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网络安全和数字组件 - 能源部
《美国确保清洁能源强劲转型供应链的战略》报告列出了美国在能源供应链中面临的挑战和机遇，以及联邦政府应对这些挑战和机遇的计划。该报告附有几项针对具体问题的深入评估，包括这项评估，以响应第 14017 号行政命令“美国的供应链”，该命令指示能源部长提交一份关于能源部门工业基础供应链的报告。该行政命令正在帮助联邦政府建立更安全、更多样化的美国供应链，包括能源供应链。为应对气候危机并避免气候变化的最严重影响，美国致力于到 2030 年将全经济范围内的温室气体净污染水平从 2005 年的水平减少 50% 至 52%，到 2035 年建立无碳污染的电力部门，并在不迟于 2050 年实现全经济范围内的净零排放。美国能源部 (DOE) 认识到，安全、有弹性的供应链对于控制排放结果和抓住能源部门转型所固有的经济机会至关重要。在这一转型的每个阶段都必须解决能源部门工业基础的潜在脆弱性和风险。DOE 能源供应链战略报告总结了能源供应链的关键要素以及美国政府开始采用的解决这些要素的策略。此外，它还描述了国会采取行动的建议。DOE 已确定了在行政命令规定的一年期限内进行分析的技术和交叉主题。除了顶点政策报告外，DOE 还发布了包括这份报告在内的 11 份深入评估文件，涵盖以下技术领域： • 碳捕获材料， • 电网，包括变压器和高压直流电 (HVDC)， • 能量存储， • 燃料电池和电解器， • 水电，包括抽水蓄能水电 (PSH)， • 钕磁铁， • 核能， • 铂族金属和其他催化剂， • 半导体， • 太阳能光伏 (PV)，以及 • 风能 DOE 还发布了两份关于以下交叉主题的深入评估： • 商业化和竞争力，以及 • 网络安全和数字组件。更多信息可在 www.energy.gov/policy/supplychains 上找到。
空间和数字技术的生产
抽象阅读Henri Lefebvre与Bernard Stiegler一起，本文将探讨我们数字技术时代的空间生产所发生的变化。Lefebvre感受到通过实施组合技术在社会中发生的根本变化。他问了一个有先见之明的问题：如何产生这个空间？Lefebvre无法预见到第三工业革命带来的空间生产的实际机制的重大变化。这样做的思想家是伯纳德·斯蒂格勒（Bernard Stiegler），他对新数字技术如何通过大型Mnemotechnical设备（人体外部的内存存储设备）感兴趣。与Stiegler一起阅读Lefebvre似乎很不寻常，但是，我将证明，Lefebvre关于空间生产的论点隐含是记忆的，这是Stiegler在Stiegler关于技术外观化技术外观化的论点中隐含的。
由瑞典的合作、创新和数据驱动的人工智能
但人工智能只是技术工具箱的一部分。对人工智能应用方式的期望和应用的转变表明，人工智能具有改变我们提供服务、管理资源、旅行和生产方式的真正力量。人工智能是一种未来主义的、机器人主导的接管的陈旧观点正在被一种深刻的理解所取代，即商业、工业和社会结构如何超越数据，为生活的各个方面提供真正的价值。瑞典在数据收集方面并不是独一无二的，也不是在发展人工智能方面处于世界领先地位。瑞典，事实上，整个北欧国家，都有强烈的集体意愿来采用和适应新的数字技术。瑞典对共享公共数据的集体观点是独一无二的。当这些开源公共数据可供创新者利用并与私人数据相结合时，其力量才真正得到利用。这开始解开复杂的问题，展示以前无法理解的模式和行为。政府和公共部门对人工智能的投资推动了瑞典人工智能的成熟和准备。但金融投资只是一个方面。瑞典个人和集体对人工智能、数字化发展的态度以及对数据驱动未来的好处的信念正在发挥关键作用。
人工智能作为增强数据完整性和数据安全性的工具
除了推动 IP（知识产权领域）的技术进步之外，由于图灵测试，我们还见证了 21 世纪人工智能应用的范式转变。人工智能领域的快速发展得益于算法的改进、网络计算能力的提高以及捕获和存储空前大量数据的能力的提高。我们潜意识中不知不觉地将人工智能融入了我们的现实世界体验和应用中，这使得人工智能成为我们日常生活的一部分。人工智能的主要特征是，一旦它开始发挥作用，就不再被称为人工智能，而是成为一种常见的计算形式。例子包括电话另一端的自动语音或根据您的偏好和先前搜索推荐餐厅或电影。这些例子集中在我们日常生活的既定方面，经常忽略语音识别、自然语言处理和自然语言理解等人工智能技术。
