保护基本权利以及以人为本、合乎道德和负责任地使用人工智能 (AI) 技术是欧洲人工智能战略的核心目标,其目标不亚于“带头制定新的雄心勃勃的全球规范”(欧盟委员会 2021 年)。与之前的《通用数据保护条例》一样,《人工智能法案》草案有望为欧洲内部和外部围绕“负责任的人工智能”的辩论定下新基调。这是全球首次尝试突破日益不透明的私人和公共道德准则丛林,以制定具有约束力的监管标准,明确负责任和以人为本的人工智能的确切含义。《人工智能法案》草案不仅与人工智能的潜在生产者和用户有关,而且与越来越多的学者群体有关,他们对人工智能的规范含义感兴趣,并希望找到方法让“负责任地使用”人工智能的概念变得有意义。学者在通过自己的见解为新兴的人工智能政策提供信息以及研究政策实施后的后果方面发挥着重要作用。因此,本评论的主要目标是探讨《人工智能法案》草案对媒体和新闻业的相关性,并鼓励媒体学者界进一步参与该法规的潜在影响。
空间,国防和安全行业对欧洲是战略性的。欧盟的数字战略12于2020年2月通过,强调了欧盟领导力在数字技术和网络安全方面的重要性,并设想在未来七年内对欧盟数字过渡的前所未有的投资水平。欧洲理事会在2020年10月13日强调,在维护开放经济的同时,实现战略自治是联盟的关键目标,并呼吁在太空部门发展欧盟自治权,并建立更一体化的国防工业基础。在2020年7月,欧盟安全联盟战略14强调需要进一步加强安全研究和创新;该行动计划还可以通过最先进的创新解决方案来满足这一需求,并支持欧盟的安全行业,这些解决方案源自民用,国防和太空工业之间的跨界和有效的协同作用。欧盟绿色协议为向变革性社会的雄心勃勃的过渡定下了基调,该社会将需要对技术和社会过渡的大量研究和创新,并将引发许多部门的突破。
异步在线学习提供了灵活性和可访问性,但通常缺乏培养学生归属和参与度的人际关系。“属于异步课程”项目通过开发一个全面的帆布资源来解决这一差距,该帆布资源为讲师提供了实用工具,以创建包容性,以学生为中心的在线课程。这次专业演讲将使参与者浏览资源模块,其中包括可行的模板,最佳实践以及促进归属和改善学生成果的策略。资源的关键特征包括学前策略,以设定包容性的基调,“在此处开始”材料,以欢迎和指导学生,以及构建引人入胜的在线讨论和协作活动的技术。此外,资源强调了设计包容性课程内容的方法,以考虑各种学生需求并促进公平。简短的教学视频伴随着每个模块,以支持讲师无缝实施这些实践。通过培养一种归属感,该项目使教育工作者能够将异步课程转变为引人入胜,支持性学习环境,从而增强了学生的成功和教师的有效性。
•布拉德福德直播:宏伟的装饰艺术大楼以前被称为布拉德福德·奥迪恩(Bradford Odeon),将其恢复为前往该市的娱乐枢纽以前的荣耀。将于2024年开放,计划每年举办200个活动,该场地将由NEC集团管理,预计每年将吸引300,000名访客。•达利街市场:这个全新的4,000m2设施将于2024年开放。这将是该地区的核心,提供各种零售和食品优惠,与热衷于为生活和参观该地区的人们提供最好的贸易商和企业家合作。•一个城市公园:俯瞰城市公园的醒目的钢铁和玻璃最先进的建筑,提供56,403平方米。ft。A级办公空间。 •城市村庄:布拉德福德在中心核心创建一个新的“城市村庄”的野心正在从视觉和概念转向地面上的交付。 该计划将在未来几年内交付,将改变新的城市村庄再生区,最多1000套新房屋,创造一个安全,健康,有吸引力的社区;设有高质量的公共场所,现代美化环境和交通镇定的街道。 