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利用生成式人工智能重新思考责任
埃森哲与新加坡金融管理局 (MAS) 合作成立了 Veritas 金融服务行业联盟，专注于人工智能的信任。Veritas 内部的一个团队（由 MAS 和埃森哲领导）共同制定了指南，帮助金融服务机构根据公平、道德、问责和透明原则评估其人工智能和数据分析解决方案。
“ {模板}的值是多少？”重新思考文档...
▰ We introduce a new collection of datasets, K2Q , that converts five existing KIE datasets into rich and diverse prompt-response datasets using dataset-specific templates ▰ We show that K2Q exhibits closer characteristics to human-made VQA datasets than simple templates ▰ We provide zero-shot and fine-tuned benchmarks for K2Q across seven models ▰ We conduct an in-depth analysis of the数据集特异性模板对模型性能和对简单模板的基础的影响
重新思考植物细胞器 DNA 的突变假说
自从 Palmer 和 Herbon [ 1 ] 注意到六种芸苔属和萝卜属植物的线粒体DNA进化模式存在差异以来，植物线粒体DNA (mtDNA)在序列上进化缓慢但在结构上进化迅速这一长期未解之谜已经持续了近 40 年。后续分析证实并延续了这一悖论。一方面，尽管编码了类似的电子传递链基因，但植物线粒体DNA的同义核苷酸替换率 (dS) 比哺乳动物线粒体DNA低一个或两个数量级。此外，植物线粒体DNA包含较大的非编码区，而动物线粒体DNA则较小且编码密集。与质体DNA (ptDNA)相比，植物线粒体DNA表现出明显更大的结构变异性，但在被子植物中，其dS 却不到ptDNA的三分之一 [ 2 , 3 ]。另一方面，一些远缘植物类群独立地表现出线粒体 DNA d S 令人惊讶的加速，如车前草、蝇子草、筋骨草和天竺葵 [ 4 − 7 ] 。例如，S. noctiflora 在过去 500 万年中 d S 增加了 100 倍，而在车前草中，最快和最慢物种之间的差异约为 4000 倍 [ 4 , 8 ] 。人们在很大程度上不知道是什么机制形成了这种非典型的加速，如果有的话，这些谱系之间是否共享这种加速。这些观察结果自然引发了关于植物线粒体 DNA 序列和结构突变如何产生、修复、保留和固定的讨论。这些讨论反过来又有助于进化假说更好地适应线粒体DNA中的其他基因组特征，包括但不限于基因组大小、RNA编辑、基因谱、非编码区域，从而引发关于这些过程是否具有适应性或非适应性的更广泛争论[9−16]。
2024碳报告 - 思考设计曼彻斯特
我的关键重点应该是向像目前缺乏可持续性证书的Dalloways这样的供应商讲话。与这些供应商互动以改善其环境影响可以大大帮助减少购买商品的排放。在界面上，调查更广泛的供应链对于理解和管理间接排放至关重要。
工作簿：思考 - 写作 - 分享和六个战略问题
鼓励思想多元化：多元化和包容性是当今几乎每个工作场所的热门话题。公司和其他组织表示他们希望促进多元化和包容性。一些公司在培训和意识计划上投入了大量的时间和金钱。许多公司有意识地、而且往往是广为人知地努力提拔和招募来自不同背景的个人。然而，大多数组织并没有真正倾听这些人提出的不同观点和想法。这是一种遗憾，因为倾听不同的观点是做出正确决策的关键之一。最好的想法如果从未被听到，就无法取胜。这就是为什么 Red Team Coaching 包含一系列旨在帮助您的客户从整个团队中提出想法和见解的技术——因为正如我们的 D&I 实践负责人 Ellie Cloke 喜欢说的那样，“没有包容性的多元化是一种妄想。”
人工智能的供应链资本主义：呼吁（重新）思考算法的危害与抵抗（扩展摘要）
