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讨论确保AI驱动金融服务中公平性的道德考虑和解决方案
本评论论文研究了道德考虑因素，并提出了确保AI驱动金融服务公平性的解决方案。人工智能（AI）技术越来越多地整合到金融系统中，提供了提高效率和个性化服务等收益。但是，金融服务中AI的部署引发了与偏见和歧视，透明度和问责制，隐私权和算法公平性有关的道德问题。培训数据中固有的偏见可能导致歧视结果，而不透明的决策过程却挑战了透明度和问责制。隐私问题是由于广泛的数据收集而引起的，需要采取强大的数据保护措施。实现算法公平提出了复杂的挑战，需要采取策略来减轻偏见并确保公平的结果。要应对这些挑战，本文提出了几种解决方案。算法审核和透明度度量对于检测和纠正AI系统中的偏见至关重要。包容性数据实践促进了代表性数据集的使用，减轻偏见并增强公平性。监管框架在设定道德标准和执行合规性方面起着至关重要的作用。道德AI设计原则指导负责的AI系统的开发，该系统优先考虑公平和透明度。利益相关者协作促进了行业范围内的共识和问责制。通过推进这些领域，利益相关者可以在金融服务中建立一个更公平和值得信赖的AI生态系统，增强公共信任并促进负责的AI采用。未来的研究应重点关注高级偏见检测技术，可解释的AI（XAI），用于透明度，全面的道德框架，适合AI治理，影响评估，跨学科合作和消费者教育。
移动边缘计算的深图强化学习：挑战和解决方案
随着物联网（IoT）的服务质量的提高（QoS）要求，移动边缘计算（MEC）无疑已成为一个新的范式，用于在用户设备（UE）附近找到各种资源，以减轻骨干iot Net-Net-Net-Net-Works的工作量。深度加固学习（DRL）已成为首选的概念，这主要是由于它可以指导每个用户设备（UE）在动态环境中做出适当决策的能力。但是，传统的DRL算法无法完全利用MEC图中设备之间的关系。在这里，我们指出了两个典型的IoT方案，即，当在UES和交叉分布式服务的编排中生成资源受限的边缘服务器（ESS）中的依赖任务时，任务卸载决策制定，其中系统成本是通过编排层次结构网络最小化的。为了进一步增强DRL的性能，图形神经网络（GNN）及其变异性为广泛的物联网场景提供了有希望的概括能力。我们相应地为上述两个典型情况提供了混凝土解决方案，即图形神经网络策略优化（GNNPPO）和图形神经网络工作 - 工作 - 工程 - 工程增强学习（GNN-MRL），它们将GNN与受欢迎的Actor-Critic方案和新开发的MRL结合在一起。最后，我们指出了四个有价值的研究方向，用于探索AI授权MEC环境的GNN和DRL。
和解方法范式：采用大型语言模型作为新手定性研究助理人才管理研究div
定性数据收集和分析方法，例如采用访谈和焦点小组的方法，为客户态度，情感和行为提供了丰富的见解。但是，手动定性数据需要大量的时间和精力来确定相关主题和主题见解。这项研究提出了一种新的方法来解决这一挑战，通过利用基于Aug的Generative Auged Generation（RAG）大型语言模型（LLMS）来分析访谈成绩单。这项工作的新颖性在于制定研究探究作为新手研究助理的LLM增强的研究。本研究探讨了LLM的心理模型，以作为人才管理领域研究人员的新手定性研究助理。扩展了一种基于抹布的LLM方法，以启用半结构化访谈数据的主题建模，展示了这些模型在信息检索和搜索中的传统用途之外的多功能性。我们的发现表明，与手动生成的主题相比，LLM-EAGMAIN-augment的破布方法可以成功提取感兴趣的主题，并具有明显的覆盖范围。这确立了使用LLM作为新手定性研究助理的生存能力。此外，该研究建议研究人员利用这种模型在传统定性研究中使用的质量标准，以确保其方法的严格性和可信度。最后，本文为寻求调和LLM与既定的定性研究范式调和使用LLM的行业从业人员提出了关键建议，为在人才管理研究中分析定性数据集的分析时，为有效整合了这些功能强大的新手工具提供了路线图。
毕马威澳大利亚的和解行动计划
kpmg认可，价值观并尊重在原住民和托雷斯海峡岛民社区中存在的历史，文化，国家和语言的多样性。在此说唱进度报告中，我们使用“土著”，“原住民”和“原住民”术语与“原住民和/或托雷斯海峡岛民”互换。我们承认，“土著”一词并不能反映这些社区中存在的全部多样性范围。与毕马威（KPMG）发表的其他报告的简洁性和一致性以及《联合国本地人民权利宣言》等指南 - 我们选择在整个说唱进度报告中使用“土著”一词。这并不是要引起犯罪。
使用AES算法的加密和解密图像
现在，使用计算机，手机和许多其他设备等设备进行通信，存储和传输数据正在增加。因此，用户数量和未经授权的用户数量有所增加，这些用户的数量试图通过非法手段访问数据。这导致数据安全性问题。为了解决此问题，数据以加密格式存储或传输，并且未经授权的用户无法读取加密数据。加密在传输和存储期间确保数据确保数据。每个加密和解密过程都有两个方面：算法和使用密钥进行加密和解密。用于加密和解密的密钥是使加密过程安全的原因。有两种类型的加密机制：对称密钥加密，其中相同的密钥用于加密和解密。在非对称密钥加密的情况下，使用两个不同的键进行加密和解密。与非对称密钥算法相比，对称密钥算法更快，更易于实现，并且需要更少的处理能力。高级加密标准（AES）定义了由联邦信息处理标准（FIPS）出版物批准的加密算法，该算法可用于保护电子数据。AE具有较高的计算效率，128位的块大小以及对差分，线性，插值和方形攻击的强密码分析抗性[1] [2] [3]。图像处理的应用主要在军事通讯，法医，机器人技术，智能系统等中找到。相关工作在本文中，我们在MATLAB软件的帮助下在图像上实现AES算法。
