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机器能像道一样流动吗？道家哲学关于人工智能
这个问题可能看起来很奇怪，但它与我们今天的生活直接相关。我的目的是将古老的道家哲学带入关于技术带来的挑战的讨论中。今天，尖端技术不仅存在于研究实验室中，而且已经很容易渗透到我们生活的各个方面。很难说我们还没有生活在一个人工智能 (AI) 的世界，因为它已经成为一种无处不在、有效的技术，融入了日常生活。技术挑战了人类作为人类的意义。想想我们对智能手机的依赖程度，自动驾驶汽车如何重塑我们的社区，机器人如何影响我们的道德社会意义，以及我们的社会价值观如何转变。技术是否构成了生存威胁？我们的价值观、社会和法律都以人为中心，那么人工智能革命会对它们产生什么影响呢？道家哲学为所有这些提供了重要而富有创意的声音。本文将从三个方面讨论这些问题：
防范人工智能风险的三道防线
摘要 出于经济、法律和道德原因，开发和部署人工智能 (AI) 系统的组织需要管理相关风险。然而，谁负责 AI 风险管理并不总是很清楚。三道防线 (3LoD) 模型被认为是许多行业的最佳实践，可能提供了一种解决方案。它是一个风险管理框架，可帮助组织分配和协调风险管理角色和职责。在本文中，我建议了 AI 公司可以实施该模型的方法。我还讨论了该模型如何帮助降低 AI 带来的风险：它可以识别和弥补风险覆盖范围的差距，提高风险管理实践的有效性，并使董事会能够更有效地监督管理。本文旨在为领先的 AI 公司、监管机构和标准制定机构的决策者提供信息。
防范人工智能风险的三道防线
出于经济、法律和道德原因，开发和部署人工智能 (AI) 系统的组织需要管理相关风险。然而，谁负责 AI 风险管理并不总是很清楚。三道防线 (3LoD) 模型被认为是许多行业的最佳实践，可能提供了一种解决方案。它是一个风险管理框架，可帮助组织分配和协调风险管理角色和职责。在本文中，我建议了 AI 公司可以实施该模型的方法。我还讨论了该模型如何帮助降低 AI 带来的风险：它可以识别和弥补风险覆盖范围的差距，提高风险管理实践的有效性，并使董事会能够更有效地监督管理。本文旨在为领先的 AI 公司、监管机构和标准制定机构的决策者提供信息。
气道上皮呼吸道疾病和过敏（...
1 1澳大利亚珀斯珀斯市珀斯，澳大利亚珀斯，2呼吸道和睡眠医学系，珀斯儿童医院，珀斯儿童医院，华盛顿州内德兰兹，澳大利亚，西澳大利亚大学，西澳大利亚大学，西澳大利亚大学，澳大利亚尼德兰大学3学院 Nedlands, WA, Australia, 6 European Virus Bioinformatics Centre, Jena, Germany, 7 Telethon Kids Institute, Perth, WA, Australia, 8 Department of Paediatrics and Neonatology, Joondalup Health Campus, Joondalup, WA, Australia, 9 School of Medicine and Health Sciences, Edith Cowan University, Joondalup, WA, Australia, 10 Asthma and Airway Disease Research Center, University of Arizona,美国亚利桑那州图森，美国亚利桑那大学医学院免疫生物学系111澳大利亚珀斯珀斯市珀斯，澳大利亚珀斯，2呼吸道和睡眠医学系，珀斯儿童医院，珀斯儿童医院，华盛顿州内德兰兹，澳大利亚，西澳大利亚大学，西澳大利亚大学，西澳大利亚大学，澳大利亚尼德兰大学3学院 Nedlands, WA, Australia, 6 European Virus Bioinformatics Centre, Jena, Germany, 7 Telethon Kids Institute, Perth, WA, Australia, 8 Department of Paediatrics and Neonatology, Joondalup Health Campus, Joondalup, WA, Australia, 9 School of Medicine and Health Sciences, Edith Cowan University, Joondalup, WA, Australia, 10 Asthma and Airway Disease Research Center, University of 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国家道路和绿道大会2024
计算表明，在整个生命周期中，如果已经在产物离开生产工厂之前排放排放（Cradle-Tog），则在整个生命周期中产生1吨参考沥青会导致CO 2 EQ的排放量为65 kg。
道格·洛伦兹：课程
