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研究文章机器学习驱动的KPI for ...
摘要：随着ADTECH行业的发展，它越来越依赖关键绩效指标（KPI）来衡量成功。传统的KPI，例如Ad-Impressions，AD点击率和调查响应，长期以来一直是竞选性能的基准。但是，随着机器学习的兴起（ML）和自动化的兴起，很明显地需要更复杂和预测的KPI。本文介绍了一种新颖的方法，提出了机器学习驱动的KPI，旨在优化收入流并应对诸如AD疲劳，跨设备行为和可访问性等挑战。通过自动化KPI验证并实施高级指标，例如AD可访问性优化，AD疲劳预防指数和跨设备路径效率 - 该论文为实时增强数据驱动的决策提供了创新的框架。这些新的KPI旨在预测最佳的广告策略并提高竞选性能，最终使投资回报率最大化。关键字：关键绩效指标（KPI），自动化，机器学习，ADTECH，收入优化，可访问性，AD
支持教育技术行为准则
我们的报告《英国学校的数据治理问题：谷歌课堂和 ClassDojo 的案例》表明，几乎不可能知道在教育过程中收集了儿童的哪些数据以及这些数据被用在了什么地方。教育科技公司依靠坚不可摧的数据保护和隐私政策来收集儿童数据以谋取私利。2021 年，人权观察 1 审查了 164 种教育科技产品，发现大多数产品都在未经儿童或其父母同意的情况下秘密监视或能够监视儿童。根据这些数据可以建立儿童的私密社交档案，人权观察发现大多数教育科技公司将儿童数据发送或授予 AdTech（广告技术公司）访问权限。然后，AdTech 向儿童投放行为广告或其他个性化内容，扭曲他们的在线体验。
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在2023年10月至2024年1月之间，她被借调到信息专员办公室（ICO），在那里她在ICO执法和诉讼局中工作。她的工作涵盖了诸如广告技术（ADTECH）环境中的数据共享，国际个人数据转移的合法性，确保在高风险环境中确保数据安全性的适当技术和组织措施，数据保护影响评估的最低标准（DPIAS）（DPIAS）（DPIA）（DPIA）（DPIA）（DPIAS）的应用，在2000年信息自由下的个人数据免除了个人数据。Aislinn还协助ICO解决了其投诉处理流程的各种法律挑战。
田纳西州
布伦特伍德 Guy Brown Management 储值解决方案 查塔努加 Adtech Ceramics Steward Advanced Materials T.J.Snow Company Columbia Wiremasters Cookeville Flexial Corp Cordova Inventory Locator Service Jonesborough Aerojet Ordnance Tennessee Inc Knoxville De Maximis Inc Inst.for Advanced Composites Mfg Innovation 田纳西大学 黎巴嫩 Bakers 航空学院 玛丽维尔 TCE Company 孟菲斯航空电子专家公司 贝尔孟菲斯公司 康拉德公司 CTSI Global Federal Express Intertrade
封闭的FOIA报告-9/18/2024
12/4/2023 FOIA-2024-00321 AAMOT，COLIN NEWS MEDIA 1。2023年11月的全日历出口在营业时间内或营业时间以外的所有条目（如果以正式身份）。2。上个月与国会办公室或委员会的所有国会通讯和通信，包括对未偿还，现存或以前的国会询问或监督工作的回应或文档制作。请排除与个人相关的所有信件，例如组成对应。与以下电子邮件域的所有通信： @eop.gov， @who.eop.gov， @ovp.eop.gov， @mail.house.gov， *.senate.gov。通过电子邮件，国务院电缆，SMS，Microsoft团队，Rocketchat或Slack提及“政策”，“政策草案”，“ Venntel”，“ Gravy Analytics”，“ Fog Data Science”，“ CTD”或“ ADTECH”（从11/1/2023到11/2023到11/20/30/30/2023）
宣布成立“Brightcom-Qulabz 创新实验室”...
