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Data-ai 目录 PDF - 数字学习中心
数据分析是分析公司过去、现在和未来业绩的过程，并帮助决策者采取明智的行动。在这个分析过程中，组织经历三个阶段。首先，它们从运行的计算机系统和外部来源收集数据。其次，他们转换并准备这些数据以供分析。第三，他们对这些数据运行查询并创建数据可视化，即商业智能 (BI) 仪表板和报告，以便用户可以使用分析结果做出最佳决策。此项活动的目标是做出最佳决策并使公司能够增加收入、提高运营效率并获得竞争优势。
法国本土的就业区和军队的建立
1 雷格兰（Regrain）在 1988 年出版的《法国本土军队领土》，《地图世界》中强调的军事设施地理划分为 3 个主要区块：法兰西岛、南部地带、首都东部直至德国边境的冰川。对于“斜堤”而言，三十年战争（1618-1619年）以来主要敌人位于东北部，并且存在一条没有任何防御措施保护的边界，这解释了为什么香槟和洛林拥有众多军事基地。至于南部地带（从吉伦特省到地中海），其优势在于拥有大片人烟稀少、农业产量低下的土地，以及一些可供自由支配的区域（朗德湖）和从南部军营中增援的殖民军队的撤退地。 2 “低密度对角线”是 INSEE 根据空置房屋率等社会经济指标构建的空间类别。它从阿登地区延伸至法国西南部。
pdf - OECD
。RFID 的许多应用正在各个领域、出于不同的目的而实施。RFID 已达到更广泛应用的阶段，其效益可能会非常显着。然而，障碍仍然存在，需要建立一个政策框架，旨在增加这项技术的有益效果，造福企业和消费者，同时适当考虑私人生活的安全和保护问题。从公共政策的角度来看，这样的框架必须创造有利的条件，通过认识到 RFID 技术的多样性，对 RFID 技术保持中立，并制定旨在保护公民免受这些技术负面影响的基本规定。以及未来。这些政策原则基于 OECD 在 2005 年至 2007 年间进行的 RFID 分析研究 2 。
衡量人工智能计算和应用对环境的影响：人工智能足迹
人工智能 (AI) 系统会使用大量计算资源，引发可持续性问题。本报告旨在加深对人工智能对环境影响的了解，帮助量化和最小化人工智能的负面影响，同时使其能够帮助加快造福地球的举措。报告区分了与人工智能系统及相关设备的开发、使用和销毁相关的直接环境影响，以及人工智能使用的间接成本和收益。本报告呼吁建立衡量标准，扩大数据收集，确定人工智能的具体影响，核算能源使用和非运营排放，并提高透明度和公平性，以帮助政策制定者使人工智能成为应对可持续发展挑战的解决方案。
RFID 技术、挑战和参与者 - Asprom
在配送领域，无论是大还是小，条形码如今都得到了广泛的应用。我们知道它的优势：低成本、稳健、完善的标准……我们也知道它的局限性。在其缺点中，我们必须主要提到它包含的信息量有限，最重要的是阅读它所必需的完美的直接光学可见性。用电磁波携带的相同代码替换光学可读代码将消除这两个缺点。这就是为什么 RFID（射频识别）代表了一种替代方案，尽管它带来了困难。由线圈包围的芯片组成的电子标签肯定总是比打印在一张简单的纸上的条形码成本更高，但它在整个分销链中取得了如此大的进步，目前盈利能力已经成为可能，特别是因为我们可以
pdf - 经合组织
射频识别（RFID）技术1的应用日益广泛。 RFID 在许多行业中得到广泛应用，并且具有不同的用途。 RFID 已达到更广泛的应用阶段，有望带来巨大的利益。然而，仍然存在一些障碍，需要建立一个政策框架，旨在增加这项技术对企业和消费者的有益影响，同时充分考虑安全和隐私问题。从公共政策角度来看，这样的框架必须创造有利条件，承认RFID技术的多样性，对其保持中立，并制定基本规定，保护公民免受这些技术现在和将来的负面影响。这些政策原则基于经合组织在 2005 年至 2007 年期间对 RFID 进行的分析研究2。
增强 - risques-classification-reperes-alcool-sante- ...
就像加拿大人至少每年至少每年四分之三食用酒精一样，新建议适用于很大一部分人口。有关饮酒的建议旨在通过为可能带来可能带来急性或慢性健康风险的消费水平的取向来告知加拿大人口与Al Cool消费相关的风险。根据CCDU的最终说唱港口，有关酒精消费的建议的最后更新是基于关于酒精对健康影响的证据，同时仍集中在个人发病率和死亡的个人风险上。的变化考虑了一个事实，即现在认为健康益处可以与适度饮酒有关的概念现在被视为过时了，这些变化的启发是受到最近的证明捐赠的启发，因为任何饮酒的风险都有5.6，尤其是在某些人群中，例如年轻人，例如年轻人7。
Etude Edition du Genome et Agroecologie_vf.pdf
最近接近这些主题的报告很多。让我们引用OPECST报告：“ 2021年新的植物选择技术NIC：优势，极限，可接受性” 1，EFSA 2报告有关植物风险发展的证据的报告，这要归功于新的基因组技术，以及关于基因组的新技术和多样性评估的报告”，导致了ctps科学委员会的推荐。使用这些技术的监管框架还构成了局部主题，（i）（i）2021年4月的欧盟委员会报告为构建这些技术的立法的演变开辟了道路，欧洲理事会要求在2018年7月25日在欧洲司法法院（CJEU）提出的统治统治的判决后，欧洲委员会要求的报告为统治而造成的报告，统治了这些技术。组织（GMO）和（ii）欧洲与某些其他国家之间的对比鲜明的监管情况（例如美国，中国，印度，英国）。美国，中国，印度，英国）。
AI和大数据驱动供应链
本白皮书回顾了大数据和AI在供应链管理各个部门中的应用。目的是简明但完整地说明涉及的技术，技术和与实施有关的潜力和挑战。我们在白皮书的第一个版本中的目标是为OCP集团的活动综合学习广泛的相关行业。因此，我们将从供应链的上下文中引入大数据开始。然后，我们将揭露将传统系统进行测试的瓶颈，并介绍如何通过基于数据的过程解决它们，并专注于SCOR（运营研究供应链）。然后，我们将回顾所使用的不同类型的分析方法，并将揭示与实施相关的优势和挑战。最后，我们将通过提出要成功采用的具体挑战来分享供应链中大数据和AI分析的路线图。
无监督深度学习
该论文探讨了自动货运列车的环境监测和异常检测（特别是障碍物）所面临的挑战。尽管铁路运输传统上一直处于人类监督之下，但自动驾驶列车在成本、时间和安全性方面具有优势。然而，它们在复杂环境中的操作会带来重大的安全问题。本研究采用的不是需要昂贵且有限的注释数据的监督方法，而是采用无监督技术，依靠能够识别非典型行为的技术，使用未标记的数据来检测异常。提出了两种环境监测模型：第一种基于卷积自动编码器（CAE），用于识别主轨道上的障碍物；第二个版本是结合了 Vision Transformer (ViT) 的高级版本，专注于一般环境监测。两者都利用无监督学习技术进行异常检测。结果表明，所提出的方法为自主货运列车的环境监测提供了相关要素，有潜力增强其可靠性和安全性。因此，无监督技术的使用证明了其在自动列车应用环境中的实用性和相关性。