32。Pierce，M.C.，Kaczor，K.，Lorenz，D.，Bertocci，G.，Fingarson，A.K.，Makoroff，K.，Berger，R.P.，Bennett，B.，Magana，J.，Staley，S.，S. C.，Sheehan，K.，Zucker-Braun，N.，Hickey，S.，Meyers，G.，Leventhal，J.M。 瘀伤特征可以预测幼儿的虐待：验证的临床决策规则。 JAMA Network Open，2021年4月1日; 4（4）：E215832。 doi：10.1001/jamanetworkopen.2021.5832。 pmid：33852003。 PMCID：PMC8047759。Pierce，M.C.，Kaczor，K.，Lorenz，D.，Bertocci，G.，Fingarson，A.K.，Makoroff，K.，Berger，R.P.，Bennett，B.，Magana，J.，Staley，S.，S. C.，Sheehan，K.，Zucker-Braun，N.，Hickey，S.，Meyers，G.，Leventhal，J.M。瘀伤特征可以预测幼儿的虐待：验证的临床决策规则。JAMA Network Open，2021年4月1日; 4（4）：E215832。doi：10.1001/jamanetworkopen.2021.5832。pmid：33852003。PMCID：PMC8047759。
将在Transpennine火车上试用的全新电池技术
伦敦，2024年5月24日 - 对英国第一座城际电池列车的测试今天早些时候开始。电池的峰值功率超过700kW，现在已经成功地改造到了Transpennine Express“ Nova 1”火车上（五个carriage Intercity Intercity Class 802），今年夏天在Transpennine路线进行试验之前。这是英国第一次试验，柴油发动机被城际火车上的电池代替。审判是Transpennine Express，Angel Trains和Hitachi Rail之间的合作。单电池单元非常强大，每天存放足够的电力，可以为75座房屋供电。这种令人印象深刻的能量和功率密度将提供相同水平的高速加速度和性能，同时不比它所取代的柴油发动机重。电池的安装将减少排放并提高能源效率。预计，在日立的中心介绍火车上，将排放和燃料成本降低了30％。最重要的是，对于乘客而言，试验将测试中心列车如何进入，下车并将非电动车站放在零发射电池模式下，以提高空气质量并减少噪声污染。利用英格兰东北部已经开发的电池行业，该电池是用桑德兰的Turntide Technologies制造的。该试验将提供现实的证据，以通知业务案例100％击球的式城际火车，能够在电池模式下运行到100公里。它还将演示电池这个非凡的范围意味着可以部署该电池技术，以涵盖未来几年中城间路线的最终非电力段。
锅炉清洁和维护服务
A锅炉2号锅炉：2023年10月1日星期二A锅炉2号锅炉：2023年10月1日星期二A锅炉2号锅炉：2023年10月1日星期二A锅炉2号锅炉：2023年10月1日星期二A锅炉2号锅炉：2023年10月1日星期二A锅炉1号锅炉、热交换器、热水箱：2023年7月2日星期二A锅炉1号锅炉、热交换器、热水箱：2023年7月2日星期二A 1号锅炉、热交换器、热水箱：2023年7月2日星期二A 1号锅炉、热交换器、热水箱：2023年7月2日星期二A 1号锅炉、热交换器、热水箱：2023年7月2日星期二A 1号锅炉、热交换器、热水箱：2023年7月2日星期二A 1号锅炉、热交换器、热水箱：2023年7月2日星期二A
德克萨斯州巴斯特罗普市现场开发计划清单
2。应将消防栓安装在大型软管连接（蒸锅）的中心至少高于成品等级的中心。消防液的蒸笼应面对批准的火道通道或公共街，并从路边线恢复了批准的距离，通常为3（3）至六（6）英尺。从任何消防栓的三（3）英尺范围内的三（3）英尺内的区域应没有障碍物，并且在蒸笼开口与街道或车道之间的区域应无障碍物。
使用机器的森林和陆火脆弱性评估和映射
抽象的森林和土地火（FLF）严重损害了森林生态系统并降低其功能。预测容易发生火灾的地区对于有效的管理和预防至关重要。机器学习（ML）在该领域显示出潜力。到2022年，东努萨·坦加拉（East Nusa Tenggara）（NTT）在印度尼西亚的火灾发生率最高，燃烧了70,637公顷。这项研究使用七种ML方法评估了NTT的FLF漏洞：高斯天真的贝叶斯，支撑矢量机，逻辑回归，人工神经网络，随机森林，渐变升压机和极端的毕业增强机（XGB）。使用ArcGI开发了NTT 2022火灾数据和14个与火灾相关因素的地理空间数据集。使用信息增益比进行特征选择，确定了十二个关键特征：高程，斜率角，坡度，平面曲率，土地覆盖，NDVI，通往道路的距离，建筑物的距离，每年降雨，平均温度，风速，风速和相对湿度。XGB模型表现最佳，训练的AUC值为0.959，测试为0.743。由此产生的脆弱性图显示了关键的火灾因素：高程，柔和的斜坡，弯曲的地形，森林覆盖，植被不良，人类活动，遥远的消防资源，低降雨，高温，高风速和湿度低。建议包括土地管理，防火植被，政策执法，社区教育和基础设施增强。关键字：东努萨·坦格拉（East Nusa Tenggara），森林和陆地火，特征选择，机器学习，映射