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澳大利亚半导体部门研究 - 新南威尔士州首席科学家
对挑战的分析研究了澳大利亚目前在全球半导体部门中的低相对地位的根本原因。进行了国际案例研究，以确定政策选择和替代方案。咨询和二级研究揭示了基本的主题或“杠杆”，可以制定可行的计划来应对这些挑战，利用现有能力并利用近期和长期机会。有各种各样的潜在倡议，每个举措都具有与澳大利亚背景有关的自己的利益，成本，风险和实施细微差别。这项研究的总体发现是澳大利亚需要：匹配适合澳大利亚优势的新兴市场机会；并对投资，能力建设以及协调，竞争性创造和捕获的竞争策略做出“逐步”承诺。
Al-Cuox热材料在图案上的电极上的电泳沉积，用于微生物应用
摘要。在本文中，研究并制定了基于Al和Cuox的能量纳米级粉末材料的电泳沉积的特征和主要细微差别。我们成功证明了在沉积过程中使用悬架非停车超声混合和水平电极放置的优势。显示了在导电拓扑模式上局部沉积局部沉积的可能性。研究了沉积材料的质量对局部形成的能量材料的波燃烧过程行为的影响。这项研究为多目标优化提供了指导，并增加了局部电泳沉积过程的可重复性。结果表明，可以将Alcuox混合物整合到微能系统中，作为具有出色特异性特征和高燃烧速率的材料。
公共部门的价值影响和治理
摘要：虽然关于人工智能治理的文献越来越多，人们也越来越认识到引导公共价值观的重要性，但文献缺乏对公共价值观以及推进这些价值观的治理挑战和解决方案的系统研究。本文对公共部门人工智能与公共价值观之间的关系进行了系统的文献综述，以确定对公共价值观的影响以及治理挑战和解决方案。它通过一项全国性调查进一步探讨了美国政府雇员对人工智能治理和公共价值观的看法。结果表明，需要广泛纳入不同的公共价值观，透明度对于若干治理挑战的重要性，以及利益相关者参与和协作作为治理解决方案的重要性。本文还探讨并报告了这些结果中的细微差别及其实际意义。
CS8691 – 人工智能
人工智能协助人类教师，面部分析则能衡量学生的情绪，帮助判断谁在苦苦挣扎或感到无聊，并根据他们的个人需求更好地定制体验。 媒体：新闻业也在利用人工智能，并将继续从中受益。彭博社使用 Cyborg 技术帮助快速理解复杂的财务报告。美联社利用 Automated Insights 的自然语言能力，每年制作 3,700 份收益报告 — 几乎是近期的四倍。 客户服务：最后但并非最不重要的是，谷歌正在开发一款人工智能助手，它可以像人类一样打电话预约，比如在你家附近的美发沙龙。除了单词之外，该系统还能理解上下文和细微差别。
SG报告和海洋法的渠道输入
•2023年11月在维也纳举行了为期四天的专家小组会议，以强调影响海洋环境的污染犯罪的关键问题。与《联合国海洋法公约》（UNCLOS）和《国际预防船舶污染公约》（MARPOL）等关键国际法律公约（例如联合国法律公约）（MARPOL）的讨论框架。参与者致力于定义国旗，沿海和港口国家的作用，探索先进的调查技术，并消除国际合作来打击影响海洋环境的污染犯罪的细微差别。该聚会在完善拟议的模型立法规定方面起着重要作用，目的是在纳入会议的反馈和随后的审查后，在2024年第一季度完成立法指南和附件。
在全球范围内推广医疗产品
3 FDA 兽医中心 (CVM) 的监督和合规办公室负责监督动物药品的推广。CVM 要求的细微差别超出了本章的范围。但是，这里描述的合规性基本知识适用于大多数 FDA 监管的人类和动物药品、生物制剂和医疗器械产品的推广。4 受限器械是指那些在以下情况下限制销售、分发或使用的器械：(1) 仅在获得依法许可管理或使用此类器械的执业人员的书面或口头授权的情况下；或 (2) 如果由于其可能产生有害影响或使用所必需的附带措施，FDA 确定无法合理保证其安全性和有效性。请参阅 FDCA § 520(e) 和 21 USC. 360j(e)。
药物添加剂制造中的赋形剂
摘要：本评论提供了制药行业中添加剂制造（AM）或3D-打印（3DP）应用程序的全面概述，特别关注聚合物选择的关键作用。通过提供有关材料特性如何影响3DP过程和最终产品质量的见解，该评论旨在更好地理解聚合物与药物3DP之间的相互作用。作为3DP技术越来越多地整合到药物科学中，该综述对聚合物选择的细微差别过程有了深入的了解，主要是作为研究人员的基础指南，以寻求利用该主题的基础指南，以利用试图利用药物3DP的全部潜力，通过理解物理化学物质的全部物理学物质的潜力，并用医学派对和范围供应3DP。
在市场上使用AI的潜在好处和陷阱...
制定有效的问卷要求注视细节，强调正确的措辞，顺序和布局，以获取可信赖和可行的数据。AI可以在塑造初始模板和保证其完整性方面发挥作用。现在提供这些服务，众多市场研究提供商，例如共同的调查猴子和Blocksurvey。但是，至关重要的是要了解这些工具虽然有帮助，但不能取代确保鲁棒研究至关重要的人类触摸。这些平台依靠培训数据集来生成结果，并且这些数据集的质量并不能保证。在未经训练的眼中，输出似乎是完美的，但是了解有效问卷设计的细微差别至关重要。展望未来，许多机构可能会采用内部AI问卷设计，以利用其精心设计的问卷。