XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System在实践中
所有免疫接种提供者的免疫能力要求
• 公共卫生工作人员 • 急症和长期护理人员； • 校外、疗养院和成人住宿设施工作人员； • 区域卫生当局雇用的所有负责在实践中接种疫苗的医疗保健专业人员（即社区卫生中心、医院） • 护理人员和药房技术人员， • 社区卫生护士 1 以及根据区域卫生官（RMOH）的指示接种疫苗的第一民族社区卫生计划雇用的人员； • 私人免疫服务机构雇用的所有医疗保健专业人员； • 所有被授权开具处方 2 来接种疫苗但不需要指示的医疗保健专业人员。
乌克兰经济动态的计算机建模，
该模型旨在定性分析IT所描述的经济中发生的过程，以及根据仿真模式中的信息技术及其参数进行计算实验，从而允许识别研究对象的最有特征性的特征。具有模型的实验研究结果允许建立由动态变量模型所代表的主要经济动态时期，其特异性和对社会的社会后果，其特征在于储蓄的双峰分布。调查了模式解决方案与IT参数的依赖性，这意味着在实践中，经济动态的依赖性来自个人条件的变化和经济发展因素。
hal truntman简历（2024年秋季）
带有Vitaly Shmatikov的安全性，隐私和AI。我的重点是红色团队的AI系统，了解如何在实践中使用隐私，并用可访问的术语解释隐私概念。布朗大学普罗维登斯，RI▪Sep2016 - 2020年12月●B.S.计算机科学和学士学位历史上，麦格纳（Magna Cum Laude）于2020年12月毕业； GPA - 3.93/4.00●相关课程工作 - CS：计算理论，人民算法，系统安全，加密；
从职业疗法的角度来看，K-12教育者的创伤信息的专业发展
我要感谢我的家人在研究生院的跌宕起伏中的爱，支持和理解。我还要感谢我的同事的所有鼓励，支持和指导！同样，我要感谢我的实地调查工作者带领我完成在实践中成为职业治疗师的样子。您的鼓励，善良和耐心走了很长一段路！最后，我要感谢我的朋友和教会社区。谢谢您在我很忙的时候给我提供晚餐，以至于我不知道该怎么办，因为我精疲力尽时爱我，以及在需要支持时听听。我不会在所有人的帮助下在这里！谢谢！
人工智能系统分类模型
设计和部署人工智能 (AI) 系统的组织越来越多地致力于高层次的道德原则。然而，人工智能伦理的原则和实践之间仍然存在差距。组织在尝试实施人工智能伦理时面临的一个主要障碍是缺乏明确定义的物质范围。换句话说，人工智能伦理原则应该适用于哪些系统和流程的问题仍未得到解答。当然，人工智能并没有普遍接受的定义，不同的系统带来不同的道德挑战。然而，务实的解决问题要求对事物进行分类，以便它们的分组能够促进某些特定目的的成功行动。在本文中，我们回顾并比较了以前为在实践中实施人工智能治理而对人工智能系统进行分类的尝试。我们发现，以前文献中对人工智能系统进行分类的尝试使用了以下三种心智模型之一：转换模型，即一种二元方法，根据系统的特征将系统视为或不视为人工智能系统；阶梯模型，即一种基于风险的方法，根据系统所带来的道德风险对其进行分类；矩阵，即多维系统分类，考虑了各种方面，例如上下文、数据输入和决策模型。这些用于对人工智能系统进行分类的模型各有优缺点。通过将对人工智能系统进行分类的不同方式概念化为简单的心理模型，我们希望为设计、部署或监管人工智能系统的组织提供在实践中实施人工智能治理所需的概念工具。
从简历和短文响应中预测个性
评估求职者的心理特征（包括其职业兴趣或人格特征）数十年来一直是招聘过程的一角。虽然传统的这种评估形式要求候选人通过问卷调查措施自我报告其特征，但最近的研究表明，计算机可以从他们在网上留下的数字足迹中预测人们的心理特征（例如，他们的Facebook Pro-pro-files，Twitter，Twitter帖子或信用卡帖子或信用卡支出）。尽管这种模型通过第三方提供商越来越多地获得，但在招聘过程中使用外部数据会带来相当大的道德和法律挑战。在本文中，我们研究了来自招聘过程中生成的数据的模型的人格特质的可预测性。特别是，我们利用CVS和自由文本答案的信息作为现实世界中的高风险招聘过程的一部分，结合了自然语言处理，以预测申请人的五大人格特质（n = 8,313个申请人）。我们表明，在比较基于机器学习的预测与自我报告的人格特质（平均r = 0.25）时，这些模型具有一致的中等预测精度，优于先前文献中报道的招聘者判断。尽管模型仅捕获自我报告差异的相对较小的部分，但我们的发现表明，在实践中，它们在实践中仍然可能与人格的自动预测相同（有时更好）在预测工作匹配的关键外部标准（即职业兴趣）中与自我报告的评估一样好（有时是更好）。
机器学习实验管理工具：混合...
