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World File Search System这三
b'Institution：卑尔根大学行政部门：案例研究的计算生物学单位：进行挪威的精神生活期：2012-2021期：提交机构所采用的基础研究的工作人员：2012-2021期间，影响案例的案例是最大程度的研究（指示性的100个单词）。 ELIXIR Norway has been coordinated by CBU and its infrastructure group since 2012, and its predecessor, the FUGE technology platform for bioinformatics, since the initiation of CBU in 2002. This case study highlights scientific and societal impact of selected services provided by ELIXIR Norway, the national research infrastructure for bioinformatics, including the Norwegian tool assembly for research data management, the Norwegian node in联邦EGA和COVID-19数据动员的努力。总而言之，这三种服务中的每一个都通过使生活科学家能够更好地管理和共享他们的数据，从而有助于提高挪威生活科学研究数据的公平水平。 2。基础研究（指示性最多500个单词）本节应概述影响影响的主要研究见解或发现，并提供有关所进行的研究，何时以及由谁进行的细节。这项研究可能是多年来生产的工作，或者可能是
b'Institution：卑尔根大学行政部门：计算生物学单位案例研究：进行基础研究的长生不老家时期：2012-2021期，当时涉及基础研究的工作人员被提交机构雇用：2012-2021时期发生撞击时发生：2021年：2021年。摘要的影响（指示性最大100个单词）本节应简要说明案例研究中描述了哪些特定影响。自2012年以来，自2012年以来，CBU及其基础设施集团及其前身是生物信息学技术平台，自2002年开始。该案例研究重点介绍了挪威Elixir提供的精选服务的科学和社会影响。总而言之，这三种服务中的每一个都通过使生活科学家能够更好地管理和共享数据，从而有助于提高挪威生命科学研究数据的公平水平。2。基础研究（指示性最大500个单词）本节应概述构成影响的主要研究见解或发现，并详细介绍进行了哪些研究，何时以及由谁进行。这项研究可能是多年来生产的工作，也可能是特定项目的产出。概述了提交单元的基础研究的概述（这可能与一个或多个研究成果，项目或计划有关）。在下一节中应提供对本节中描述的研究及其质量研究的特定研究输出的引用。应在本节中提供以下详细信息：与案例研究中所主张的影响有关的研究见解或发现的性质。执行时间的日期。主要研究人员的名字及其在研究时在行政部门担任的职位（研究人员在此期间加入或离开行政部门的地方，也必须说明这些日期）。有关此研究领域的任何相关关键上下文信息。由于我们在这里强调了由CBU托管的研究基础设施的影响，因此我们将概述Elixir Norway的两项关键服务和活动，而不是在2012年至2021年期间进行的研究见解和发现。1。挪威研究数据管理工具组装（2015年迄今为止）挪威研究数据管理是一个集成的电子基础设施平台，为研究数据管理生命周期的所有步骤，从数据管理计划的所有步骤，从数据管理计划中，整个分析到公平数据库中的数据分析，如下所示。 '
伦德湖的美国陆军工程兵团从 5 月中旬到 9 月中旬负责管理三个海滩区。从大到小，这三个海滩区分别是南桑杜斯
伦德湖美国陆军工程兵团全年运营全方位服务的游客中心。游客中心聘用游客中心志愿者服务员服务，以补充政府雇员管理。游客中心服务员与游客以及伦德湖运营和维护人员互动，是伦德湖运营不可或缺的一部分，使美国陆军工程兵团能够提供游客认为质量最高、最有价值的公共娱乐设施。游客中心与伦德湖项目办公室合并为一个 20,000 平方英尺的设施。8,000 平方英尺的游客中心设有大型展厅、多功能厅、宣传册区和室内公共卫生间设施。户外设施包括带顶教室、庭院、公告板、电子大帐篷和传粉者花园。游客中心每年接待约 18,000 名游客。
升级版 ArmylgnitED 中的士兵补偿信息指南 1. 补偿行动。a. 士兵如果收到电子邮件通知或 ArmylgnitED 消息，要求对任何财政年度 (FY) 的学费援助 (TA) 或认证援助 (CA) 资助课程进行补偿，则必须在公布的暂停日期之前完成补偿方法，该日期在其 TA/CA 请求中注明。如果没有公布成绩，则暂停日期为最终成绩到期日后的 30 个日历日，或不及格成绩公布日后的 30 天。补偿方法包括一次性付款、工资扣除计划（最长 6 个月）或补偿豁免请求（仅适用于“W”等级）。如果士兵在暂停日期之前未处理这三种方法中的一种，则将启动默认的一次性付款。士兵必须在公布的暂停日期之前完成他们的补偿行动。b. 对于成绩不合格的 FY22 及更早课程。本科成绩为 D 及以下、研究生成绩为 C 及以下的 TA 课程的补偿豁免请求仅针对 FY22 及更早课程进行考虑。打算为成绩不合格的 FY22 或更早课程申请补偿豁免的士兵仍必须在 ArmylgnitED 中选择补偿付款方式（一次性付款或工资扣除计划）并在 30 天的暂停期内提交补偿豁免请求包。在此消息之前已在 ArmylgnitED 中收到补偿通知的士兵必须在 2 月 15 日之前提交补偿豁免包。只有当 ACCESS 不批准他们的补偿豁免请求时，才会使用士兵选择的补偿偿还方法。追偿豁免请求包必须提交至以下电子邮件地址 - usarmy.knox.hrc.mbx.tagd-aces@army.mil，并包括以下内容：
