关的社区时，您是否在播种之前/播种后播种之前曾看过土壤社区？土壤对菌群种子对种子演变的变化的可能影响如何？LCS：谢谢！的确，幼苗微生物群是由种子菌群和环境（包括土壤菌群）的植物组装的。我们在播种前后都表征了土壤社区。我们的接种菌株在土壤中没有发现，但是接种似乎在植物的第一个发育阶段会影响根际群落（Arnault等人2024 FEMS）。我们目前正在研究影响合成群落对植物的鲁棒性的鲁棒性的条件，而土壤微生物群是我们将考虑的一个因素。关于种子健康图像数据库平台，您将启动。ISTA将如何包括参与种子病理学的每个人并验证图片是否与确定的名称相关？看到种子主要由农民使用，这将如何与他们共享？rb：种子健康图片数据库（DB）是一个数据库，其目标是作为科学家的1个教育数据库，也可以作为种子科学家的参考DB。对好图片的监视是在输入提交时提供帮助的专家和审阅者的帮助。请在右侧放大图片以获取更多信息。
人工智能与商业模式：好的、坏的和丑陋的
过去五年来，人们对人工智能 (AI) 的兴趣日益浓厚。这种兴趣受到多种因素的激发，包括大量数据（结构化和非结构化）的可用性、存储和处理大量数据的成本大幅下降以及云计算和平台的可用性。毫不奇怪，一些政府已经开始向大型人工智能研究项目投入大量公共资金。1 人工智能到底是什么？简而言之，人工智能试图通过计算机系统模拟人类智能：更具体地说，智能系统试图模仿人类学习（或获取新信息）、推理和自我纠正的能力 (Calo, 2017 )。重要的是，人工智能作为一个术语涵盖了各种各样的技术，从可以识别物体和做出预测的机器到具有意识并能处理当前状态的系统。从经济学角度来看，人工智能被视为通用技术 (GPT)，一旦大规模部署，就可以提高生产力 (Brynjolfsson 等人，2017 年)。我们对人工智能如何实现以下目标的大部分理解
持牌林业的目录
您是否确定了自己的长期管理目标，例如收入，野生动植物栖息地，娱乐和美学？您是否制定了实现目标的计划？您是否确定了此销售的目标？哪种收获方法最适合实现您的目标？这种类型的收获对您的森林及其相关资源有什么影响？您知道收获后的森林会是什么样吗？收获会带来改进的立场，以增加价值增长吗？您是否咨询过所有在土地上有合法利益的各方（共同所有者，抵押人，银行等）？哪些法律与您的土地上的木材收获有关？哪些产品可以从您的土地上销售（整棵树片，燃油厂，纸浆，螺栓木，锯木包，贴面）？预期收获的预期数量是多少？您的木材价值是什么，产品和质量是多少？您将如何付款？您知道如何确定树桩值吗？您的边界清楚地确定了吗？您是否确定了土地上的敏感区域？谁是可靠的伐木承包商？您是否熟悉木材收获保险法规和责任？您是否熟悉准备木材销售协议？谁负责支付NH收益税？
好，坏和危险 - aura home
1 Institute for Biomedicine, ETSIAMB, University of Castilla-La Mancha, 02008 Albacete, Spain 2 Department of Imm unology, Micr obiology and P ar asitology, Faculty of Medicine and Nursing, University of the Basque Country (UPV/EHU), 48940 Bilbao, Spain 3 Institute of Medical Sciences, University of Aber deen, Aber deen AB25 2ZD，英国4 GMCA研究部门，瓦伦西亚大学微生物学与生态学的偏离，伯贾索特大学，西班牙瓦伦西亚46010号，5 SE VER感染研究小组，卫生研究所LA FE，46026 Valencia，西班牙瓦伦西亚，西班牙瓦伦西亚，西班牙语∗。生物医学研究所，Etsiamb，Castilla-la Mancha大学，西班牙阿尔巴塞特02008。 电子邮件：piet.degroot@uclm.es‡这些作者同样贡献了编辑：[John Morrissey]生物医学研究所，Etsiamb，Castilla-la Mancha大学，西班牙阿尔巴塞特02008。电子邮件：piet.degroot@uclm.es‡这些作者同样贡献了编辑：[John Morrissey]电子邮件：piet.degroot@uclm.es‡这些作者同样贡献了编辑：[John Morrissey]
机器学习对自然科学好还是坏？
抽象的机器学习（ML）方法对所有科学产生了巨大影响。但是，ML具有强大的本体论（只有数据存在），并且是一个强大的认识论，其中模型在持有培训数据上表现良好，则认为该模型被认为是好的。这些哲学与自然科学中的标准实践和关键哲学持强烈冲突。在这里，我们在自然科学和认识论具有有价值的自然科学中确定了ML的一些位置。例如，当在因果推理中使用表达的机器学习模型来表示混杂因素的效果，例如前景，背景或仪器校准参数，ML的模型容量和宽松的哲学可以使结果更加值得信赖。我们还表明，在某些情况下，ML的引入引入了强烈的，不必要的统计偏见。对于一个，当使用ML模型模拟物理（或第一原理）模拟时，它们会扩大确认偏见。对于另一个，当使用表达回归来标记数据集时，这些标签不能在下游关节或集合分析中使用而无需进行不受控制的偏见。标题中所有自然科学的问题都在问。也就是说，我们呼吁科学社区退后一步，并考虑ML在其领域的作用和价值。我们在这里给出的（部分）答案是从物理学的特定角度出发的。