本出版物《复合材料:测试与设计(第九卷)》包含第九届复合材料:测试与设计研讨会上发表的论文,该研讨会于 1988 年 4 月 27-29 日在内华达州斯帕克斯举行。该研讨会由 ASTM 高模量纤维及其复合材料委员会 D-30 赞助。联合技术公司的 Samuel P. Garbo 担任研讨会主席,并担任本出版物的编辑。
[1] Stuart Allan。2011 年。《引言:数字时代的科学新闻》。《新闻学》12,7(2011 年 10 月),771–777。https://doi.org/10.1177/1464884911412688 [2] Josh Anderson 和 Anthony Dudo。2023 年。《来自战壕的观点:与记者关于报道科学新闻的访谈》。《科学传播》(2023 年 1 月),107554702211491。https://doi.org/10.1177/10755470221149156 [3] Aviv Barnoy 和 Zvi Reich。2019 年。验证的时间、原因、方式和结果。新闻研究 20, 16 (2019 年 12 月),2312–2330。https://doi.org/10.1080/1461670X.2019.1593881 出版商:Routledge _eprint:https://doi.org/10.1080/1461670X.2019.1593881。[4] Emily Bender 和 Chirag Shah。2022 年。无所不知的机器是一种幻想。https://iai.tv/articles/all-knowing-machines-are-a-fantasy-auid-2334 [5] Emily M. Bender。2022 年。《华盛顿邮报》对 ChatGPT 的炒作。 https://medium.com/@emilymenonbender/chatgpt-hype-in-the-washington-post- c4e1355ed31b [6] Emily M. Bender。2022 年。纽约时报杂志上的 AI 文章:抵制留下深刻印象的冲动。https://medium.com/@emilymenonbender/on-nyt-magazine- on-ai-resist-the-urge-to-be-impressed-3d92fd9a0edd [7] Emily M. Bender、Timnit Gebru、Angelina McMillan-Major 和 Shmargaret Shmitchell。2021 年。论随机鹦鹉的危险:语言模型会太大吗?。在 2021 年 ACM 公平、问责和透明度会议论文集上。ACM,加拿大虚拟活动,610–623。 https://doi.org/10.1145/3442188.3445922 [8] Deborah Blum。2021 年。科学新闻事业发展。《科学》372,6540(2021 年 4 月)。https://doi.org/10.1126/science.abj0434 [9] Joshua A. Braun 和 Jessica L. Eklund。2019 年。假新闻,真钱:广告技术平台、利润驱动的骗局和新闻业务。《数字新闻》7,1(2019 年 1 月),1-21。https://doi.org/10.1080/21670811.2018.1556314 [10] J Scott Brennen、Philip N Howard 和 Rasmus Kleis Nielsen。 2018. 行业主导的辩论:英国媒体如何报道人工智能。(2018 年)。[11] Michael Brüggemann、Ines Lörcher 和 Stefanie Walter。2020. 后常态科学传播:探索科学与新闻业模糊的界限。科学传播杂志 19, 3 (2020 年 6 月)。https://doi.org/10.22323/2.19030202 [12] Madalina Busuioc。2021. 负责任的人工智能:让算法承担责任。公共管理评论 81, 5 (2021)。https://doi.org/10.1111/puar.13293 [13] Tania Cerquitelli、Daniele Quercia 和 Frank Pasquale(编辑)。2017. 大数据和小数据的透明数据挖掘。大数据研究,第 1 卷。 32. Springer International Publishing,Cham。https://doi.org/10.1007/978-3-319-54024-5 [14] Mark Deuze 和 Charlie Beckett。2022 年。想象力、算法和新闻:培养新闻业的人工智能素养。数字新闻 10,10(2022 年 11 月),1913-1918 年。https://doi.org/10.1080/21670811.2022.2119152 [15] Nicholas Diakopoulos。2015 年。算法问责制。数字新闻 3,3(2015 年 5 月)。