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阿拉伯之春：它将带来民主转型吗？
会议的核心问题是：什么是“阿拉伯之春”？它是一个单一过程还是多个过程？它是一个已经发生的事件，可能已经基本结束或终结，还是一个长期历史过程的开始？“阿拉伯之春”一词用来描述在多个国家以不同速度发生的区域内政治现象，其定义过于笼统。从与会者的例子来看，从概念上简化“阿拉伯之春”现象的一种方法是大致区分两个不同的时间过程：政权更迭/动态（或连续性）和过渡。正如与会者所强调的，现在就说“阿拉伯之春”是中东和北非民主化的“多米诺骨牌效应”，与拉丁美洲和东欧早期的民主化趋势相似还为时过早。只有三位独裁领导人被迫下台，其中只有一个国家——突尼斯——在 2011 年 11 月（会议召开时）进入了过渡进程。沙特的军事干预显然粉碎了巴林反对派。叙利亚和也门的政权与反对派似乎已陷入旷日持久的血腥僵局，结果尚不明朗，而该地区的大多数其他政权似乎已成功应对了2011年1月至3月从突尼斯蔓延开来的民众示威浪潮。
Cornerstone 和 AI 生成的写作：指南
2） 从一开始就努力了解学生的写作能力。在开课的第一周，请让他们在课堂上写至少 2 段文章，你可以收集这些文章并作为评估每个学生能力的基准。你当然可以告诉他们原因。我们还建议您考虑让他们在课堂上完成更多的写作。 3） 使用有特定要求的创造性作业。以下是一些会使使用 Chat GPT 变得困难的技巧：• 要求学生在写作中加入个人经历• 让学生回应同学的课堂演示或当天对文本的讨论• 带学生到课堂外，例如 Ringel 画廊，让他们写一篇关于特定艺术品、艺术家或展览的反思• 让他们融入时事；2021 年之后的任何内容都不在 Chat GPT 的培训范围内 4）增加对大纲、草稿、论文陈述、同行评审和参考书目的使用。如果我们在写作过程中一步步指导他们，他们就几乎不需要抄袭或使用聊天机器人。 5) 了解你的敌人：聊天机器人的文章往往在事实上不准确且笼统。它也无法引用文本的具体版本。你还可能会被学生突然变得更加复杂的词汇量和缺乏语法错误所提示。虽然聊天机器人的输出是随机的，但你可以输入你的实际写作提示，以了解人工智能为你的作业生成的输出是什么样的。你可以创建一个免费帐户并使用以下链接：https://chat.openai.com/chat 两种潜在的技术解决方案：
深入了解英国和沙特阿拉伯的工人经历
本文通过对英国和沙特阿拉伯零工经济平台的运营实践进行批判性分析，使用了对两国零工工作者进行的 21 次半结构化访谈的数据。利用基于制度理论的框架，该研究发现，这些被笼统地称为“制度变色龙”的平台确实能够适应不同的社会经济和监管环境，但其政策并不一定与工作者的福祉相一致。英国的情况不出所料地凸显了工作机会有限、工资不足以及缺乏健全的社会保障等问题，挑战了零工工作中普遍存在的工作自由和灵活性叙事。然而，它也出乎意料地揭示了接受采访的工作者具有一定程度的工作稳定性和更长且令人满意的任期，这表明英国零工工作的格局存在微妙差异。相比之下，在沙特阿拉伯，监管松懈的零工经济暴露出一种充满不稳定、不稳定和剥削的局面，尤其是对于外籍劳工而言。此外，由于劳动政策非常严格，零工平台的运作方式不仅无视甚至可能积极歧视其劳动力。这些发现表明，迫切需要更新劳动保护框架，这些框架要能够敏感地应对数字劳动力的独特挑战和多样化的运营模式，并预测工作性质的变化。
理解和响应 CMS 审计承包商......
