人工智能 (AI) 正在改变企业处理招聘和聘用流程的方式。随着组织越来越多地转向使用 AI 来简化招聘流程,围绕其使用的道德考虑变得越来越重要。虽然 AI 可以提供减少偏见和提高效率等好处,但它也引发了对隐私、公平和问责制的担忧。本研究论文的目的是探讨在招聘过程中使用 AI 的道德考虑,并确定确保合乎道德的 AI 招聘实践的最佳实践。AI 是指开发可以执行通常需要人类智能的任务(例如决策和解决问题)的计算机系统。在招聘方面,AI 算法可用于扫描简历、进行就业前评估和分析视频面试以识别潜在候选人。AI 有可能通过识别高质量候选人并减少招聘所需的时间和资源来改善招聘结果。然而,在招聘中使用人工智能也引发了与隐私、公平和问责相关的道德问题。
如今,空气和噪音污染的持续增加已成为一种长期的滋扰,同时也是一个令人担忧的问题。在本期刊中,我们将提供一个系统来测量和监控环境参数,并在空气质量和噪音水平超过安全水平时发出警报。该系统使用必要的传感器来检测大气中的气体以及特定区域的噪音水平,并将其传输到微控制器 NodeMCU。现在,通过 Wi-Fi 凭证连接到 Node MCU 的云平台 Blynk 会获取数据并通过与被视为安全水平的值进行比较来处理数据。当每个空气质量和噪音污染变量超过允许水平时,这个基于云的监控应用程序 Blynk 还会提供一个警报系统。它通过向 Android 设备发送电子邮件或消息来通知用户,甚至可以激活蜂鸣器作为警报。这些数据被连续传输,并被存储以供进一步解释。这种基于云的污染监测系统是最经济、最可靠、最具成本效益的,并且可以增强以应对即将到来的挑战。2021 Elsevier Ltd. 保留所有权利。由第二届国际创新技术和科学会议 (iCITES 2020) 的科学委员会负责选择和同行评审。
SAM.gov › opp › 查看 2023 年 1 月 11 日 — 2023 年 1 月 11 日 联邦政府网站通常以 .gov 或 .mil 结尾。... a) 您的公司是否有支持建模和仿真、人工智能的经验...
糖尿病微血管病是糖尿病患者的典型且严重的问题,包括糖尿病性视网膜病,糖尿病性肾病,糖尿病神经病和糖尿病性心肌病。2型糖尿病和糖尿病微血管并发症患者的不对称二甲基精氨酸(ADMA)的水平显着升高,这是一种一氧化氮合酶(NOS)的内源性抑制剂。ADMA通过其对内皮细胞功能,氧化应激损伤,炎症和纤维化的影响,促进了2型糖尿病中微血管并发症的发生和进展。本文回顾了糖尿病的ADMA和微血管并发症之间的关联,并阐明了ADMA导致这些并发症的潜在机制。它为预防和治疗2型糖尿病的微血管并发症提供了一种新的想法和方法。
本文为读者提供了对航空航天技术制造过程中工业3D打印技术的简要概述。它包括对航空航天行业中3D印刷的位置的分析,以及基于对优势 /劣势,机遇和威胁的营销分析,其未来发展的预测。许多航空公司和AMO(经过批准的维护组织)依赖于长途交付的外部提供的备件。整个过程既昂贵又耗时,这意味着公司的利润损失。因此,执行的SWOT分析可以最终帮助AMO经理根据当前的创新性和进步的工业3D打印来重新评估其生产过程。这项工作的目的是指出创新的3D打印技术在航空空间中的存在,并强调其偏好,并强调其最终的偏好,并在最终的过程中提供了最终的偏好,并以最终的方式构成了未来的工艺,并实现了最终的偏好。可持续性
地球科学中标记的培训数据的可用性反映在监督分析中使用的训练数据数量中。除了上述10年的分析外,我们还从2018 - 2019年的AGU论文中手动提取了其他相关信息,包括应用的ML算法,标记的培训数据的数量和数据类型(模型输出,卫星,原位,原位,重新分析等)。在我们调查的论文中,大多数ML算法是使用数百个标记样品培训的。但是,对于使用模型输出或大型,已建立的数据集的某些应用程序,培训数据的数量范围更大。缺乏训练数据在生物学科学和陆地水圈(水文)研究中尤其急切。
人工智能 (AI) 已经彻底改变了多个领域,高等教育也不例外。在大学环境中,特别是在系统工程等领域,人工智能已经开始改变教学和评估的方式,带来了前所未有的机遇和挑战。人工智能能够自动执行任务、个性化教学和提高管理效率,这对教育行业来说是一项重大进步 [1]。然而,这些机遇也伴随着必须紧急解决的道德和实际问题 [2]。ChatGPT 等生成式人工智能模型的出现引发了关于它们对学术诚信和学习过程的影响的争论。虽然一些教育工作者认为这些技术是加强教育的有力工具,但另一些人担心它们可能会破坏学生的批判性思维能力并损害他们作品的真实性 [2]。这些担忧
摘要:本文研究了规范自主武器的适当原则,其中一些原则已纳入国际人道主义法 (IHL),其他一些原则仍仅停留在理论上。区分平民和非平民、解决责任空白和比例原则是规范人工智能 (AI) 战争使用的基本原则,但必须将人类对战争人工智能的重大控制纳入其中。通过假设演绎程序,采用定性方法和文献综述,得出结论:实现区分标准、价值敏感设计、消除问责空白、重大人类控制和国际人道法必须支持对自主武器系统使用的规范——然而,区分平民和非平民和比例原则在技术上尚不可行,这使得遵守国际人道法仍然依赖于重大人类控制;而战争人工智能算法的不透明性将使其使用的法律责任变得困难。
1。2。Medicina,洛杉矶大学,圣地亚哥,智利。 div>3。医学外科医生,洛杉矶大学,圣地亚哥,智利。 div>4。制药化学家,安德烈斯·贝洛大学(Andres Bello University),圣地亚哥,智利。 div>摘要 div>
