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World File Search System避免出现
避免租房诈骗 住房建议...
• 单户住宅业主 – 请与县评估员办公室核实谁拥有该房产，并要求提供带照片的身份证明，以确保房东是他们所说的那个人。o 皮尔斯县：https://atip.piercecountywa.gov/app/parcelSearch/search o 瑟斯顿县：https://tcproperty.co.thurston.wa.us/propsql/front.asp • 管理公司和有限责任公司 – 查看政府网站： o 许可部门：https://www.dol.wa.gov/business/checkstatus.html o 华盛顿州务卿：https://ccfs.sos.wa.gov/#/
避免歧视性地使用人工智能
避免歧视性地使用人工智能 美国教育部 (Department's) 民权办公室 (OCR) 提供此资源，以帮助学校社区确保人工智能 (AI) 在全国中小学和高等教育机构中以符合联邦民权法的非歧视性方式使用。i 在本资源中，AI 是指基于机器的系统，该系统可以针对给定的一组人类定义的目标，做出影响真实或虚拟环境的预测、建议或决策。ii 人工智能技术有可能为所有学生增加机会并提高教育公平性。与此同时，人工智能在学校中的使用越来越多，包括出于教学和学校安全目的，以及人工智能大规模运行的能力可能会造成或加剧歧视。
避免政府采购中的利益冲突
政府采购的一般规定和适用范围 180. 所有公职人员都有责任确保政府采购过程的公正和公正。当公职人员行使其权力、影响决策和行动或获得有价值的信息（这些信息可能但不一定受到限制或保密）时，可能会发生利益冲突。咨询公司/组织（以下简称“咨询公司”）或承包商参与政府采购也会产生利益冲突。所有参与采购的公职人员必须警惕可能导致实际、潜在或感知到的利益冲突的情况，并确保采取足够的保障措施避免此类情况的发生或管理此类情况。本章所列原则和准则适用于包括收益合同在内的所有类型的政府采购，不论其价值多少。避免和管理与私人利益的冲突 185. 所有参与政府采购的公职人员，特别是负责拟备招标文件（包括招标规范和评分制度）的所有委员会╱工作小组、开标小组、招标评审小组、部门招标委员会、部门顾问遴选委员会、招标委员会和顾问遴选委员会的负责人或主席、成员及╱或秘书，必须—— (a) 避免其公职与私人利益之间发生实际、潜在或感知到的冲突。私人利益包括公职人员、公职人员亲属及亲密伙伴或公职人员所欠债务或人情的人士的经济和其他利益，定义见相关公务员指引（包括公务员事务局通告第 2/2004 号“利益冲突”或任何更新版本）； (b) 一旦知悉所有该等冲突或相关私人利益，应立即申报，以便其上司、相关招标准备小组、开标小组、TAP、DTC、DCSC、招标委员会或顾问遴选委员会的负责人或主席决定该公职人员是否应继续参与该特定采购活动； (c) 遵守现行的公务员守则及有关如何防止或处理利益冲突情况的指引；以及 (d) 遵守现行的安全规例，不得未经授权披露或利用任何与招标相关的资料，不论是否为个人利益。
使用 ADS-B 检测和避免小型无人机系统
空域系统 (NAS) 中，新程序和技术对于确保空域安全运行和尽量减少 UAS 对当前空域用户的影响是必不可少的。目前，小型 UAS 在民用空域的使用受到限制，因为它们不具备检测和避开其他飞机的能力。在本文中，我们将介绍一个框架，该框架由基于广播式自动相关监视 (ADS-B) 的传感器、航迹估计器、冲突/碰撞检测和解决方案组成，可减轻碰撞风险。ADS-B 提供长距离、全方位入侵者检测，对尺寸、重量、功率和成本要求相对较低。所提出的冲突/碰撞检测和冲突/碰撞解决规划算法是在局部级别框架中设计的，该框架是展开的、未倾斜的机身框架，其中本机静止在地图中心。路径规划方法旨在随着与本机距离的增加而实现多分辨率，以考虑自分离和避免碰撞的阈值。我们使用模拟 ADS-B 测量来演示和验证这种方法。
从COVID-19 大流行以避免下一次全球……
Asmaa Samir Abbas Mohamed (IFRC)、Nur Hayati Ahmad (IFRC)、Rania Alerksoussi (IFRC)、Ayham Alomari (加拿大红十字会)、Malak Atkeh (IFRC)、Ghulam Muhammad Awan (IFRC)、Thierry Balloy (IFRC) , Susana Arroyo Barrantes (IFRC), Laura Bastianetto (意大利红十字会), Suzanne Bernard (IFRC), Anna Bowen (IFRC)、Hanna Butler (IFRC)、Luke Caley (IFRC)、Ruben Cano (IFRC)、William Carter (IFRC)、Richard Casagrande (IFRC)、Michael Charles (IFRC)、Chang Hun Choe (IFRC)、Alexandre Claudon de Vernisy (IFRC)、Walter Cotte (IFRC)、Adelaide Davis (IFRC)、Dorien Irene Dolman (IFRC)、Olga Dzhumaeva (IFRC)、Hosam Faysal (IFRC)、Gefra Fulane (IFRC)、Fred Fulton (IFRC)、Gantsetseg Gantulga (IFRC)、Elias Ghanem (IFRC)、Katie Greenwood (IFRC)、Andra Gulei (英国红十字会)、Caroline Holt (IFRC)、Maryann Horne （英国红十字会）、Ariel Kestens (IFRC)、Alka Kapoor Sharma (IFRC)、Mercy Laker (IFRC)、Maria Victoria Langman (IFRC)、Heather Marie Leson (IFRC)、Necephor Mghendi (IFRC)、Simon Missiri (IFRC)、Danger Nhlabatsi (Baphalali Eswatini Red Cross)、Carrie Nielsen (IFRC)、Zeade Leonard Nioule (IFRC)、Klaus Nørskov (丹麦红十字会)、Diana Ongiti (IFRC) )、Diana Oviedo (IFRC)、Jason Peat (IFRC)、Nora Peter (IFRC)、Bhanu Pratap (IFRC)、Rachel Punitha (红十字与红新月联会)、艾哈迈德·拉盖 (埃及红新月会)、埃尔汗·拉希莫夫 (红十字与红新月联会)、乌达亚·库马尔·雷格米 (红十字与红新月联会)、丹尼尔·阿尔弗雷多·雷哈斯·温蒂罗斯 (红十字与红新月联会)、约翰·罗奇 (红新月会)、梅伊·埃尔·萨耶 (红十字与红新月联会)、伊瓦尔·施拉姆 (红十字与红新月联会) )、Sharonya Sekhar（加拿大红十字会）、Ezekiel Simperingham
避免过度销售的实用策略
第六条机制与京都议定书机制的一个根本区别是，根据《巴黎协定》，所有国家都有减排承诺，而《京都议定书》中只有工业化国家才有量化的减排承诺。《巴黎协定》要求缔约方避免对减排成果进行重复计算，方法是将任何转移的减排成果的“相应调整”（CA）应用于其报告的排放量或用于跟踪国家自主贡献（NDC）进展的其他指标。根据第六条，潜在转移国的主要担忧是，由于“过度销售”减排量，参与合作方式可能会损害其实现国家自主贡献。这也不符合获得国的利益，因为对风险的认知可能会降低转移国进行贸易和承诺相应调整的意愿。本报告的目的是提出解决一个重要过度销售风险的方案：销售低成本的减排成果（MO），如果剩余的减排机会变得过于昂贵（销售“唾手可得的果实”），这可能会损害国家自主贡献的实现。
基于Arduino的智能汽车避免系统
自动驾驶汽车导航目前正在吸引大量的研究兴趣。设计基于Arduino的智能汽车避免系统的设计包括使用超声波传感器来检测障碍物并控制汽车的运动。该系统的设计和开发用于在自动遥控器中运行，以避免障碍和减少碰撞。本文使用Arduino微控制器和超声传感器介绍了智能汽车避免系统的原型开发。研究方法通过使用超声传感器来检测障碍物，发出声波并测量波动所花费的时间来运行。arduino微控制器充当系统的控制单元，可实时分析传感器数据并控制汽车的运动。arduino微控制器处理数据并计算障碍物的距离。根据计算的距离调整汽车的方向和速度，以避免碰撞。拟议的系统旨在提供一种具有成本效益，高效且可靠的避免障碍系统，该系统可用于各种应用，例如机器人技术和自动化车辆。系统的成功取决于传感器数据的准确性以及用于驱动汽车穿过环境的控制算法的有效性。总体而言，基于Arduino的智能汽车避免避免系统的设计是机器人技术的有趣且创新的应用。关键字：Arduino微控制器，超声传感器，伺服电机，机器人，避免障碍1.0简介
移动机器人障碍物检测和避免NAV ...
摘要 - 智能机器人技术在维护，维修和大修（MRO）机库操作方面具有重要意义，其中移动机器人可以在其中导航复杂而动态的环境，以进行飞机视觉检查。飞机机库通常忙碌而变化，形状和尺寸各不相同，呈现出严格的障碍物和条件，可能导致潜在的碰撞和安全危害。这使得障碍物检测和避免对安全有效的机器人导航任务至关重要。常规方法已在计算问题上应用，而基于学习的方法的检测准确性受到限制。本文提出了一个基于视觉的导航模型，该模型将预训练的Yolov5对象检测模型集成到机器人操作系统（ROS）导航堆栈中，以优化复杂环境中的障碍物检测和避免。该实验在ROS-Gazebo模拟和Turtlebot3 Waffle-Pi机器人平台中进行了验证和评估。结果表明，机器人可以越来越多地检测并避免障碍物，而无需碰撞，同时通过不同的检查点导航到目标位置。关键字 - 自主导航，对象检测，避免障碍物，移动机器人，深度学习
MTA traintime避免的碳计算器
避免碳（LB CO 2 E）=生命周期的温室气体排放避免通过Trip D V（MI）=行驶起源与目的地EF V（LB CO 2 E/MI）之间的车辆驾驶距离（LB CO 2 E/MI）=车辆排放因素基于MTA Counties D R（MI）= RAIL（MI）= RAIL EF ORISS EF ORISS CO/MI/MI（LB RIS/MI）基于车辆类型的份额（LB RIS/MI）， Metro-North和Lirr领土旅行类型=单向（1）或往返（2）票数=购买的票数
气候变化对病原体出现的影响
植物病理学已经开发出一系列改善植物病害管理的概念和工具，包括用于理解和应对气候变化新风险的模型。大多数这些工具都可以利用人工智能（AI）的新进展进行改进，例如机器学习可以将大量数据集集成到预测模型中。有可能开发自动风险分析，提醒决策者（从农场经理到国家植物保护组织）可能需要采取行动，并为有针对性的应对措施提供决策支持。我们回顾了机器学习在植物病理学中的应用，并综合了下一步如何在数字农业中充分利用这些工具的想法。通过整合广泛的新数据（包括来自远程传感器等工具的数据），将加强全球项目，例如拟议的全球植物病害监测系统，这些数据用于评估