https://doi.org/10.1080/21670811.2014.976411 [16] Nicholas Diakopoulos,Daniel Trielli 和 Grace Lee。2021 年。通过半自动化新闻发现工具理解和支持新闻实践。ACM 人机交互论文集 5,CSCW2(2021 年 10 月),1-30。https://doi.org/10.1145/3479550 [17] Wolfgang Donsbach。2012 年。记者的角色认知。《国际传播百科全书》,Wolfgang Donsbach(编辑)。John Wiley & Sons, Ltd,英国奇切斯特,wbiecj010.pub2。https://doi.org/10.1002/9781405186407.wbiecj010.pub2 [18] Sharon Dunwoody。2021 年。科学新闻:数字时代的前景。摘自《劳特利奇公共科学技术传播手册》(第 3 版)。劳特利奇。[19] David Freeman Engstrom、Daniel E. Ho、Catherine M. Sharkey 和 Mariano-Florentino Cuéllar。2020 年。算法政府:联邦行政机构中的人工智能。技术报告。美国行政会议。https://www.ssrn.com/abstract=3551505 [20] Declan Fahy 和 Matthew Nisbet。2011 年。在线科学记者:角色转变和新兴实践。新闻学 12,7(2011 年 10 月)。https://doi.org/10.1177/1464884911412697 [21] Batya Friedman、Peter Kahn 和 Alan Borning。2002 年。价值敏感设计:理论与方法。华盛顿大学技术报告 2 (2002),第 12 页。出版商:Citeseer。[22] Oscar H. Gandy。1980 年。健康信息:补贴新闻。媒体、文化与社会 2,2(1980 年 4 月)。https://doi.org/10.1177/016344378000200201 [23] Tony Harcup 和 Deirdre O'Neill。2017 年。什么是新闻?:重新审视新闻价值(再次)。新闻研究 18,12(2017 年 12 月),1470–1488。 https://doi.org/10.1080/1461670X.2016.1150193 [24] Ziwei Ji、Nayeon Lee、Rita Frieske、Tizheng Yu、Dan Su、Yan Xu、Etsuko Ishii、Yejin Bang、Andrea Madotto 和 Pascale Fung。 2022.自然语言生成中的幻觉调查。计算。调查(2022 年 11 月)。 https://doi.org/10.1145/3571730 [25] Bronwyn Jones、Rhianne Jones 和 Ewa Luger。 2022.人工智能“无处不在”:解决公共服务新闻中的人工智能清晰度问题。数字新闻 10, 10(2022 年 11 月),1731–1755。 https://doi.org/10.1080/21670811.2022.2145328 [26] Sayash Kapoor 和 Arvind Narayanan。2022 年。人工智能新闻业需要警惕的 18 个陷阱。https://aisnakeoil.substack.com/p/eighteen-pitfalls-to-beware-of-in [27] Percy Liang、Rishi Bommasani、Kathleen Creel 和 Rob Reich。2022 年。现在是制定发布基础模型的社区规范的时候了。https://hai.stanford.edu/news/time-now-develop-community-norms-release-foundation-modelsJohn Wiley & Sons, Ltd,英国奇切斯特,wbiecj010.pub2。https://doi.org/10.1002/9781405186407.wbiecj010.pub2 [18] Sharon Dunwoody。2021 年。科学新闻:数字时代的前景。载于《劳特利奇科学技术公共传播手册》(第 3 版)。劳特利奇。[19] David Freeman Engstrom、Daniel E. Ho、Catherine M. Sharkey 和 Mariano-Florentino Cuéllar。2020 年。算法政府:联邦行政机构中的人工智能。技术报告。美国行政会议。https://www.ssrn.com/abstract=3551505 [20] Declan Fahy 和 Matthew Nisbet。2011 年。在线科学记者:角色转变和新兴实践。新闻学 12,7 (2011 年 10 月)。https://doi.org/10.1177/1464884911412697 [21] Batya Friedman、Peter Kahn 和 Alan Borning。