关于人工智能 (AI) 影响的对话一直围绕偏见、监视和不透明性展开。然而，在气候紧急情况的背景下，我们需要进一步了解人工智能及其基础设施对环境的影响。人工智能生命周期的每个阶段都面临着复杂的挑战。制造人工智能硬件（如图形处理单元 (GPU)）所需的矿产资源的开采会导致土壤破坏和水污染。存储大型数据库和运行算法所需的数据中心消耗了大量的能源和水。随着数据中心规模、数量和复杂性的增长，对能源和水的需求也在增加。此外，这些数据中心通过海底电缆网络连接，通过栖息地破坏或丧失、噪音和化学污染影响海洋环境。最后，居住在电子垃圾填埋场附近的当地社区面临着严重的环境和健康威胁，因为接触数字设备和微电子产品中所含的有毒元素会导致呼吸问题和神经系统疾病。本文邀请我们通过批判和跨学科的视角来拓宽我们对算法危害和抵抗的视野。本文以 Tsing 的“供应链资本主义”概念为基础，提出了一个理论框架来阐明人工智能行业的物质现实。这项技术被编织进资本、自然资源和人力的供应链中，而在之前关于其社会和伦理影响的辩论中，这一环节一直被忽视。鉴于目前生成性人工智能的激增——据估计它比传统的机器学习算法使用了更多的自然资源——我们必须更好地理解其生产机制的政治性。本文通过展示人工智能供应链的复杂、多样、不透明和全球结构，带我们踏上了一段人工智能行业的旅程。人工智能的供应链资本主义由大型科技公司与矿山、半导体工厂、数据中心、电子垃圾填埋场和运输公司共同策划。本文通过民族志之旅，更好地了解了如何从矿山开采硅等自然资源来制造 GPU。然后，GPU 被安装在数据中心，而数据中心又使用电力
对电子健康记录的互动可视化的思考：过去，现在，未来
很重要。个人健康数据的标准化允许对诊断及其随后的临床过程进行更统一的定义，诊断和治疗中的错误较少，并且医疗指南的应用更可靠。2，例如，在美国（美国），患者现在可以控制其信息，并具有更高的电子访问。 最近的3项研究表明，在过去的8年中，美国成年人的在线病历翻了一番。 4 Syulta Neuse出现了新一代的智能，负担得起和可穿戴设备（例如智能手表）。 这些设备产生了有关用户健康状况的细粒度和连续数据，但不适感最低，从而消除了对专用设备的需求。 人工智能（AI）技术的快速发展也将显着影响医疗保健。 AI技术为医生和患者带来了机会和挑战。 5 AI模型识别复杂数据集中的模式，可能识别出更广泛的疾病进展模式，这些模式可能对临床医生或患者而言可能不明显。 但是，随着医疗保健专业人员经常难以评估导致AI建议的基础过程，AI固有的“黑盒”性质减慢了采用。 本质上，虽然AI模型预测的是令人印象深刻的，但仍然担心AI生产特定的输出以及如何产生。 相当大的缺乏透明度阻碍了信任的建立，因此“医生不会接受”，6要求可解释的AI输出。2，例如，在美国（美国），患者现在可以控制其信息，并具有更高的电子访问。最近的3项研究表明，在过去的8年中，美国成年人的在线病历翻了一番。4 Syulta Neuse出现了新一代的智能，负担得起和可穿戴设备（例如智能手表）。这些设备产生了有关用户健康状况的细粒度和连续数据，但不适感最低，从而消除了对专用设备的需求。人工智能（AI）技术的快速发展也将显着影响医疗保健。AI技术为医生和患者带来了机会和挑战。5 AI模型识别复杂数据集中的模式，可能识别出更广泛的疾病进展模式，这些模式可能对临床医生或患者而言可能不明显。但是，随着医疗保健专业人员经常难以评估导致AI建议的基础过程，AI固有的“黑盒”性质减慢了采用。本质上，虽然AI模型预测的是令人印象深刻的，但仍然担心AI生产特定的输出以及如何产生。相当大的缺乏透明度阻碍了信任的建立，因此“医生不会接受”，6要求可解释的AI输出。
“红方指挥官”的七点思考：我从国防部军事演习中学到的东西
敌方“红军”利用自身先进的能力以及为蓝方设计的作战方式，在联合部队发挥全部战斗力之前，便迅速与入侵部队远距离交战。红军的反介入/区域拒止部队主要攻击具有关键“越滩”能力的两栖攻击舰。岸基弹道导弹和巡航导弹（部分为高超音速导弹）空射系统和海上打击装备汇聚在一起，实施了大规模的多领域打击，对两栖舰队造成了严重破坏。两栖舰艇从未登陆入侵海滩。这使得运送陆军编队的运输船只能继续前往目标；然而，由于运输船缺乏两栖舰艇的越滩能力，因此运输船需要降落在一个正常运行的港口卸下陆军部队。
帮助他们思考的缺失环节：将执行功能和 SEL 技能结合起来，以提高学生成绩
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