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加速学习安全返回面对面指导计划
2021年3月11日签署为法律的《美国救援计划法》（ARP）为小学和中学救济基金（Esser）提供了近1,220亿美元。ARP ESSER，也称为Esser III，与国家教育机构的资金相同，其比例与每个州根据《基本和中学教育法》（ESEA）（FY）的标题I-A所收到的每个州（FY）2020。美国教育部（ED）于2021年4月22日发布了临时最终要求（IFR），要求接收Esser III资金的地方教育机构（LEAS）提交LEA计划，以确保安全返回到现场服务和服务连续性。如果LEA已经制定了一项计划，以确保符合2001（i）条的ARP之前的ARP之前的面对面指导和服务的连续性，但没有解决IFR中的所有要求，LEA必须在收到其ESSER III资金后不晚于六个月。即使LEA一直在全日制面对面指导，但不适用于完全虚拟的学校和LEA，这也适用。
信息沙漠是如何创建的？当地信息景观理论：
为了了解信息可访问性问题，回忆通过提出社会技术观点来检查人类和技术因素。这种观点对人们如何寻求，使用和访问信息有深刻的了解，但它通常忽略了塑造人们信息访问的信息景观的更大结构。但是，由于不同的环境和用户，在社区层面将当地社区的信息格局理论化是具有挑战性的。最小化复杂性的一种方法是专注于信息的重要性。通过突出信息的物质方面，可以理解当地信息的社区级结构。本文开发了一种本地信息景观（LIL理论）的理论，以概念化当地信息的物质结构。lil理论将虚拟的概念调整为嵌入在技术基础设施，空间和人员中的本地信息的本体论观点。通过补充现有理论，本文提供了一个新的观点，说明信息沙漠如何表现为信息不平等的物质预先条件。基于这些观念模型，提出了研究议程，以供当地社区的未来研究。
基于网络的会议：放射学教育者需要了解的内容
过去十年左右的技术进步使我们能够通过网络与他人进行语音和视频会议。这项技术已广泛应用于医学界。最基本的——简单的群组音频电话会议——现在已成为标准，并且大大减少了面对面会议的出差需求。肿瘤委员会等多学科会议通过让场外的提供者与专业专家讨论患者护理算法而得到了增强 ( 1 4 )。将讲座从一个站点广播到另一个站点使学习者能够从机构、地区、国家或国际上获得高质量的教育。这已创造性地部署在医学（包括住院医师培训）、牙科、护理、足病学、精神病学、药理学以及农村和全球卫生等领域的各种环境中 ( 5 14 )。基于网络的教学是大规模开放在线课程的基础。它已用于患者教育和支持小组 ( 14 )。 RSNA、ARRS 和 AIUM 等放射学多日会议在现场会议的同时举办“虚拟”会议，一些会议可能完全是虚拟的 (15)。这些技术为医疗保健系统内或全球范围内的远程教学开辟了无数可能性
迈向识别和管理人工智能偏见的标准
随着个人和社区在日益虚拟的环境中互动，他们往往容易受到数字足迹商品化的影响。在这种环境中，模糊的概念和行为被捕获、量化，并用于对人们的生活进行分类、排序、推荐或做出决定。虽然许多组织都试图以负责任的方式利用这些信息，但偏见在技术过程中仍然存在，无论意图如何，都可能导致有害影响。这些有害结果，即使是无意的，也为培养公众对人工智能 (AI) 的信任带来了重大挑战。虽然有很多方法可以确保我们每天使用的技术是安全可靠的，但有些特定于人工智能的因素需要新的视角。人工智能系统通常被置于它们能够产生最大影响的环境中。这种影响是有益的还是有害的，是值得信赖和负责任的人工智能领域的一个基本问题。人工智能带来的有害影响不仅在个人或企业层面，而且能够波及更广泛的社会。人工智能应用或通过跨领域和跨行业的大型机器学习模型的扩展造成的破坏的规模和速度需要共同努力。
制定人工智能偏见识别和管理标准
随着个人和社区在日益虚拟的环境中互动，他们往往容易受到数字足迹商品化的影响。在这种环境中，模糊的概念和行为被捕获、量化，并用于对人们的生活进行分类、排序、推荐或做出决策。虽然许多组织都试图以负责任的方式利用这些信息，但偏见在技术过程中仍然存在，无论意图如何，都可能导致有害影响。这些有害结果，即使是无意的，也为培养公众对人工智能 (AI) 的信任带来了重大挑战。虽然有很多方法可以确保我们每天使用的技术是安全可靠的，但有些特定于人工智能的因素需要新的视角。人工智能系统通常被置于它们能够产生最大影响的环境中。这种影响是有益的还是有害的，是值得信赖和负责任的人工智能领域的一个基本问题。人工智能带来的有害影响不仅在个人或企业层面，而且能够波及更广泛的社会。人工智能应用或通过跨领域和跨行业的大型机器学习模型的扩展造成的破坏的规模和速度需要我们共同努力。
在低收入国家和中等收入国家进行持续专业发展的移动社会学习：综合评论
