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Python和NOQL地下数据的自动化和高级分析：REATE计划信息处理中石油和天然气行业可持续性的创新
在此编码中，国家石油，天然气和生物燃料（ANP）的重新计划在提供有关巴西陆地盆地的全面数据方面起着至关重要的作用。根据Ferreira和Oliveira（2021）的说法，对这些数据的开放访问对于可以改变该行业的技术创新至关重要。这项研究使用与NOSQL数据库集成的Python和Typescript中开发的软件加深了此数据的处理，Melo和Santos（2020）（2020）将这种方法识别为对大型数据的有效管理必不可少的方法。
将算法转化为医疗自动化的观点
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自动化Abercrombie：机器学习商标...
商标法保护标记，以使公司能够向消费者发出产品的质量。为了获得保护，商标必须能够识别和区分货物。美国法院通常会在“独特性”（称为Abercrombie Spectrum）上找到标记，该标记将标记归类为幻想，任意或暗示性，因此将标记归类为“固有的独特性”，或者是描述性或通用性的，因此并非固有的。本文探讨了是否可以使用当前的自然语言处理技术在Abercrombie频谱上找到商标。在2012年至2019年之间使用约150万个美国商标注册以及220万相关的USPTO办公室操作，该论文提出了一种机器学习模型，该模型了解商标应用程序的语义特征，并预测商标是否本质上是独特的。我们的模型总体上可以预测具有86％精度的商标行动，并且可以确定商标应用程序的子集，在该子集对其独特性的预测中高度确定。我们进一步分析商标应用程序中的哪些功能推动了模型的预测。然后，我们探索方法的实际和规范性含义。在实际层面上，我们概述了一个决策支持系统，该系统可以作为“机器人商标书记员”，协助商标专家确定商标的独特性。这样的系统还可以帮助商标专家了解商标申请的哪些功能对商标的独特性有最大的作用。在理论上，我们讨论了Abercrombie频谱的规范限制，并建议超越Abercrombie，以换取其独特性不确定的商标。我们讨论了法律中的机器学习项目，不仅如何告知我们将来可能自动化的法律制度的各个方面，而且迫使我们解决可能是看不见的规范权衡。
深层：使用深度学习和公共多光谱图像促进大规模自动化树库存
Deeptrees项目提供了用于培训，微调和部署深度学习模型的工具，以使用德国的数字矫正图计划（DOP）以20 cm的分辨率从德国的数字矫正图计划（DOP）中使用公共访问的图像进行诸如Tree Crown分割，树状特征检测和树种分类。这些DOP图像是根据“ Amtliches popographis-kartographissches Informationssystems”（AKTIS）指南进行标准化的，以确保其长期使用的可靠性和一致性[2]。利用深层python软件包，我们成功地绘制了萨克森州（137,293,260棵树）和萨克森 - 安哈尔特（81,449,641棵树）的218,742,901棵树，展示了该工具在森林，Urban和乡村环境中的可伸缩性（图1）。这些数据集为市政当局和机构提供了宝贵的见解，以管理街道树木，监测城市绿化和评估森林健康，从而实现更明智的决策和可持续的管理实践。
数据、IoT+、AI 和自动化白皮书.pptx - Procept
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机电一体化与自动化技术学士
142 CFOC209M 污染场地环境修复在线课程 1.0 0 0 0 0 3.0 报告日期：2024 年 6 月 13 日下午 2:30:46 第 7 页，共 19 页
电子商务中的人工智能和自动化
这些相互关联的合同链会给用户带来法律问题和业务挑战。较长的合同链可能会产生尚未解决的法律问题（例如，如果合同链中的上游协议是自主执行的，那么违反该协议会对下游协议产生什么影响？）。无论各方对这种情况的协议是什么，都必须反映在建立区块链及其操作软件的协议中。对客户业务施加的监管要求可能会产生其他法律问题。例如，医疗记录和保险环境中的区块链合同系统必须符合患者隐私保护要求；金融交易及其隐私要求也是如此。
任何形式的服务税：自动驾驶汽车在自动化服务中的税收
特别是考虑到第116/2003号补充法的附件清单，以提出质疑并提出答案，以解决其问题的答案，并在运输车辆方向通过人工智能执行的人们运输的可能性或不可能。试图汇聚两个显然是不同的知识领域，本文带来了在没有特定人的实际存在的情况下进行的任何类型的服务税的发生率，这是在没有人类的身体存在的情况下进行的，但仅通过使用I.A.- 人工智能。划定材料标准2，或者也称为“服务”的物质方面3，考虑了《联邦宪法》中有关此事的规定以及其有效的补充法（包括其附件）。同样，在交通服务的前提下，我们也寻求同时执行“合并”（甚至仅出于理论目的）。但是，前提是基于对人工智能的使用
了解人工智能自动化个性化如何推动 B2B 营销的价值
2.2. 价值................................................................................................................................................ 18