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PLNT 4510：先进的种植系统（2022 年冬季）
课程描述 密歇根大学 课程日历 描述 检查和分析可持续草原种植系统。重点放在优化轮作效益、整合作物和牲畜、保护土壤和水资源以及增强生物多样性的系统上。将讨论草原和世界其他地区的现有、历史和新兴作物生产系统。包括通过农场采访和/或实地考察和/或客座演讲进行体验式学习。不能与 PLNT 3510 一起举行。先决条件：PLNT 2500 (D)。 一般课程描述 本课程是农学课程的顶点课程。它教你从系统的角度思考农业。它整合了你在学位期间学到的信息，并侧重于学习如何使用这些知识来解决农学问题。本课程将让您更广泛地了解草原种植系统从过去到现在的演变并展望未来。这是一门侧重于综合信息的“大局”课程。您将以不同于以前的许多课程的方式学习内容和技能。在以前的农学课程中，您可能重点关注以下内容：• 成功种植小麦作物的步骤，• 除草的物理、化学和生物方法，• 疾病周期以及如何通过打破最薄弱的环节来控制害虫，• 施肥形式和速率以优化油菜籽产量，• 土壤管理实践以最大限度地减少土壤侵蚀本课程重点学习如何将这些信息联系在一起，以识别和评估作为更大种植系统的一部分的各个部分。您将使用在整个学位课程中收集的知识和观察技能来了解周围的世界。您将练习对农学问题做出明智的决定。您将被要求质疑我们目前对农业的假设，并考虑它在未来可能会如何变化。我们将根据您描述和定义农业系统、对比异同、综合信息、进行观察和解决问题的能力对您进行评估。
海上和海洋研究路线图研讨会......
海上和海洋可再生能源研究路线图研讨会 (WKOMRE) 考察了 ICES 在海上和海洋可再生能源开发方面提供科学、数据和建议的作用。120 年来，ICES 一直领导着国际海洋科学合作，以支持海洋的可持续利用。大部分工作重点基于历史上的海洋利用，侧重于跨境渔业科学和科学建议，最近则侧重于渔业和海洋环境管理生态系统方法的发展。ICES 还齐心协力发展水产养殖科学和建议，旨在为可持续的海洋食品生产提供信息。气候变化和能源安全促使全球迫切需要开发海洋生态系统中的可再生能源。海上风能和其他沿海和海洋可再生能源技术使各国能够在其境内生产可再生电力。因此，海上和海洋可再生能源 (OMRE) 正在快速大规模地发展。作为一个在人海交界处工作了数十年的科学组织，ICES 已做好充分准备在这一主题上发挥领导作用：向决策者提供科学、数据和建议，以告知他们基于生态系统管理原则的人类利用导致的海洋生态系统变化。ICES 的目标是使社会能够做出科学决策，平衡渔业、水产养殖、可再生能源、保护和其他人类利用，同时保持健康、富有成效和有弹性的海洋生态系统。ICES 需要具备在生态系统层面和跨国界开展工作的成熟能力，以解决海上和海洋可再生能源对海洋资源和生态系统的影响。为了取得成功，ICES 应该迅速采取行动，提供目前最好的科学信息，并长期努力填补知识空白，开发和使用最佳实践，综合信息，与合作伙伴和利益相关者合作，并改进数据和建议的输出和成果。这份 WKOMRE 报告旨在作为 ICES 路线图草案的先行者，以在基于生态系统的管理背景下追求海上和海洋可再生能源的科学、数据和建议的发展。
化学与物理课程目录
Chemistry and Physics Department: Chemistry and Physics Department Chair: W. Wei Department Members: H. Florian, A. Thapaliya, W. Wei Major: Chemistry (Tracks: Standard, Environmental Science, Biochemistry, and Industry/Graduate School) Minors: Chemistry, Biochemistry, and Biomedical Physics Related Major: Neuroscience Pre-Professional Programs: Pre-Dental, Pre-Forensic Science, Pre-Medical,医学前实验室科学（请参阅目录的医学实验室科学科），预测前，药物前，治疗前助理，前疗法合作计划：与健康相关的职业：医学实验室科学，药学，公共卫生，化学领域的公共卫生课程使学生在化学原理中介绍了一项化学原理，以及一定的科学，并在200年中介绍了一项研究。