文章标题:抗击 COVID-19:人工智能技术与挑战 作者:Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构:毕业于杜比克大学,联系电子邮件 ID:Patelnikhilr88@gmail.com[1],IEEE 会员,毕业于 Technocrats Institute of Technology,联系电子邮件 ID:sandeep.trived.ieee@gmail.com[2],尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id:0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件:sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息:本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明:本文为预印本,尚未经过同行评审,正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI:10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布:2022 年 7 月 25 日 关键词:COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
独联体作为联邦收入承销计划,邀请有竞争力的投标供应可再生能源存储。政府为选定的项目提供了税收支持,并拥有约定的收入“地板”和“天花板”。如果地板以下收入不足,政府弥补了差异,有助于支付项目投资者的运营成本和债务偿还,如果收入超过上限,则超额份额的约定份额将退还给政府。成本由政府承担,而不是传给消费者。
我们业务中发现的高风险领域 虽然现代奴隶制在所有国家都存在,但我们会考虑与现代奴隶制相关的特定地区风险,例如,移民工人人口众多、就业和劳动法执法较弱或现代奴隶制盛行的国家。我们了解,我们供应链中的国家可能存在更高的现代奴隶制风险,需要与我们的供应商和业务合作伙伴进行额外的尽职调查和合作。我们还了解并认识到,虽然现代奴隶制在任何人群中都存在,但有些群体比其他群体更容易受到伤害,包括:外国移民工人;合同工、代理工和临时工;难民、寻求庇护者、少数民族和宗教少数群体以及青年或学生工人。我们的供应链仍然是业务中风险最高的领域,因此我们继续确保采取相关措施减轻风险,并遵循上述做法,以消除与不合乎道德的供应商合作的可能性。通过确保我们的供应商签署《HMSHost 供应商行为准则》来管理这一风险。我们的承诺 公司和 Avolta 集团为在整个业务范围内预防现代奴隶制方面取得的进展感到自豪。但是,我们知道还有更多进展需要取得,Avolta 集团和公司正在努力实现这一目标。 我们采取的措施的有效性以及我们如何衡量这些措施 我们仍然致力于定期审查我们的政策和做法,如果这些政策和做法没有被证明是有效的,我们将做出任何必要的改变。我们继续能够通过与供应商的书面协议清楚地记录我们的合规性。 2023 年,公司尚未获悉其业务或供应链中存在或以前发生过人口贩运或现代奴隶制的情况。我们没有正式的 KPI 来监控我们的进展,但未来公司将考虑如何有意义地衡量其在监控和防止现代奴隶制和人口贩运方面取得的进展。
收集与人们的生命体征相关的个人数据:心率、血压、身体部位的温度、微动作等,具有一定的能力来获取有关个人健康和心理方面的信息。然而,神经数据具有一些与遗传数据相同的特殊特征和品质:大脑将成为像指纹或基因组一样独特的标识符。神经数据和基因组信息提供了预测或推断其他信息的可能性,并且可以揭示有关您的过去和未来的线索。两者都暴露了独特和个人的方面,这些方面是个人自己无法观察到或了解的。因此,只要它们有可能确定健康状况或诊断、预测疾病倾向,或者预测与伊比利亚美洲数据保护网络数据保护标准(以下简称“标准”)第 2.1.d 节相关的行为和个性特征,它们就被视为敏感个人数据。
放眼全球,虽然该国有 16 个指定的关键基础设施部门 - 涵盖 55 个国家关键职能 - 但在疫情期间,医疗保健和“提供医疗服务”可能分别是同等重要的。总体而言,疫情不仅影响了普通民众,还对支持社会基础、生命线关键职能(食品、水、电力、交通和脆弱的供应链等)的技术工人和关键基础设施劳动力产生了重大影响。随着 CISA COVID 工作组于 1 月结束,我提醒 CISA、白宫、联邦和私营部门领导层注意关键基础设施劳动力和难以替代的技术工人的物质侵蚀(10%、20% 和 30%) - 因为他们会屈服于:死于 COVID、死于非 COVID、受伤、倦怠、退休和家庭支持结构的改变。
文章标题:人工智能(AI)在医疗保健中的应用:综述 作者:Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构:沙特阿拉伯[1] Orcid ids:0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件:yiroyo1235@tmednews.com 许可信息:本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,只要正确引用原始作品即可。使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明:本文为预印本,尚未经过同行评审,正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。DOI:10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布:2021 年 9 月 25 日
1.1.2 国家电网在一天中和一年中的不同时间都会经历巨大的需求波动。在高需求期间,国家电网旨在增加供应以保持 20% 的供应裕度,这对于尽可能消除电力短缺和停电的风险至关重要,因为当需求出现意外变化或突然断电时,电力短缺和停电的风险是至关重要的。从历史上看,传统发电站的运行是有一定把握的。然而,随着英国转向更加环保的可持续能源供应系统,随着可再生能源的增加,电力供应波动的风险会增加,这取决于当时的天气条件,因此对能源存储设施的需求也会增加,以便尽量使供应与需求相匹配。此类存储设施包括电池储能系统 (BESS)。
接受 PPG 的儿童的出勤率低于未接受 PPG 的学生,这是因为尽管有其他机构的干预和支持,少数家庭仍未定期出勤。差异为 2.4%,低于上一学年。我们还发现接受 PPG 的学生的持续缺勤率有所下降。减少了 1.5%。然而,接受和未接受 PPG 的学生在总体出勤率方面的差距已扩大到 3.7%,因为非 PPG 的出勤率上升得更快。在持续缺勤方面,差距为 21.6% 被确认有心理健康问题的儿童和家庭在学校表现良好,并且很快乐。