City Village将为该地区正在进行的再生战略,设计质量和可持续发展的开发定下基调,预计在21世纪的住宅生活。 •490万英镑的艺术委员会投资于Kala Sangam艺术中心投资,340万英镑的国家科学和媒体博物馆的全国彩票投资准备为英国文化城市2025年。ft。A级办公空间。•城市村庄:布拉德福德在中心核心创建一个新的“城市村庄”的野心正在从视觉和概念转向地面上的交付。该计划将在未来几年内交付,将改变新的城市村庄再生区,最多1000套新房屋,创造一个安全,健康,有吸引力的社区;设有高质量的公共场所,现代美化环境和交通镇定的街道。City Village将为该地区正在进行的再生战略,设计质量和可持续发展的开发定下基调,预计在21世纪的住宅生活。•490万英镑的艺术委员会投资于Kala Sangam艺术中心投资,340万英镑的国家科学和媒体博物馆的全国彩票投资准备为英国文化城市2025年。•490万英镑的艺术委员会投资于Kala Sangam艺术中心投资,340万英镑的国家科学和媒体博物馆的全国彩票投资准备为英国文化城市2025年。
卡拉奇:周一,在卡拉奇国家银行板球场举行的三场系列赛的首场单日赛中,巴基斯坦以六个小门之差击败新西兰。巴基斯坦选择先投球,将新西兰的得分限制在 255 分,随后在 48.1 轮比赛中追平目标。法赫尔·扎曼、巴巴尔·阿扎姆和穆罕默德·里兹万各得半个世纪,帮助巴基斯坦追平目标。此前,纳西姆·沙阿在单日赛板球比赛中获得了第二个五分,新西兰为巴基斯坦设定了 256 分的目标。在卡拉奇的 50 轮比赛中,沙阿获得 5-57 的成绩,客队被限制在 255-9。穆罕默德·里兹万在对阵新西兰的首场单日赛中为巴基斯坦奋力拼搏,球技出色。巴基斯坦队原本要追逐 256 分,但在状态极佳的 Fakhar Zaman 和 Babar Azam 出局后,Rizwan 为巴基斯坦队提供了支持。他打出了第七个 ODI 50 分,为巴基斯坦队在追逐分数方面奠定了完美的基调。这位守门员击球手的表现受到了高度赞扬。
在高通量测序获取大量可采集数据的背景下,人工智能技术的快速发展使人们对癌症有了前所未有的认识,加速了以精准治疗和个性化医疗为基调的临床肿瘤学新时代的到来。然而,各种人工智能模型在临床肿瘤学实践中取得的进展远未达到人们的预期,特别是在临床治疗方案的选择上仍存在许多不确定性,这对人工智能在临床肿瘤学中的应用构成了重大挑战。在本文中,我们总结了人工智能的新兴方法、相关数据集和开源软件,并展示了如何整合它们来解决临床肿瘤学和癌症研究中的问题。我们重点介绍了在人工智能的帮助下识别不同抗肿瘤策略的原理和程序,包括靶向癌症治疗、常规癌症治疗和癌症免疫治疗。此外,我们还强调了人工智能在临床肿瘤学转化中的当前挑战和方向。总的来说,我们希望本文能让研究人员和临床医生更深入地了解人工智能在精准癌症治疗中的作用和影响,并帮助人工智能更快地进入公认的癌症指南。
摘要 在一个能源需求不断增长、越来越重视可持续解决方案的时代,电池和储能的作用已变得至关重要。本章作为导论深入探讨了电池和储能系统的基本概念,阐明了它们在现代社会中的重要性。本章首先阐明了储能的基础及其与从便携式电子产品到可再生能源整合等各个领域的相关性。全面概述了电池类型,包括化学成分、工作原理和常见应用。这项基础探索涵盖了一次电池和二次电池、锂离子电池、铅酸电池以及固态电池等新兴技术。此外,本章还讨论了电池设计中的关键考虑因素,例如容量、电压和效率,以及自放电和循环寿命等因素带来的挑战。讨论扩展到电池以外的储能系统,包括超级电容器、飞轮和压缩空气系统,阐明了它们的独特属性和部署场景。贯穿本章的重点是不断发展的储能格局,其特点是创新和可持续性要求,这是一条主线。随着全球对高效、可靠和环保能源解决方案的追求不断升级,本章为深入探索电池和储能系统奠定了基础,为后续章节的更深入分析和应用奠定了基调。
