诸如chatgpt之类的生成AI应用程序可以通过自动执行招聘中涉及的许多重复任务来提供显着的效率优势。例如,AI系统可以快速扫描,排序和排名简历,确定最匹配给定职位描述要求的候选人。这种自动化减少了处理大量应用所需的时间,这对于招聘高量招聘特别有用,使招聘人员可以专注于战略决策和候选人参与(García-Morales等,2023)。此外,AI驱动的自动化有助于简化与候选人的沟通,因为聊天机器人和自动化电子邮件提供了对常见问题的及时回答,从而增强了候选人的体验。这种有效的,迅速的互动有助于对组织的积极看法,这在竞争性招聘环境中至关重要(Kaplan和Haenlein,2022年)。
解决方案:图 1B 和 1C 显示了快速扫描视图和图纸注释的结果,这些视图和图纸注释可以澄清基准 C 并定义基准 A 和 B。结果:对这些图纸进行简单的 GD&T 升级,消除了关于如何设计铸造模具型腔、如何固定铸件以加工成净形状……以及如何设置铸件以进行尺寸检查的不确定性。那么,为了进行准确的加工设置和准确的尺寸检查,应该在铸件的 3 个主要基准上准确接触铸件的哪个位置?由于铸件表面存在不一致(例如,浇口将液态金属带入模腔的切断和研磨表面、模具组件分型面的边缘和拔模斜度),需要定义接触的具体位置以及在这些位置接触铸件的基准目标的大小。答案是定义这些基准目标,这是 ASME Y14.5 – 2018 GD&T 标准的重要组成部分。基准目标消除了在加工夹具设计和首件尺寸检查中接触铸件的确切位置的不确定性。
几个世纪以来,技术一直被用于战争和征服。然而,利用技术实现和平是一个相当新的概念。选择其他主要不是为和平努力而设计的技术以及创建特定的和平工具,使“和平技术”领域成为一个新兴但令人困惑的领域。事实上,技术可以成为和平的强大放大器,通过提供新的和创新的方式来解决暴力和冲突,扩大和加速实施建设和平举措的努力。然而,如果滥用,技术也可能成为分裂和残暴的催化剂。下面我们概述了现代和新兴和平技术的现状,按实现和平的技术、和平技术的用例应用以及和平技术带来的挑战和风险进行分类。该主题图由治理实验室 (The GovLab) 使用其 R-Search 方法制作,该方法是一种研究方法,可快速扫描问题空间以识别领域中涉及的关键构造、挑战和参与者,从而为围绕主题制定和实施实际政策奠定基础。
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几个世纪以来,技术一直被用于战争和征服。然而,将技术用于和平是一个相当新的概念。选择其他主要不是为和平努力而设计的技术以及创建特定的和平工具,使“和平技术”领域成为一个新兴但令人困惑的领域。事实上,技术可以成为和平的强大放大器,通过提供新的和创新的方式来解决暴力和冲突,扩大和加速实施建设和平倡议的努力。然而,如果被滥用,技术也可能成为分裂和残暴的催化剂。下面我们概述了现代和新兴和平技术的状态,按促进和平的技术、和平技术的用例应用以及和平技术带来的挑战和风险进行分类。该主题地图由治理实验室 (The GovLab) 使用其 R-Search 方法制作,这是一种研究方法,可以快速扫描问题空间以识别领域中涉及的关键构造、挑战和参与者,从而为围绕主题制定和实施实际政策奠定基础。
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表格和图表列表表 1:传统计算和量子计算...................................................................................................................... 15 表 2:Qbits 的潜力................................................................................................................................................ 16 表 3:组织控制措施(Praat,2018)辅以 DNB 良好实践(DNB,2019-2020)的绘图............................................................................................................................................. 27 表 4:针对使用传统计算机的攻击者和使用量子计算机的攻击者的算法(Muller & Van Heesch,2020)。 ........................................................................................................................... 37 表 5:数字安全系统:非对称密钥算法 .......................................................................................... 58 图 1:案例研究(Yin,2009) ........................................................................................................................ 8 图 2:传感器 1 的图形表示 ...................................................................................................................... 13 图 3:50 量子比特量子计算机 IBM ............................................................................................................. 14 图 4:转载自 Eimers,PWA,(2008)的《动态世界中会计师的意义》,第 7 页。自由大学。 ........................................................................................................................... 30 图 5:组织在量子计算方面的(风险)成熟度的图形表示。 ........................................................................................................................................................... 42 图 6:图形表示当前情况下组织迁移到量子安全组织时面临的挑战。 ........................................................................................................................... 46 图 7:转载自 Mosca, M. 和 Piani, M. (2020) 所著的《量子威胁时间线报告 2020》,第 7 页。全球风险研究所。 ................................................................................................................................... 59 图 8:易受攻击的密码术的快速扫描使用情况 (Muller, F., & Van Heesch, 2020) .............................................................. 60
帕金森病中普遍存在的多巴胺化学信号,在灵长类动物的大脑中存在。工作涉及在洁净室中微加工植入物,以及开发定制硬件和软件,以记录来自多个植入探针的电化学快速扫描循环伏安法 (FSCV) 信号。信号记录来自大鼠和执行任务的非人类灵长类动物(恒河猴)。还开发了用于在笼养环境中自由漫游的灵长类动物的远程神经记录系统和用于对深部脑结构进行慢性微剂量给药的设备。开发了微创细胞级阵列,以长期功能稳定性(即不损失化学记录灵敏度)记录啮齿动物多个脑区的多巴胺。目前正在努力将这些技术转化为行为灵长类动物,并最终转化为人类,以实现在线诊断,从而改善基于自适应神经调节的治疗帕金森病和其他神经系统疾病的策略。博士生 2009 年 8 月 – 2014 年 6 月 生物医学应用 MEMS 实验室研究助理 顾问:Junseok Chae 教授 亚利桑那州立大学(亚利桑那州坦佩)
Connectomics 提供了必要的纳米分辨率、突触级神经回路图,有助于了解大脑活动和行为。然而,很少有研究人员能够使用高通量电子显微镜来快速生成重建整个回路或大脑所需的非常大的数据集。迄今为止,在通过电子显微镜 (EM) 收集图像后,人们已经使用机器学习方法来加速和改进神经元分割、突触重建和其他数据分析。随着处理 EM 图像的计算改进,获取 EM 图像现在已成为限速步骤。在这里,为了加快 EM 成像速度,我们将机器学习集成到单光束扫描电子显微镜的实时图像采集中。这种 SmartEM 方法允许电子显微镜对标本进行智能、数据感知成像。SmartEM 为每个感兴趣的区域分配适当的成像时间 - 快速扫描所有像素,但随后以较慢的速度重新扫描需要更高质量信号的小子区域,以保证整个视野的均匀分割性,但节省大量时间。我们证明,该流程使用商用单光束 SEM 将连接组学的图像采集时间加快了 7 倍。我们应用 SmartEM 重建小鼠皮层的一部分,其精度与传统显微镜相同,但所需时间更短。