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创意人重建纽约
从2013年到2023年，近15倍上州就业增长率的15倍。 此外，在北部社区中，工作艺术家是人口始终增长的少数部分。 在纽约州北部，居民艺术家人口增长了21％。 可悲的是，我们创意产业中的这些快速转变超过了国家经济发展工具以支持工人。 例如，上州（区域经济发展委员会）REDC仅授予了2021年与艺术和文化有关的所有赠款的3.7％。 此外，在2022年全纽约州的104个DRI项目中，只有12个与艺术和文化有关。 1资金来支持这一增长的经济工具，反过来，增长对经济的积极影响正在减少，而与艺术和艺术相关的就业资金的资金在政府和慈善部门都下降了。 ●该州的经济决策者不能闲置。 我们的领导人必须开发从2013年到2023年，近15倍上州就业增长率的15倍。此外，在北部社区中，工作艺术家是人口始终增长的少数部分。在纽约州北部，居民艺术家人口增长了21％。可悲的是，我们创意产业中的这些快速转变超过了国家经济发展工具以支持工人。例如，上州（区域经济发展委员会）REDC仅授予了2021年与艺术和文化有关的所有赠款的3.7％。此外，在2022年全纽约州的104个DRI项目中，只有12个与艺术和文化有关。1资金来支持这一增长的经济工具，反过来，增长对经济的积极影响正在减少，而与艺术和艺术相关的就业资金的资金在政府和慈善部门都下降了。●该州的经济决策者不能闲置。我们的领导人必须开发
重建主义哲学的基本原理
根据重建主义的哲学方法，教育在推动社会变革中起着至关重要的作用。这种哲学强调，教育应解决诸如贫困，不平等和歧视之类的社会问题，最终促进社会正义和更公平的社会。重建主义者认为，教育应该培养批判性思维，鼓励学生质疑和分析周围的世界。他们还优先考虑以学生为中心的方法，学生在学习中发挥积极作用并参与此过程。此外，重建主义倡导综合课程，社区参与和公民参与。植根于20世纪初期的渐进教育运动，重建主义在1930年代和1940年代成为一种独特的教育方法。一些批评家认为这可能是分裂的或忽略教育的其他重要方面，但许多教育者和政策制定者将重建主义视为促进社会正义和创造积极变革的有力框架。（注意：我随机选择“添加拼写错误（SE）”方法，并在维护其整体可读性和含义的同时，将偶尔拼写错误引入文本。）通过教育促进社会变革是一个长期以来通过各种方法探索的概念。一种这样的方法是社会重建主义教育，该教育在20世纪初出现。这种哲学认为社会可以通过控制教育来改变社会，其最终目标是建立乌托邦社会或符合执政党的理想。共产主义教育是这种方法的一个重要例子，其根源是卡尔·马克思的哲学，并在苏联制度化。在1950年代，人们的注意力转向了理工学，这强调了人类为Homo Faber - 构造函数和建造者。这种观点表明，个人通过社会互动，尤其是合作的努力来实现充分的精神，道德和精神发展。教育应通过研究现实世界的例子，例如农场或工厂工作来为学生做好准备。在以色列的基布兹（Kibbutzim）（集体农场）中找到了社会重建主义教育的另一个值得注意的例子。Kibbutz教育的特点是从出生开始就向专业教育者承担父母的责任。这种方法优先考虑平等，科学方法论和民主原则。在整个20世纪，教育被视为塑造社会和个人的关键因素。对社会和个人都可以影响社会的想法仍然很普遍，推动了工业化和发展中国家弱势群体的高等替代方案，管理策略和教育的增长。20世纪，由于性别，种族，种族，年龄或身体残疾等因素，承认并为遭受劣势的人提供了越来越关注的国际关注点。这导致了经过修订的教科书，新的语言意识和更改的入学标准，最终导致了更苛刻的平等定义，集中于结果而不是机会。第二次世界大战后，综合努力激增，导致了环境问题的兴起和对生态系统内部互连的认识。这种转变强调了对竞争的合作，并强调了理解物种之间关系的重要性。在另一个发展中，微电子学的快速发展，尤其是计算机在教育中的使用，可以增加沟通，理解和“系统思维”。虽然有些技术将技术视为与人文化价值观的反抗，但其他人则将其视为吸引更多受众并鼓励综合学习的一种手段。但是，关于技术影响的意见的两极分化阻碍了教育政策制定。缺乏共识导致短期关注通过更好的管理技术，而不是满足长期发展需求。因此，在机构替代方案中出现了社区学校，中央控制和标准化。例如，注意力转移到了以前被忽视的家庭，学校和工作之间的过渡阶段。第三级机构是统一级别的一部分，测试变得更加复杂的，并且证书变得更加差异化。理论上鼓励替代教学方法，但基本的课程统一性限制了其实际应用。通识教育仍然是抽象的，主题的重点是语言，数学和科学。当局呼吁升级教师培训，在职培训和定期绩效评估。主题指导教学方法的构建，教师委托了各种任务，但缺乏对知识管理的信任。努力整合一般和职业教育并促进终身学习，以满足不断变化的个人和社会需求。结果，学生人数和机构增加，教育范围扩大。这种快速增长引发了有关学校职能以及当前生活，工作或智力进步计划的有效性的问题。英语教育受社会阶层结构的影响，与欧洲大陆国家不同。英国政府坚持认为，其主要职责是保护财产而不干扰包括教育在内的家庭和教会事务。尽管缺乏明确的计划或国家决定，但国家教育体系逐渐在19世纪成立。1870年的《基础教育法》标志着该州建立小学的责任，标志着转折点。