该计划为学生提供了收集，分析和批判性评估实验室数据的机会，并欣赏事实数据与科学目的，法律和理论的关系。获得的知识体系以及在使用现代仪器来收集和分析数据方面获得的经验，为学生准备在研究生水平上进一步研究化学研究，从事工业化学或健康科学领域的职业，也是化学知识基础，是对其他科学的研究所必需的，包括其他科学，包括医学，药物，药学，药学，生物学，生物学，毒理学，毒理学，环境，科学，和环境科学。最后，该部门的目的是帮助学生更好地了解日常生活中遇到的自然和合成产品以及过程，从而满足学生对物理世界的好奇心。富兰克林学院的物理学计划旨在为学生提供有关物理学的工作知识，以支持和增强他们在主要学科的研究。该计划提供了使学生能够理解物理性质并将物理学作为解决问题的工具的经验。该计划集中于批判性思维的发展。较小的生物医学物理和化学的学生将在主要学习过程中得到很好的支持，并为研究生或专业学校的成功做好准备，或者立即就业。该课程培养的学生能力包括：了解相当深度的科学推理的性质，了解物理和化学的概念和方法，并能够从基本主题中综合信息并应用其解决现实世界中的问题。
状态报告
本国家报告《2021 年俄罗斯联邦消费者权益保护情况》由联邦消费者权益保护和人类福利监督局根据 2 月份俄罗斯联邦法律第 40 条第 6 款编写1992 年 7 月第2300-1号“关于消费者权益保护”。根据俄罗斯联邦政府2012年4月5日法令批准的《俄罗斯联邦消费者权益保护国家报告条例》第3款和第4款第 283 号，这是一份官方文件，旨在向国家当局、地方政府、消费者公共协会（其协会和工会）和俄罗斯联邦人民提供有关俄罗斯联邦消费者的客观、系统的分析信息。联邦国家在消费者权利保护领域的监督结果，是确定保护消费者权利的优先活动领域、制定确保消费者权利保护的必要措施以及完善该领域法律监管的基础。该报告连续第四年详细介绍了俄罗斯联邦政府 8 月 28 日命令批准的 2030 年之前俄罗斯联邦消费者保护领域国家政策战略的实施情况，2017。第 1837-r 号，其实施行动计划由俄罗斯联邦政府 2018 年 3 月 23 日令批准第 481-r 号。这些问题涉及消费者保护领域的立法、信息资源开发、法制教育以及消费者进一步提高金融素养水平和养成可持续理性消费习惯等方面的问题。该报告首次强调并强调了俄罗斯联邦交通局“健康营养”综合信息和教育项目实施过程中所开展的工作，该项目是实施“加强公共卫生”联邦项目的战略方向。同时，报告中包含的相关社会学调查结果显示了俄罗斯人对全球趋势的承诺，即形成更加理性、环保和健康的消费。同时，这种类型的国家控制（监督）的结果传统上既作为一个整体（在主要指标的动态中）又在其在消费市场的各个部分的实施背景中呈现。自 2021 年 7 月 1 日通过并生效以来，2020 年 7 月 31 日第 248-FZ 号联邦法“关于俄罗斯联邦的国家控制（监督）和市政控制”是联邦国家控制（监督）的实施在消费者保护领域及其内容发生了变化，这种情况也在报告的单独章节中详细反映。报告继续高度重视司法机关在直接保护公民消费权益方面发挥的作用，因为这种保护的状况以及相应消费者需求的满足程度被客观地视为衡量消费者权益的一个指标。该领域公共关系的法律和秩序所达到的水平。同时，报告的单独小节对2021年形成的俄罗斯联邦最高法院在消费者权益保护问题上的主要法律立场进行了概括分析和特点。
萨蒂亚·纳德拉 (Satya Nadella)：人工智能带来的工作未来
