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摘要书 - 心理视野
斯洛文尼亚心理学协会非常高兴和荣幸地欢迎您参加 ECP 2022，其主题是“心理学作为科学中心：机遇和责任”。事实上，大会的主要目标是提供一个论坛，以回顾丰富的国际研究成果、专业实践和理论，同时考虑到心理学作为当今社会枢纽科学的机遇和责任。鉴于我们多元的文化环境、缺乏社会和经济保障、气候危机、当前的战争热点以及 COVID-19 大流行引发的心理健康问题，心理学对社会的贡献从未如此重要。因此，我们相信 ECP 2022 将是一个激动人心的场所，可以讨论来自全球 71 个国家/地区（其中 35 个国家/地区来自欧洲）的心理学和相关学科各个领域的当前趋势和开创性研究和进展。
使用深度学习检测车辆损坏情况
计算机视觉领域的关键研究课题之一是对象检测。在实例级别，它确定图像中感兴趣对象的类别和位置信息。在当今社会，随着车祸率的上升，汽车保险公司每年因索赔泄漏而花费数百万美元。在保险行业，基于机器学习和深度学习的人工智能技术可以帮助解决数据分析和处理、欺诈检测、风险降低和索赔自动化等问题 [1,2]。然而，开发当前的应用程序来解决这些问题仍然很困难，特别是在使用深度学习评估汽车损坏时。深度学习是解决复杂问题的有效方法，但它需要更多的资源来构建模型，即深度学习需要大量的数据集并且需要更长的计算时间。
菲律宾马尼拉公路运输中的智能运输系统实施：四步模型方法
摘要。交通拥堵是当今社会的一个巨大问题，因为车辆数量众多。目前，马尼拉是该国最严重的交通状况之一。尽管马尼拉利用了智能运输系统（ITS），但它仍然无法帮助城市的交通拥堵。本文的重要部分是将四步模型集成到ITS中。四步模型用于通过预测在一定时间内会有的车辆数量来解决运输危机。使用大都会马尼拉发展局（MMDA）提供的年度平均每日交通量（AADT），使用四步模型来投射未来十年的车辆数量。研究人员通过使用仿真软件来展示投影结果，将四步模型与其四步模型集成在一起。结果表明，到2033年，当前的流量将增加25％。
专业会计师事务所的纪律时间游戏
摘要 时间就是金钱，金钱就是时间。当今社会的货币价值与时间的使用有着内在联系，因此也与管理会计流程息息相关。高效利用时间等同于创造尽可能多的剩余价值或利润。为了实现这一目标，许多经理引入了监督机制以进行纪律约束。本研究对“时钟文化”进行了历史阐述，并分析了三家专业会计师事务所的时间表报告系统的细节。虽然有时可以实现为实施这些系统而赋予的合理、明确的作用，但似乎还有其他力量在推动这一过程。这些力量可以用福柯的权力框架来阐述。通过纪律的视角来分析，时间记录过程变得更加清晰；这是一个既普遍又自我维持的纪律过程。
全球信息技术杂志：新兴……
在当今社会，技术已成为每个行业（包括医疗保健）中占主导地位的关键因素。以电子方式保存健康记录的好处提高了患者护理效率以及访问和使用的便利性。云计算技术的开发是医疗保健领域最新的技术进步之一。本研究旨在分析云计算的需求，突出发展挑战/限制，然后通过研究针对医疗保健行业云计算使用和应用的现有分布，为科学家和应用程序开发人员提出潜在解决方案。该研究在系统文献综述中使用了现有文献。本文通过描述和描述云计算作为一些医疗保健供应商的可行技术选择，概述了云计算在医疗保健领域的需求和便利性。
气候经济模型中的最佳财政政策...
经济不平等和环境恶化无疑是当今社会面临的两个最关键问题。经济学家长期以来一直主张使用财政手段来解决这些问题。劳动税和资本税可以实现再分配，而根据庇古原理，污染税可以将环境外部性内部化。然而，污染税也有分配影响，因为它们对家庭购买力的影响各不相同。资本税和劳动税通过减少工作和投资的激励来影响改善环境的成本和收益。本研究旨在分析如何联合优化这些手段来解决不平等和环境恶化问题。具体来说，我们要问：不平等和再分配税收是否需要更雄心勃勃的环境政策？环境政策如何影响不平等？
“二元经济”概念的回顾
问题，并系统地考察不同作者对二元经济概念的各种理解，以便我们自己评估解决欠发达国家经济发展问题的方法。从这个意义上说，本文只是为解决当今社会科学家所承担的更大任务迈出的第一步，即考虑欠发达社会现代化的理论框架，包括经济发展和政治制度、工业化、社会和文化变革等方面。这一步是有意义的，因为在我看来，必须考虑欠发达国家发展问题的关键，而不仅仅是在从传统社会向现代工业化社会转型的背景下；这种背景通常被定义为“前现代与现代”的对立，但在相关的殖民地欠发达国家的制度转型和/或制度革命的背景下，这种背景通常被设想为“革命与反革命”的对立。
公平算法：研究减少金融领域人工智能偏见的方法
主席 Waters、排名成员 McHenry、委员会成员们，感谢你们今天主持这次重要的听证会，并给我机会提交这份证词。我叫 Rayid Ghani，是卡内基梅隆大学机器学习系和海因茨信息系统与公共政策学院的杰出职业教授。我曾在私营部门、学术界以及美国和全球的政府机构和非营利组织广泛工作，致力于开发和使用机器学习和人工智能系统，以公平公正的方式解决卫生、刑事司法、教育、公共安全、人力服务和劳动力发展等社会和公共政策问题。人工智能（或机器学习）1 在帮助解决当今社会面临的关键问题方面具有很大的潜力，从通过降低儿童铅中毒风险来改善儿童健康 2 ，到降低需要心理健康服务的人的再犯罪率 3 ，再到
拟建 Pebble 项目的经济贡献评估...
如何将这一能源转型愿景变为现实，已成为当今社会亟待解决的问题。而铜是这一愿景和现实的核心。可再生能源系统所需的铜量可能是传统系统的五倍。铜是微电网和智能电网不可或缺的一部分；它对能源存储技术至关重要；电动汽车比传统汽车需要更多的铜；而且它有助于收集、储存和分配太阳能和风能。事实上，国际能源署 (IEA)1 最近发布的一份报告得出结论，在实现《巴黎协定》目标的情景下，到 2040 年，电力线对铜的需求将增加一倍以上，总体铜需求将增长 40% 以上。同一报告还声称，到 2030 年，目前的铜矿和在建项目只能满足 80% 的铜需求。