升级版 ArmylgnitED 中的士兵补偿信息指南 1. 补偿行动。a. 士兵如果收到电子邮件通知或 ArmylgnitED 消息，要求对任何财政年度 (FY) 的学费援助 (TA) 或认证援助 (CA) 资助课程进行补偿，则必须在公布的暂停日期之前完成补偿方法，该日期在其 TA/CA 请求中注明。如果没有公布成绩，则暂停日期为最终成绩到期日后的 30 个日历日，或不及格成绩公布日后的 30 天。补偿方法包括一次性付款、工资扣除计划（最长 6 个月）或补偿豁免请求（仅适用于“W”等级）。如果士兵在暂停日期之前未处理这三种方法中的一种，则将启动默认的一次性付款。士兵必须在公布的暂停日期之前完成他们的补偿行动。b. 对于成绩不合格的 FY22 及更早课程。本科成绩为 D 及以下、研究生成绩为 C 及以下的 TA 课程的补偿豁免请求仅针对 FY22 及更早课程进行考虑。打算为成绩不合格的 FY22 或更早课程申请补偿豁免的士兵仍必须在 ArmylgnitED 中选择补偿付款方式（一次性付款或工资扣除计划）并在 30 天的暂停期内提交补偿豁免请求包。在此消息之前已在 ArmylgnitED 中收到补偿通知的士兵必须在 2 月 15 日之前提交补偿豁免包。只有当 ACCESS 不批准他们的补偿豁免请求时，才会使用士兵选择的补偿偿还方法。追偿豁免请求包必须提交至以下电子邮件地址 - usarmy.knox.hrc.mbx.tagd-aces@army.mil，并包括以下内容：
非人类人道主义：当人工智能的善举变成坏事时 Mirca Madianou 伦敦大学金史密斯学院 2018 年，有超过 1.68 亿人需要人道主义援助，同时有超过 6900 万人成为难民，人道主义部门面临着重大挑战。人工智能 (AI) 应用可以成为人道主义危机的潜在解决方案的提议受到了热烈欢迎。这是“人工智能用于社会公益”大趋势的一部分，也是“数字人道主义”更广泛发展的一部分，“数字人道主义”指的是公共和私营部门为应对人道主义紧急情况而使用数字创新和数据。聊天机器人、声称可以预测未来流行病或人口流动的预测分析和建模以及依赖于采用机器学习算法的先进神经网络的生物识别技术，都是在援助行动中越来越受欢迎的例子。本文建立了一个跨学科框架，将殖民和非殖民理论、人道主义和发展的批判性探究、批判性算法研究以及对人工智能的社会技术理解结合在一起。人道主义在这里被理解为一种复杂的现象：不仅仅是通常定义的“减少痛苦的必要性”（Calhoun，2008），而且是一种行业、一种话语和一种源于 19 世纪和 20 世纪殖民主义的历史现象（Fassin，2012；Lester & Dussart，2014）。人工智能同样是一个多面现象：不仅仅是基于先进计算和机器学习算法的技术创新，而且是一个行业以及关于技术的特定话语。人工智能只能与数据和算法一起理解——这三者是不可分割的，因为人工智能依赖于机器学习算法，而机器学习算法是特定数据集的产物。鉴于“大数据”本质上是不完整的，且具有本体论和认识论的局限性（Crawford & Finn，2014），人工智能应用会重现并可能放大大型数据集中发现的现有偏见（Benjamin，2019；Eubanks，2018；Noble，2018 等）。
非人类人道主义：当人工智能的善举变成坏事时 Mirca Madianou 伦敦大学金史密斯学院 2018 年，有超过 1.68 亿人需要人道主义援助，同时有超过 6900 万人成为难民，人道主义部门面临着重大挑战。人工智能 (AI) 应用可以成为人道主义危机的潜在解决方案的提议受到了热烈欢迎。这是“人工智能用于社会公益”大趋势的一部分，也是“数字人道主义”更广泛发展的一部分，“数字人道主义”指的是公共和私营部门为应对人道主义紧急情况而使用数字创新和数据。聊天机器人、声称可以预测未来流行病或人口流动的预测分析和建模以及依赖于采用机器学习算法的先进神经网络的生物识别技术，都是在援助行动中越来越受欢迎的例子。本文建立了一个跨学科框架，将殖民和非殖民理论、人道主义和发展的批判性探究、批判性算法研究以及对人工智能的社会技术理解结合在一起。人道主义在这里被理解为一种复杂的现象：不仅仅是通常定义的“减少痛苦的必要性”（Calhoun，2008），而且是一种行业、一种话语和一种源于 19 世纪和 20 世纪殖民主义的历史现象（Fassin，2012；Lester & Dussart，2014）。人工智能同样是一个多面现象：不仅仅是基于先进计算和机器学习算法的技术创新，而且是一个行业以及关于技术的特定话语。人工智能只能与数据和算法一起理解——这三者是不可分割的，因为人工智能依赖于机器学习算法，而机器学习算法是特定数据集的产物。鉴于“大数据”本质上是不完整的，且具有本体论和认识论的局限性（Crawford & Finn，2014），人工智能应用会重现并可能放大大型数据集中发现的现有偏见（Benjamin，2019；Eubanks，2018；Noble，2018 等）。