背景：低收入和中等收入国家（LMIC）的医疗保健工作者的持续专业发展（CPD）受到严重限制。数字技术是一个有前途的平台，可通过虚拟提供教育内容并启用虚拟的对等与指导和导师互动来支持医疗保健工作者的有前途的平台，以增强学习。CPD的数字策略，即促进虚拟互动可以增加劳动力保留率并加强LMIC的健康劳动力。目的：这项综合综述的目的是评估使用数字平台为LMIC的医疗保健工作者和临床学生提供CPD的证据，该公司与虚拟的对等或导师的互动相辅相成。我们将虚拟学习和虚拟互动的这种交集称为移动社会学习。方法：进行了全面的数据库和灰色文献搜索，以确定定性，定量和混合方法研究以及经验证据，该研究使用数字技术提供了CPD和与同伴或导师的虚拟互动。遵循Prisma（系统审查和荟萃分析的首选报告项目）指南。合格的文章是用英语编写的，用LMIC进行，并使用移动设备提供CPD并促进虚拟点对点或指导者的互动。标题，摘要和全文，然后评估证据质量和对文章的评估。然后使用内容分析将数据分配为新兴主题。结果：总共确定了750篇文章，审查中包括31（4.1％）。SMS文本消息传递和移动即时消息传递是用于提供同行和导师之间继续教育和虚拟互动的最常见方法（25/31，81％）。在随附的文章中，参与者使用数字平台进行学习和互动具有很高的可接受性。通过增加知识共享，知识提高，提高临床技能和改善服务提供的服务，在大多数研究（27/31，87％）中发现了虚拟同伴互动和指导，在大多数研究（27/31，87％）中为积极的学习成果做出了贡献。点对点和导师的互动可改善社会支持并减少孤立感（9/31，29％）。在实施和使用数字技术来进行移动社会学习方面存在一些挑战，包括有限的资源访问（例如，互联网覆盖和稳定的电力），安排参与CPD的灵活性以及学生之间的社会行为挑战。结论：摘要表明，移动社会学习是课程传播和技能培训的一种有用方式，移动和社会学习的界面是改善学习成果的催化剂，再加上社会资本的增加。
迈向人工智能中识别和管理偏见的标准
随着个人和社区在日益虚拟的环境中互动，他们往往容易受到数字足迹商品化的影响。本质上模棱两可的概念和行为在这种环境中被捕获、量化，并用于对人们的生活进行分类、排序、推荐或做出决定。虽然许多组织都试图以负责任的方式利用这些信息，但偏见仍然存在于技术流程中，无论意图如何，都可能导致有害影响。这些有害结果，即使是无意的，也为培养公众对人工智能 (AI) 的信任带来了重大挑战。虽然有很多方法可以确保我们每天使用的技术是安全可靠的，但有些特定于人工智能的因素需要新的视角。人工智能系统通常被置于它们能够产生最大影响的环境中。这种影响是有益还是有害，是值得信赖和负责任的人工智能领域的一个基本问题。人工智能带来的有害影响不仅仅发生在个人或企业层面，还能够波及更广泛的社会。人工智能应用或通过跨领域和行业扩展大型机器学习模型造成的损害规模和速度需要齐心协力。
第二届辐射科学与技术应用国际会议（ICARST-2022）
每家公司将免费获得 6 平方米（3x2 米）的展览空间，包括一张桌子（80x160 厘米）和 2 把椅子。或者，也可以从外部公司租用带墙壁的专业展位。希望利用这次机会参展的公司，我们鼓励自愿向国际原子能机构捐款，以支持此次会议。捐款将用于与会议组织直接相关的费用。国际原子能机构会议和会议应用程序中将确认自愿捐款，所有与会议相关的信息都将在该应用程序中提供，该应用程序也将作为活动的虚拟平台。鉴于空间限制，参展商的选择将以“先到先得”为原则。因此，感兴趣的各方应在 2022 年 5 月 31 日之前通过电子邮件 icarst2022@iaea.org 联系科学秘书处。在收到参展商的承诺后，将向参展商发送有关展览后勤安排的更多详细信息。如果该活动变成完全虚拟的活动，参展商仍然有机会通过提供其网站或虚拟展览平台的链接来推广他们的产品，该链接将在国际原子能机构会议和会议应用程序上提供。
无限制设计的感性虚拟尝试
在本文中，我们提出了一个来自非约束设计（UCVTON）任务的新颖的虚拟试验，以实现在输入Human Image上的个性化复合服装的逼真综合。与受特定Inty类型的限制的先前艺术不同，我们的方法允许灵活规范样式（文本或图像）和纹理（完整服装，裁剪部分或纹理补丁）条件。为了应对使用完整的服装图像作为条件时的纠缠挑战，我们开发了两阶段的管道，并明确贬低了样式和质地。在第一阶段，我们构成了人类解析图，反映了输入上所需的样式。在第二阶段，我们根据纹理构图将纹理复合到解析地图区域。代表以前的时尚编辑作品中从未实现的复杂和非平稳纹理，我们首先提出提取层次和平衡的剪辑功能并在VTON中应用编码位置。实验表明，我们的方法能够启用卓越的综合质量和人物。对样式和纹理混合的灵活控制将虚拟的尝试带到在线购物和时装设计的新水平。
数字经济的政策挑战
在“从工资到赌注：零工经济中的动态定价”中，尼尔斯·范·杜恩（Niels van Doorn）展示了零工经济中的可变工资是一种新的劳动力控制机制，激励工人在公司何时何地工作。利用柏林，纽约和其他地方的经验证据，他研究了零工经济中动态定价的新实验以及对工人的不安全和不平等的不平等现象。他讨论了一系列新的基层劳动组织计划以及对数字平台的工资混淆和价格设定能力的监管反应。也关注公司对逃避监管制度并围绕新计划的策略所采用的战略。在纽约市实施最低工资后，范·多恩（Van Doorn）揭示了Uber和Lyft如何开始限制驾驶员访问其平台的不正当结果，从而导致虚拟的“锁定”对驾驶员的工资产生了负面影响。他呼吁采取更强大的当地法律执行机制，并强调需要重新分类演出工人广告员工，以确保他们不仅保证了最低工资的权利，而且还要保证目前缺乏的其他权利和保险。