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World File Search System误差幅度
人工智能伦理与数据保护工作组...
在比利时，布鲁塞尔机场 (Zaventem) 的联邦警察使用 FRT 进行了测试。作为测试的一部分，LFR 部署在四个摄像头上，以将穿过机场的个人与通缉名单进行匹配。COC 充当执法部门处理个人数据的数据保护机构，对该测试进行了调查，并发布了一份报告，总结了其调查结果和采取的行动。COC 发现，尽管由于误差幅度高，测试部分停止，但 LFR 系统实际上仍然部分活跃。根据对测试与法律框架的分析，COC 还发现，测试的适当法律依据不够明确，风险评估等文件尚未完成。因此，COC 发布了一项纠正令，暂停 LFR 测试项目。
2021 年 6 月 16 日 COVID-19 疫苗调查摘要
2021 年 6 月 16 日 COVID-19 疫苗调查摘要：南佛罗里达大学的研究人员对 600 名佛罗里达州居民进行了全州调查，以更好地了解与疫苗犹豫相关的因素，并衡量与 COVID-19 疫苗相关的政策态度。该调查包括佛罗里达州的代表性样本，于 2021 年 6 月 3 日至 14 日进行。主要结果报告如下，置信度为 95%，误差幅度为 +/- 4。____________________________________________________________________________大多数佛罗里达州成年人都接种了至少一剂 COVID-19 疫苗，但许多人仍然对接种疫苗犹豫不决。在尚未接种疫苗的成年人中，35.3% 的人表示他们“可能不会”或“肯定不会”接种疫苗。另有 24.3% 的人仍不确定是否要接种疫苗。
报告：美国成年人普遍同意是时候保护消费者免受短期、有限期健康计划的侵害
1 研究详情：由白血病和淋巴瘤协会 (LLS) 赞助的一项针对 1,130 名 18 岁以上成年人的调查，其中包括 198 名黑人成年人、155 名西班牙裔成年人和 178 名 AAPI 成年人。该调查于 2021 年 10 月 16 日至 29 日通过 NORC/AmeriSpeak 的在线小组在线进行。调查以英语和西班牙语提供。总体结果的抽样误差幅度：+/- 4.07 个百分点。该研究还包括 2021 年 6 月至 7 月进行的六个全国消费者焦点小组和一个健康保险经纪人焦点小组。 2 Hansen, D., & Dieguez, G. (2020 年 2 月)。短期有限期保单扩展对患者和 ACA 个人市场的影响：对 STLD 保单扩展和其他监管行动对 ACA 个人市场患者支出、保费和注册的分析。Milliman Actuarial。 https://www.lls.org/sites/default/files/National/USA/Pdf/STLD-Impact-Report-Final-Public.pdf
社会包容之旅第三阶段评估.pdf
J2SI PAD 由 DFFH 资助，并由天主教发展基金和担保人提供资金。SII 的开发中包括了总租赁的应急基金 - 总租赁应急基金 (HLCF)，用于成本变化和经济处罚。应急基金使该计划在建模中具有一定的误差幅度（这在联合开发阶段已达成一致）。应急基金的设立是为了应对社会住房供应的不确定性。经济处罚大约相当于租赁一处房产一年所需的金额。当客户在租赁期结束时处于无家可归的状态，或者客户在成为 J2SI PAD 客户后六个月内未入住过渡性或社会住房时，将处以罚款。如果总租赁应急基金被完全提取，并且没有资金可供支付，则州政府将被要求继续支付所产生的经济处罚。
可再生能源和人工智能驱动的物联网
摘要。本文回顾了垂直农业和智能农业技术的进步，重点关注人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 在城市农业实践中的整合。由人工智能和物联网推动的垂直农业解决了城市环境中的土地和水资源短缺问题，通过利用垂直空间进行耕作提供了可持续的解决方案。城市农业中的智能农业技术系统体现了物联网和可再生能源的融合，促进了高效的农场运营。这些系统根据实时数据自动进行灌溉，为农民提供远程监控和控制，从而减少了农业运营中的误差幅度。此外，人工智能机器人和无人机正在通过自动执行除草、喷洒和作物监测等关键任务来彻底改变传统的农业景观，节约资源并提高农产品的整体生产力和质量。所审查的研究揭示了向数据驱动、自动化和可持续农业实践的转变，这对于不断增长的城市人口的粮食安全至关重要，为未来在这一跨学科领域的探索奠定了基础。
系统成本、总容量结构和区域上限
