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塔尔图大学私人资金参与战略
大学的目标是将高等教育经费增加到 GDP 的 1.5%。为此有几种选择，其中增加公共资金是最理想的。如果在未来几年内这不现实，我们需要就学生资助的高等教育展开公开辩论。谈到学生资助的高等教育，重要的是，它与公共资金一起，导致高等教育经费大幅增加（目标是 GDP 的 1.5%）并支持不同学科的发展。然而，公众对高等教育经费的参与不能减少或低于高等教育经费的 75%，接受高等教育的机会不能减少或变得不那么平等，学费的支付必须由有利且设计良好的学生贷款系统支持。
冠状病毒经济中的代际公平
虽然有人谈到“V 型”经济复苏，即一旦解除封锁，就业和增长就会迅速恢复，但这并不能保证一定会发生。经合组织表示，随着政府债务飙升、企业和消费者信心受到侵蚀，全球经济可能会在未来几年遭受损失。1 房地产价格大幅下跌，虽然对潜在买家来说可能是个好消息，但可能会让数十万人陷入负资产。储蓄者和投资者面临重大损失，这可能会对有固定缴款计划的工人未来的退休收入造成严重后果。那些已经退休但依赖股息和储蓄收入的人也可能受到当前危机的严重打击。
人工智能走进你的航空航天公司
10:29 - 11:09 Michael Bruno 好吧，人们普遍期望人工智能将真正改变商业，包括航空航天和国防领域。因此，我想进一步了解您对人工智能推出的真正人类需求和影响的看法。约翰，我在阅读埃森哲关于高管应如何看待人工智能的建议时深受震撼。过去，当你和我谈论大数据、云或区块链时，你强调了开展能够为公司增加真正价值的试点项目，然后可能将实施范围从那里扩展到另一个，等等。但当谈到人工智能时，听起来有点像是要么做大，要么回家。这是一个公平的评价吗？
IDDT-Type-2-You-2024 年 12 月。......
Abban Qayyum 是一名临床专科理疗师，在初级保健领域担任专业职务，他经常接诊老年患者，他们除了糖尿病之外还有多种疾病，有些患者可能服用六种或更多药物。他的团队试图研究疾病的心理和社会影响，而不仅仅是身体影响。他帮助患者更多地参与共同决策，并在就症状管理提供建议时采取务实的方法。他培训初级保健工作者如何在有限的时间内优化护理。谈到身体活动——他证实，锻炼计划和其他生活方式的改变可以预防或延缓 2 型糖尿病的发展，当
DISA 的全面新计划旨在解决数据孤岛问题
国防部主要 IT 办公室发布的第一个数据战略实施计划旨在打破国防部项目、军事部门和战场部队之间阻碍信息自由和安全流动的重重壁垒。“我们现在看到的一个不吸引人的数据管理实践是，我们在孤岛中工作，而不是协同工作，”国防信息系统局代理首席数据官 Caroline Kuharske 表示。“特别是在国防部内部，我们一直被制度化，认为你项目中的数据是属于你的。”在战场胜利取决于共享数据和使用新一代人工智能工具处理数据的能力的时代，这种做法是行不通的。“当谈到我们的数据管理时，我们必须能够做到
量子世纪：从基础到未来
摘要 2025 年是联合国教科文组织国际量子科学技术年，旨在庆祝量子力学诞生一百周年及其对科学和社会的深远影响。在这次演讲中，我将简要回顾导致量子力学诞生及其第一次技术革命的历史里程碑——引领激光、晶体管和原子钟等创新。我们现在正处于第二次量子革命之中，量子计算、量子通信和量子传感有望重新定义计算、安全和精密测量。我还将谈到量子效应在生物学中的新兴作用，暗示量子科学在物理学之外的更广泛影响。展望未来，量子科学和技术的可能性将继续扩大——而这仅仅是个开始。
菲律宾转基因玉米的社会经济影响
特别要感谢Ibon Foundation使这项研究成为现实。我们感谢伊本研究部主管Rosario Bella Guzman的指导；概念化，本文的实际研究和编辑。我们也非常感谢玛丽亚·詹妮弗·海格德·古斯特（Maria Jennifer Haygood-Guste）在整个研究阶段的所有辛勤工作，从促进小组讨论和访谈到撰写GM玉米纸。我们还要感谢Ibon研究人员Glenis Balangue，Lomel Buena和Carla Maria Issa Cesar，以确保在现场研究中的各个级别的研究质量。我们还要感谢Masipag国家办公室工作人员，尤其是Ma Carmela Ong Vano和Fe
教授关键的人工智能素养
2010 年代，人工智能研究重新回到公众讨论中，当时“深度学习”领域的许多创新成为可能——这主要是因为人类生成的数据在互联网和联网设备上以前所未有的规模可用。大约在同一时间，这些技术开始为语音助手、推荐系统和自动驾驶辅助等广泛应用提供支持。当技术人员谈到“深度学习”（DL）时，它是一种“机器学习”（ML），所讨论的学习表示计算机模型能够“优化”有用的预测，同时通过更新一组复杂的统计计算中的权重来“训练”数据。由于 DL 涉及的非常大的模型中有多个计算层，因此学习是深度的。
人工智能能否提供可解释性、可协商性和人性？
4 我们与参与者的讨论集中在基于人工智能的算法决策系统上，该系统具有从基于基本规则的系统到高级深度学习系统的广泛功能。因此，当参与者谈到人工智能时，他们通常会在基于人工智能的算法决策系统的背景下提及它。5 为了便于阅读，我们遵循了与 [ 23 ] 中所述的应用社会科学研究实践一致的编辑惯例。具体来说，我们编辑了引文以删除填充词和错误的开头等内容，在某些情况下，我们重新加了标点。我们使用省略号来表示大量遗漏。我们通过国家名称加上从 01 到 12 的数字标识符来标识每个参与者。对于德国，我们通过在数字标识符前面添加 A 或 B 来区分两个研讨会。