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生成式人工智能：从热议到商业价值
在此之前，尽管生成式人工智能模型前景光明，但它带来的风险广泛而复杂，涉及隐私、安全、合规和道德等多个业务领域。如果企业将赌注押在错误的工具、应用程序或用例上，或者未能将初始试点项目融入其运营方式，则可能会浪费数十亿美元。如果无监督的生成式人工智能算法给出不道德或错误的建议，客户可能会被疏远，品牌可能会被毁掉。员工可能会感到焦虑，因为他们担心技术取代的可能性，或者对生成式人工智能工具带来的正常工作习惯的变化感到困惑。如果生成式人工智能机器人泄露敏感或机密信息或知识产权，企业可能会违反全球法律法规。
阻碍您购买的 6 个错误观念......
因此，您之前谨慎的原因现在可以为今天的接受让路。我们现在可以比以往任何时候都更有信心地购买比特币，因为现货比特币 ETF 已经上市一年了，由世界上最大的资产管理公司（包括贝莱德、富达、景顺、富兰克林邓普顿、智慧树和 VanEck）赞助。这些 ETF 已经持有超过 1000 亿美元的资产——使其成为历史上增长最快的 ETF 类别。而且由于这些证券受美国证券交易委员会、州证券监管机构和金融业监管局监管，我们终于有一条途径可以保护我们免受曾经使比特币成为高风险赌博的狂野西部环境的影响。今天，唯一的赌注与投资业绩有关——与股票、债券、房地产、石油、黄金、大宗商品和外国投资一样。
每个数字身份的安全学习
赌注很重要：根据美国教育部的说法，在黑暗网络上，单个被盗的学生纪录最多可达300美元 - 比大多数其他类型的个人数据更有价值。今天的学生留下数字足迹，其中包括从个人数据和学术记录到行为模式和学习偏好的所有内容。尽管学校通常对员工和行政帐户采取强有力的安全措施，但学生帐户通常具有更少的保护，这使得它们成为网络犯罪分子的越来越吸引人的目标。更令人担忧的是，这种影响超出了直接的安全漏洞 - 妥协的学生身份可能会导致长期后果，因为被盗的个人信息可能在发现盗窃之前几年仍然容易受到伤害，从而影响学生的未来财务，教育和就业机会。
新研究表明，Covid-19疫苗的富裕国家购物狂欢
出现的见解表明，加拿大和英国的Covax成员已经预先购买了足够多的疫苗以覆盖其整个人群。欧盟已将成员国的4亿剂剂量确保了，未来的协议正在讨论中，这可能会将这一数字提高到近20亿。美国（美国）不属于Covax的一部分，已经达成了足够的剂量来覆盖其人口230％的协议，并最终可以控制18亿剂量的剂量，即全球近期供应的四分之一。但是，尚无疫苗候选人尚未获得监管批准，因此，各国通过购买多个候选人来对冲赌注，而这些剂量的一部分可能永远无法实现。例如，英国使用四种不同的疫苗技术制作了使用五种不同疫苗的AMC。
庄家优势和二十一点的基本策略
几十年来，人们一直试图从赌场中享受娱乐和赚钱，因为很多人认为成功或失败都取决于运气。一旦他们以大赌注赢得游戏，他们就会成为百万富翁。然而，大多数人无法理解二十一点等庄家游戏的原理，这导致成千上万的人在赌场玩后破产。二十一点是世界各地赌场中最常见的庄家游戏类型，二十一点最有趣的方面之一是涉及数学概率。由于人和规则的相互作用，它比其他游戏更复杂。本文将通过理论分析和实验讨论庄家的庄家优势、基本策略的分析和实验。关于二十一点的讨论基于单副牌的情况，实验数据基于模拟，因为在赌场进行实验很困难。对于这个领域，本研究可能是为了分析赌场的优势和二十一点的赌场优势。
适应融资对于建立印度农业社区的气候韧性至关重要，揭示了Bridgespan与汇丰银行印度合作的一项研究
投资进行战略投资。孟买/德里：根据Bridgespan Group的研究，慈善事业和影响力优先的投资者可以在支持印度农民以适应气候变化并提高收入时发挥至关重要的作用。该报告的标题为“建立气候韧性和繁荣：小农和农场工人的六个大胆下注”，由副部长菲兹·艾哈迈德·基德维（Faiz Ahmed Kidwai）先生发布。印度政府农业部和农民福利部的农业和农民福利。报告中的六个主要机会被称为“大胆的赌注”，有可能建立对农业社区的韧性。如果完全杠杆化，这些投资可能会在适应融资中解锁34.9亿卢比（近450亿美元）。这些是：
Neurosci 217：认知神经科学概论1
本课程尽可能采用动手活动。作为Neurosci 217是神经科学专业的核心课程，我们使用一系列传统和积极的学习方法来匹配这一年中提供的基于讲座的类似物的内容。简短的，低赌注的测验在讲座内容上将确保满足局部覆盖范围。进行家庭作业，代替教科书阅读，学生将完成在线实验模拟或为课堂实验室演示做准备。每个课堂上的实验室演示都涉及前LAB（准备一天）和LAB工作表（以记录和反思经验观察）。要进一步补充讲座内容，我们将作为一个小组一起完成阅读，“期刊俱乐部风格”，并单独完成最终书面作业。代替期末考试，学生将完成有关他们选择的核心认知神经科学主题的8-10页文献审查。
阿凡达风格化对信任的影响
虚拟现实（VR）通过选择不同的化身在虚拟互动中代表自己的自由。但是，尚不清楚应为给定的社会场景选择哪个头像。社会互动通常依赖于建立信任。如果您选择高度逼真的头像，或者在表示方面有灵活性，人们是否更有可能信任您？这项工作提出了一项研究，该研究使用高赌注医学方案探讨了这个问题。参与者遇到了三个不同风格水平的不同医生：现实，讽刺和“中间”之间。信任评级在整个样式水平上基本一致，但参与者更有可能选择具有“中间”风格水平的医生来获得第二意见。明确偏爱三个医生身份之一，有证据表明这可能与运动特征有关。
算法招聘中的公平和偏见
雇主在整个招聘管道中采用算法招聘技术。算法公平性尤其适用于该领域，因为其高赌注和结构不平等。不幸的是，这个空间中的大多数工作都提供了部分治疗方法，通常受到两个竞争叙事的约束，乐观地着重于替换有偏见的招聘者决策或悲观地指出歧视的自动化。比目前尚未回答的低技术替代方案，算法的类型，更重要的是，哪种类型的算法招聘对社会的偏见和对社会的好处更大，这损害了可信赖性。这项多学科调查迎合了从业人员和研究人员，并具有平衡且无关紧要的覆盖范围，对系统，偏见，措施，缓解策略，数据集以及算法招聘和公平性的法律方面。我们的工作通过强调当前的机会和局限性来支持对该技术的上下文理解和治理，为将来的工作提供建议，以确保所有利益相关者的共同利益。