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RDRS 使用情况指标 2025 年 1 月
简介 3 数据摘要 4 用户数据 6 指标 1 和 2：参与注册商 6 指标 3 和 4：请求者 6 指标 5：披露请求 7 指标 6.1：非参与注册商的数据请求表使用情况 8 指标 6.2：参与注册商的数据请求表使用情况 9 请求类型数据 10 指标 7：按优先级划分的披露请求 10 指标 8：按请求类型划分的披露请求 12 指标 9：按请求者划分的披露请求 14 指标 10：域名查询数量 15 请求交易数据 18 指标 11：未结请求 18 指标 12：已结请求 19 指标 13：按结果类型划分的已结披露请求数量 20 结果数据22 指标 14：按原因类型划分的拒绝率 22 指标 15：平均披露请求响应时间（天数） 23 指标 16：响应时间分布 24 指标 17：机密披露请求数量 25 指标 18：按国家代码和请求类别划分的披露请求 26 指标 19：按处理管辖区和请求类别划分的披露请求 30 参与注册商列表 34
情况说明书 - WF Astana.docx
关于 ICPC 基金会 ICPC 基金会是一家 501(c)(3) 组织，成立旨在推动竞技程序设计的艺术、运动和科学发展，造福社会。ICPC 国际大学生程序设计竞赛由 ICPC 基金会运营，该基金会负责赞助、筹款、推广和运营事宜。ICPC 基金会致力于提供充足的参与机会，创建多个地区性锦标赛来表彰更多明星选手并展示新兴人才，并将 ICPC 校友聚集在一起，确保子孙后代走上成为伟大问题解决者的卓越之路。ICPC 基金会提供 ICPC-U 和 ICPC 大学公共空间等项目，为全球共同追求卓越问题解决能力创造了机会，而且对所有人都开放。有关 ICPC 和 ICPC 基金会的更多信息，请访问 icpc.foundation。
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
聊天机器人和其他用于学习的人工智能：瑞典大学生的使用情况和观点调查
我相信，在个人学习方面，人工智能作为传统教育方法的补充具有巨大潜力。然而，除了潜力之外，人工智能的快速发展还引发了许多道德问题，这些问题往往解决得太晚，而且程度有限。
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设计，功能和规格如有更改，恕不另行通知。我们不符合有关数据或建议的任何陈述或保证，明示或暗示，在任何情况下，任何损失或损害均不承担任何责任。某些产品可能在您的本地市场上不可用。
USDA在爆发恶化的情况下授予新鸟流感疫苗有条件批准
“我们一直在与政府和国会合作，今天我们很高兴获得（疫苗）在家禽中获得许可，我们认为这将是一种我们认为必要的政府的工具，” Zoetis的首席执行官克里斯汀·佩克（Kristin Peck）告诉CNBC。
双重麻烦：在心力衰竭的情况下发生不断发展的腿部溃疡的情况
静脉腿溃疡（VLU）是晚期慢性静脉功能不全（CVI）的表现。在高级阶段，慢性静脉功能不全导致静脉瓣膜无能，这会导致逆行血流，阻塞或两者兼而有之。良好的静脉功能不全与心脏异常有关。尽管慢性心力衰竭（CHF）是一种普遍的心脏病，被认为是发展静脉溃疡的危险因素，但最近的研究发现两种疾病之间没有双向因果关系，并且建议进一步研究[1]。本报告提出了先前一致改善静脉溃疡，在急性CHF加剧过程中表现出停滞和恶化。溃疡被感染，并且愈合过程受到阻碍，从而促使手术清创术。此病例表明，急性CHF加剧可能在静脉溃疡代偿上发挥作用，并使两种病理学之间因果关系的可能性提供了信誉[2]。
基于定量EDNA元法编码的生态指标：海洋储量的情况
在海洋生物多样性侵蚀的背景下，更好地了解过度捕捞的影响的需求脱颖而出。已经出现了新的遗传技术，例如环境DNA（EDNA）元法编码，并允许检测更广泛的物种，但仍未提供可靠的丰度估计以及随后的生态指标。在本文中，我们提出了MET Abarcoding和定量聚合酶链反应的组合，以获得每个物种EDNA分子的数量。这种方法用于内外六个无接收地中海海洋储备，以测量保护对鱼类物种的影响并建立新的指标。即使储量内部和外部的鱼类埃德纳分子的总数也没有差异，我们发现隐底鱼Edna与储量外部明显相关。基于这一观察结果，我们提出了一种新型的生态指标，即底栖鱼类埃德纳（Debra）（debra），利用EDNA的能力来检测经典调查通常会错过的隐底礁鱼。黛布拉内部储量的明显更高，反映出属于垂直于捕捞的层和塞氏鱼类的EDNA分子较高，因此它似乎是可靠的基于EDNA的人类压力指标。此外，黛布拉对栖息地或环境变化不敏感，并且不需要完整的EDNA序列参考数据库，因为如果可能和必要，它可以依赖于在属或家庭规模上分配的序列。
气候变化，休闲和住房委员会报告气候紧急情况和可持续性行动两年一次的更新
2.28地区计划已添加了两项新诉讼；一个人探索试用TRDC工作人员的过渡街小组的潜力。由快速追随者项目资助的第二个，与涉及进行“社区对话”练习。这将为居民的观点提供详细的理解，并对理事会如何以改善地区并与当地人民的优先事项保持一致的方式对理事会如何应对气候变化产生积极的愿景。这项演习将寻求与三条河流中的边缘化和不受影响的社区参与。（第51和58行。附录1））。在57个动作中，1延迟且容易发生，其中9个被延迟但仍在进行中，进行了3个，正在进行中，轨道上有12个，其中4个未启动，4个未启动，4个退休。