在全球可持续发展和可持续发展目标(SDG)的倡导中,外卖行业的快速扩张导致包装浪费的大幅增加。传统食品包装材料通常无法达到环境标准,在功能上有限,并且缺乏创新。本研究研究了如何满足外卖食品包装的功能需求,同时最大程度地降低了其负面的环境影响,并强调了与生态人类主义发展原则一致的创新解决方案。通过分析现有中国外卖包装的挑战,局限性和功能要求,该研究提出了整合可持续发展原则的设计解决方案。利用文献分析,案例研究,市场研究和材料实验等方法探索了新的环保材料的应用以及包装多功能性的优化。研究结果旨在促进可持续实践,增强用户体验并减少环境浪费,从而支持外卖行业的绿色转型。本研究为设计师,企业和决策者提供了实用见解,促进了包装行业内的创新和可持续发展,并与更广泛的环境目标保持一致。
背景:Realworld4clinic是一个欧洲财团,目前正在开发一种可植入的监测装置,以预防急性心力衰竭。目的:本研究旨在从患者的角度确定与该新心脏植入物相关的主要问题和信息需求。方法:总共招募了3名患者合作者,以帮助我们设计研究。在4次远程举行会议(每次持续2个小时)中,我们一起定义了主要问题和假设。接下来,远程进行了26次其他访谈,以检验这些假设。在这两个阶段,我们都使用了影响故事,这些故事是针对情感以及患者与护理生态系统之间关系的生活叙事,以强调研究研究应由患者解决的主要社会问题。结果:诊断,年龄和疾病严重程度的背景严重影响患者的经历。但是,这些变量似乎并不影响被植入的选择,这主要依赖于患者对医生的信任。看来,患者焦虑的主要原因不是植入物,而是疾病本身,尽管有些人最初可能会担心成为半机器人的想法。对心脏植入物的远程监测应借鉴现有的远程疾病管理计划,重点是患者与其医疗团队之间的长期关系。结论:与“情感故事”共同设计是一种有用的方法,用于快速识别与有关新卫生技术信息有关的主要社会问题。
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如果因本《用户协议》或因违反、终止或无效而引起任何争议、争议或索赔,双方同意根据 ICC(国际商会)ADR 规则提交和解程序。如果在提出 ADR 申请后 45 天内或双方以书面形式同意的其他期限内,争议仍未根据上述规则解决,则该争议应由根据上述仲裁规则任命的三名仲裁员根据 ICC 仲裁规则最终解决。所有相关程序应在法国巴黎的 ICC 所在地进行。仲裁程序中使用的语言应为英语。
载人航天只有在确定并严格复制居住所需的地面条件后才可行。随着任务范围、距离和抱负的扩大(受经验积累、技术进步和扩大太空通道目标的推动),人类将在前所未有的条件下生活和工作,对他们的健康和表现带来新的风险。从历史上看,工程保障措施一直是降低风险的主要机制,但不断扩大的前沿提升了临床医学和以人为本的设计在降低风险方面的重要性。随着商业和探索性航天的不断发展,我们已经到达了一个转折点,历史上不同的学科不再能孤立地工作。工程师、设计专家、临床医生、操作员、科学家和其他利益相关者必须进行无缝的跨学科合作,以确保未来载人航天任务的安全和成功。
对人工智能系统的批判性审查通常应用公平、正义、问责和安全等原则,这些原则反映在欧盟人工智能法案等人工智能法规中。这些原则是否足以促进支持人类繁荣的系统设计?即使一个系统在某种意义上是公平、公正或“安全”的,它也可能具有剥削性、强制性、不便性,或与文化、个人或社会价值观相冲突。本文提出了迄今为止被忽视的互动伦理的一个维度:人工智能系统应如何对待人类。为此,我们探讨了尊重的哲学概念:如果尊重是每个人都需要和应得的,那么技术难道不应该以尊重为目标吗?尽管尊重在直观上很简单,但在哲学上它是一个复杂的概念,具有许多不同的含义。与公平或正义一样,尊重可以描述人们应如何受到对待;但尊重主要不是与利益或惩罚的分配有关,而是与人们如何看待彼此以及这如何转化为感知、待遇和行为有关。我们从多种文献中广泛探讨尊重,综合了康德主义、后康德主义、戏剧学和代理现实主义设计视角对尊重的看法,目的是共同探讨尊重对人工智能的意义。通过这样做,我们确定了尊重可能引导我们走向更具社交性的人工制品的方式,这些人工制品以道德和包容的方式尊重和认可人类,而我们已经进化出这种语言来每天相互交流。
“通过放松最优传输和自相似性实现风格迁移” Proc.IEEE Conf.计算机视觉和模式识别,第 10051-10060 页,2019
机器学习是一门开发模型的科学,计算机系统可以利用这些模型在没有明确指令的情况下执行复杂的任务。人工智能从数据中学习,吸收信息,并随着时间的推移表现得更好。系统处理大量数据以识别模式。然后,人工智能使用算法分析数据,并根据数据分析做出预测。人工智能会多次尝试处理数据,在每一轮数据处理后测试自己并测量其性能。通过这种方式,人工智能从错误中“学习”,并逐渐提高其生成越来越复杂和逼真的新内容的能力。只要有足够的文本、图像或其他数据,生成式人工智能就可以找到将相似概念联系在一起的模式,然后创建遵循相同模式的新结果(Sanderson,2017 年;另请参阅 https://www.youtube.com/@3blue1brown)。
7 叶聪,“基于机器学习算法的人工智能艺术设计演进及应用”,2021 IEEE 第四届信息系统与计算机辅助教育国际会议(ICISCAE),2021 年,https://doi.org/10.1109/iciscae52414.2021.9590775。8 Kieran Browne,“谁(或什么)是人工智能艺术家?”,Leonardo 55,第 2 期(2022 年):130–34,https://doi.org/10.1162/leon_a_02092。 9 叶聪,“基于机器学习算法的人工智能艺术设计演进及应用”,2021 IEEE 第四届信息系统与计算机辅助教育国际会议(ICISCAE),2021 年,https://doi.org/10.1109/iciscae52414.2021.9590775。10 Justin O'Connor,“创意产业:新方向?”,国际文化政策杂志 15,第 4 期(2019 年):387–402,https://doi.org/10.1080/10286630903049920。