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定量降水估计（QPE）天气雷达使用衰减校正和Z-R关系算法的比率
定量降水估计（QPE）天气雷达在东Java Laode Nodeman的某些部分中使用Z-R关系算法的衰减和比较Z-R关系算法，Retnadi Heru Jatmiko博士，硕士。; Emilya Nurjani博士，S.Sc.，M.Sc。
学术学生实施机器学习算法
抽象教育是改变知识的一种方式，以便人类能够发展潜力。教育鼓励每个人发展并适应不断变化的时代，例如技术领域的进步。学生的学习成绩是成功管理学习计划的关键指标。学术绩效检测可以帮助研究计划经理监视并对有可能遇到困难的学生采取积极行动。机器学习可以是通过帮助分类和检测学生学术能力来克服这一挑战的解决方案。机器学习技术已被证明非常有效地分析复杂的数据并揭示了人们难以检测的隐藏模式。本研究旨在探索在检测学生学业表现的机器学习算法的实施，尤其是在NIAS大学数学教育研究计划中。随着技术进步，机器学习已被证明在分类数据和检测传统方法无法识别的隐藏模式方面有效。本研究使用支持向量机（SVM）算法根据从学生主要数据中收集的数据集来预测学生的学习成绩。数据集包括各种因素，例如GPA值，出勤，参与和学习资源的使用。在要使用的方法中，将使用调查表收集数据，其中有许多受访者多达193人。已收集的数据将使用SVM处理，以在预测学生的学习成绩中获得结果。分析结果表明，使用的SVM模型的精度为77.59％，在学业表现良好的学生班级中的偏见更加倾向。这项研究的结果有望在开发更有效的学习方法和对三级机构的学术干预的个性化方面做出实际贡献。关键字：机器学习，学业表现和支持向量机
公共部门的算法透明度
数据是AI系统的骨干。算法治理的很大一部分是关于通过算法对数据进行透明和可解释的处理，直到最近才成为数据监管机构和公民的黑匣子。数据主权要求公民知道是否以及如何在AI系统中使用其数据。算法的透明度是道德和仅具有足够透明度的数据实践的一个方面。 GPAI数据治理工作组一直在研究工具，以提高透明度，并在公共部门部署AI技术。算法的透明度是道德和仅具有足够透明度的数据实践的一个方面。GPAI数据治理工作组一直在研究工具，以提高透明度，并在公共部门部署AI技术。
美国有害藻类第12届美国座谈会美国有害藻类第12届美国座谈会美国有害藻类第12届美国座谈会
摘要：佛罗里达州面临着越来越多的挑战，这是由于经常性和新颖的有害藻华（HABS）所引起的。关键挑战包括预测，跟踪，管理和缓解有害的花朵。最初的回应是1997年创建了佛罗里达有害藻华特遣队（HABTF），该工作组于1999年根据佛罗里达州法规被指控，以“确定研究和监测优先级，控制和缓解策略，并向佛罗里达鱼类和野生动物保护委员会（FWC）提出建议，并提出建议。响应于2017年 - 2019年的Karenia Brevis Bloom，HABTF被重新召集。添加了全州框架的其他组成部分，包括FWC红潮研究中心（CRTR），由新法规资助的缓解和技术开发计划以及蓝绿色藻类工作组。并发且经常互动的工作导致了25个从HABTF建议开发的项目，并通过HABTF赠款和CRTR资助；佛罗里达州HAB观察网络的研讨会和HABTF会议将HAB专家汇总为州法规概述的专家；以及针对沟通，公共卫生和经理响应的工作组成立。当前HABTF的产品包括提供建议并总结进度的共识文件（2020年，2021年和准备中），这是佛罗里达州HABS公共卫生响应的最新资源指南，对盛开的机构响应，对盛开的响应，增强的现场观察和模型的增强，并通过社会科学研究和库creations的社会发展和风险工具引导的，并进行了许多公共成员的沟通和风险。HABTF继续评估现有方法和知识，在我们的努力和理解中查明差距，并通过评估其利益和可行性来填补这些差距的优先策略和行动组合。演讲者：佛罗里达州鱼类和野生动物保护委员会，鱼类和野生动物研究所| gwyneth.abbott@myfwc.com演讲者生物：梅根·雅培（Meghan Abbott）是佛罗里达鱼类和野生动物保护委员会（FWC），Fish and Wildlife Research Institute的有害Algal Bloom（HAB）研究小组的副研究科学家。她拥有生物学和数学科学学士学位，是公共卫生大师，在环境科学和HAB中特别关注，以及图书馆和信息科学的硕士。梅根（Meghan）协调了佛罗里达有害藻类布鲁姆（Algal Bloom）工作队的公共卫生技术小组（2006-2009），目前自2019年重新激活以来就协调了佛罗里达有害的藻华特遣队。她领导了各种协作计划的发展，以实现对工作队的优先建议。通过FWC红潮研究中心，这包括针对Karenia Brevis Red Tide监测和研究，教育和外展以及管理和公共卫生响应的全州合作计划的要素。合着者：唐纳德·安德森（Donald Anderson），艾米丽·库利（Emily Cooley），杜安·德·弗雷斯（Duane de Freese），码头多奇（Quay Dortch），凯瑟琳·哈伯德（Katherine Hubbard），查尔斯·雅各比（Charles Jacoby），巴布·柯克帕特里克（Barb Kirkpatrick），雪莉·拉金（Sherry Larkin），米歇尔·史密斯（Michelle Smith），朗达·史密斯（Michelle Smith），朗达·沃特金斯（Rhonda Watkins），戴维·沃特（David whitkins）理事会/IRL国家河口计划，国家海洋与大气管理局，佛罗里达鱼类和野生动物保护委员会鱼类和野生动物研究所，佛罗里达州洪水枢纽应用研究与创新，墨西哥沿岸海洋海洋观察系统，佛罗里达大学/佛罗里达大学海洋学系，佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州农业和消费服务部，佛罗里达州农业和消费服务部，佛罗里达州佛罗里达州农业和消费服务部。