NOVA 的人工智能和数据分析 CSC 计划
为期一年的 CSC 课程旨在为学生提供支持数字数据分析最新功能和进步的技能。数字数据分析技术的这些新功能使数据分析师能够收集、分析和获取数据，以便做出业务决策。该计划专注于培训数据分析专家，他们可以为雇主提供这些优势并保持技术领先地位。完成课程后，毕业生将准备参加数据分析考试，例如 CompTIA Data+、Microsoft Certified: Data Analyst Associate 和 Google Data Analytics 证书。
数字资产和数字流利度
●亚马逊的招聘软件因算法而不推荐女性（Dastin，2018年）●雇主使用Facebook算法从妇女，年长的工人和广告商中“隐藏”工作广告来练习住房歧视（Tobin，2019a； Tobin，2019b，2019年），这是BBIAS上的社交媒体（TOBIAS），这是BBIAS babors●ALGORITH AD SOMECATS（TOBLIAS），这是BBIAS的社交活动（TOBIN），这是BACT的。 ●YouTube的内容推荐算法使观众迈向仇恨言论和阴谋论（O'Donovan等，2019）●促进疫苗错误信息的社交媒体算法（Sunderji，2021年）●芝加哥在芝加哥的两次被枪杀，因为芝加哥警察部门的预测计划是在芝加哥警察局的两次中被枪杀的两次。
批判性思维和数学问题解决技能...
抽象学生的差异批判性思维和数学解决问题的能力是由各种变量引起的，包括以教师为中心的学习和无效的学习模型。为了提高学生的批判性思维能力和数学解决问题能力，需要使用适当且独特的学习策略。这项研究的目的是在学校学媒体的帮助下确定混合学习模型对学生的批判性思维和数学解决能力的影响。这项研究使用了精心设计的实验设计作为研究方法。本研究中使用的人群都是SMK-SMTI Bandar Lampung的X级学生。这项研究中采用的样本技术是群集随机抽样，因此X ki 4级作为实验组，X ki 1级作为对照组，每个组由28名学生组成。本研究中使用的工具是对批判性思维技能的测试，数学解决问题技能的测试和文档。使用描述性数据分析和推论分析的数据分析技术。假设检验的形式是单向多变量分析（单向MANOVA）检验的形式。关键字：混合学习，批判性思维技能，数学解决问题技能，基于分析结果，1）批判性思考的技能与解决两组学生之间数学问题的技能之间存在差异； 2）技能在与学校教学辅助的混合学习模型和接受常规学习模型治疗的小组中进行批判性思考的技能有所不同； 3）解决了通过辅助辅助的混合学习模型和接受常规学习模型治疗的小组治疗的小组之间的数学问题的技能差异； 4）混合学习模型对学生的批判性思维技能和数学问题解决的影响。
十大最具影响力的报告和数据分析...
ODS Excel 目标以 Microsoft Office Open XML SpreadsheetML 文件格式 (XLSX) 生成输出。此目标通过创建可演示的 Excel 电子表格，自动从 SAS®9 和 SAS Viya 直接生成 Microsoft Excel 工作表。此目标有许多亮点，但最重要的是能够消除手动工作。选项提供的一些最常用的功能包括命名和着色工作表选项卡、冻结行和列标题、添加过滤器、在特定位置开始输出等。其他功能包括使用 SAS/GRAPH ® 和 ODS Graphics 添加图形、添加公式以及为每个工作簿添加多个工作表。示例 1 显示了如何使用此目标创建类似于下面的输出 1 的自定义输出。
策略使用和数学成绩 - ERIC
使用标准算法的学生能够更好地掌握相关的数学概念，并在数学能力测试中表现得比使用标准算法的学生更好（Carpenter 等人，1998；Kamii 和 Dominic，1998）。Cobb 和 Wheatley（1988）报告说，许多正确地按照程序执行标准算法的学生并不理解这些程序的原因或底层概念。尽管如此，许多学生在二年级时仍会继续学习标准的加减算法（Sahin，2015）。一些研究人员声称，学生用于解决数学问题的策略会受到他们学习数学的课堂环境的影响（Cobb 等人，1992；Torbeyns 等人，2009；Yackel 和 Cobb，1996）。接受注重应用某一特定策略的数学教学的学生可能会使用这种策略来解决数学任务。