萨蒂亚·纳德拉：人工智能助力工作的未来 2023 年 3 月 16 日，星期四 萨蒂亚·纳德拉 – 董事长兼首席执行官；贾里德·斯帕塔罗 – 现代工作与商务应用副总裁；苏米特·乔汉 – Office 副总裁；查尔斯·拉曼纳 – 商务应用与产品组合副总裁；Akosua Boadi-Agyemang – 营销经理；海梅·蒂万 – 首席科学家；乔恩·弗里德曼 – 设计与研究副总裁 萨蒂亚·纳德拉：欢迎您，感谢您加入我们的讨论。今天，我们在这里讨论对人类体验来说非常基本的东西：我们的工作方式。更具体地说，是我们与计算机协作的方式。事实上，几十年来，我们一直在不断探索人机共生之路。从万尼瓦尔·布什 (Vannevar Bush) 在其 1945 年的开创性论文《诚如所想》中概述的愿景开始，布什设想了一种名为“memex”的未来设备，它可以收集知识，使人类能够以“超快的速度和灵活性”轻松地检索这些知识。令人着迷的是，甚至在那时就有人如此生动地假设人类与计算之间的直观关系。从那时起，有几个时刻让我们更接近这一愿景。1968 年，道格拉斯·恩格尔巴特 (Douglas Engelbart) 的“演示之母”展示了图形用户界面的巨大潜力，包括多窗口、用鼠标指向和点击、全屏文字处理、超文本、视频会议等等。后来，施乐帕洛阿尔托研究中心 (Xerox PARC) 的团队通过 Alto 使计算变得个性化和实用，从而开创了个人计算时代。当然，之后出现了网络、浏览器，然后是 iPhone。每一个开创性的时刻都让我们更接近人与计算之间的共生关系。今天，我们正处于计算新时代的开端，也是这一旅程的又一步。在过去的几个月里，强大的新基础模型和可访问的自然语言界面，开启了人工智能令人兴奋的新阶段。事实上，下一代人工智能与我们已经习惯的人工智能有着根本的不同。多年来，人工智能实际上已经为从搜索到社交媒体的在线体验提供了动力，它在幕后工作，为我们或关于我们提供建议：从我们观看的内容、我们访问的网站到我们购买的东西。这种版本的人工智能已经成为我们数字生活中的第二天性，我们常常甚至没有意识到或认出它。你可以说我们一直在自动驾驶仪上使用人工智能。而现在，这种下一代人工智能，我们正在从自动驾驶仪转向副驾驶。我们已经开始看到这些新的副驾驶可以解锁什么——对于软件开发人员而言；用于销售、营销和客户服务等业务流程；并且通过多轮对话搜索，以强大的新方式综合信息，帮助数百万人。
世界铀矿地质、勘探、资源和生产
本出版物的主要目的是提供关于铀矿地质和全球铀矿化潜力的综合信息汇编。所包含的信息基于国际原子能机构和经济合作与发展组织核能机构 (OECD/NEA) 从 1978 年到 1980 年代初开展的国际铀资源评估项目 (IUREP) 中汇编的数据，并根据这些数据进行了更新。为了完整起见，本出版物还包括对 IUREP 各种输出的全面审查和比较，并使用新的数据可视化技术整合了以前难以获取的信息。重点是与资源相关的地质，而不是铀市场和供需关系，这些内容在 2006 年作为 NEA-OECD/NEA-IAEA 联合项目的一部分出版的《四十年的铀资源、生产和需求展望：红皮书回顾》中得到了充分介绍。尽管如此，本报告还是包含了自《红皮书回顾》出版以来全球形势发展的部分。总体而言，信息至少是 2009 年的最新信息，并更新至 2018 年，当时重大发展影响了世界铀原料供应。这项评估得到了 1965 年至 2018 年经合组织/核能机构-国际原子能机构联合出版物《铀：资源、生产和需求》（通常称为“红皮书”）的历史铀勘探、资源和生产数据的支持，这些数据由国际原子能机构汇编、可视化和解释。分析不是逐字重复最新版本的红皮书中的数据，而是侧重于各个国家随时间变化的趋势和汇总信息，以此为基础提供对未来铀潜力的洞察。其他公开可用的数据补充了这一分析。要查看完整的历史信息，有必要参考红皮书的早期版本，其中许多版本可能不容易获得。本出版物旨在全面概述和解读历史红皮书信息中的趋势，特别是这些趋势与支持铀潜力评估相关的地方，并使所有对铀感兴趣的用户更容易获得这些信息。非国际原子能机构和经合组织/核能机构成员国的国家也包括在内，只要它们的铀地质、资源和产量与相邻或附近的国家相关，即使根据对公共来源的评估表明铀矿化潜力较低。被认为铀潜力微不足道且与遥远国家没有地质相关性的偏远岛国不予考虑。