EEOC的人工智能和算法公平倡议EEOC的人工智能和算法公平倡议
开发算法，以帮助雇主评估，评估和做出有关工作申请人和雇员的其他决定。尽管该术语的公开用法正在发展，但国会将“ AI”定义为“基于机器的系统，该系统可以为给定的一组人为定义的目标，做出影响实际或虚拟环境的预测，建议或决定。” 2020年的《国家人工智能倡议法》第5002条（3）。在就业环境中，使用AI通常意味着开发人员部分依赖计算机自己的数据分析，以确定做出决策时要使用的标准。AI可能包括机器学习，计算机视觉，自然语言处理和理解，智能决策支持系统和自治系统。。。。（从某些问题中：评估在1964年《民权法》第VII条第VII标题中使用的软件，算法和人工智能的不利影响|美国平等就业机会委员会（EEOC.GOV）。）
根据美国反托拉斯法律，定价算法的竞争意义
数据分析和人工智能中的大数据和技术进步的可用性导致越来越多的公司将算法定价纳入其业务中，以帮助做出定价和其他战略决策。定价算法可以通过允许公司在做出业务决策时实时分析众多变量和大量数据，从而改善竞争，最大化效率并最大程度地降低成本。但是，美国政府反托拉斯的执行者和私人原告越来越关注算法定价软件可以对竞争产生的影响，并指控在某些情况下，在某些情况下，使用算法的价格可以在竞争中促进竞争或更轻松地派遣挑选的公司或更轻松地派遣挑选的公司或更轻松地与Press的挑战或互动。其中一些论点正在测试美国反托拉斯法律的范围，法院将需要成为这种经常复杂且快速发展的技术合法性的最终仲裁者。同时，考虑将定价算法纳入其业务的公司应了解与之相关的法律风险。
美国有害藻类第12届美国座谈会 美国有害藻类第12届美国座谈会
摘要：蓝细菌有害藻华（CHAB）对淡水和沿海生态系统，公共卫生和经济体有不利影响，尤其是在大湖地区。为了提供接近实时的原位氰毒素检测，我们测试了配备了第三代环境样品处理器（3G ESP）和表面等离子体共振（SPR）的系统，能够确定粒度相关的微囊蛋白浓度。3G ESP还可以保留过滤的样品，并将其存档在船上，以进行剥离后的OMICS分析。进行了几种修改，将3G ESP集成到USV中，包括设计新的搅拌器系统，以分解藻类菌落并改善样品收集。USV-3G ESP系统被称为Sharc（表面有害藻类研究生产工艺），能够在水深小于1 m的水深处进行采样，从而使该系统能够访问远距离自动驾驶水下车辆（LRAUV）远距离人体相互作用的区域。在2023年，我们在伊利湖西部的Sharc系统进行了10天测试。在部署期间，我们能够从OH和MI海岸沿浅沿海水中收集样品。，四个检测到的水平高于休闲限制（8μgl-1），而另外两个样品检测到了超过饮用水限制的微囊蛋白蛋白蛋白酶水平。此外，我们能够使用高光谱成像在任务过程中告知抽样位置。还将讨论2024年部署的数据。该项目说明了自主技术在HAB监测和管理工作中的变革潜力。发言人：本杰明·唐宁（Benjamin Downing），NOAA | Benjamin.Downing@noaa.gov发言人生物：本杰明是NOAA大湖环境研究实验室的观察工程师。他在生物学，水文学和大气科学领域从事观察专家的现场工作已有10多年。他在美国西南部和大湖区进行了研究。在Glerl，他是表面有害藻类研究生产工艺（Sharc）的负责人，该研究正在开发中，以推动对大湖区有害藻类开花的监测和研究。他在科罗拉多州南部的刘易斯堡（Fort Lewis）学习了生物学，专注于植物系统学，并在洛斯·劳雷尔斯（Los Laureles）的洛杉矶墨西哥洛杉矶峡谷（Los Laureles Canyon）的地貌学硕士研究中进行了硕士研究。CO-AUTHORS: Ben Downing, Steve Ruberg, Kyle Beadle, Andrea Vander Woude, Lauren Marshall, Greg Doucette, James Birch, Chris Scholin, Bill Ussler, Nadia Allaf, Scott, Jensen, Chris Preston, Kelly Godwin, Paul Den Uyl, Reagan Errera
使用RSA算法增强数据安全性
iii。建模和分析用户模块1。generatersakeys（）：此功能启动生成RSA键对的过程。b。它将调用KeyGenerationModule生成公共和私钥。c。它将处理在密钥生成过程中可能发生的任何错误，例如随机性不足或无效的关键参数。2。filepath（）：此功能提示用户输入需要加密的FilePath。b。它将验证输入以确保其处于预期格式并处理任何无效输入。3。Encrypt（）：此功能将：1。使用生成的公共密钥调用加密模块加密授权。2。调用DataTransmissionlayer将网络通过网络传输加密的密文将其传输到接收器。4。解密（）：此功能将：1。从网络接收加密的密文。2。使用私钥调用解密模块以解密密码。3。向用户输出解密的明文。