XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System联合的
捍卫分散研究数据管理
分散的研究数据管理（DRDM）系统处理跨参与节点的数字研究对象，而无需严格依赖中央服务。我们提出了捍卫DRDM的四种观点，说明，与集中或联合的RDM解决方案相反，基于异质但可互操作的组件的DRDM系统可以为科学家或A incountific Sturtive Instory Instory Instory Instory Incultive Incuctortion，Andimi Scuntrive and Arcinitive，Andoins Incultive and Auden conclive concultive concultive concultive concultive concultive concertive concertive concentival concertive concertory concertive，财团。所有观点都共享使用常见，独立的，便携式数据结构作为当前技术和服务选择的抽象。在结合使用，这四个观点回顾了如何通过可扩展，统一的DRDM解决方案来解决独立科学利益相关者的不同要求，并将工作系统作为示例性实施。
模拟安全多输入二次功能加密
摘要。多输入功能加密是一种原始性，可在多个密文上评估ℓ函数，而无需学习有关基础明文的任何信息。在许多情况下，这种类型的计算在许多情况下必须计算超过密码的数据，例如隐私保护云服务，联合的学习或更一般地从多个客户端委派了计算。在这项工作中，我们提出了满足模拟安全性的第一个秘密键多输入二次功能加密方案。相反，Agrawal等人提出的当前构造支持二次功能。在Crypto '21和TCC '22中，只能达到基于无法差异的安全性。我们提出的构造是通用的，对于具体的构造，我们提出了一种新的功能内部产品功能加密方案，证明了对标准模型中一个挑战密码的拟合模拟，该模拟具有独立的兴趣。
职位简介战略主管 – 数据和情报战略...
该职位持有人负责数据和情报战略转型计划和路线图的领导、设计和交付，以及任何相关资源及其部署，以实现商定的计划目标。该职位持有人将在企业资源领导团队中发挥关键作用，并将领导战略参与、发展和计划活动，旨在确保格洛斯特郡居民获得良好结果，这符合我们更广泛的数字战略以及我们通过新兴数据和情报战略成为情报主导组织的目标。该职位提供专业和战略领导力，保持对文化、基础设施和技能发展转型的高度承诺，以实现未来情报主导的委员会。预计它将有助于确保所有服务以联合的方式运作，并实现我们的数字战略和新兴数据和情报战略的更广泛利益。需要高度的角色灵活性。这就是我们需要你做的......
我们的健康和社会护理劳动力战略-HEIW
世代（威尔士）2015年法案，该法规定了七个幸福目标，以及公共机构的义务更多地思考长期的思考，以防止问题，采取更加联合的方法，《 2014年社会服务与福祉），《 2014年法规》，《社会护理的监管和社会护理》（威尔士）法案（威尔士）法案（威尔士）法案2016年，《威尔士政府的国家》委员会，以及最新的委员会，对人类的繁荣和公平的人类权利？（2018）。威尔士的健康和社会护理的议会审查（2018）列出了卫生和社会护理提供的变化案例，并承认有必要将健康和社会服务无缝地融合在一起，围绕个人的需求设计，并更加强调使人们保持健康和健康。更健康的威尔士：我们的健康与社会护理计划（2018年）是对议会审查的回应，并委托制定了该劳动力战略。
![已发布版本的引文 (APA)：Markauskaite, L.、Marrone, R.、Poquet, O.、Knight, S.、Martinez-Maldonado, R.、Howard, S.、Tondeur, J.、De Laat, M.、Buckingham Shum, S.、Gašević, D. 和 Siemens, G. (2022)。重新思考人工智能与人类学习之间的交织：学习者需要具备哪些能力才能适应人工智能的世界？计算机与教育。人工智能，3，1-16。[100056]。https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100056](/simg/a\aebcfc403c23af0c5e2526482820a6e8dd33ca57.png)
已发布版本的引文 (APA)：Markauskaite, L.、Marrone, R.、Poquet, O.、Knight, S.、Martinez-Maldonado, R.、Howard, S.、Tondeur, J.、De Laat, M.、Buckingham Shum, S.、Gašević, D. 和 Siemens, G. (2022)。重新思考人工智能与人类学习之间的交织：学习者需要具备哪些能力才能适应人工智能的世界？计算机与教育。人工智能，3，1-16。[100056]。https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100056