关于当代大学生,人们通常持有两种观点。第一种观点认为,当代大学生是“数字原住民”(Lester,2012;Prensky,2001)。也就是说,当代学生是在数字技术的包围下长大的,因此已经具备了为民主社会做贡献所必需的关键数字素养。另一种观点认为,当代大学生沉迷于他们永远在线、永远联网的数字设备的虚拟世界,以至于与现实、人际关系和社会政治利益脱节(Putnam,2000;Turkle,2011)。这两种观点共同构成了对我们当代大学生的两种看法:一方面,他们精通技术,对技术着迷;另一方面,他们不知何故未能有效地使用技术。当然,许多学者对这些观点提出了反驳。关于将我们的学生贴上“数字原生代”的标签,塞尔温(Selwyn)(2009)认为,“这些关于年轻人的话语建构的总体基调倾向于夸张和不一致”(第 370 页),而 Margaryan、Littlejohn 和 Vojt(2011)则鼓励从细致入微的角度看待数字素养,这种视角要考虑到学生的社会经济背景、生活环境和学科背景(第 430 页)。此外,一些学者拒绝接受数字设备使我们和我们的学生脱离现实的观点。
“科蒂姆学院”后来被称为 CMS 学院,由英国圣公会传教士协会于 1817 年创立。在创立之初,印度尚无开创高等教育的学院和大学。回想起来,我们可以自豪地说,CMS 学院定下的基调决定了印度这一地区现代高等教育的进程。在早期,课程包括拉丁语、希腊语、希伯来语、数学、历史和地理,以及英语、马拉雅拉姆语、梵语和叙利亚语。特拉凡科印刷之父本杰明·贝利牧师是学院的第一任校长。正是他培育了学院,并将其打造成为一所通识教育机构。1857 年,学院成为马德拉斯大学的附属学院。 1864 年,该学院出版了南印度第一本学院杂志《科蒂姆学院季刊》。该学院杂志更名为《Vidya Sangrah》,并沿用这一名称。该学院于 1913 年开始招收女学生,标志着其女性教育的百年历史。在其存在的每个阶段,学院都以多种方式悄悄地革新和引导社会思维,从而提高人类尊严和兄弟情谊。
图是复杂结构的典型非欧几里得数据。近年来,Riemannian图表的学习已成为欧几里得学习的令人兴奋的替代方法。,里曼尼亚方法仍处于早期阶段:无论结构复杂性如何,大多数方法都会出现单个曲率(半径),由于指数/对数映射而导致数值不稳定,并且缺乏捕获基调规律性的能力。鉴于上述问题,我们提出了主题感知的Riemannian图表的问题,寻求数值稳定的编码器,以在带有无标签的多样化曲面中限制基序的规律性。为此,我们提供了一种具有生成对比度学习(Motifrgc)的新型主题Riemannian模型,该模型以一种自我监督的方式在Riemannian歧管中进行了Minmax游戏。首先,我们提出了一种新型的Riemannian GCN(D-GCN),在该GCN(D-GCN)中,我们用di-Versifed因子构建了由产品层构建多种狂热的歧管,并用稳定的内核层代替了指数/对数映射。第二,我们引入了一种主题感知的riemannian生成对比学习,以捕获构造的歧管中的主题规律性,并在没有外部标签的情况下学习主题感知的节点表示。经验结果表明了Mofrgc的优越性。