最近看过或读过新闻的人都知道，演员约翰尼·德普和艾梅柏·希尔德起诉对方诽谤。审判进行了电视转播，报道似乎不间断。在审判期间，正如人们在民事诉讼中所做的那样，双方都传唤证人。约翰尼·德普的律师似乎费尽心思寻找成熟、沟通清晰、了解事实、对主题有经验、并多次在法庭上作证的专家。另一方面，艾梅柏·希尔德的律师似乎选择了一些情感上不适合法庭、沟通不清晰、对主题没有经验、对事实不太熟悉、看起来像是第一次在法庭上作证的人。请原谅我的笼统概括，这些概括通常……略有不准确，但基本上是正确的。最重要的是，数百万美元以及职业和个人声誉都岌岌可危。这与合规计划有何关系？嗯，我们有时也会面临数百万美元和声誉的风险。当我们进行自己的调查或被起诉时，我们有时会选择我们认识的、通常熟悉该主题的律师、审计师和顾问，而不是寻找国内最好的律师。当你的人比对手更了解问题时，你会更经常地赢得案件。当你的人更了解问题时，你会赢得领导的尊重
量子技术中的量子最佳控制。欧洲研究现状，愿景和目标的战略报告
1引言量子最佳控制理论（QOCT）是指设计和实施外部电磁场的形状的一组方法，这些方法以最佳方式以原子或分子量表操纵量子型的过程[246]。它以控制理论为基础，以更笼统的术语为基础，这些术语以应用数学，工程和物理学之间的接口发展，并涉及对实现特定任务的动态过程的操纵。主要目标是使正在研究的动力系统可以最佳地运行并达到其物理限制，同时满足手头设备施加的约束。量子过程也不例外，但必须对控制理论的某些方面进行调整以考虑量子世界的特殊性。在过去的几年中，Qoct已成为新兴量子技术的组成部分[6]，这证明了以下事实：控制将科学知识转化为技术[246]：如果叠加原理是量子力学的核心特征，则量子力学的核心特征，量子控制是量子控制的主要原理。量子技术需要相对良好的且特征良好的量子系统。与使用QOCT（例如化学反应动力学）相比，这一特征使它们成为Qoct的理想测试。相反，Qoct已经成熟到如今在实验中很容易使用的阶段。Qoct的下一个挑战将是成为
量化措施等效性
摘要。- 我们启动了对成品类型组之间测量的等效性的定量研究。这样做，我们扩大了已成为l p的等效性的经典的上下文。在本文中，我们关注的是普通群体的情况，该类别为此我们展示了刚性定理以及几个灵活性结果。我们的刚性结果规定，等级曲线具有非常笼统的单调性能，尤其涉及其综合等价不变性。这对两个平均组之间可能测得的耦合的整合程度提供了明确的“下端”。该结果在组几何形状中也具有意外的应用：在平均组之间粗大潜水下，等值谱是单调的。在其他应用中，这导致存在3组的连续体，这些群集彼此陷入了任何粗糙的景象。我们的灵活性结果包括表现出明确的轨道等价，并具有某些平均组之间规定的集成性特性。我们为此介绍了一种新工具：Følner的铺路套房。在许多情况下，我们扣除了使用等法轮廓获得的定量阻塞对于具有对数误差的误差因素是最佳的。我们还获得了两个重要的准时分析的重要不变性，在可集成的轨道等效性下没有保留：渐近维度和有限呈现的事实。
引用为 Freeman v. Ohio Elections Comm., 2024-Ohio-1223。
1 记录还未能证明 Brey 律师会满足 Prof.Cond.R. 3.7(a) 中规定的任何例外。参见 McCormick v. Maiden，第 6 区案，编号 E-12-072，2014-Ohio-1896，第 11 段（指出“证明 Prof.Cond.R. 3.7 的例外之一适用的责任在于寻求主张例外的律师”）。Brey 律师的提议是，他问 Richter“当我们无法从 JPL 获得任何信息时，如何报告 Allen Freeman 的竞选债务”，但 Richter 作证说 Brey 律师“没有向 [他] 表明客户是谁”，因为这是一次“更为笼统的对话”。 （Brey Proffer，第 1 页；2021 年 11 月 18 日，Tr.，第 110 页，121-22 页。）因此，记录表明 Brey 律师证词的某些方面存在争议。Brey 律师的证词与他的法律服务的性质或价值无关。Brey 律师也没有提供任何证据来支持根据 Prof.Cond.R. 3.7(a)(3) 认定存在重大困难。Brey 律师仅告知委员会，他的取消资格“可能”会给上诉人带来重大困难。（2021 年 11 月 18 日，Tr.，第 92 页。）参见 155 N. High Limited v. Cincinnati Ins。 Co ., 72 Ohio St.3d 423, 429 (1995)（指出 Prof.Cond.R. 3.7 下的“重大困难”不仅需要“单纯的财务困难或长期熟悉案件”的证明，还需要“一些专业知识的证明”）。
