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电子邮件：solaja.oludele@oouagoiwoye.edu.ng摘要 - 塑料废物污染在全球范围内构成了重大的环境挑战，特别是在D
电子邮件：solaja.oludele@oouagoiwoye.edu.ng摘要 - 塑料废物污染在全球范围内构成了重大的环境挑战，尤其是在尼日利亚等发展中国家，其中有限的废物管理基础设施加剧了问题。本文研究了人工智能（AI）技术解决发展中国家塑料废物的潜力，重点是尼日利亚的情况。通过对挑战，机遇，案例研究，政策含义和建议的全面分析，本文强调了AI在废物管理中的变革性作用。挑战诸如基础设施差距，数据稀缺和道德考虑之类的挑战，以及创新，效率和可持续性的机会。发达国家和发展中国家的案例研究说明了在收集，分类，回收和污染监测中成功的AI应用程序。政策的影响强调了全面立法，基础设施和技术投资，公众意识和跨部门合作的重要性。建议包括扩展的生产者责任政策，垃圾填埋场，教育运动和国际合作。发展中国家AI驱动的塑料废物减少的未来取决于技术进步，协作伙伴关系，投资增加，支持性政策和监管框架。通过利用AI技术和集体行动的力量，发展中国家可以解决塑料废物危机，促进环境可持续性，并为所有人提供更清洁，更绿色的未来。关键字 - 减少塑料废物，AI技术，发展中国家，废物管理，环境可持续性doi：http：//dx.doi.org/10.14710/wastech.12.1.28-38 [如何引用本文：Solaja，O。M.（2024）。释放了人工智能的力量：革命性的塑料废物管理为发展中国家的可持续发展。废物技术，12（1），28-38 doi：http：//dx.doi.org/10.14710/wastech.12.1.28-38]简介
人工智能与法律：尼泊尔的范围和可能面临的挑战
本文试图探索法律与人工智能之间的相互联系，重点关注其范围和挑战。人工智能自诞生以来就飞速发展，旨在将人类思维复制到机器中。尼泊尔最大的邻国已向前迈进了一步，开发了第一个律师机器人，但在尼泊尔，其范围尚未得到研究和讨论。因此，本文探讨了尼泊尔法律领域人工智能的不断增长的范围和挑战。它分析了人工智能在法律领域的范围，以找出其在法律研究、判例法管理、电子发现、文件准备、合同审查、证据评估等法律领域的重要性。尽管在法律领域有充足的空间，但它面临着许多挑战，包括实施成本高昂的问题。政策制定者需要更多地了解基于人工智能的工具来发展国家。本文的结论是，尽管有足够的空间，但在尼泊尔实施人工智能和基于法律的工具仍然很困难。应该进行适当的研究来实施基于人工智能的工具来取代法律领域的旧传统机制。
2023 OVO Group Ltd范围1，范围2和范围3准备最终版本的碳排放基础.docx
对于舰队汽车，我们估计一个上限的最大里程，该里程可以由舰队汽车行驶。这是因为我们的车队汽车数据不是通过舰队货车使用的燃油卡系统收集的。相反，舰队汽车里程的收集方式与其他商务旅行旅行相同（例如燃料成本通过费用系统报销）。但是，该系统的限制是，没有办法将舰队汽车的费用日志与用于商务旅行的其他车辆（例如用于工作目的的个人车辆，租用的汽车）。因此，我们估计可以归因于车队的最大里程（例如从基于费用报告的数据集中删除所有其他类型的车辆费用索赔）。这为我们提供了什么舰队汽车里程的上限。请注意，此估计占总范围1排放量的1％，因此是非物质范围的。
用脱氨酶替换 SpCas9 HNH 结构域可生成具有替代靶向范围的紧凑型碱基编辑器
