有关此处包含的公司的某些信息可能构成适用证券法的含义内的前瞻性陈述。前瞻性陈述可能包括估计,计划,期望,观点,预测,预测,指导或其他不是事实陈述的陈述,通常但并非总是以“机会”,“道路”,“增加”,“增加”,“信心”,“信心”,“被低估”,“提议”,“大量”,“大量”,“可能”,“可能”,“”,“”,“”,“”,“”,“”,“”,“”,“”,“”,“”,“”,“”,“”,“”,“”,“”,“”,“”,“”,“”,“” “临界成绩”,“值得注意的”,“一致”,“建议”,“划定”,“非常相似”,“障碍”,“潜在”,“扩展”,“评估”,“时间表”,“发展”,“发展”,“发展”和类似的表达方式,或者事件或条件“可能”,“应该”,“应该”,“应该”,“可能”,“可能”尽管该公司认为在这种前瞻性陈述中反映出的期望是合理的,但不能保证这种期望将证明是正确的。公司警告说,实际绩效将受到许多因素的影响,其中许多因素超出了公司的控制范围,并且未来的事件和结果可能与公司当前预料的情况有很大差异。对可能影响未来结果的各种因素的讨论包含在公司的年度报告中,该报告可在www.sedarplus.ca上找到。本公司的前瞻性声明通过本警告声明明确符合其全部资格。
(v)请注意,在第6节中规定的上述所有建议后,预计剩余的一般基金储备金位置为2242万英镑,并在本报告中附录A所述。4。背景4.1本委员会目前持有各种专门的储备,作为理事会长期财务管理策略的一部分。这些储备金为理事会提供了一定程度的保护,以免由于无法预料的大量支出电话或收入而造成的潜在风险,而目前收入或资本预算可能不足。4.2理事会必须审查该职位,并将其每年的储备金计划作为其预算设定过程的一部分,并在2025/26预算中的所有储备和建议的进一步详细信息中包含在附录3和报告58/25的附件A中。理事会的主要储备是通用基金储备,可以通过多种方式使用,包括支持一次性支出或帮助整体预算平衡。除了核心一般基金储备金之外,理事会(作为该主要储备的子集合)除了2023/24预算设定的一部分,还建立了出色的成本压力储备,报告57/23提到。
摘要:飞行训练通过真实飞机的真实飞行和使用模拟器的虚拟飞行进行。如今,出现了第三种替代方法,即使用沉浸式虚拟现实 (VR) 驾驶舱。但是,这项技术作为飞行员训练工具的有效性尚未得到充分评估。因此,我们进行了一项实验,涉及四名飞行员,他们必须在 VR 模拟器和真实飞行条件下执行相同的交通模式场景(起飞、顺风和着陆)。我们收集了主观(感知任务难度)和客观数据(轨迹、心脏活动)。在这项初步研究中,第一个描述性结果显示飞行员在两种条件下都有相似的飞行轨迹。正如人们所预料的那样,与 VR 相比,飞行员在真实飞行条件下报告的任务难度更高,心率更高,心率变异性更低。然而,在两种条件下,在场景的不同部分(着陆 > 起飞 > 顺风)中发现了类似的主观评价和心脏激活模式。后者的发现表明 VR 为训练目的提供了光明的前景,但必须按照提出的方法进行更多的实验。
研究了湍流引起的亚音速、超音速和高超音速边界层的气动光学畸变特性。使用了四个边界层的直接数值模拟 (DNS) 数据,这些边界层的标称马赫数范围从 0.5 到 8。亚音速和超音速边界层的 DNS 数据是平板流。两个高超音速边界层均来自入口条件为 8 马赫的流动,其中一个是平板流,另一个是尖锥上的边界层。这些数据集中的密度场被转换为折射率场,这些折射率场沿预期的光束路径积分,以确定光束穿过湍流场的折射时将经历的有效光程长度。然后,通过考虑与体边界层效应相关的平均路径长度和倾斜问题,确定光程差 ( ) 的分布。将 的均方根与现有模型进行比较。发现从亚音速和超音速数据确定的 值与现有模型非常匹配。可以预料的是,由于在模型推导过程中做出了强雷诺类比等假设,高超音速数据匹配得并不好。到目前为止,该模型从未与本文中包含的马赫数如此之高的流动或流过尖锥几何的流动进行比较。
本文标志着人工智能(AI)在信息安全性中的使用,其中注意到其优点,缺点以及意外的负面结果。它考虑了基于AI的模型,这些模型可以增强或破坏结构功能并组织网络。此外,文章还深入研究了AI在网络安全软件开发中的作用,以及对可以预料和挫败AI-AI-创建脆弱性的AI-ROSIRICT策略的需求。该文件还谈到了AI在网络安全方面出现的社会经济后果。研究了AI和安全性,该报告概述了包括提出威胁检测精度,扩展安全操作效率和预防安全任务的好处。同时,它强调了人工智能的积极方面,但它也显示了潜在的限制,例如数据偏见,缺乏可解释性,道德问题和安全缺陷。这项工作类似地着重于滥用和复杂的网络攻击的特征。这项研究提出了减少AI生成的方法的方法,其中包括道德AI的发展,稳健的安全措施以及持续的审核和更新。关于网络安全的AI应用,在社会经济问题方面既有利弊,又有缺点,以实现,工作流离失所,经济增长和所需劳动力技能的变化。
我们经常问历史研究的极限;我们苦苦思索心理学、社会学和技术解释的正确组合。我们为如何将机器的行为和使用者的实践结合起来而苦苦思索。想象一下,在不久的过去发生了一件几乎是点状的科学技术事件,对它的历史理解是如此重要,以至于美国政府倾尽全力来研究它。再想象一下,主要参与者所说的每一句话,无论是私人的还是公开的,都被记录下来,他们每一个重要的身体动作都被录下来。可以预料,数百人丧生或受到威胁,而在不久的将来,可能还会有数千人丧生或受到威胁。预计美国一些最大行业的偿付能力将因数十亿美元的责任保险而受到影响,而这在很大程度上取决于该历史中给出的因果关系。我们可以问,这段高风险的历史将以什么形式出现?对这些历史的调查能告诉我们什么,关于历史调查的更普遍意义,以及它的局限性,因为它是针对科学和技术领域的?有这样的事件和这样的历史,比如一架大型载客飞机发生的难以想象的暴力、破坏性和代价高昂的坠毁事件。我们可以问:事故调查中蕴含的历史概念是什么?
