XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System弥合
当前的发展：一个基于信仰的组织如何使用卫星技术来弥合数字鸿沟
除了卫星外，近年来，教会还越来越多地利用互联网来进一步促进其使命，并无法进入教会的卫星系统。其家族史或家谱网站FamilySearch.org是互联网上最受欢迎的网站之一，每天平均命中1400万。providentliving.org是教会的最新网站。它提供了信息，以帮助人们提供就业，食物存储和应急准备，身体健康，教育和人道主义援助。通过教会的主要网站lds.org，世界各地的人们都可以获取教会的新闻，大会会谈，圣经和福音学习资源，甚至是精选教会广播的流媒体。
弥合气候融资差距：打开发展中国家的全球差异和必要性
气候金融目标首先在2009年的当事方（COP）15中建立。但是，这些协议旨在允许签署人之间进行明显的单方面酌处权，从而导致资金上的结果不一致。虽然对全球行动的需求得到广泛认可，但缺乏协调的国际努力导致气候融资被分散和多方面。本质上，可用的资金不足，远低于年度目标1000亿美元（图1）。此外，所在的资金往往是高度集中的，无论是根据其目标的部门及其缓解和适应计划之间的平衡而言。使问题更加复杂的事实是，主要的资助工具（DEBT）还不够灵活，无法满足发展中国家气候融资的不断发展的需求。
符号作为弥合人机鸿沟的通用语言，用于可解释和可建议的人工智能系统
尽管许多现代人工智能系统通常能够学习自己的表征，拥有令人惊讶的强大功能，但人们对它们的不可捉摸性以及与人类互动能力随之而来的问题感到非常不满。虽然已经提出了神经符号方法等替代方案，但对于这些方法的具体内容缺乏共识。通常有两个独立的动机：(i) 符号作为人机交互的通用语言；(ii) 符号作为人工智能系统在其内部推理中使用的系统生成的抽象。关于人工智能系统是否需要在其内部推理中使用符号来实现一般智能能力，目前尚无定论。无论答案是什么，人机交互中对（人类可理解的）符号的需求似乎非常引人注目。符号，就像情绪一样，可能不是智能本身的必要条件，但它们对于人工智能系统与人类互动至关重要——因为我们既不能关闭我们的情绪，也不能没有我们的符号。特别是在许多人为设计的领域，人类会对提供明确的（符号）知识和建议感兴趣——并期望机器以同样的方式进行解释。仅此一点就要求人工智能系统维护一个符号界面以便与人类互动。在这篇蓝天论文中，我们论证了这一观点，并讨论了需要追求的研究方向，以实现这种类型的人机互动。
肢体损失后的皮质重组：弥合基础科学与临床恢复之间的差距
尽管全球截肢的发病率和流行率越来越高，但肢体损失的个体仍在功能恢复和慢性疼痛方面继续挣扎。对外周和中枢神经系统的运动和感觉重塑的更全面了解可能有助于改进临床干预措施，以改善获得肢体损失的人的生活质量。本文的目的是首先提供有关肢体损失的个体的背景临床背景，然后对动物模型和人类临床试验的已知运动和感觉神经适应进行全面审查。最后，这篇文章弥合了基础科学研究人员与临床医生之间的差距，这些研究人员通过解释当前的临床治疗方法如何恢复功能并使用上述潜在的神经适应性来调节幻影肢体疼痛，从而对待肢体损失的个体。本综述应鼓励以已知的神经系统靶标的新型治疗进一步发展，以改善个人后注册后的恢复。
弥合分歧：后疫情时代如何化解信任与两极分化的生物伦理学见解
新冠疫情已经过去，世界大多数国家都继续前进，不愿重温那三年的黑暗时期，那段时期造成近 700 万人死亡。尽管新冠疫情不是死亡人数最多的一次，但它在许多方面都是史无前例的 (1)。全球化的旅行和通讯迅速将一个局部突变变成了一场世界性瘟疫。与此同时，全球迅速找到了限制传染和减轻病毒破坏性影响的方法，通过检测、隔离、疫苗接种和药物治疗。全球通讯的进步使世界在数年内能够在最低限度的人际接触下运转，但与此同时，信息疫情现象也愈演愈烈，病毒性质的真假被政治化和权衡 (2)。关于病毒的起源、严重程度、死亡率、传播方式、口罩和其他防护措施的有效性、行动限制、封锁、保持社交距离、接触者追踪和隔离措施，仍然存在许多不确定性和持续的争论。此外，关于各种检测的准确性以及治疗、接种和替代医学的最佳医学指导仍然存在疑问。虽然世界已经向前发展，COVID-19 不再占据全球头条新闻，但反思这一悲剧仍然很有价值
生成的AI，教师知识和教育研究：弥合短期和长期观点
