XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System评分表
讲座 (2008) - 防卫省/自卫队
利用 TOF-MS 检测微生物 国际危机管理研讨会 CIS 研讨会组织委员会 2008.9 Naohiro Muronoi Hideyuki Hayashi Shiro Kushima 使用 RGB 值自动识别化学剂的变色反应 国际危机管理研讨会 CIS 研讨会组织委员会 2008.9 Eri Kawashima Hideyuki Yanagibashi串岛四郎
台商与侨商公司征聘华语人才申请表
3。负责新产品制程的导入，并进行制程的检测定期检测制程设备的重点参数。5。持续改善现有生产制程。6。调查并处理生产制程的异常状况。7。负责技术文件之撰写与维护。8。负责每日产量及良率的分析、监控及改善。9。推行生产制程的相关教育训练计划。1。制定制造程序和产品标准。2。评估过程项目计划并制定最合适的制造过程。3。负责引入新产品制造过程和过程测试，以便可以稳定生产新产品并符合相关标准。4。定期测试过程设备的关键参数。5。不断改善现有的生产过程。6。在生产过程中调查并处理异常条件。7。负责撰写和维护技术文档。8。负责分析，监视和改善每日产量和产量。9。实施与生产过程有关的教育和培训计划。
明志科技大学113学年材料工程系硕士班课程表
薄膜科学与工程（薄膜科学与工程） 3 3 全英授课 晶体结构与分析（晶体结构与分析） 3 3 材料分析（材料分析） 3 3 全英授课 电浆制造工艺与应用（等离子体加工与应用） 3 3 电子显微镜实务一（电子显微镜实践1） 2 2 材料功能与设计（电子显微镜的功能与设计）材料) 3 3 进阶表面处理(Advanced Surface Treatment) 3 3 全英授课半导体工程(Semiconductor Engineering) 3 3 太阳能电池特论(Special Topics on Solar Cells) 3 3 高分子材料特论(Special Topics on Polymer Materials) 3 3 人工智慧概论(Introduction to Artificial Intelligence) 3 3 电化学特论(Special Topics on Electrochemistry) 3 3 全英授课英语授课课程《高等材料选择与设计》(Advanced Material Selection and Design) 3 3 有机光电材料与元件有机光电材料与器件 3 3 固体物理（Solid StatePhysics） 3 3 全英授课英语授课课程奈米检测技术（Nano-writing Technology） 3 3 电子实验室实务二（Practice of Electron Microscopy） 2) 1 1 半导体元件物理（Semiconductor Device Chemistry） 3 3 全英授课 复合材料（Composite Materials） 3 3 全英授课 进阶能源物理材料（Advanced Energy Materials） 3 3 全英授课 奈米生医与绿色材料（纳米与绿色材料） 3 3 奈米科技与应用（纳米技术与应用） 3 3 全英授课 光电工程与材料(光电工程与材料) 3 3 封装工艺与材料（包装与材料） 3 3 薄膜磨润学(薄膜摩擦学) 3 3
有无人工智能的早期预警评分
作者隶属关系：芝加哥大学医院医学部，伊利诺伊州芝加哥市 (Edelson, Carey)；AgileMD，加利福尼亚州旧金山市 (Edelson)；威斯康星大学医学与公共卫生学院肺部和重症监护医学部，麦迪逊市 (Churpek)；耶鲁大学医学院心血管医学部，康涅狄格州纽黑文市 (Lin, Huang, Krumholz)；耶鲁医学院肺部、重症监护和睡眠医学部，康涅狄格州纽黑文市 (Siner)；耶鲁纽黑文健康中心 Care Signature，康涅狄格州纽黑文市 (Johnson)；耶鲁医学院普通内科部，康涅狄格州纽黑文市 (Rhodes)。
公平评分和流程标准化
各种人工智能 (AI) 系统做出的决策极大地影响着我们的日常生活。随着人工智能系统的使用越来越广泛，了解它们是否公平、识别其决策中的潜在偏见以及创建一个标准化框架来确定其公平性变得至关重要。在本文中，我们提出了一种新颖的公平性评分来衡量数据驱动的人工智能系统的公平性，并提出了为此类系统颁发公平性认证的标准操作程序 (SOP)。公平性评分和审计流程标准化将确保质量、减少歧义、实现比较并提高人工智能系统的可信度。它还将提供一个框架来实施公平性概念并促进此类系统的商业部署。此外，由指定的第三方审计机构按照标准化流程颁发的公平性证书将增强组织对其打算部署的人工智能系统的信心。本文提出的偏见指数还揭示了数据集内各种受保护属性之间的比较偏差。为了证实所提出的框架，我们使用多个数据集在有偏见和无偏见的数据上迭代训练模型，并检查公平性分数和所提出的流程是否正确识别偏见并判断公平性。
附加练习题-评分方案
诺伊达 2024 年 9 月 31 日 编辑 泰晤士报 新德里 主题：数字素养是当务之急 亲爱的女士 我写信是为了强调数字素养在当今依赖技术的时代至关重要。作为学校计算机俱乐部的负责人，我坚信数字素养是一项可以帮助每个人驾驭快速变化的世界的技能。技术和互联网使世界变得比以往任何时候都小。数字素养对于加强沟通、创造资源获取途径以及让每个人都有能力参与数字社会至关重要。然而，我也意识到技术带来的挑战。网络安全、错误信息和在线隐私等问题带来了危险。数字素养计划可以帮助人们安全负责地驾驭数字世界。为了促进数字素养，可以建立针对不同年龄段的社区研讨会等举措，以及教育机构和科技公司之间的合作。通过关注数字素养，我们可以让个人充分发挥技术的潜力。诚挚的，Nehal Kumar [151 字]
基于心血管风险评分（AICVD）
抽象目标心血管疾病（CVD）是印度最普遍的疾病之一，占总死亡的近30％。对印度人口中CVD风险评分的研究匮乏，常规风险评分的有限表现以及无法重现随机临床试验中的初始准确性的研究，这导致了有关大规模患者数据的这项研究。目的是在未来10年内开发基于人工智能的风险评分（AICVD），以预测CVD事件（例如，急性心肌梗塞/急性冠状动脉综合征），并将模型与Framingham Heart风险评分（FHRS）和QRISK3进行比较。方法我们的研究包括31599名从2009年至2018年的18-91岁的参与者在印度的六家阿波罗医院。使用Spearman相关系数和倾向分数匹配的多步风险因素选择过程产生了21个风险因素。使用多层神经网络预测事件发生（分类）和事件的时间（危害模型）的风险因素建立了一个深度学习危害模型。此外，该模型通过来自印度和荷兰的独立回顾人群进行了验证，并与FHRS和QRISK3进行了比较。结果深度学习危害模型的性能良好（曲线下的区域（AUC）0.853）。验证和比较结果显示，AUC在0.84至0.92之间，阳性似然比（AICVD -6.16至FHRS -FHRS -2.24和QRISK3 -1.16）和准确性（AICVD -80.15％至FHRS至FHRS 59.71％和Qrisk3 51.51.51.51.51.51.51.51.51.57％）。在荷兰队列中，AICVD还优于Framingham心风险模型（AUC -0.737 vs 0.707）。结论本研究得出的结论是，新型基于AI的CVD风险评分对心脏事件的预测性能高于印度人群的常规风险评分。试用注册号CTRI/2019/07/020471。