经营者关键词检索结果

喀拉拉邦渔船经营者寻求就商船规则进行更广泛的磋商

Kerala fishing boat operators seek wider consultations on Merchant Shipping Rules

喀拉拉邦渔船和渔业工业联合会指出,拟议规则可能产生深远影响,因此应在与所有利益相关者进行广泛协商后最终确定

拼车和出租车安全:有关攻击数据、安全功能和背景调查的信息

Rideshare and Taxi Safety: Information on Assault Data, Safety Features, and Background Checks

GAO 的发现 共享出行和出租车服务有助于满足美国人民的交通需求,但利益相关者对这些服务的安全性提出了质疑。现有数据来源并未全面介绍 2021 年至 2025 年针对司机和乘客的拼车和出租车袭击事件数量。联邦政府没有要求收集此类数据,但 GAO 确定了联邦、地方和行业层面的一些来源。例如:两个联邦数据库提供了一些信息。例如,美国劳工统计局估计,从 2023 年到 2024 年,出租车和拼车司机因他人暴力行为而造成 20 起非致命伤害,其中不包括个体司机。大多数拼车和出租车司机都是个体经营者(即被公司归类为独立承包商)。 GAO 分析了两个城市的警方数据,发现 2021 年至 2023 年,洛杉

马哈拉施特拉邦 FDA 因卫生问题暂停孟买 3 家餐厅的食品许可证

Maharashtra FDA suspends food licences of 3 Mumbai restaurants over hygiene issues

由于严重违反食品安全规定,孟买 FDA 吊销了三家餐厅的执照。尽管事先有警告和机会,但检查还是发现了严重的卫生问题。 Shalimar Hospitality、Noor Mohammadi Hotel 和 Rehmania Restaurant 面临立即行动。这些场所存在多种缺陷,包括卫生条件差和储存不当。 FDA 将继续对危害公众健康的经营者进行严格执法。

发布欧盟人工智能系统透明度指南草案

EUのAIシステム透明性ガイドライン案の公表

■摘要 2026年5月14日,欧盟委员会公布了关于《人工智能法》第50条规定的透明度义务的指南草案(以下简称“指南草案”)。一旦通过,将于8月2日起实施。透明度义务分为五类。首先是,在提供交互式AI系统时,AI提供商(开发和提供它的企业)有义务构建一个系统,让用户认识到他们正在与AI系统交互。当普通用户无法识别正在使用人工智能时需要发出通知。第二是人工智能提供商有义务确保在提供生成音频、图像、视频或文本等内容的人工智能系统时,其输出作为人工智能产品是机器可读的。目前对此的技术解决方案还不够,因此有必要使用多种解决方案,尽管在某些情况下单一解决方案可能就足够了。第三是人工智能部署者(使用人工智能

在一个测试案例中,奥克兰特许学校要求州议会阻止其关闭

In a test case, Oakland charter school asks State Board to prevent its closure

Aspire 公立学校正在要求州委员会澄清特许学校更新法,一些面临更新的特许学校经营者担心学区会扩大法律范围来关闭它们。

SC 制定交通事故受害者收入计算指南

SC lays down guidelines on computation of income of motor accident victims

最高法院制定了根据所得税申报表确定车祸赔偿的新指南。对于受薪个人,仅考虑上一年的ITR,而个体经营者将使用最近三年的平均收入。此举旨在统一全国范围内的赔偿裁决,解决先前法院裁决中的不一致问题。

未婚人士的社交数据 - “婚姻伴侣对我的期望”的偏见墙

未婚化社会データ考-「結婚相手が自分に求めること」バイアスの壁

■概要 从统计数据来看,日本少子化的主要原因是结婚率下降(未婚人数增加)。 2020年以来,笔者每月主持一次学习小组,主要目的是解决未婚人士的社会问题。该研究小组由来自全国 14 个都道府县的企业经营者和其他人士参加,旨在解决与婚姻和年轻人留在社区相关的问题。经常出现的话题之一是求婚者的“自我限制信念之墙”,例如“除非你是这种人,否则很难结婚”。然而,归根结底,这不是个人看法的问题,而是一种全国性的误解,在未婚女性数量迅速增加的日本,可以被称为“日本病”。在这篇文章中,我想用数据来解释这堵“关于婚姻条件的假设之墙”。 ■目录 1 - 日本少子化的主要原因是“未婚者” 2 - 强调对方没有要求自

利用Prophet模型对人流数据进行时间序列预测分析~新冠疫情及世博会后大阪主要景点的人流特征及未来游客量预测~

Prophetモデルを用いた人流データの時系列予測分析~コロナ禍・万博を経た大阪主要スポットの人流の特徴と来訪者数の将来予測~

■摘要 近年来,通过智能手机等设备获取的“人流数据”,因其能够直观、准确地了解人流活动和停留的实际状态,越来越多地应用于城市规划、旅游推广等广泛领域。了解人流数据的特征对于了解房地产需求和城市结构也很重要。因此,本文利用Location AI Co., Ltd.提供的人流数据,利用Prophet模型进行时间序列分析,掌握大阪市主要景点的游客特征,预测未来的人流趋势。分析表明,大阪主要景点的游客量不仅受到季节变化和天气条件的强烈影响,而且还受到传染病传播和大阪关西世博会等外部事件的影响,并且影响程度根据每个景点的用途和位置特征而存在很大差异。特别是,对大阪站周边地区的分析表明,近年来的大规模开发