自由计划是一个国际影响力组织,旨在动员全球技术专家、学者、政策制定者和公民联盟,以建立更负责任的技术开发方法,包括更开放的互联网基础设施。自由计划基金会的学术创始合作伙伴是斯坦福大学、巴黎政治学院和乔治城大学。自由计划研究所的使命是通过支持及时、可行的数字技术和负责任的创新研究来加强道德治理。该研究所是技术专家、政策制定者、学术界、民间社会、企业家和治理专家的国际会议场所。这些跨学科合作伙伴以及来自公共和私营部门的领导者共同创建了我们设计、投资、部署和管理新技术的框架。自由计划还管理公共利益基础设施协议 DSNP,以实现公平的个人数据经济。
个性化药物计划是制定药物给药计划的过程,该计划满足针对个体患者的一组特定医疗目标。计划过程必须考虑一般的健康安全限制、药物之间的有益或有害相互作用以及个体对药物反应的生理差异。最终的个性化药物计划定义了使用哪些药物、何时使用以及以什么剂量使用:太少则无效;太多则有毒。药物计划是一个复杂的过程,由医疗保健专业人员手动执行。其复杂性通常出现在减轻多种疾病患者的有害药物相互作用(Dawes 2010)或联合治疗中,即使用多种药物协同改善治疗效果,同时最大限度地减少副作用(Turan 等人 2019;Singh 等人 2020)。事实上,药物组合可以产生任何药物单独都无法达到的效果(von Maltzahn 等人 2011)。 Alaboud 和 Coles (2019) 介绍了一种有限的药物计划案例,其目标是在患者体内维持单一药物的水平。他们的工作使用 PDDL + (Fox 和 Long 2006) 来模拟药物的非线性效应,假设它遵循指数衰减曲线,由药物半衰期参数化(医学中的常见假设)。最近,我们描述了一种更一般的情况,其中计划过程考虑了多种药物、任意非线性效应以及药物和身体相互作用的生化特性;这些都是从患者安全和实现
2023 年 MMIWG 和 TRC 状态报告的结构已得到增强,提供综合摘要和详细附录,为 PEI 政府负责实施的每项正义呼吁或行动呼吁提供具体回应。TRC 行动呼吁由几个主要主题组成:教育、语言和文化、健康、正义、博物馆和档案馆、纪念、商业与和解,MMIWG 为原住民伸张正义的呼吁包括:人权和原住民权利和政府义务、文化、健康和保健、人类安全、正义以及行业、机构、服务和伙伴关系(媒体和社会影响者、健康和保健服务提供商、交通服务和酒店业、警察服务、律师和法律协会、教育工作者、社会工作者和那些参与儿童福利、采掘和开发行业、惩教服务和所有加拿大人的人)。本报告强调了各部门可以通过各种方式支持这些呼吁的方式。 2024 年,原住民关系秘书处 (IRS) 再次向所有政府部门提供“尊重呼吁”培训。培训的目的是帮助所有公务员通过更深入地了解和认识呼吁的目的和指导他们的原则,更好地理解、欣赏和理解促进和解工作的影响。今年的报告中增加了一个名为“其他”的附录,以记录过去一年完成的不属于特定正义呼吁或行动呼吁的其他工作。摘要还包括原住民关系秘书处的概述,以及一个部分,重点介绍了 MMIWG 原住民工作组成员在 2023 年利用爱德华王子岛政府提供的年度资金完成的举措。
“平均而言,发达经济体的企业家数量为 12%。要成为发达经济体,最低要求是 4%。这就是我们继续追求它的原因。加强创业精神是 RPJMN 中的内容,以加强高质量的经济增长。”
概述[从序言中摘录]对于许多哲学家来说,科学的核心目的是产生可靠的知识。但具有讽刺意味的是,科学的历史散布着错误。对于许多人来说,也许这些只是令人尴尬的失败,可以轻松地承认并投入阴影。相比之下,在本书中,我庆祝了这些错误。它们是科学过程和进步的组成部分。新知识的成本是错误的风险。传统上,哲学家专注于科学的独特方法和纪律处分,以建立可靠的知识。错误似乎是一个烦人的 - 在真正的知识方面的分心。在这里,我详细介绍了科学家的反应和确定错误。基于历史分析,我还建议从更务实的角度(展望未来),科学家如何有效地管理不可避免的错误。尽管许多哲学家(以及历史学家和社会学家以及科学家本身)对错误进行了不同的评论,但我们需要一种全面而系统的方法来组织我们的理解和指导科学家实践:科学错误的哲学。因此,本书对科学错误进行了深思熟虑的思考。的确,一项协调的研究得出了一些意外的结论。例如,“负”知识具有“积极”的作用。也就是说,我们应该对比true-or-False(已知)与不确定性(未知)进行对比。错误导致在多个级别上改善方法。因此,证明标准升级。理解特定的错误有助于加深知识的准确性和准确性,即使某些较早的概念被放弃为“错误”。因此,我们可以概念化知识,而不是“真实”与“错误”,而是拥抱两种形式的知识。知识的质量有所提高。展望未来,我们可以通过对错误的更系统的关注来改善科学实践。我们可以通过故意探索可能未解决的错误来源来培养一种加深知识的习惯。
