XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System难以获得
人工智能民主化：有意义的公众参与原则
疫情期间，乔·克拉克丢掉了餐饮服务工作，于是申请了失业保险。5州政府的线上平台要求他上传某些文件来证明自己的身份。然而，该平台无法通过智能手机完全访问，而克拉克和三分之一的低收入人群都是通过智能手机上网的。此外，上传文件的说明令人困惑且技术性很强，系统经常被锁定。州政府机构缺少工作人员帮助他操作线上系统。特权阶层在设计这些平台时只考虑了像他们这样的用户，而低收入人群、老年人、非英语人士和没有数字素养的人则难以获得满足基本需求所需的福利。如果平台设计者在测试系统时听取了用户的意见，这些经济不公本来可以避免。
新冠肺炎疫情：对加纳的社会经济影响
2020 年 6 月，国际移民组织加纳分部开展的一项快速评估发现，不到 30% 的边境口岸制定了疾病监测、感染预防和控制 (IPC) 和转诊患病旅客的标准操作程序 (SOP)。评估还发现，供水、卫生和个人卫生 (WASH) 方面存在差距，大多数边境口岸，尤其是在陆地边境，仍然难以获得饮用水和为旅客提供洗手间。在接受评估的边境口岸中，只有 46% 拥有支持临时隔离疑似病例和支持安全筛查的基础设施。诸如此类的挑战以及许多非官方过境点的存在，限制了边境管理机构根据《国际卫生条例》(IHR) 应对边境口岸卫生紧急情况或边境相关危机的能力。
位场数据反演 - 印度科学院
摘要。由于难以获得唯一解，势场数据反演问题是一个具有挑战性的问题。本文确定了各种类型的非唯一性，并认为消除所有类别的非唯一性既不可能也没有必要。某些类型的非唯一性是由于人为的限制和选择造成的，这些类型将永远存在。列出所有解决方案、对可接受的解决方案施加额外约束、先验理想化、使用先验或补充信息、描述所有解决方案的共同点、获得极值解决方案、寻求所有可能解决方案的分布等。面对非唯一性，有各种反应。结果表明，所有这些技术只是改变了非唯一性的形式。讨论了一些用于获得目标函数全局最小值的算法。阐明了看似不同的方法背后的概念共性以及由于不同的公理背景而对相同数值结果进行非唯一解释的可能性。
信息报告：全市经济适用房社区改善计划
越来越多的布兰普敦居民面临住房负担能力挑战。布兰普敦不断上涨的房地产价格对年轻人、老年人、中低收入家庭和弱势群体构成了障碍，他们难以获得与其收入相称的所有权或租赁住房。根据皮尔区住房需求评估 2021 年更新，布兰普敦 32% 的业主家庭和 66% 的租户家庭处于核心住房需求，即居住在不合适、不足或负担不起的住房中。住房负担能力、缺乏住房选择和住房存量恶化是布兰普敦的主要问题。此外，住房供应和住房需求之间存在巨大差距，对于中低收入家庭来说，这一差距更大。
旧的相互非洲边界灵活收入
市场波动，汇率或税率的变化可能会影响基础证券的价值，价格或收入。投资的价值取决于基础证券的价值。过去的表现不一定是未来投资绩效的指南。在某些市场和未持有证券的证券可能会增加流动性风险，并且可能不容易销售。这可能会导致难以获得有关其价值的可靠信息和/或退出安全性。投资者的权利和义务在相关协议中列出。在投资包括汇总的情况下，由旧的相互保证公司（南非）有限公司发行了生命包装的产品，以及拥有的基本资产，他们可能会选择独立于投资经理对这些基本资产进行任何投票。就这些产品而言，如果在前30天内终止该政策，则不会扣除任何费用。
联合全球精神卫生战略
但世界还有很长的路要走。每个人享有良好心理健康的权利并非在每个国家的法律中都得到保障。在一些国家，自杀行为仍然是一种犯罪行为，可处以罚款甚至监禁。即使在有充分立法的地方，大多数面临心理健康风险或患有心理健康疾病的人仍然难以获得所需的支持，从而剥夺了他们享有良好心理健康的权利。对心理健康的政治和财政支持往往远低于对身体健康的支持，但两者密不可分。年轻人强烈呼吁将心理健康放在首位，但并非总能得到落实。心理健康工作人员队伍太小，无法应付需求。我们在应对冲突或自然灾害造成的危机时，没有充分考虑心理健康问题。污名化和歧视仍然普遍存在。
气候流动性对北非妇女和女孩的影响...
气候变化的严重和加速影响以及MENA地区的环境退化和灾难给妇女和女童带来了特定的风险。例如，妇女更有可能在灾难中死亡，并面临难以获得救济和援助的困难，许多妇女依靠对气候敏感的生计，例如农业，但得到不足和不公平的支持，无法适应环境变化。并非所有妇女和女孩都是一样的，诸如年龄，残疾，性取向，种族和种族，宗教，社会经济和移民身份等因素会影响她们对这些风险的暴露，并可能与不平等的社会，经济，文化，政治，政治系统和实践相互作用，以增强非平等动力动力。这些不平等的动力动力和不平等的系统可能会破坏妇女和女孩适应气候变化的影响的能力，并可能损害其长期韧性。
建筑能源系统的概率预测
概率时间序列预测在一系列现实世界中（例如能量系统）中起着至关重要的作用，尤其是基于置信区间或基于随机模型的预测性控制的异常检测的预测模型。当难以获得准确且可拖延的第一原理模型（例如，基于物理学的模型）时，深度预测模型特别有用。因此，最近的发展集中在深度学习方法上，这些方法可以从历史数据中识别出模式并提供预测。 C.F.d eep ar [18]，n-beats [15]和时间融合变压器（TFT）[13]。虽然深度学习方法可以产生准确的时间序列预测[16]，但它们通常也会产生不可靠的预测，有时甚至与传统的统计模型（如季节性ARIMA或经典MLP）相比，甚至表现不佳[10]。此外，对于小型数据集，这些方法容易出现过度拟合或模式崩溃[7，14]。
年度报告 - OakNorth Bank
缺失的中间企业是经济和就业增长最重要的贡献者，但仍难以获得快速、灵活的债务融资。为他们提供资金一直非常重要——尤其是在该国疫情后重建的现在——但大多数银行发现这并不容易。这是因为他们根本没有数据和分析能力来对每项业务形成细致的、前瞻性的视角，而且许多银行仍在使用过时的纸质流程。因此，在提供良好的客户体验和管理服务成本之间找到最佳平衡已被证明是困难的。贷款要么太大而无法用于自动决策模型，要么太小而无法使银行的手动方法的单位经济效益具有商业意义。因此，商业贷款的特点是缓慢、商品化、计算机说不的贷款，而不是快速、定制、以客户为中心的贷款。主流银行并未将其列为优先事项，导致许多企业感到被忽视和服务不足。这些企业是缺失的中间部分。