2022 年 9 月 20 日，广告技术和数字营销行业的领导者 Brightcom Group Ltd. (BSE (BCG) | 532368 | NSE (INE425B01027) 宣布与 Qulabz Inc. 合作建立量子计算创新实验室。Brightcom 预计，这一举措将通过显著增强其技术优势，推动其未来一段时间的增长。根据“波士顿咨询集团”的说法，量子计算可以在各个行业创造 8500 亿美元的价值：优化 - 2200 亿美元，机器学习 - 2200 亿美元，模拟 - 3300 亿美元，密码学 - 800 亿美元。继 Brightcom 于 2022 年 8 月宣布进入“量子计算”领域后，该公司今天宣布与 Qulabz 合作建立量子计算创新实验室，其设施可在该领域进行尖端实验。该公司提议建立一个量子实验室，以“Brightcom Qulabz Innovation”的联合品牌和所有权成立实验室”，以创建量子人工智能团队，提供技术和运营支持，以创建应用人工智能和量子人工智能解决方案和产品。上述“Brightcom Qulabz 创新实验室”将广泛包括实验室内部、洁净室、光学台和其他与开展量子计算应用研究相关的实验室设备。它代表了 Brightcom 集团技术创新的下一个前沿。Nixon Patel 先生是 Brightcom 集团的顾问委员会成员，这一合作将为公司的量子计算事业腾出空间。这个创新实验室将是最先进的，拥有尖端的量子
用于闭环刺激和记录自由移动人体中单个神经元和局部场电位活动的可穿戴平台
图 1. Neuro-stack 平台。a、用于单神经元和局部场电位 (LFP) 记录以及闭环可编程锁相 (PLS) 刺激的 Neuro-stack 和基于 GUI 的平板电脑。平板电脑可以选择记录和刺激通道、采样率、单极/双极记录和其他参数。显示的是封装（左）和未封装（右）版本。b、Neuro-stack 由三个堆叠层组成：1）通信 (Comm)、2) 数字和 3) 模拟。展示的是印刷电路板 (PCB，尺寸 = 90×60 mm 2 ) 和 5×2 引脚（8 个通道、1 个参考和 1 个接地，共 10 个引脚）Omnetics 探头连接器，可连接微电极（仅连接顶部模拟层）。请注意，每个模拟层最多接收两个 Omnetics 连接器，以通过一个探头连接最多 4 个电极。显示了每层的高级框图（右）。通信层包含一个 FPGA（现场可编程门阵列），用于介导外部软件和集成电路 (IC) 芯片之间的命令和数据传输（通过 USB）。数字层包含 PLS IC。模拟层包含用于感测（Sense IC）和刺激（Stim IC）的芯片。显示三个模拟层以允许记录 192 个通道（64 x 3 层）。串行外围设备接口 (SPI) 用于 FPGA 与 Sense 和 Stim IC 的通信，移位寄存器用于 FPGA 与 PLS 和 Spike IC 的通信。c，神经堆栈连接到佩戴眼动追踪系统的参与者的微电极。d，显示用于宏电极的 10 针防触摸跳线和用于微电极记录的 10 针连接器（例如 Adtech）。e，使用临床监测系统（Nihon Kohden，灰色）和神经堆栈（黑色）同时记录的示例数据显示信号相似。 f，数据（e）中功率谱图示例，显示一致的活动模式。使用对数刻度显示频率（0.1-32 Hz）。g，数据（e）中归一化功率谱密度（PSD）图示例。
用于闭环刺激和记录自由移动人体中单个神经元和局部场电位活动的可穿戴平台
图 1. Neuro-stack 平台。a、用于单神经元和局部场电位 (LFP) 记录以及闭环可编程锁相 (PLS) 刺激的 Neuro-stack 和基于 GUI 的平板电脑。平板电脑可以选择记录和刺激通道、采样率、单极/双极记录和其他参数。显示的是封装（左）和未封装（右）版本。b、Neuro-stack 由三个堆叠层组成：1）通信 (Comm)、2) 数字和 3) 模拟。展示的是印刷电路板 (PCB，尺寸 = 90×60 mm 2 ) 和 5×2 引脚（8 个通道、1 个参考和 1 个接地，共 10 个引脚）Omnetics 探头连接器，可连接微电极（仅连接顶部模拟层）。请注意，每个模拟层最多接收两个 Omnetics 连接器，以通过一个探头连接最多 4 个电极。显示了每层的高级框图（右）。通信层包含一个 FPGA（现场可编程门阵列），用于介导外部软件和集成电路 (IC) 芯片之间的命令和数据传输（通过 USB）。数字层包含 PLS IC。模拟层包含用于感测（Sense IC）和刺激（Stim IC）的芯片。显示三个模拟层以允许记录 192 个通道（64 x 3 层）。串行外围设备接口 (SPI) 用于 FPGA 与 Sense 和 Stim IC 的通信，移位寄存器用于 FPGA 与 PLS 和 Spike IC 的通信。c，神经堆栈连接到佩戴眼动追踪系统的参与者的微电极。d，显示用于宏电极的 10 针防触摸跳线和用于微电极记录的 10 针连接器（例如 Adtech）。e，使用临床监测系统（Nihon Kohden，灰色）和神经堆栈（黑色）同时记录的示例数据显示信号相似。 f，数据（e）中功率谱图示例，显示一致的活动模式。使用对数刻度显示频率（0.1-32 Hz）。g，数据（e）中归一化功率谱密度（PSD）图示例。
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