埃及负责任人工智能宪章
随着人工智能 (AI) 系统的使用越来越普遍，所有利益相关者都需要更加了解其潜在风险和局限性。尽管人工智能系统具有不可否认的好处，但如果设计、部署或使用不当，则会带来重大风险。其中包括：结果有偏差或错误、数据漂移、缺乏透明度、缺乏法律责任、缺乏公平和平等，仅举几例。因此，政府、国际组织以及大公司都意识到妥善管理人工智能项目的必要性，以确保减轻或最小化这些风险。作为其建设人工智能产业的努力的一部分，该努力始于两年前推出国家人工智能战略，除其他国际组织和倡议外，埃及还在不同国际组织（如经合组织、联合国教科文组织、二十国集团和联合国为解决自主武器问题而设立的专家组）起草了多项有关人工智能的道德准则方面发挥了主导作用。此外，它还领导非洲联盟和阿拉伯联盟的团队，致力于在区域层面统一人工智能的道德建议，以确保考虑到我们社会的优先事项、需求和特殊情况。埃及的努力得到了全世界的认可，因为它成为第一个遵守经合组织《负责任人工智能原则》的阿拉伯或非洲国家，也是联合国教科文组织人工智能伦理标准制定文书的早期采用者。由于这些建议大多不具约束力且非常笼统，因此不同国家有责任对这些准则进行本地解读，并将其转化为政府、学术界、工业界和民间社会决策者的可行见解和政策。
利用神经速度场进行微分同胚图像配准
微分同胚图像配准能够提供平滑的变换和拓扑保存，在许多医学图像分析任务中是必需的。传统方法对可接受的变换空间施加某些建模约束，并使用优化来寻找两幅图像之间的最佳变换。指定正确的可接受的变换空间具有挑战性：如果空间过于严格，配准质量可能会很差，而如果空间过于笼统，则优化可能难以解决。最近基于学习的方法利用深度神经网络直接学习变换，实现了快速推理，但由于难以捕捉微小的局部变形和泛化能力，在准确性方面面临挑战。在这里，我们提出了一种新的基于优化的方法，称为 DNVF（带神经速度场的微分同胚图像配准），该方法利用深度神经网络来建模可接受的变换空间。具有正弦激活函数的多层感知器 (MLP) 用于表示连续速度场，并为空间中的每个点分配一个速度矢量，从而提供对复杂变形进行建模的灵活性以及优化的便利性。此外，我们提出了一种级联图像配准框架 (Cas-DNVF)，结合了优化和基于学习的方法的优点，其中训练完全卷积神经网络 (FCN) 来预测初始变形，然后使用 DNVF 进行进一步细化。在两个大型 3D MR 脑部扫描数据集上进行的实验表明，我们提出的方法明显优于最先进的配准方法。
识别在中学生物学和科学教育背景下教授神经系统的重要知识——德尔菲研究
由于神经科学领域的快速发展，教授神经系统知识已成为中学生物学和科学教育中的一项具有挑战性的任务。其中一个主要的挑战是确定要教授什么内容。课程目标通常过于笼统，无法指导教学，而有关神经系统的信息已变得势不可挡、多种多样，与社会息息相关。此外，教育界流传着一些误解和谣言，导致全世界对哪些内容是正确的感到困惑。为了帮助教师、教科书作者和课程开发者应对这一充满挑战的知识领域，本研究的目的是确定专家们对在中学生物学和科学教育背景下哪些知识对于理解神经系统很重要的看法。为此，我们对教科书进行了主题内容分析，然后对 15 位来自不同但相关领域的专家进行了德尔菲研究。研究结果显示，六个课程主题包括大体解剖和功能、细胞类型和功能单位、神经信号、神经元之间的连接、神经信号在神经元网络中的传播方式以及神经系统的可塑性，以及 26 个内容原则，这些内容原则以连贯的课程进程从一般内容到更具体的内容进行组织。其中一些原则阐明和阐述了传统的学校生物学知识，而另一些原则则为课程增添了新知识。重要的是，这里提出的新的神经系统教学框架满足了社会的需求，正如经合组织和世卫组织最近的国际政策框架所表达的那样，并且它解决了有关大脑的常见误解。该研究建议更新生物学和科学课程。