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2024年12月23日（1718）：osecabtagene autoleucel（aucatzyl）
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修改非财务报告指令和董事会角色：失去的机会？
在这种背景下，即使NFRD的修订可以提供一个很好的机会来促进正确的方法并实现NFRD的主要目的，例如为可持续发展和实施远程策略做出贡献，在公众咨询中，也没有提及董事会（BOD）或单身董事可以在实施非专业报告中发挥作用的作用。然而，BOD在制定，实施和认可可持续性政策，战略和计划方面具有主要作用，并且先前的研究强调了许多董事会特征与可持续性问题之间的积极关系。但是，只有少数研究重点是领导任务或实践与可持续性活动之间的关系（Mazutis和Zintel，2015年）。
数据科学背景-V.M1.pdf
我们不会重复教科书上关于数据科学技术的理论和应用的内容，而是涉及数据科学的广度，在这个领域，计算技术的革命性增长加上统计学和运筹学的进步正在改变社会的几乎所有方面。我们相信这些材料可以作为一门完整课程的基础，但我们建议添加补充案例研究和分析。我们还认为这本书提供了重要的观点，这些观点是对专注于统计、运筹学或计算技术的课程的有益补充。我们希望它对希望将数据科学应用于新问题的技术型专业人士也有用。最后，我们试图让非专业人士（尤其是公共政策或商业领域的人士）能够理解这些材料，他们对数据科学、技术和社会融合的好处和挑战感兴趣。
嵌入式软件中的行为验证，从模型到源代码
为了降低验证成本并对软件更有信心，静态程序分析提供了证明源代码属性的方法。不幸的是，这些技术对于非专业人士来说很难理解和使用。建模允许用户以简单的方式指定软件的某些方面。更准确地说，在嵌入式软件中，状态机模型经常用于行为设计。本文的目的是通过提供从模型到源代码的注释自动生成来弥合模型和代码之间的差距。然后通过静态分析验证这些注释，以确保代码行为符合基于模型的设计。我们考虑的模型是具有正式非歧义语义的 UML 状态机，注释生成和验证在工具中实现并应用于案例研究。
生成式人工智能作为环境健康研究转化的工具
生成式人工智能 (AI) 由聊天生成式预训练转换器 (ChatGPT) 等服务普及，最近成为发表健康研究的热门话题 (Liebrenz 等人，2023 年；van Dis 等人，2023 年)。该软件可以根据用户提示立即创建从文本到图像到文本到音频和视频的复杂内容 (Gozalo-Brizuela & Garrido-Merchan，2023 年)。OpenAI (2023 年；美国加利福尼亚州旧金山) 于 2022 年 11 月发布的 ChatGPT 是一个大型语言模型 (LLM)，经过大量数据训练，可以对查询生成类似人类的响应。一个潜在有价值的应用是总结研究以支持面向非专业读者的研究翻译。环境健康科学领域体现了这一机会，因为环境污染的专业语言通常依赖于化学、毒理学、流行病学和物理科学知识。很多时候，由于这些障碍，关心此事的公众被排除在主要文献之外。这些可能包括环境正义社区、主流媒体和社区科学团体。针对非专业受众的通俗语言摘要 (PLS) 应提高可访问性、理解力、知识、研究交流和赋权能力 (Stoll 等人，2022 年)。作为补充，研究翻译活动应包括关键信息的识别和各种受众都易于理解的信息的开发 (Grimshaw 等人，2012 年)。考虑到撰写同行评审研究的挑战数量以及额外创建 PLS 的后续成本和工作量，生成式人工智能可能为扩大环境健康风险研究的传播和为更广泛群体提供访问权限提供一种有价值的新工具。
功能评估的构造模拟 C
主线 SIMCOE，支持陆地协同作战实验室 LCCT (Laboratoire du Combat Collaboratif Terrestre) 资格审查工作的工具之一 背景 SIMCOE 研讨会是一个真正的数字“沙坑”，是评估陆地协同作战尤其是 SCORPION 系统的重要工具。因此，它能够以较低的成本在受控环境中测试 SCORPION 单位的大量交战配置。 专业知识 SIMCOE 研讨会拥有一套冷数据开发和可视化工具，用于评估陆地协同作战算法的性能：图形、地图背景上的可视化等。它的可视化界面使其成为一种教学工具，有助于让非专业观众更容易理解 SCORPION 的协同功能。
战略计划2024-2026.cdr
Leap Africa是一个在VE的程序化领域工作的非专业组织，称为3es+AH：教育，企业家精神，就业能力，积极的公民身份以及健康与福祉。我们的计划旨在发展基本的领导力和生活技能，鼓励年轻人以正直和对社会影响的承诺进行创新和领导。通过培养企业家心理和增强就业能力，我们为非洲的下一代配备了建立企业的工具，以助长经济增长并促进社会进步。我们还在培养一种积极的公民身份文化，年轻的领导人感到有能力发起和领导社区发展项目，并在创造持久的变革和强大的机构方面行使公民身份。
2022 - 2023 年人工智能趋势。
工业化的第一个先决条件是拥有允许实施集中式数据模型和创建数据湖 (DataLakes) 的基础设施。这些有助于将 POC 封装和协调到单个健壮的平台中。第二个先决条件是 AI 平台与现有 IS 系统兼容，以便在现实场景中部署 AI 驱动的工具。最后但并非最不重要的一点是，一个主要先决条件是将算法模型转化为适应用户流程的业务界面。AI 模型的工业化要求修改算法（数据量、流程容量等），以便将 POC 的范围稳健地扩展到更大的应用范围。此外，随着模型复杂性的增加，我们看到了针对非专业人士的低代码解决方案的出现，只需单击几下即可操作数据库。
草稿 - 您一直想知道什么，但找不到有关基于块的环境的信息
•基于块环境的发布在不同的社区之间传播，但是它们在教育，人类计算机互动和编程场所中最有。•自2014年以来，目前基于块的编辑的出版物数量一直在增加。这是由不同人（包括学生和非专业程序员）在过去几年中编程的重要性所支持的。•来自许多国家的作者发表了使用基于块环境的论文。但是，为这项研究贡献最多论文的国家是美国，其次是英国。•在本调查中，我们根据其目标，研究，语言或扩展的三个类别中的目标，对152篇论文进行了分类。本研究中包含的大多数论文是引入语言的论文（95），然后研究基于块的编辑器（31），最后是对现有基于块的环境引入扩展的论文（27）。