国际原子能机构感谢参加本出版物规划和编辑咨询会议的专家所做的贡献。特别是，国际原子能机构要感谢已故 J.McMurray（美国），并感谢 JR Blaise（法国）在手稿准备的各个阶段的广泛审查和贡献，以及 EJM Carranza（菲律宾）提供的全面技术编辑支持。为了进一步提供全球铀矿化地质框架的背景信息，国际原子能机构目前认可的 15 种铀矿床类型的大比例尺世界地图都作为附件提供，并可作为单独的补充文件在线获取。负责本出版物的国际原子能机构官员是核燃料循环和废物技术司的 M. Fairclough 和 A. Hanly 以及保障司的 J. Slezak。
人工智能在运营管理中的应用
智能技术（Duan 等人 2019；Dubey 等人 2020；Hughes 等人 2019；Ismagilova 等人 2019；Wamba 和 Queiroz 2020）。数字化转型中技术的使用取决于组织对技术的态度、感知有用性和感知易用性（Berlak 等人 2020；Grover 等人 2019c）。组织已积极参与数字化转型（Burton-Jones 等人 2020）。人工智能和大数据共同塑造了经济、社会和政治领域（Duan 等人 2019；Dwivedi 等人 2019；Elish 和 Boyd 2018；Wamba 等人 2015、2017）。人工智能被定义为系统解释和学习数字痕迹的能力（Haenlein 和 Kaplan 2019）。Metcalf 等人（2019）认为人工智能可以增强员工的智力。人工智能通过提供多样化和不同的解决方案帮助员工克服复杂情况（Jarrahi 2018），随后可以在决策过程中提供规范性输入（Bader 和 Kaiser 2019）。员工应该更多地专注于创造性工作，并应该学习如何有效地使用机器完成日常任务（Jarrahi 2018）。Morikawa（2017）指出，拥有高学历员工和全球业务的公司期望人工智能技术将对企业产生积极影响。文献中将 OM 定义为端到端的组织管理活动和服务链（Karmarkar 和 Apte 2007；Subramanian 和 Ramanathan 2012），其包括产品设计、流程设计、商品生产、规划、调度（Zhao 等 2020）、个性化定位、交付、定制、物流、外包等多项活动。本研究的第一个研究空白是 Brock 和 Wangenheim（2019）指出的空白，即管理者对如何在其组织运营中使用 AI 知之甚少。因此，本文介绍了 AI 在 OM 不同要素（如制造、产品开发、服务和供应链）中的使用。本研究确定的第二个研究空白基于 Gunasekaran 和 Ngai（2012）强调的空白，即需要开发 OM 模型来综合信息并将其转换为知识。因此，本研究试图探索利用人工智能对数字化转型计划获得的组织内存储的数据和信息资产进行信息转化为知识的前景。本研究确定的第三个空白是 Haenlein 和 Kaplan (2019) 强调的开放性问题，即人类和人工智能支持的系统如何和平共处。因此，本研究以命题的形式探讨了八种情景，作者认为员工和人工智能驱动的系统应该协同工作并建立共生关系，因为两者相互依赖，而人工智能系统的成功取决于两者的相互理解。文献表明，与其他技术创新相比，人工智能具有许多优势。首先，人工智能可以通过支持感知、抓取和转换的动态能力来降低风险（Matilda 和 Chesbrough 2020）。其次，人工智能扩大了创造性思维的范围（Eriksson 等人，2020）。第三，人工智能系统支持的一些重要特性是情境感知、通信能力、嵌入式知识、推理能力和自组织能力（Romero 等人，2020）。第四，人工智能、机器人和大数据的结合被称为第四次工业革命，因为这些技术将带来巨大的影响。Jarrahi（2018）建议，人工智能系统的设计不应以取代人类贡献为目的，而应以增强人类知识和决策为目的。本研究的重点是探索员工之间的共生关系以及人工智能在 OM 不同要素中用于做出有效决策的使用。本研究探讨的第一个研究问题是，如何在组织环境中将人工智能应用于 OM？为了探索这个研究问题，提出了八个命题（命题