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2025青年咨询委员会工作计划
•协调介绍当地青年问题的青年特定举措； •与与青年有关的问题或机会的个人和组织建立和维持关系； •研究并向政策提案提供意见，以考虑到直接影响社区青年的事项的考虑； •接收理事会或报告理事会要求对青年事务的指示； •提供针对青年的城市政策，计划或服务的青年镜头； •与支持青年计划和其他市政当局的行政管理和其他组织互动。在2025年，YAC有11名成员，1名成员和10名成员，从2024年返回。YAC可以很好地从成功中学习并将其利用到2025年。根据2024年委员会的反馈，年轻人确定他们希望获得政府和委员会议员的更多指导机会。根据该建议，行政和委员会议员将专注于提供其他学习成果：
Ikigai 是利用人工智能开发以人为本的工作场所的工具
过去十年，商业世界发生了重大变化，部分原因是技术的快速发展。因此，基于权威的传统领导模式正在逐渐消失，取而代之的是建立在价值观、归属感、积极倾听、学习和分享基础上的新模式。特别是年轻员工希望领导者真诚、负责、尊重和诚实。技术和进步的快速发展和步伐可以与各种有效的方法相一致，这些方法优先考虑了解个人。其中一种方法就是 ikigai。本文重点介绍 ikigai 的概念，以及如何将其融入和运用到以人为本的工作场所和使用人工智能支持的工作场所中。通过对 ikigai 的文献研究，我们旨在提出一种强调价值观和个人自我实现的替代性企业家领导方法。
专业责任和生成式人工智能指南
考虑可能的选择，制定并向客户建议适当的行动方案（守则 3.3-1(a)）； 根据每个事项的需要，通过应用适当的技能，包括法律研究、分析和解决问题，实施所选的行动方案（守则 3.3-1(c)(i)、(ii) 和 (viii)）； 在事项的所有相关阶段及时有效地沟通（守则 3.3-1(d)）； 认真、勤勉、及时且具有成本效益地履行所有职能（守则 3.3-1(e)）； 将智力、判断和审议运用到所有职能中（守则 3.3-1(f)）； 追求适当的专业发展，以保持和提高法律知识和技能（守则 3.3-1(j)）；以及 以其他方式适应不断变化的专业要求、标准、技术和实践（守则 3.3-1(k)）。
学校将人工智能作为一门学科的方法...
让我们从教育语境中有时会用到的一个术语开始：“深度学习”。它代表有意义的学习，与人类的表面学习和死记硬背学习 [2] 相对。人工智能中的“深度学习”是一种模仿人类大脑处理大数据以用于预测和决策的方法 [3]。它的结果以几年前无法预见的方式影响着我们的生活。我们大多数人很可能已经在不知不觉中每天使用深度学习模型了。每当我们使用互联网搜索引擎、社交媒体网站上的人脸识别系统、翻译系统或智能设备的语音界面时，几乎肯定会使用深度学习模型。因此，深度学习可以被视为机器学习子领域中最强大、发展最快的人工智能应用之一。
Peter Micheuz。人工智能作为学校教育学科的方法。计算机教育公开会议 (OCCE)，2020 年 1 月，印度孟买。第 3-13 页，�10.1007/978-3-030- 59847-1_1�。�hal-03519215�
让我们从教育领域中有时会用到的一个术语开始：“深度学习”。它代表有意义的学习，与人类的表面学习和死记硬背学习 [2] 相对。人工智能中的“深度学习”是一种模仿人脑工作方式处理大数据以用于预测和决策的方法 [3]。它的结果对我们的生活产生了几年前无法预见的影响。我们大多数人很可能已经在不知不觉中每天使用深度学习模型。每次我们使用互联网搜索引擎、社交媒体网站上的人脸识别系统、翻译系统或智能设备的语音界面时，几乎肯定会使用深度学习模型。因此，深度学习可以被视为机器学习子领域中最强大、增长最快的人工智能应用之一。
ngp-手册-2024-2025.pdf
NGP 研究生学习指南（2024-25） 本手册介绍了佛罗里达大西洋大学神经科学研究生项目 (NGP) 的详细信息，旨在补充佛罗里达大西洋大学研究生院对新生和老生的政策和要求。 所有学生都有责任遵守项目、研究生院和大学的规定、政策和程序，以及佛罗里达大西洋大学的学生行为准则和学术诚信准则。 请在佛罗里达大西洋大学研究生院网站的“当前研究生”部分查看研究生院要求和政策的详细信息。 详细的研究生院入学手册可在 https://www.fau.edu/graduate/documents/grad-student-orientation-manual.pdf 上找到。 NGP 的政策和要求可能会随时间而变化。 学生加入项目时生效的政策将一直适用到学位完成为止。
不断发展的人工智能和仲裁法律实践
人工智能 (AI) 对社会的影响显而易见，但其影响程度尚不清楚。但可以肯定的是，未来几年由人工智能引发的纠纷只会增加。这些纠纷将涉及范围广泛的冲突，从数据隐私泄露、知识产权侵权、未经授权的合成内容、涉及大型语言模型 (LLM) 的商业机密盗用到违约。就目前而言，当今的替代性争议解决 (ADR) 在很大程度上不足以处理这些类型的纠纷；认识到这一点，我与 Ryan Abbott 博士与 JAMS 密切合作，制定了 JAMS 人工智能争议解决规则 (AI 规则)。“JAMS 管理涉及人工智能系统的纠纷的规则，自 2024 年 4 月 15 日起生效”，www. jamsadr.com/rules-clauses/artificial-intelligence-disputes- clause-and-rules（上次访问时间为 2024 年 5 月 9 日）。
在求职中使用生成式人工智能
“我是一名人力资源沟通专家，拥有五年多的经验。在过去三年中，我一直负责 Hartley 公司的人力资源沟通工作。在这个职位上，我管理一个由三人组成的团队，我们负责向 8,000 名员工传达所有福利和政策。在此职位之前，我的职业生涯始于 General Financial 的人力资源协调员，两年间我学到了很多东西。当我的经理调到 Hartley 时，她邀请我一起负责他们的人力资源沟通工作。我很喜欢在 Hartley 的时光，但我开始考虑下一步该怎么做，因为目前的职位没有太多的成长空间。在我职业生涯的这个阶段，我觉得我已经准备好将我的技能运用到一个更全球化的组织中，以应对一些新挑战，这就是我如此感兴趣的原因这个职位。”这是我的简历：{resume}
为 Nalaikh 工业园区选择可再生能源......
纳莱赫是乌兰巴托九个区之一，人口约 38.7 万。纳莱赫位于蒙古首都乌兰巴托东南部，是蒙古第一座煤矿的所在地。纳莱赫煤矿开采始于 1915 年，1981 年达到顶峰，约有 1,500 人受雇，每年生产 100 万吨煤。纳莱赫当时是蒙古的工业化中心，为乌兰巴托第一火力发电厂供应煤炭。1932 年，首先建造了一座 60kW 的煤电厂，然后在 1936 年建造了一座 120kW 的煤电厂，并一直使用到 1939 年，当时在中央发电厂和纳莱赫之间建造了一条 35kW 的输电线，为位于纳莱赫的许多工厂供电。如今，纳莱赫的电力由火力发电厂供应