抽象机器学习（ML）实验管理工具在构建智能软件系统时支持ML从业人员和软件工程师。通过管理大量ML实验，包括许多不同的ML资产，它们不仅促进了工程师的ML模型和支持ML的系统，而且还可以管理其演变，例如，在模型性能漂移时将系统行为追溯到具体实验。但是，尽管ML实验管理工具越来越流行，但对它们在实践中的有效性以及实际的好处和挑战知之甚少。我们介绍了实验管理工具及其提供给用户的支持的混合方法。首先，我们对81名ML从业者的调查试图确定ML实验管理和现有工具景观的好处和挑战。第二，对15名学生开发人员进行了对照实验，研究了ML实验管理工具的有效性。我们了解到，有70％的调查受访者使用专用工具进行了ML实验，而在不使用此类工具的人中，有52％的人不知道实验管理工具或其好处。受控实验表明，实验管理工具为用户提供了有价值的支持，以系统地跟踪和检索ML资产。使用ML实验管理工具降低了错误率和提高的完成率。通过介绍用户对实验管理工具的看法以及该领域的第一个受控实验，我们希望我们的结果在实践中促进了这些工具的采用，以及他们指导工具建设者和研究人员改善工具景观的整体。
报告 Uppingham 社区计划 2022-10-05
2.4 最近，上诉法院 4 裁定，只要理事会（作为主管当局）充分确信拟议的缓解措施可以“在实践中实现”，那么这将足以满足《栖息地条例》的要求。此后，该裁决已适用于规划许可（而不是规划文件） 5 。在本案中，高等法院裁定，对于“多阶段过程，只要在任何特定阶段都有足够的信息使当局确信拟议的缓解措施可以实际实现，则在决策者能够得出结论之前，与缓解有关的所有事项都不必完全解决，开发项目将满足《栖息地条例》第 61 条的要求”。
《人工智能法案》赋予了哪些权利？
• 与其他欧盟法律（例如 GDPR）相比，欧盟人工智能法案所赋予的权利有限。 • 值得注意的是，自然人和法人均有权提出申诉。此外，似乎不需要特定的利益或法律地位，因为欧盟人工智能法案仅提及不合规的怀疑，而没有要求证明任何损害以证明申诉的合理性。在实践中，公司可能会利用这一权利来对付竞争对手。 • 举报违反欧盟人工智能法案的人员受欧盟指令 2019/1937（举报指令）的保护，可举报此类侵权行为。
俄罗斯和世界的郊区化进程。原因...
简介 根据全球趋势，目前确定了最大聚居区发展的一些关键阶段，其中包括郊区化，作为自然城市化的“制衡”。今天这个过程包括郊区的发展和人口的重新安置，城市群的自然形成。由于大城市居民福祉的积极提高，在郊区建造“乡村式”房屋已成为可能，有助于摆脱大城市特有的刺激因素：城市噪音、空气和水污染以及绿色乐趣不足。同时，迁往郊区的人们并没有成为农村居民，而是在实践中一如既往地继续在城市开展工作活动。