本报告的唯一目的是为所涵盖的问题提供指导。本报告并非旨在提供法律建议,因此不应依赖本报告。本报告不应被视为该领域法律和/或市场惯例的全面陈述。我们不对本报告或发布之日有效的链接中包含的信息的完整性或准确性作出任何声明。在未事先寻求具体的法律和/或专家建议的情况下,您不应根据本出版物中的信息采取行动(或不应根据本出版物中的信息采取行动)。Arthur J. Gallagher Insurance Brokers Limited 对本出版物中的任何不准确、遗漏或错误不承担任何责任,也不对任何人因依赖本出版物中包含的信息而遭受的任何损失负责。
机器人化、自动化和数字化等过程原本与制造、物流或会计相关,如今正逐渐渗透到服务业,为行业提供帮助。在 2020-2022 年的新冠病毒大流行期间,数字技术在该领域的应用加速发展。当时,在保持社交距离措施的影响下,人们被迫在网上处理许多事务,从事以前无法想象的职业的工人几乎在一夜之间转为在家办公。以前避免使用这些选项的客户已经开始使用电子银行或在线购物。视频聊天的转变改变了教育和社交互动的过程。最后,亲人之间的交流也转移到了在线平台。我们生活在线上线下混合的现实中,许多人,尤其是年轻人,将数字化视为首要任务。应用程序还用于健身、烹饪或冥想等体育活动。互联网不是一个独立的领域或区域,而是融入了人们的生活。社会工作者也注意到了变化,因为这种情况使他们无法亲自与客户见面。临终关怀机构的社会工作者通过智能手机与客户的亲人交流。他们使用平板电脑让客户能够与远距离的家人交流。儿童和青少年社会工作者通过笔记本电脑与客户联系。咨询社会工作者正在尝试通过视频学习咨询艺术。社会服务主管正在基于云的平台上召开员工会议。本文的目的是总结和反思数字环境中新兴社会工作的当代问题,这些问题因社交距离而加速* 通讯作者:daniel.markovic@ku.sk
摘要与机器人越来越多地整合到生活的各个领域中,与他们之间的关系问题正在变得突出。与机器人的友谊和伙伴关系是否可能?尽管已经对与机器人的关系进行了广泛的研究,但本文批判性地研究了与非人类实体的关系是否在更深层次的水平上可以充分探索,尤其是在诸如自治,代理和责任之类的道德概念方面。在机器人伦理,伦理概念和考虑中通常会以意识,知觉和智慧等特性为前提,这些属性与人类仅一致。我将通过将它们固定在上下文,身体和行动中来挑战对这些属性的理解。这种方法允许考虑各种人类和非人类的特定方式,并在非人类实体中识别这些特性。我的“生态循环”方法认为,在开始时,考虑与非人类实体(例如动物和技术)的关系至关重要。这种方法反映了“ Eco”,这是我们所居住的整个房屋,包括动物和机器人。为了支持这一点,我研究了当代西方传统中机器人伦理学中的两种主要方法:“属性方法”和适度的关系方法。我将开发出一种生态相关方法,作为一种替代人。采用一种现象学方法,我将通过各种示例证明我们的性质和行为与非人类实体固有地联系在一起。我将表明机器人在我们的财产和行动中起着核心作用,导致诸如混合动作和非人类代理等概念。很明显,技术和我们与它的关系破坏了传统的道德概念。
自监督学习已成为自然语言处理和计算机视觉领域的一种高效方法。鉴于从癫痫检测到波形分析等广泛的现实世界医疗应用中存在大量可用的未标记数据,因此它也适用于脑信号,例如脑电图 (EEG) 数据。现有的利用自监督学习进行 EEG 建模的研究主要集中于对单个下游任务对应的每个单独数据集进行预训练,这无法利用丰富数据的力量,并且可能会得出缺乏泛化的次优解决方案。此外,这些方法依赖于端到端模型学习,人类不易理解。在本文中,我们提出了一种新颖的 EEG 基础模型,即 EEGF ORMER,该模型在大型复合 EEG 数据上进行了预训练。预训练模型不仅可以学习 EEG 信号的通用表示并在各种下游任务上具有适应性,还可以提供数据中有用模式的可解释结果。为了验证我们模型的有效性,我们在各种下游任务上对其进行了广泛的评估,并评估了不同迁移设置下的性能。此外,我们展示了学习模型如何表现出可迁移的异常检测性能,并通过自监督学习为获取的模式提供了有价值的可解释性。
随着技术变革步伐的加快,达到数字化前沿并保持这一前沿变得越来越具有挑战性。本报告分析了挪威的数字化表现、政策和优先事项,旨在为制定新的国家数字战略提供参考,该战略旨在增强挪威的竞争优势,并确保数字化转型使所有挪威人受益。报告概述了将塑造挪威数字化未来的数字优先事项和趋势,并描绘了挪威的数字政策生态系统。本报告进一步根据经合组织数字化工具包指标仪表板评估了挪威的数字化表现,并使用经合组织数字化综合政策框架的分析视角分析了挪威的数字政策。报告最后提出了一系列政策建议,旨在实现更加数字化、创新和包容的挪威。