人工智能在人类生活的方方面面（从个人休闲到协作专业工作，再到全球政策决策）的普及提出了一个尖锐的问题：如何让人们为一个日益充斥着技术设备和代理机器的互联、快速变化的世界做好准备。在充满人工智能的世界中，人们需要什么样的能力？我们如何概念化这些能力？我们如何帮助学习者发展这些能力？我们如何实证研究和评估他们的发展？在本文中，我们采用对话式知识构建方法展开讨论。我们由 11 位合著者组成的团队参加了精心策划的书面讨论。通过半独立半联合的书面多方对话，我们收集了大量关于这些能力是什么以及如何帮助学习者发展这些能力的想法。同时，我们讨论了概念和方法论思想，这些思想使我们能够测试和改进我们的假设观点。在综合这些想法时，我们提出需要超越以人工智能为中心的能力观点，并考虑技术、认知、社交互动和价值观的生态。
退出医院战略 -
战略环境一个克罗伊登联盟（Croydon Alliance）正在通过采用NHS长期计划和Croydon Health and Care计划中设想的一种激进的新的，共享的护理模式来实施整个自治市的院外和计划护理的转变。新型号将交付本地级团队，并配置为该领域的特定需求。这些多学科的多机构团队将协调确定的患者群体的护理，以帮助更积极地管理其健康和福祉。这将在初级和社区护理地点提供更多的护理，从而从急性部门转移了护理的重点。服务将更多地关注预防和维护健康和福祉，并远离反应性的历史模式。这种新模型的目的是建立更好的本地护理，改善居民和患者的健康和福祉的经验，并整合整个行业的服务，将法定和非遗产机构汇总在一个联合的模型中。
人工智能
人工智能在人类生活的方方面面（从个人休闲到协作专业工作，再到全球政策决策）的普及提出了一个尖锐的问题：如何让人们为一个日益充斥着技术设备和代理机器的互联、快速变化的世界做好准备。在充满人工智能的世界中，人们需要什么样的能力？我们如何概念化这些能力？我们如何帮助学习者发展这些能力？我们如何实证研究和评估他们的发展？在本文中，我们采用对话式知识构建方法展开讨论。我们由 11 位合著者组成的团队参加了精心策划的书面讨论。通过半独立半联合的书面多方对话，我们收集了大量关于这些能力是什么以及如何帮助学习者发展这些能力的想法。同时，我们讨论了概念和方法论思想，这些思想使我们能够测试和改进我们的假设观点。在综合这些想法时，我们提出需要超越以人工智能为中心的能力观点，并考虑技术、认知、社交互动和价值观的生态。
加州高铁 2022 年商业计划
• 目前正在建设的山谷 119 英里路段并不是理想的运营路段。最合理的方法是将线路延伸至果园之外，直达中央山谷的城市——默塞德、弗雷斯诺和贝克斯菲尔德，以便与现有和未来的运营商建立连接； • 在默塞德市中心建设一个新的多式联运站（而不是两个）是最大程度提高铁路/公共交通连通性的最佳方式； • 应在完成环境审批的每个路段开始高级设计工作，包括北加州和南加州； • 拟议的普通基金投资可以协助全州的项目，包括与当地或地区项目互惠或联合的项目以及州政府资助的高速铁路项目； • 短期内，通行权收购应主要集中在连接默塞德、弗雷斯诺和贝克斯菲尔德的中央山谷路段；以及 • 联合车站连接项目应尽快推进。
阿尔伯克基晨报，1911 年 5 月 30 日
人们一致认为，在谢尔曼反托拉斯法的推行中，“合理原则”将在全国法院中占主导地位，至少在最高法院人员强烈支持或修改谢尔曼反托拉斯法之前。事实上，这一决定无非是经过深思熟虑的例证。“事实至上”原则适用于“无可争议的事实”。从第一个联合体的组织开始，法院就发现，联合体的目的不是仅仅行使普通的合同和贸易权利，而是通过设计方法来垄断烟草贸易，将竞争对手赶出市场。根据法院的说法，联合体的目的非常残酷，因为它认为利用竞争对手的贪婪理论或游戏将取得成功。法院认为，这种行为在“理性”的视角下是违法的。政府几乎在每一点上都对下级法院的判决提出上诉。今天它取得了胜利。首先，Jumes U. Duke 和其他二十八名个人被告被认定为非法联合的当事人，而不是根据下文指示免除案件的进一步责任。而不是驳回对帝国烟草公司的诉讼，英国信托和
在模拟家庭环境中联合学习社会适当的代理行为
随着社会机器人越来越多地整合到日常生活中，将其行为与社会规范保持一致至关重要。对于他们广泛的开放世界应用程序，探索联邦学习（FL）设置很重要，在这些设置中，单个机器人可以在其中学习其独特的环境，同时还可以从彼此学习。在本文中，我们提出了一种新颖的FL基准，该基准使用多标签回归目标评估不同的策略，每个客户单独学习以预测不同机器人行动的社会适当性，同时也与他人分享他们的学习。此外，通过不同的上下文将培训数据分开，以使每个客户逐渐学习跨环境，我们提出了一种新颖的联合持续学习（FCL）基准，该基准适用于基于FL的方法，以使用最先进的持续学习（CL）方法，以在不同的上下文背景下持续学习社会适当的推动力。联合的平均权重（FedAvg）作为一种强大的FL策略出现，而基于彩排的FCL可以通过上下文分配逐步学习机器人行动的社会适当性。