年XXXIII(L) / No. 11-12(420)2024年12月5日 /价格5 PLN ISSN 1230-9710自1952年以来出版< / div < / div>
b'a最近的作品数量已建立在开创性的结果之上[MPP16]。有关非详细列表,请参见,例如[MPP17,BMPP18,MV20,MSV22,MSV21,MPP21,MPP21,FMS21,BMPP21,MSV21,AD \ XC2 \ XC2 \ XB4A22,DLHLP22,DLHLP22,DLHLP22,DLHLP22,ADV23,GF23,GF23,jMU24,JMU24,JMU24,JMU24,r \ \ xMU×4.424,定量代数的关键理论结果包括:声音和完整的演绎系统,由公制空间,单一和组成技术产生的免费定量代数的存在,该类别中的单个单数符合度量空间和非X型图形图,零件图,完成结果,\ x80 \ x80 \ x9C9CHSSP-x9 CHSSP-x9 CHSSP-x 9定理等。该框架的应用可以在识别MET上的有用单片中找到为\ xe2 \ x80 \ x9cfree定量定量代数\ xe2 \ x80 \ x9d monads(参见,例如,参见[,例如,[MPP16,MV20,MSV21,MSV21,MSV22])和BM METITITATION norsitation nosation nosation n of Axiantiatiant n of Axi Axi Axi Axiistic [saki Axi Axi Axi Axiists [of Axi Axi Axiist] [ BBLM18B,BBLM18A,MSV21,R \ XC2 \ XB4 24]。此外,一些作品提出了[MPP16]框架的扩展或修改。例如,[msv22]考虑了定量代数(a,d a),{op a} op \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ xce \ xa3'
1。为了与社区研究人员分享,创建了研究访问的视频,照片和/或音频文档(这并不排除获奖者创建自己的视频/音频文档)。2。鼓励您与我们合作,将视频和/或录音文档纳入您的项目目标。USB驱动器带有所有视频,照片和录音录制后,将在访问后发送给参与者。3。物流和预订旅行和住宿的行政支持;支持史密森尼机构和华盛顿特区的支持;在存储库中保留时间和收藏的支持。
合作伙伴最不满的是缺乏参与式项目/方案的共同设计和权力共享,缺乏对项目/预算修改的灵活性和响应能力,以及按时向合作伙伴付款。合作伙伴面临的最大挑战是管理费用和行政费用的覆盖范围以及付款流程,这导致合作伙伴(至少在某些情况下)补贴项目或限制其对组织发展的投资。他们呼吁对其组织进行更多的战略投资,不仅仅是作为实施者,而是作为领导者,确定自身能力的加强,与国家参与者、捐助者和协调机制联络,并制定可持续发展战略。关键建议是将伙伴关系动态从交易实施转变为平等伙伴关系文化。
摘要 本文探讨了算法、机器学习和人工智能 (AI) 在法律程序和决策中的宪法含义,特别是在正当程序条款下。关于亨利·弗伦德利法官提出的美国宪法程序正当程序原则 1,使用人工智能做出的判决似乎违反了其中的一两个原则。例如,人工智能系统可能提供出示证据和通知拟议行动的权利,但不提供任何有意义的交叉质询、了解反对证据或判决背后的真正理由的机会。通知也可能不充分,甚至令人难以理解。本文分析了在使用人工智能系统时遵守程序正当程序的挑战,解释了计算机辅助法律决策的限制,并评估了其他司法管辖区(包括欧盟 (EU) 和英国 (UK))公平人工智能程序的政策。在现有文献的基础上,本文探讨了人工智能发展过程的各个阶段,指出了可能出现偏见的不同点,从而破坏了程序正当程序原则。此外,本文还讨论了人工智能机器学习模型的核心关键变量,并提出了负责任的人工智能设计框架。最后,本文提出了一些建议,以随着技术的发展促进美国的司法利益。
生成的AI席卷了世界,似乎比前几代人的AI更有用。我们描述了肯尼亚和尼日利亚中小型企业的定性研究的发现,这些研究在日常工作中使用了生成的AI工具。我们发现AI工具被用来支持平凡和创造性的工作,并提供了组织和个人利益。参与者采用了多种方法来浏览不同工具的优势和劣势,并比较多个工具的输出很常见。此外,我们的发现表明,尽管在某种程度上围绕AI民主化的修辞可能会成立,但这些工具并不能很好地支持或代表非洲语言,身份或地区,并且参与者理解了体现西方偏见的情况。我们建议应明确要求区域偏见,以鼓励研究人员专注于这些问题。
随着深度学习技术的快速发展,合成媒体的创建,尤其是深层的假声音,已经变得越来越复杂且易于访问。这在维持基于音频的内容的信任和真实性方面构成了重大挑战。在响应中,该项目提出了一种基于机器学习的方法来检测深层的假声音。该项目首先策划了一个由真实和深厚的假语音样本组成的多样化数据集,涵盖了各种人口统计学,口音和情感表达。预处理技术用于清洁和标准化音频数据,然后进行功能提取以捕获语音信号的相关特征。用于模型开发,采用了复发层增强的卷积神经网络(CNN)体系结构,从而利用了其从音频的频谱图来学习空间和时间特征的能力。该模型使用分类横向渗透损失在准备好的数据集上进行了训练,并通过反向传播进行了优化。对训练的模型进行评估是在单独的测试集上进行的,测量诸如准确性,精度,回忆和F1评分之类的性能指标。后处理方法,包括阈值和平滑,用于完善模型的预测并增强鲁棒性。所提出的方法提供了一个有希望的框架,用于检测音频内容中深层的虚假声音,这有助于努力打击错误信息的传播并保留数字媒体的完整性。但是,跨学科的持续研究和协作对于应对新兴挑战并确保负责任的伪造检测技术至关重要。
心房颤动 (AF) 是最常见的心律失常,可导致中风、心力衰竭、痴呆和住院等重大死亡和发病率。过去,AF 的大部分临床流行病学研究都来自西方人群,但在过去十年中,越来越多的研究来自非西方人群,尤其是亚洲人群。即使是从这些非西方国家出现的主要研究来看,也主要关注城市数据或专科中心,其中 AF 筛查和索赔数据或行政数据集为 AF 护理提供了一些当代见解。鉴于中风和出血率的种族差异,拥有全球视角来看待 AF 非常重要,正如最近的比较流行病学研究所强调的那样。1、2
身体挑战的人因不同的身体残疾而受苦的人在日常生活中遇到许多具有挑战性的问题,以使从一个地方通勤到另一个地方,甚至有时甚至需要依靠他人从一个地方转移到另一个地方。在过去的几年中,已经做出了许多重大努力,以开发智能轮椅平台,这些平台可以使人在没有任何歧义的情况下易于操作。我们论文的主要目的是开发智能轮椅,以使这种声音的身体更轻松 - 激活的智能轮椅具有改进的功能,例如语音控制,电力,队列跟随,避免障碍等。集成的AVR微处理器ATMEGA328智能轮椅控制单元还包括蓝牙,GSM,超声波和红外传感器,温度传感器LM35以及用于管理电动机速度的电动机驱动电路。