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关于在地球科学中使用监督机器学习使用的定量分析
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。
新闻业中使用机器人和人工智能的前景
机器化和人工智能（AI）已成为现代媒体生态系统的组成部分。本文旨在描述这些技术的当前状态及其在更新和现代化新闻业中的作用。它介绍了有关机器人技术和AI对新闻实践的影响的信息，确定了AI对新闻业未来的潜在后果，并讨论了这些技术的日益影响。尽管兴趣越来越高，但AI对新闻业和我们的信息环境的影响仍然很少。也没有充分关注新闻业对科技公司对AI的影响。本文考虑了新闻机构中AI的结构含义，研究了AI在社论，商业和技术领域中的使用。得出的结论是，AI技术将增强而不是取代记者的工作，而人工智能不会对专业新闻业构成威胁。
在司法决策中使用人工智能 -
在司法部门增加了人工智能（AI）的使用引起了人们对AI辅助决策是否维护行使司法酌处权的基本价值的关键问题。近年来，法院越来越多地通过AI来提高行政效率并加强司法的机会。1使用AI来提高行政效率包括AI系统，该系统支持法院处理和管理文件，数字记录听证会以及视听链接，使证人能够在没有外表的情况下提供证据。2电子申请，电子审判和电子案例管理系统，使律师能够通过诉讼数据库访问法院文件，被广泛认为是提高行政效率。3然而，尽管各个国家都采用了AI系统来支持决策，但这种使用围绕着很大的焦虑。例如，使用刑事风险评估算法来预测未来的不当行为风险，这引起了人们对问责制，透明和公平过程的担忧。4也担心模拟司法酌处权的AI系统是否可以维护司法决策的基本价值观。5与使用AI有关的法律和政策仍然相对非正式，但尚未发育不足，这一事实突显了这种担忧。
在热量生产行业中使用藻类作为二氧化碳吸收剂
CO 2排放每年继续增加。因此，要达到巴黎气候协议中设定的目标，有必要减少排放并实施CO 2捕获方法（Kammerer等，2023）。减少CO 2排放的必要性是许多国际法律所需的，包括适合55个包装（Bro园等人2023）和排放交易系统（EU ETS）的修订（Bordignon和Gamannossi degl'innocenti，2023年，Rogulj等人。2023）。在2022年，在通过部门全球发射CO 2中，在电能和发热部门中观察到最大的排放，占总排放量的39.7％（国际能源局，2023年）。在波兰，系统热量大约有1500万人使用，受监管的热量占家庭市场的42％（IzbaGospodarczaCiepłownictwoPolskie 2023）。在热量产生中使用的燃料的多元化正在缓慢发展。波兰市场仍然由化石燃料主导，化石燃料在2021年占热源中使用的所有燃料的69.5％（2020年至68.9％，2019年至71％，2018年 - 72.5％，2017年至74.0％）。在2021年，使用了14,0.89亿吨这种原料来实现许可的热工程需求（UrządRegulacji Energetyki 2022）。必须指出的是，除了燃烧过程外，煤炭的发掘对环境造成了重大负担（Chłopek等人。2021）。上述数据表明，CO 2排放的减少构成了一个严重的挑战。减少
招聘过程中使用人工智能的道德规范
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。
不变的秘密管理：在容器中使用敏感数据的零信任方法 - 文章 - 汇合处
我们介绍了Chaossecops，这是一个新颖的概念，将混乱工程与DevSecops结合在一起，特别着重于主动测试和提高秘密管理系统的弹性。通过使用AWS服务（秘密经理，IAM，EKS，ECR）和Common DevOps工具（Jenkins，Docker，Terraform，Chaos Toolkit，Sysdig/Falco）的详细，现实世界实施方案，我们证明了这种方法的实际应用，并且对这种方法进行了实践应用。电子商务平台案例研究展示了不变的秘密管理如何改善安全姿势，提高合规性，更快的市场时间，停机时间的降低以及开发人员的生产率提高。关键指标表明，与秘密相关的事件和更快的部署时间显着减少。该解决方案直接解决了DevOps技术类别中全球技术奖的所有标准，突出了创新，协作，可伸缩性，持续改进，自动化，文化转型，可衡量的结果，技术卓越成果，技术卓越和社区贡献。
B.Tech。在 - 化学工程 混合教师发展计划（FDP） 国家技术研究院Warangal 在线教师发展计划（FDP）... 在线教师发展计划（FDP） NIT Warangal Newslittler 2023年9月 规则和法规国立... ... 中使用的推进电机的非侵入性故障诊断 M.Tech - 添加剂制造 应用和计算数学 国家技术研究所Warangal ... 技术硕士（M.Tech）计划 M.Tech - 计算机集成制造 M.Tech。高级通信系统
政府工程学院，卡拉汉迪（GCEK），成立于2009年，是位于奥里萨邦巴瓦尼帕特纳的主要州政府工程学院。隶属于Biju Patnaik技术大学（BPUT），Rourkela，并由Aicte，New Delhi，GCEK批准，致力于卓越的技术教育，研究和创新。该机构在多个工程学科中提供本科生（B.Tech）和研究生（M.Tech）计划。专注于培养学术严谨和以行业为导向的技能，GCEK为学生提供了新兴技术知识，包括人工智能（AI），机器学习（ML）和智能系统。
ncat事实说明 - 在法庭程序中使用生成型AI
在特殊情况下，您可以要求法庭的许可（或离开）使用AI Gen Gen AI来准备或生成附件，附件或展览，或展示陈述，宣誓书，法定声明，角色参考或类似文件。有关更多信息，请参阅NCAT程序方向7。
COVID-19 MRNA疫苗（5年及以上）患者组方向 ehia：在患有镰状细胞疾病的患者中使用的plerixa（... 呼吸道合胞病毒（RSV）老年人计划通讯 诊断成像数据集统计版本 2025/26 NHS付款计划 - 咨询通知 NHS标准合同2024/25-一般条件（完整... 中型安全住院服务（MSU） 专业皮肤科服务规范 NHS标准合同2024/25 国家创新药品基金列表v1.3
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