碱基编辑器是 RNA 引导的脱氨酶，可实现位点特异性核苷酸转换。这些 Cas 脱氨酶融合蛋白的靶向范围主要取决于靶基因座处原间隔区相邻基序 (PAM) 的可用性，并且仅限于 CRISPR-Cas R 环内的窗口，其中单链 DNA (ssDNA) 可供脱氨酶接触。在这里，我们推断 Cas9-HNH 核酸酶结构域在空间上限制了 ssDNA 的可及性，并证明省略该结构域会扩大编辑窗口。通过将 HNH 核酸酶结构域与单体或异二聚体腺苷脱氨酶交换，我们还设计了具有 PAM 近端移位编辑窗口的腺嘌呤碱基编辑器变体 (HNHx-ABE)。这项工作扩展了碱基编辑器的靶向范围，并提供了明显更小的碱基编辑器变体。此外，它还提供了 Cas9 蛋白质工程的未来潜在方向，其中 HNH 结构域可以被作用于 ssDNA 的其他酶取代。
高级 MTC 服务范围 - 02032025
将为您的组织指派一名客户顾问（“CA”）。CA 是与检测和响应服务相关的 Rapid7 MTC Advanced 服务的主要联系人。对于任何漏洞或 InsightConnect 问题，您的 CA 会指导您开立支持凭单。此资源将作为战略安全合作伙伴与您的团队合作 - 从最初的技术部署到事件响应和持续的安全咨询 - 以引导您组织的安全成熟度。在您的 MTC 服务期限内，您的 CA 将频繁与您的团队沟通，以提供有关服务交付、报告、指标、技术健康状况的最新信息，并确保 Rapid7 帮助您实现安全目标。此外，您的 CA 将与 Rapid7 的 MDR SOC 团队密切合作，以了解和传达与任何调查和事件相关的信息。
职权范围：- 总体/区块规划
根据工作人员的指示，更复杂的开发方案将需要总体/街区规划，而不是城市设计概要。在申请前咨询审查中，将确定总体/街区规划作为完整申请的一部分的必要性。如果正在推进的规划申请没有强制性的申请前咨询流程（例如，调整委员会申请），则鼓励申请人联系城市规划部门讨论提案的性质并确定是否需要总体/街区规划。
机器人上肢矫形器的意图检测策略：考虑可用性、日常生活应用和用户评价的范围审查
可穿戴机器人上肢矫形器 (ULO) 是辅助或增强用户上肢功能的有前途的工具。虽然这些设备的功能不断增加，但对用户控制可用自由度的意图的稳健和可靠检测仍然是一项重大挑战，也是接受的障碍。作为设备和用户之间的信息接口，意图检测策略 (IDS) 对整个设备的可用性具有至关重要的影响。然而，这方面及其对设备可用性的影响很少根据 ULO 的使用环境进行评估。进行了范围界定文献综述，以确定已通过人类参与者评估的应用于 ULO 的非侵入式 IDS，特别关注与功能和可用性相关的评估方法和发现及其在日常生活中特定使用环境的适用性。共确定了 93 项研究，描述了 29 种不同的 IDS，并根据四级分类方案进行了总结和分类。与所述 IDS 相关的主要用户输入信号是肌电图 (35.6%)，其次是手动触发器，例如按钮、触摸屏或操纵杆 (16.7%)，以及上肢节段的残余运动产生的等长力 (15.1%)。我们确定并讨论了 IDS 在特定使用环境中的优缺点，并强调了在选择最佳 IDS 时性能和复杂性之间的权衡。通过调查评估实践来研究 IDS 的可用性，纳入的研究表明，主要评估了与有效性或效率相关的客观和定量的可用性属性。此外，它强调了缺乏系统的方法来确定 IDS 的可用性是否足够高以适合用于日常生活应用。这项工作强调了针对用户和应用程序选择和评估用于 ULO 的非侵入式 IDS 的重要性。对于该领域的技术开发人员，它进一步提供了有关IDS的选择过程以及相应评估协议的设计的建议。
![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