但是，自愿机构在英语教育中继续发挥重要作用，中学教育在很大程度上是收费的语法学校和“公立”学校的领域，这些领域强调了古典学习和社会精英价值观。在19世纪后期，每70名中的一个孩子都可以期望上某种形式的中学。这些语法学校的课程紧密遵循公立学校的课程，这使知识分子和社会精英以外的任何人都很难参加。1899年，建立了一个教育委员会作为教育的中央权威，这标志着建立涵盖基础和中等教育的国家体系的重要一步。1902年的《巴尔弗法案》创建了地方当局，有权发展技术教育并提供中学。1918年的《教育法》旨在建立一个可以从中受益的个人可用的全面公共教育系统。这导致制定有序和渐进的教育增长计划，并增加了从正规教育到14的最低出发年龄。在第二次世界大战后时代，社会重建主义是对战争暴行的一种回应。像Theodore Brameld，George Counts，Harold Rugg和Jesse Newlon这样的支持者强调了教育在将个人塑造成凝聚力和富有同情心的社会成员中的作用。
重建荷兰地籍图
关键词：地籍图、人工智能、机器学习、卷积神经网络、计算机视觉 摘要 荷兰地籍图确实符合其设计目标；它是地籍登记的完整且拓扑正确的索引。然而，在未来人们想要放大并自己确定边界的确切位置的情况下，其约 0.5 米的图形质量似乎不够准确。包裹大小的相关不确定性也成为一个问题。经过市场调查，荷兰地籍局于 2017 年启动了一项研究项目，研究了重建地图的许多不同方面（法律、通信、大地测量、组织等）。然而，重点是最关键的方面：是否可以自动读取数百万张现场草图的问题。两家公司（KPMG 和 Sioux LIME）实现了概念验证，证明了在一定精度水平下实现该技术是可行的。我们继续聘请两家公司的专家，他们与我们自己的员工一起成功构建了一个原型，该原型能够读取文档并将它们连接到地籍图的新几何图形上。解决方案中广泛使用了人工智能。现场草图的内容非常复杂，通常是手写的，并且地图比例灵活。从此类文档中提取结构化信息需要几个算法步骤：图像质量改进、线和点检测、测量数字识别、实际读取这些数字以及将这些数字链接到两个点（开始和结束）。这些数字表示这些点之间的胶带测量值。该过程的结果是基于比例和结构化测量数据的绘图。在此过程中，需要手动检查和更正。第二个大过程是将生成的线型定位在国家参考系统中，并将不同的线型相互连接起来。生成的草图网络可以在每次新扩展时重新计算，并构成新地籍图的基础。将展示和讨论解决方案的架构。
重建稀土元素（REE）
引言采矿（尤其是锡）历史上是马来半岛的一项重要活动，从19世纪后期首次发现矿产，直到1960年代后期在马来西亚起飞。1随着制造业的扩展，采矿变得不那么重要。自那时以来，全球发展改变了世界上关键矿物质的需求和供应。由2020年《能源法》定义的关键矿物质主要是非燃料矿物或元素，被确定为具有供应链破坏的高风险，但在一种或多种能量技术中具有重要功能。2来自国际能源机构（IEA）的预测，3表示清洁能源的急促以及对电动汽车所需的电动汽车的需求以及电动电动汽车所需的电池驱动了对铝，镍，锡罐，稀有地球元素（REE）等关键矿物的需求，例如地缘政治紧张局势也刺激了新的工业政策的扩散，以减少对有限供应来源的过度依赖。供应集中在一些经济体上，在过去三年中，供应份额在2022年的前三名经济体中保持相同甚至更大（图1）。图1：在处理选定矿物的加工中的前三名国家的份额，2022 4（最后更新于2023年7月11日）
重建美国军队：美国空军
具备反击能力，就像过去 28 年来所做的那样；与一个拥有能够挑战美国在空中和太空领域所有已知优势的能力的国家作战则是另一回事。建设和维持与同等竞争对手作战并击败对手所需的能力需要制定计划来提高战备水平，并更新和发展具有相关能力的空军机队 — — 具有最先进、可部署技术的系统，其数量足以完成支持 2018 年国防战略的常备作战计划 (OPLAN)。这支力量由“我们需要的空军”定义，空军需要立即采取行动来获取这些系统，并在目前资金激增的情况下为即将到来的冲突做好准备。
R2D3：通过重建3D ...
认知科学家先驱3D空间推理是所有智力过程的基础。多模式大型语言模型（MLMS）由于对2D图像的印象令人印象深刻而被广泛采用，已被证明缺乏3D空间推理。对这些模型赋予的精确3D空间功能的评估有限。现有的基准用于探测MLMS中空间理解的基准主要集中于粗级空间意识（例如在左侧的左侧），或在预测给定对象查询的边界框时。相反，我们希望对模型对整个场景的语义和空间理解进行更全面的评估。因此，我们提出了一个基准R2D3，其中MLM的任务是将2D图像表示为具有精确3D位置和姿势的一组语义资产，该姿势可以准确地重建图形引擎中的3D场景。“通过综合分析”的这一任务要求该模型对组成场景及其精确3D相对位置的元素有全面的了解。我们的基准包括AI2THOR环境中的12K室内场景，并且与几个下游应用程序（例如体现的AI，空间推理和导航任务）兼容。使用我们的基准测试，我们探索了鼓励精确空间推理的MLM的调整技术。出乎意料的是，我们发现在基准的训练集上进行的常规微调虽然足以理解语义，但不足以了解场景中对象的精确3D位置和姿势。包括深度或通过标记图像中的点以及在训练期间包括其3D坐标（包括其3D坐标）的深度或传达精确的摄像机场取向，使该模型可以在测试时改进3D空间估计。我们希望R2D3基准测试将有助于探索探索设计选择的进步，从而改善对MLMS的精确3D空间理解。