2002 年。价值敏感设计:理论与方法。华盛顿大学技术报告 2 (2002),12。出版商:Citeseer。[22] Oscar H. Gandy。1980 年。健康信息:补贴新闻。媒体、文化与社会 2,2 (1980 年 4 月)。https://doi.org/10.1177/016344378000200201 [23] Tony Harcup 和 Deirdre O'Neill。2017 年。什么是新闻?:重新审视新闻价值(再次)。新闻研究 18, 12(2017 年 12 月),1470–1488。 https://doi.org/10.1080/1461670X.2016.1150193 [24] Ziwei Ji、Nayeon Lee、Rita Frieske、Tizheng Yu、Dan Su、Yan Xu、Etsuko Ishii、Yejin Bang、Andrea Madotto 和 Pascale Fung。 2022.自然语言生成中的幻觉调查。计算。调查(2022 年 11 月)。 https://doi.org/10.1145/3571730 [25] Bronwyn Jones、Rhianne Jones 和 Ewa Luger。 2022.人工智能“无处不在”:解决公共服务新闻中的人工智能清晰度问题。数字新闻 10,10(2022 年 11 月),1731–1755 年。https://doi.org/10.1080/21670811.2022.2145328 [26] Sayash Kapoor 和 Arvind Narayanan。2022 年。人工智能新闻业需要警惕的 18 个陷阱。https://aisnakeoil.substack.com/p/eighteen-pitfalls-to-beware-of-in [27] Percy Liang、Rishi Bommasani、Kathleen Creel 和 Rob Reich。2022 年。现在是制定发布基础模型的社区规范的时候了。https://hai.stanford.edu/news/time-now-develop-community-norms-release-foundation-modelsJohn Wiley & Sons, Ltd,英国奇切斯特,wbiecj010.pub2。https://doi.org/10.1002/9781405186407.wbiecj010.pub2 [18] Sharon Dunwoody。2021 年。科学新闻:数字时代的前景。载于《劳特利奇科学技术公共传播手册》(第 3 版)。劳特利奇。[19] David Freeman Engstrom、Daniel E. Ho、Catherine M. Sharkey 和 Mariano-Florentino Cuéllar。2020 年。算法政府:联邦行政机构中的人工智能。技术报告。美国行政会议。https://www.ssrn.com/abstract=3551505 [20] Declan Fahy 和 Matthew Nisbet。2011 年。在线科学记者:角色转变和新兴实践。新闻学 12,7 (2011 年 10 月)。https://doi.org/10.1177/1464884911412697 [21] Batya Friedman、Peter Kahn 和 Alan Borning。2002 年。价值敏感设计:理论与方法。华盛顿大学技术报告 2 (2002),12。出版商:Citeseer。[22] Oscar H. Gandy。1980 年。健康信息:补贴新闻。媒体、文化与社会 2,2 (1980 年 4 月)。https://doi.org/10.1177/016344378000200201 [23] Tony Harcup 和 Deirdre O'Neill。2017 年。什么是新闻?:重新审视新闻价值(再次)。新闻研究 18, 12(2017 年 12 月),1470–1488。 https://doi.org/10.1080/1461670X.2016.1150193 [24] Ziwei Ji、Nayeon Lee、Rita Frieske、Tizheng Yu、Dan Su、Yan Xu、Etsuko Ishii、Yejin Bang、Andrea Madotto 和 Pascale Fung。 2022.自然语言生成中的幻觉调查。计算。调查(2022 年 11 月)。 https://doi.org/10.1145/3571730 [25] Bronwyn Jones、Rhianne Jones 和 Ewa Luger。 2022.人工智能“无处不在”:解决公共服务新闻中的人工智能清晰度问题。数字新闻 10,10 (2022 年 11 月),1731–1755 年。https://doi.org/10.1080/21670811.2022.2145328 [26] Sayash Kapoor 和 Arvind Narayanan。2022 年。人工智能新闻业需要警惕的 18 个陷阱。