摘要 容量扩展模型 (CEM) 是用于国家至大陆规模的长期能源规划的优化模型。它们通常需要大量计算，因此需要简化，其中一种简化就是减少时间表示。本文研究了使用代表性周期来减少 CEM 中的时间表示会如何扭曲结果（与按整年顺序排列的基准模型相比）。测试模型是适用于欧洲的通用 CEM。我们在风能和太阳能渗透率达到 90% 的情况下测试了简化模型的性能。使用三个准确度指标：(i) 系统成本、(ii) 总容量组合和 (iii) 区域容量。我们发现：（i）系统成本在 10 个代表日内就能很好地表示出来（与基准的偏差约为 5%），（ii）容量组合在 50 个或以上的代表日内通常能很好地表示出来（偏差约为 20%），（iii）区域容量组合在 250 个代表日内与基准的偏差较大（> 50%）。我们得出结论，建模者在展示这三个方面的结果时应该注意误差幅度。
GWAS 通过 FYCO1 蛋白的计算机模拟揭示了重症 COVID-19 易感性的遗传基础
严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 是 COVID-19 的病原体，它严重依赖于其“入侵”宿主遗传和生物途径的天然能力。宿主的遗传易感性是疾病严重程度的关键因素。多基因风险评分对于风险评估、风险分层和预防不良后果至关重要。在这项研究中，我们旨在评估和分析俄罗斯人口中大量代表性样本中对严重 COVID-19 的遗传易感性，并建立一个可靠但简单且误差幅度较低的多基因风险评分模型。另一个重要目标是更多地了解严重 COVID-19 的发病机制。我们检查了 FYCO1 蛋白的三级结构，这是唯一一个在其编码区发生突变的基因，并发现了卷曲螺旋结构域的变化。我们的研究结果表明，FYCO1 可能会加速病毒的细胞内复制和过度胞吐，并可能导致严重 COVID-19 的风险增加。我们发现 COVID-19 与 3p21.31 处的 LZTFL1 、 FYCO1 、 XCR1 、 CCR9 、 TMLHE-AS1 和 SCYL2 之间存在显著关联。我们的研究结果进一步证明了严重 COVID-19 表型的多态性。
奥尔良镇 - 十年住房计划执行摘要
该计划利用来自许多来源的数据，包括 2010 年和 2020 年每十年一次的人口普查、2021 年美国社区调查、当地建筑许可数据、当地评估员数据、当地分区条例、住房和宜居社区执行办公室、综合住房可负担性战略 (CHAS)、当地 MLS 数据、Rentometer、奥尔良住房管理局、马萨诸塞州小学和中学教育部 (DESE)、HUD、马萨诸塞州住房合作伙伴的 DataTown、该镇网站、大波士顿住房报告卡 2022、麻省大学多纳休研究所数据、科德角委员会奥尔良数据、UMDI 的 2023 年科德角住房需求分析、马萨诸塞州经济研究部数据、之前的城镇计划（报告中引用）以及工作人员和委员会的知识和数据。美国人口普查通过询问十个问题来统计美国的每一位居民，而 ACS 则根据人口样本提供估计值以获取更详细的信息。需要注意的是，ACS 估算值包含误差幅度 (MOE)，因为它们基于样本，而非完整计数。数据收集和分析是在 2023 年夏季进行的，本报告反映了当时的最新数据，仅包括可用的 2020 年十年一次人口普查信息。
公共部门采购中道德采购，公司形象和采购效率之间的关系：公共案例
摘要该研究的重点是分析道德采购实践，公司形象和采购效率之间的关系。这项研究的基础是实证主义研究哲学。研究人群由Bindura政府实体内的采购和金融部门的雇员组成。准确地说，有120名受访者有资格参加该研究。使用Raosoft样本量计算器确定了这项研究的样本量。根据这种方法，鉴于目标人群为120，误差幅度为5％，基于95％的置信度，响应分布为50％，这项研究的最低建议样本量为73。数据分析是在社会科学统计软件包（SPSS版本21）上进行的，涉及描述性统计，Pearson相关性和逻辑回归分析。调查结果表明，诸如尽职调查，透明度，公平，合规性，保密性和完整性等道德采购实践对公司形象具有积极的统计学作用，并对采购效率产生了统计学意义。在整个采购周期中纳入这些实践将确保提高产出质量，产品交付的及时性，盈利能力和可持续性。该研究建议，公共采购机构不应仅考虑特定机构的利益和环境，而不是仅仅依靠广泛的立法框架，而是应该创建自己的内部道德控制程序。JEL代码：H57，M14。关键字：道德实践，公司形象，采购，效率，公共实体。
多模态数据融合在增强人机交互中的应用...
摘要 — 人机交互已经存在了几十年，每天都有新的应用出现。尚待实现的主要目标之一是设计一种类似于人与人之间交互的交互。因此，需要开发能够复制更真实、更轻松的人机交互的交互系统。另一方面，开发人员和研究人员需要了解用于实现这一目标的尖端技术。这些系统可以与人工智能相结合，以做出准确的行动或决策。运动跟踪器、虚拟现实耳机等系统都利用人工智能来减少误差幅度，并从设备中获得最佳输出。拥有一个不仅能够接受用户输入而且能够理解这些数据的系统将人机交互提升到一个新的水平。我们提出这项调查是为了向研究人员提供使用多种输入实现的最先进的数据融合技术，以完成工业 4.0 应用中使用的机器人应用领域的任务。此外，输入数据模式大致分为单模态和多模态系统，它们应用于包括医疗保健行业在内的众多行业，有助于医疗行业的未来发展。它将帮助专业人员使用不同的模式检查患者。多模态系统通过所使用的输入组合来区分