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NHS 为退役军人和退伍军人提供的职业机会
您可能会发现，您感兴趣的 NHS 职业可能需要您接受一些额外的教育或培训。这可能因学习角色而异，通过在职培训、学术研究或大学教育相结合的方式进行。您可以在此处找到有关获取医疗保健教育和培训的更多信息 - www.healthcareers.nhs.uk/career-planning/ career-planning
工作文件第 1077 号
巴德学院利维经济研究所成立于 1986 年，是一家非营利、无党派、独立资助的研究机构，致力于公共服务。该研究所通过学术研究和经济研究，针对严重影响美国和国外生活质量的重要经济问题，制定切实可行的公共政策应对措施。
经济问题：从易货到商品货币再到电子货币
巴德学院利维经济研究所成立于 1986 年，是一家非营利、无党派、独立资助的研究机构，致力于公共服务。该研究所通过学术研究和经济研究，针对严重影响美国和国外生活质量的重要经济问题制定切实可行的公共政策应对措施。
交叉政治经济学笔记：长期方法、技术变革和性别
巴德学院利维经济研究所成立于 1986 年，是一家非营利、无党派、独立资助的研究机构，致力于公共服务。该研究所通过学术研究和经济研究，针对严重影响美国和国外生活质量的重要经济问题制定切实可行的公共政策应对措施。
AI
这项研究调查了服务前教师（PST）与生成AI（GAI）工具在其研究项目中的参与，重点是他们的意识，意识来源，基于性别的使用模式以及对学术研究中GAI工具的看法。我们采用了一种描述性调查方法，使用五点李克特型调查工具从加纳的五个机构中收集一百四个PST的数据，其中包括一个开放式问题。使用平均值，频率，百分比，标准偏差和独立样本t检验分析定量数据。调查结果表明，PST熟悉GAI工具，尤其是Chatgpt和Google Bard。他们通过个人搜索，朋友的建议和社交媒体平台了解了这些工具。PST在编写其研究项目的所有章节中使用了这些工具，引言章节是最常见的应用领域，然后是讨论和发现章，文献综述章节，方法论，摘要和结论。我们还确定了使用GAI工具的性别差异很大，与女性同行相比，男性PST的使用频率更高。尽管如此，两个性别都对学术研究中的GAI工具表示了积极的态度，并指出了其他好处，这些工具在研究写作中具有信心和独立性。但是，他们还认识到GAI工具提供的信息中的不准确性，这导致对仅依靠这些工具进行研究项目的怀疑。因此，他们偏爱研究主管的支持，强调了平衡方法的重要性，该方法将使用GAI工具与人类监督在学术研究中相结合。尽管我们建议将GAI工具集成到教师教育计划中，但我们强烈建议应该在PST如何有效地使用这些工具来进行原始研究和高级研究的全面指导。
2025.QUANTUMDAYS.CA
量子日通过互动会议将加拿大的量子社区团结在一起，包括演讲、小组讨论、行业会议和海报展示。参与者包括学生、研究人员、行业专业人士、政策制定者、投资者等。该计划旨在告知、联系和推动加拿大量子领域的突破；涵盖学术研究、行业应用、社会影响、公共政策等。
物流和供应链管理，科学硕士
物流和供应链管理（LSCM）的科学硕士（MS）和哲学博士（PHD）计划提供创新的多学科课程，具有为学生提供独特的学习和研究经验。在CSE在工程管理和决策科学部门的学术研究过程中，学生将发展基本技能以及对工程，管理和决策过程的知识。
Modular Foot-End - 逐际动力LimX Dynamics
TRON 1 拥有丰富的实用接口，可连接各种扩展配件，以最大限度地发挥其在各个研究领域的应用。其目标是为学术研究、新技术开发、工业探索、教育培训等创新者赋能。在通用机器人的 AI 时代，TRON 1 是人形机器人运动控制的最佳入门平台，也是具身智能研究的必备试验台。
推荐引用 推荐引用 Allen, Jonathan P.，“人工智能炒作动态：学术研究在推动新技术发展中的作用”（2024 年）。ICIS 2024 TREOS。 82. https://aisel.aisnet.org/treos_icis2024/82
在过去两年中，人们对生成式人工智能产生了前所未有的兴奋，但人工智能遭到强烈反对的可能性正在上升。生成式人工智能的有效和公平使用的障碍清单越来越清晰：事实上不正确的结果、知识产权侵权、训练数据中的偏见和偏执、低质量的内容生成、对低薪数据标签劳动力的依赖、监控问题、隐私问题和安全问题（Apodaca，2024 年），以及不可持续的高成本和环境破坏。56% 的财富 500 强公司在最近的年度报告中将人工智能列为风险，远多于将人工智能列为关键机遇（Arize AI）。大多数 C 级高管表示，到目前为止，他们对生成式人工智能项目要么持矛盾态度，要么不满意（BCG）。新的 AI 产品和服务也面临消费者的抵制（Cicek 等人，2024 年），包括客户服务。现实世界任务的表现越来越多地接受实证检验，在某些情况下被发现存在不足。拟议的研究任务是探究所谓的生成 AI 的“炒作动态”（Dedehayir 和 Steinert，2016 年），特别是 IS 研究在新技术炒作动态中的作用。虽然“炒作周期”在业界众所周知，但这个五阶段的描述不够精确，无法提供理论见解，更不用说技术预测了。Dedehayir 和 Steinert 提出了一种“炒作动态”模型，其中中介机构塑造了生产者和用户之间的知识交流。在这个模型中，IS 学者就是这样一个中介，我们的“炒作”受到社会规范和制度实践的影响。我们想成为哪种中介？一个忽视我们自己对技术引发的变化的复杂性的发现，而倾向于技术新颖性和“颠覆”的人，只有在反弹来袭时才将我们的注意力转向下一个大事件？虽然人工智能的反弹和炒作本身就是一个值得讨论的话题，但更根本的问题是如何让我们的学术研究回归其适当的角色，即对数字创新产生的经济和社会价值（相对于其成本）进行中立评估。参考文献 Apodaca，T.（2024）。我如何尝试以新闻工程师的身份使用生成式人工智能——合乎道德。标记。摘自 https://themarkup.org/hello-world/2024/09/07/how-im-trying-to-use-generative-ai-as-a-journalism-engineer-ethically。