https://aisnakeoil.substack.com/p/eighteen-pitfalls-to-beware-of-in [27] Percy Liang、Rishi Bommasani、Kathleen Creel 和 Rob Reich。2022 年。现在是制定发布基础模型的社区规范的时候了。https://hai.stanford.edu/news/time-now-develop-community-norms-release-foundation-models和 Alan Borning。2002 年。价值敏感设计:理论与方法。华盛顿大学技术报告 2(2002 年),12。出版商:Citeseer。[22] Oscar H. Gandy。1980 年。健康信息:补贴新闻。媒体、文化与社会 2,2(1980 年 4 月)。https://doi.org/10.1177/016344378000200201 [23] Tony Harcup 和 Deirdre O'Neill。2017 年。什么是新闻?:重新审视新闻价值观(再次)。新闻研究 18,12(2017 年 12 月),1470–1488。 https://doi.org/10.1080/1461670X.2016.1150193 [24] Ziwei Ji、Nayeon Lee、Rita Frieske、Tizheng Yu、Dan Su、Yan Xu、Etsuko Ishii、Yejin Bang、Andrea Madotto 和 Pascale Fung。 2022.自然语言生成中的幻觉调查。计算。调查(2022 年 11 月)。 https://doi.org/10.1145/3571730 [25] Bronwyn Jones、Rhianne Jones 和 Ewa Luger。 2022.人工智能“无处不在”:解决公共服务新闻中的人工智能清晰度问题。数字新闻 10, 10(2022 年 11 月),1731–1755。 https://doi.org/10.1080/21670811.2022.2145328 [26] Sayash Kapoor 和 Arvind Narayanan。2022 年。人工智能新闻业需要警惕的 18 个陷阱。https://aisnakeoil.substack.com/p/eighteen-pitfalls-to-beware-of-in [27] Percy Liang、Rishi Bommasani、Kathleen Creel 和 Rob Reich。2022 年。现在是制定发布基础模型的社区规范的时候了。https://hai.stanford.edu/news/time-now-develop-community-norms-release-foundation-models和 Alan Borning。2002 年。价值敏感设计:理论与方法。华盛顿大学技术报告 2(2002 年),12。出版商:Citeseer。[22] Oscar H. Gandy。1980 年。健康信息:补贴新闻。媒体、文化与社会 2,2(1980 年 4 月)。https://doi.org/10.1177/016344378000200201 [23] Tony Harcup 和 Deirdre O'Neill。2017 年。什么是新闻?:重新审视新闻价值观(再次)。新闻研究 18,12(2017 年 12 月),1470–1488。 https://doi.org/10.1080/1461670X.2016.1150193 [24] Ziwei Ji、Nayeon Lee、Rita Frieske、Tizheng Yu、Dan Su、Yan Xu、Etsuko Ishii、Yejin Bang、Andrea Madotto 和 Pascale Fung。 2022.自然语言生成中的幻觉调查。计算。调查(2022 年 11 月)。 https://doi.org/10.1145/3571730 [25] Bronwyn Jones、Rhianne Jones 和 Ewa Luger。 2022.人工智能“无处不在”:解决公共服务新闻中的人工智能清晰度问题。数字新闻 10, 10(2022 年 11 月),1731–1755。 https://doi.org/10.1080/21670811.2022.2145328 [26] Sayash Kapoor 和 Arvind Narayanan。2022 年。人工智能新闻业需要警惕的 18 个陷阱。https://aisnakeoil.substack.com/p/eighteen-pitfalls-to-beware-of-in [27] Percy Liang、Rishi Bommasani、Kathleen Creel 和 Rob Reich。2022 年。现在是制定发布基础模型的社区规范的时候了。https://hai.stanford.edu/news/time-now-develop-community-norms-release-foundation-models