分析印度制造业的碳排放趋势：分解和解耦方法
越来越强调促进绿色增长和降低碳排放量为13，以实现可持续的经济发展。本研究使用TAPIO解耦14个模型，并分析了利用日志平均分区指数（LMDI）技术影响印度15种制造业的碳排放变化的因素。16此外，已经使用System-GMM方法分析了碳发射强度，信息和17通信技术（ICT），总因子生产率（TFP），技能和能量强度18之间的联系。它基于印度有组织制造业的植物水平年度19个行业调查（ASI）数据集（ASI）数据集，从2001 - 02年20日至2019 - 20年，针对主要21个印度国家/地区。调查结果反映了在总体和州的制造业中存在21个弱解耦的。这22个表明，产出和排放量都在增加，但是，产出增长超过23个排放增长，这意味着要努力过渡到更环保的24个友好的生产方法并提高了能源效率。发现输出和人口25效应是碳排放中的主要因素，而能量强度则是26降低效果。此外，System-GMM估计表明，ICT和能量27强度对总因子生产率产生了积极影响，而碳28排放强度的增加，生产率下降。这项研究证实了该扇形中倒29个形状的Kuznets曲线的存在。这些努力将有助于达到碳中立性并提高该行业内部的能量32效率。本研究将有助于制定能源30和环境策略，以减少排放并促进采用清洁能源31来源。33 34关键字：制造业，能源使用，二氧化碳，生产率，分解，35能量强度，解耦36 jel分类：C33，P18，Q43 37
关键环境的消毒和解决方案
全球：CONTEC在南卡罗来纳州，英国阿辛顿和中国苏州拥有和运营制造工厂。contec在俄亥俄州的托莱多和法国瓦内斯设有分销中心。所有制造设施均为ISO 9001：2015认证。CONTEC在北美，欧洲和亚洲拥有运营，销售和技术服务团队。这些设施和专门的团队成员使CONTEC能够为满足全球需求的跨国客户提供产品和技术支持。
CMIP6偏见的驱动器驱动器。第一部分：北半球 多样性对未来大西洋热带的影响... 北极云对Noresm2气候模型中冰的微物理过程的敏感性 无线电掩盖建模实验（Romex） 季节性气候异常对预期的厄尔尼诺 - 南方振荡（ENSO）的影响如何？ 大平流层水蒸气的长期气候影响 在非沉积层云中控制夹带和液态水对气雾扰动的过程 2022年气候状态：北极-AMS期刊 通过地形PV梯度抑制中尺度涡流混合 气候变化评估的新热应力指数 北大西洋上从海洋到大气的多年代变化：桥梁的扰动势能 海洋热收敛和北大西洋多年代热含量变异性 深度学习模拟器对区域气候模型预测的可转让性和解释性：未来应用的观点
摘要：气候模型代表热带风暴轨迹的能力对于提供有用的预测至关重要。在先前的工作中，发现北半球的热带风暴轨迹的表示已从耦合模型比较项目（CMIP）的第5阶段改善。在这里，我们通过将仅大气模拟（AMIP6）与历史库型模拟（CMIP6）进行了对比，从而研究了CMIP第6阶段模型中的剩余和持久偏差。对AMIP6和CMIP6模拟的比较表明，冬季跨北部Paci -fean的耦合模拟中海面温度（SST）的偏见改变了大气温度梯度，这与风暴轨迹的赤道偏置有关。在北大西洋中，旋风在耦合的模拟中没有足够的杆子传播，该模拟部分是由格陵兰岛南部的冷SST驱动的，从而减少了潜在的热量。在夏季，中亚和藏族高原的过度加热会降低当地的斜压性，导致更少的气旋形成并从中国东部传播到耦合和大气中的模拟物中。当规定SST时，耦合模型中描述的几种偏差大大减少。例如，北极风暴轨迹的赤道偏置显着减少。然而，在CMIP6和AMIP6中，其他偏见都显而易见（例如，夏季东亚的轨道密度密度和循环发生的持续降低）与其他过程有关（例如，土地表面温度）。
利用机器学习来进行能源基础设施中的预测维护：挑战和解决方案的评论
预测维护（PDM）已成为优化能源基础设施的可靠性和效率的重要策略。在本文中，我们对与利用机器学习（ML）技术相关的挑战和解决方案进行了全面综述，以进行能源领域的预测维护。在预测维护中采用ML算法具有减轻设备故障，减少停机时间和优化维护时间表的巨大希望。但是，一些挑战阻碍了基于ML的PDM策略的有效实施。这些挑战包括需要大量和高质量的数据集，集成异质数据源的复杂性以及在现实世界中ML模型的可解释性。为了应对这些挑战，我们讨论了各种解决方案和最佳实践。这些包括数据预处理技术来处理嘈杂和不完整的数据，提取有意义的见解的功能工程方法以及建模可解释性方法，以增强对ML预测的信任和理解。此外，我们探讨了领域知识和人类专业知识与ML算法的整合，以提高预测准确性和相关性。此外，我们研究了边缘计算和分布式ML技术在实现实时预测性维护中的作用，尤其是在远程或资源受限的环境中。我们还讨论了在基于ML的PDM解决方案部署中法规合规性，隐私保护和道德考虑因素的重要性。