但你这属神的人要逃避这一切,追求公义、敬虔、信心、爱心、忍耐、温柔。为真道打那美好的仗,持定永生。你为此被召,也为此在许多见证人面前作了美好的见证。我在叫万物生活的神面前,并在向本丢彼拉多作过美好见证的基督耶稣面前嘱咐你,要守这诫命,毫不玷污,毫不可指责,直到我们的主耶稣基督显现。到了日期,他就必显现。他是可称颂、独有的君王、万王之王、万主之主。唯有他不死,住在人不能靠近的光里,是人未曾看见,也是不能看见的。愿尊贵和永远的权能都归给他。阿们。
生命后期的最佳结果是那些在生命最初三年内被早期发现并接受高质量治疗的人,此时大脑发育的约 80% 都发生在这一时期。然而,尽管早期检测不断取得进展——而且自闭症可以在 2 岁之前得到可靠诊断——但平均诊断年龄为 4 岁,比神经可塑性的关键时期晚了一年。自闭症的医学诊断途径仍然低效且无效,充斥着五十年来未曾改变的后勤障碍。五十年前,儿童由医学专家诊断,医疗系统可以支持这些不频繁的转诊。然而,患病率的急剧上升造成了系统的瓶颈。诊断师很少,这些有限的诊断资源分配不均。
正是基于这一积极的基础,圣文德大学致力于每位学生的个人和学术发展。圣文德大学拥有一支致力于方济各思想传统的学术、研究和教学的教师队伍。我们生活在一个所谓的“加速时代”,变化的数量和速度同时以前所未有的力量影响着我们生活的各个方面(个人、社会、经济、心理和精神)。我们的学生必须准备好进入一个全球化的世界,这个世界需要理解、同化、融合、解读和行动的技能,而这些技能的有序性和速度是其他任何一代人都未曾面对过的。为了让我们的学生做好准备,大学必须大胆、积极、主动并以使命为基础。
疫情可能会破坏教育部门的政治稳定,因为之前未曾预料到的情况变成了现实:人们对远程教育的兴趣激增;儿童和青少年贫困率上升;以及前所未有的预算限制。这使得政府比以往任何时候都更需要妥善管理信息和沟通,以便政策讨论尽可能地知情。这是报告中重点强调的一点。需要更好地按社会经济地位和人口群体细分统计数据,并解释它们对行动的意义。在某种程度上,需要这样做是为了突出已经取得的进展,以便有足够的注意力保护这些成果,并确保它们不会逆转。更好地了解教育机构的质量是一个敏感问题,有助于引导公众关注这一关键问题。
在全球范围内,乌克兰战争造成的经济不确定性引发了自 1970 年代以来未曾见过的大规模能源价格冲击,对世界经济造成了沉重打击。欧洲战争的再次爆发也为那些质疑欧盟安全和防御方法及其捍卫自身利益(尤其是在网络空间)能力的人敲响了警钟。美国政府还认识到需要解决地缘战略竞争、保护关键基础设施以及打击外国信息操纵和干扰。SolarWinds、Hafnium、乌克兰和其他事件促使政府和国会两党采取行动,制定新的安全标准和资金,这在很大程度上巩固了国家的承诺和美国历届政府的工作。那么这种不确定性如何影响我们的企业、公共和私人机构以及民主价值观的网络安全?
科罗拉多矿业学院的住宿生活继续以 2017 年 10 月的原始住房总体规划和 2019 年住房总体规划更新中未曾预料到的方式发展和变化。全球 COVID-19 疫情在许多方面影响了全国各地的学院和大学。在看到矿业学院的现场授课在 2020 年被远程学习取代后,学生们已经返回校园,入学人数开始恢复到疫情前的水平。2021-2022 学年的学生总入学人数为 7,172 名,其中 5,491 名是本科生,1,681 名是研究生/博士生。2017 年总体规划的这一附录使其与当前的入学趋势和有关总体规划的新思维保持一致。该修正案不是独立的住房总体规划文件,而是旨在与原始总体规划一起使用。
2018 年,世界首批婴儿在基因编辑后诞生,这一消息出乎意料,也是未曾预料到的。在本文中,我们将关注人们对这一消息的反应,并探讨这一消息如何揭示出人们对科学家的角色和责任以及科学标准的隐性和显性假设。通过分析媒体报道和公众对“世界首例”诞生的评论,我们确定了这一事件是如何被构建为违反科学规范的。我们首先确定“如果属实”的叙述,这有助于理解这项技术的意义以及最初宣布之后的婴儿的出生。我们认为“违反”概念有两个维度,一是个人的违法行为,二是社区规范的破坏。最后,我们考虑了更广泛的科学界在修复损害方面所做的工作,以及他们为加强边界以防止未来发生违法行为所做的尝试。
多年来,尽管数据工作量增长了近三倍,但数据中心的电力需求却一直持平。现在,随着电力效率的下降和人工智能需求的增加,我们最新的分析表明,到本世纪末,数据中心的电力需求将增长 160%,这将推动美国和欧洲的电力增长达到一代人未曾见过的水平。我们认为,这应该会增强整个电力供应链的投资机会,受益于绿色资本支出、数量增长和创新。我们继续看到人工智能对推进可持续发展目标的无数潜在好处;我们预计 2030 年数据中心的二氧化碳排放量将比 2022 年增加一倍以上,这可能会让可持续投资者专注于衡量人工智能的好处如何抵消数据中心相关排放量的预期增长。
本文介绍了中国用于协助法官量刑的人工智能 (AI) 中存在系统性种族偏见的证据。通过对一款商业刑事量刑软件进行审计实验,我发现少数民族被告的预计刑期平均比被描述犯有完全相同罪行的汉族被告长 6.2%。姓名和民族身份等种族线索都会造成这种歧视效应。这些发现适用于多个族群和犯罪类型。除了主要结果之外,我还表明,使用人工智能可能会引入人类数据中可能未曾见过的新形式的偏见。无论刑事量刑人工智能中种族偏见的意图如何,它都指向一个令人不安的场所,即威权政治通过人工智能以新的、更阴险的形式表现出来。