Casdatifan (Cas) 单药治疗既往接受过治疗的透明细胞肾细胞癌 (ccRCC) 患者 (pts):ARC-20 一项 1 期开放标签研究的多种剂量安全性、有效性和亚组分析
抽象目标本研究的目的是收集各种利益相关者的见解,确定现有的挑战并探索相关解决方案,以开发一个概念框架,该概念框架有助于开发慢性下背痛(CLBP)自我管理应用程序。设计代码工作坊方法。进行研究是在线进行的,允许一群利益相关者的参与。参与者是通过社交媒体平台和专业网络招募的,其中包括LBP至少3个月的个人,在CLBP管理中经验丰富的医疗保健专业人员以及具有数字健康应用程序背景的应用程序开发人员。干预措施使用了专注于集思广益,沟通和反思练习的代码签名研讨会,旨在促进合作和收集利益相关者的见解。结果衡量了针对CLBP的移动健康(MHealth)应用程序的关键挑战和潜在解决方案。结果九个利益相关者在当前的背痛应用程序中确定了四个主要挑战:信念和信任,动机,安全性和可用性。该小组还针对这些挑战进行了协作并提出了实用解决方案。结论本研究说明了CodeSign研讨会方法在为开发CLBP开发MHealth解决方案的关键见解方面的实用性。从这些研讨会中收集的见解可用于为未来的应用程序开发提供信息,从而有可能改善用户参与度。
结构钢,是第八届全国断裂力学研讨会上发表的论文之一,该研讨会于 1974 年 8 月 26-28 日在罗德岛州普罗维登斯的布朗大学举行。摘要仅在本次研讨会的论文集中出现(裂纹扩展力学,ASTM STP 590)。研讨会由美国材料与试验协会金属断裂测试委员会 E-24 赞助。布朗大学的 J. R. Rice 和 P. C. Paris 担任研讨会联合主席。
举办了一系列两次利益相关者参与研讨会,以完成任务 2、3 和 4。研讨会有 40 多名代表附件 A.1 中列出的 18 个组织的人士参加。每个研讨会都使用 Microsoft Teams 虚拟进行,并且每个研讨会都遵循表 2-1 中所示的一组规定主题。研讨会利用互动式提问和分组讨论室来最大限度地提高与会者的参与度。每次研讨会结束后,都会与与会者分享研讨会成果。第一次研讨会于 2022 年 3 月 25 日举行,重点讨论能源和技术系统。该研讨会由 Frazer-Nash 和 Roland Berger 领导的研究联盟联合举办,提供平行但独立的研究。第二次研讨会由 Frazer-Nash 领导的伙伴关系单独举办,以确保每项研究的新发现不会影响其他研究。该研讨会于 2022 年 5 月 6 日举行,重点讨论成本效益分析和发展路径的新成果。
低碳足迹的1 ST培训研讨会 - 过程和决心将是IIT Kharagpur,从2024年5月20日至24日。培训研讨会由物理部 @ iit Kharagpur组织,该部门是印度最古老的物理部门之一。现在至关重要的是,在各个过程中使用各种过程的碳足迹。有多种方法,用于进行此类研究。这些研讨会将在此研讨会期间进行教授。研讨会将在下面提到的广泛主题上进行专门的会议:
处方药用户付费法案 VII 承诺:FDA 将发布信息请求 (RFI),征求公众对方法问题的意见,包括在利益风险评估和产品标签背景下提交和评估患者体验数据,以及公众利益相关者最感兴趣或关注的其他领域。FDA 将发布一份联邦公报通知,总结对 RFI 的意见,并根据收到的对 RFI 的回应意见,FDA 将计划举办至少 2 场侧重于方法问题的公共研讨会。根据 RFI 和研讨会上的经验,FDA 将制作一份书面总结,确定未来工作的优先事项。
第8个国际超批评2电源周期研讨会是由行业,学术界和政府机构组织和设计的技术会议,以推动用超临界二氧化碳(SCO 2)作为工作流体发展技术周期的技术。今年会议的主题是“ SCO 2在全球能源过渡中的作用”,重点是SCO 2 Systems在脱碳的多个经济部门中的新兴作用,包括发电,存储和工业应用。研讨会为研究人员,行业合作伙伴和最终用户提供了见面的机会,以了解该领域的进步,讨论优先事项并为技术开发建立关键途径。获得的观点将使研究人员能够更好地协调工作,并使参与者对SCO 2技术的整体状态和方向有了更深入的了解。第一次研讨会于2007年在马萨诸塞州理工学院(马萨诸塞州剑桥市)举行,第二次研讨会于2009年在伦斯勒理工学院(Troy,纽约)举行,第三次在2011年在科罗拉多大学(Bolder,Colorado)在科罗拉多大学举行。2014年和2018年研讨会在宾夕法尼亚州的匹兹堡举行,2016年和2022年的研讨会在德克萨斯州圣安东尼奥举行。会议结束后,将在线上在线上与以前的研讨会一起存档的2024研讨会的技术论文和演示文稿。研讨会的目标是促进跨组织和公司界限的点对点知识共享和协作,这将在该领域建立专业知识和加速进步网络。
为期两天的研讨会为各州代表团提供了协作构想、自我评估和目标设定的机会,方法是在州一级采用由 CSforALL 开发的 SCRIPT 战略规划工具,CSforALL 是一家致力于扩大 K-12 计算机教育的组织。研讨会由 AI4K12 的 Gardner-McCune 和 CSforALL 的执行董事 Leigh Ann DeLyser 共同主持。扩展计算教育途径 (ECEP) 联盟专注于扩大州一级的计算参与度,也通过就其州团队发展模式和州峰会工具包的调整提供咨询,为研讨会做出了贡献。