低碳能源系统与当今的能源系统类似,它们将提供许多与当今相同的服务,例如家庭供暖和制冷、上班或度假、运输货物和服务以及为制造业提供动力。但未来的能源系统可能有所不同,因为人们可能还需要今天无法预见的新服务,就像人们现在将能源用于许多 50 年前无法预料的信息技术用途一样。更重要的是,低碳能源系统在生产、转换和使用能源提供这些服务的方式上将有所不同。未来,几乎所有的电力都将来自几乎不排放二氧化碳或几乎不排放二氧化碳的能源,例如太阳能、风能、核能、生物能源、水电、地热能或可捕获和储存二氧化碳的化石能源。电力、氢能和生物能源将用于当今使用化石燃料的许多场合,例如汽车或家庭供暖。能源的使用效率可能会比现在更高,例如,通过更高效的汽车、卡车和电器、能耗极低的建筑以及更频繁的公共交通。所有这些变化都可能需要新的政策、机构,甚至人们新的生活方式。所有这些变化的基础是低碳能源系统将比现在使用更少的化石燃料。
系统免疫学的进展(例如新的生物标志物)为高度个性化的免疫抑制方案提供了潜力,从而可以改善患者的预后。将来,将所有这些信息与其他患者病史数据整合在一起很可能要依靠人工智能 (AI)。AI 代理可以通过发现模式和对文献中未涉及的特定患者进行预测,或通过整合大量数据(例如,跨众多生物标志物的趋势)以人类无法预料的方式进行预测,从而帮助增强移植决策能力。与其他临床决策支持系统类似,AI 可能有助于克服人类的偏见或判断错误。但是,迄今为止,AI 尚未广泛应用于移植。在这篇快速评论中,我们调查了最近在移植相关 AI 应用研究中采用的方法,并确定了与实施这些工具相关的问题。我们确定了阻碍 AI 在移植中应用的三个关键挑战(偏见/准确性、临床决策过程/AI 可解释性、AI 可接受性标准)。我们还确定了近期可以采取的措施,以帮助推动 AI 在移植领域的有意义应用(在每个中心组建移植 AI 团队,建立临床和伦理可接受性标准,并将 AI 纳入共享决策模型)。
技术创新既可以带来好处,也会带来无法预料的有害后果。从核能、生物工程到转基因食品[1-3],人工智能(AI)领域的创新也不例外。一方面,事实证明人工智能可以提高组织绩效和决策能力[4]。通过机器学习技术和深度神经网络,算法能够学习并成功解决比以往更复杂的任务[5]。另一方面,与人类一样,人工智能也可能无法实现预期目标,原因是它们使用的训练数据可能存在偏差,或者是它们的建议和决策可能产生意想不到的负面影响[6、7]。由于人工智能被认为会影响司法、隐私、股票和商品交易、劳动力市场,甚至民主选举的结果[8-12],世界各国政府已开始认识到人工智能对维护社会利益、正义和福利构成了重大的全球性威胁[13]。因此,一个关键问题出现了:我们如何才能培育可持续的人工智能,使之对人类生活无害,反而有益?[14]。商业和技术伦理文献中最近的研究都强调并讨论了协商参与对塑造负责任创新的价值[3、15-17]。由于私营企业经常发起和引导技术创新,可以说需要某种形式的“扩展企业公民身份”[18],让有道德的企业与当地参与者、政府和民间组织进行接触。
最近在扭曲双层中进行的扫描隧道显微镜实验[K。 P. Nuckolls等。,自然(伦敦)620,525(2023)]和三层[H. Kim等。,自然(伦敦)623,942(2023)]石墨烯已经揭示了魔法 - 角石墨烯中Kekulé电荷密度波顺序的无处不在。大多数样品都适度紧张,并显示出与理论预测相一致的“kekulé螺旋”(IKS)订单,涉及对Moiré超距离的规模单次调制的石墨烯级电荷密度失真。但是,超级应变双层样品相反,在莫伊尔尺度上显示了石墨烯尺度的kekulé电荷顺序。通过理论预料到了这个秩序,特别是在填充因子ν= -2附近突出的序列,该理论预测了低应变处的时间反转破裂的kekulé电流阶。我们表明,包括Moiré电子与石墨烯尺度光学区 - 角色(ZC)声子的耦合,可以稳定在|处的均匀的Kekulé电荷有序状态。 ν| = 2具有量化的拓扑(自旋或异常大厅)响应。我们的工作清楚地表明,这种语音驱动的电子顺序的选择如何出现在Moiré石墨烯的强耦合方案中。