摘要本文反映了生成AI（Genai）教学和教师教育工具的变革性质，既反映了当前的创新，又考虑了未来的潜力和挑战。从这个意义上讲，我们的目标是将教育领域的态度定位为Genai等新技术对教育和教育研究的影响。我们认为需要采用双镜头方法。首先，实践和研究应集中于现在和现在，即如何为服务前和服务教师设计强大的学习经验，以使他们具有生产力，创造性，批判性和道德用户。，但还需要更深入，更长的观点 - 基于社会学和历史趋势和作品，这将影响社会教育矩阵，从而长期以来教育起作用。我们首先简要介绍了Genai Technologies。这是对Genai工具的基本性质的深入讨论，即对先前技术的相似性和差异，以及对教师教育和研究的影响。
英国制造业的妇女2024：解决劳动力短缺并弥合性别差距
•第1节回顾了过去一年中妇女参与英国制造业的变化，从而提供了各个地区，职业，行业，种族和残疾的见解。它研究了基于性别的无偿工作对兼职角色参与的影响，并付出差距，并将英国与领先的制造国进行了比较。•第2节讨论了制造业的劳动力短缺，以及改善员工保留如何帮助缓解这些问题。它提供了有关人口群体和最有可能离开制造业的角色的信息，并确定这些工人通常迁移的部门。•第3节介绍了创建具有平等机会和多样化劳动力的包容性制造业的框架，提供了实施这些原则的建议和示例。•第4节以行动呼吁结束，邀请利益相关者完善这些原则，并将其作为针对单个公司和行业协会独特背景下量身定制的可行的承诺的基础。
弥合人工智能问责差距：定义内部算法审计的端到端框架
随着人工智能 (AI) 开发工具和互联网数据集的普及，企业、非营利组织和政府正在以前所未有的速度部署人工智能系统，通常是大规模生产系统，影响数百万甚至数十亿用户 [1]。然而，在这种广泛部署的过程中，人们对这些自动化系统对所有用户的有效性产生了合理的担忧，尤其是对那些倾向于复制、强化或放大现有有害社会偏见的系统提出了批评 [8, 37, 62]。外部审计旨在从系统外部识别这些风险，并作为这些部署模型的问责措施。然而，这种审计往往是在模型部署之后进行的，此时系统已经对用户产生了负面影响 [26, 51]。
生成的AI和法律援助：实地研究的结果和100个用例，以弥合司法差距的机会
如何使用AI工具来解决司法差距的访问权，这是90％的低收入美国人缺乏足够法律援助的美国人？，我们使用我们知道的生成AI进行了对律师的第一个现场研究，并对202名法律援助专业人员进行了一项伴侣调查，以找出答案。一组91人获得了最多两个月的访问付费生成人工智能工具，其中一个随机选择的子集也获得了“礼宾”的支持，包括同行用例，办公时间和帮助。在飞行员之后，有90％的Pilot参与者报告了生产率提高，而有75％的飞行员报告了他们的意图继续使用生成的AI工具。虽然存在问题，但试点派室通过专注于较低风险的应用程序，例如文档摘要，确认性或初步研究，初稿的生产和翻译，从法法或英语中的翻译为更易于访问的形式。在审判前，女性使用或重视工具的可能性要小得多。在审判的终结中，各种措施的男性和女性成果在统计学上是无法区分的。参与礼宾服务的参与性的结果明显优于其对照组在一系列指标中的结果。这些结果表明，生成的AI工具可以显着提供法律援助服务，但它们是如何引入的，尽管妇女构成了大多数公共利益
呼吁采取行动弥合数字访问、设计和使用方面的鸿沟
作者感谢为本指南接受采访的专家：Paolo DeMaria，全国州教育委员会协会（NASBE）总裁兼首席执行官；Dean Folkers，州首席学校官员委员会（CCSSO）教育、数据和技术总监；Cindy Marten，美国教育部副部长；Stacey McAdoo，Teach Plus（阿肯色州）创始人兼执行董事；Frederick Brown，Learning Forward 总裁兼首席执行官；Shawn Rubin，Highlander Institute 执行董事；L. Earl Franks，全国小学校长协会（NAESP）执行董事；Julia Fallon，SETDA 执行董事；Alesha Daughtrey，Mira Education 总裁；Keith Krueger，学校网络联盟（CoSN）首席执行官；Shaun Kellogg，Friday 教育创新研究所临时执行董事；国际教育技术协会 (ISTE) 和课程监督与发展协会 (ASCD) 首席执行官 Richard Culatta；美国国家教育与经济中心 (NCEE) 首席执行官 Vicki Phillips；Robinhood 学习与技术基金董事总经理 Amber Oliver；克莱顿·克里斯滕森研究所高级研究员 Tom Arnett；Hiller Spires，