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vidhi网站_backgrount note_platform经济圆桌会议
尽管平台工作人员一直在高度不稳定的条件下，经济回报率紧张，但共同的19日大流行揭示了当前社会经济系统的固有不平等。在大流行期间被认为是“必不可少的”，在过去的几年中，对从事按需应用程序或从事工作的平台（例如乘车，家庭工作，美容服务，美容服务，食品送货服务等工作的人）产生了毁灭性的影响。几家平台公司与印度的工人互动，声称他们不是雇员，而是这样的工人“独立承包商”，尽管对他们类似于传统的就业合同，但对他们进行了重大控制。在变相的就业关系中，关于此类工人是真正独立还是仅仅被错误分类的激烈争论。
人工智能：背景、选定问题和政策......
在第 115 届和第 116 届国会期间，联邦政府针对 AI 的活动加速进行。唐纳德·特朗普总统发布了两项行政命令，建立了美国 AI 计划 (E.O.13859) 并推动在联邦政府中使用可信赖的 AI (E.O.13960)。联邦委员会、工作组和其他实体已经成立，以协调机构活动、帮助确定优先事项并制定国家战略计划和报告，包括更新的国家 AI 研究与发展战略计划和联邦参与制定 AI 技术标准和相关工具的计划。在国会，委员会举行了多次听证会，议员们提出了各种各样的立法来解决联邦 AI 投资及其协调；与 AI 相关的问题，例如算法偏见和劳动力影响；以及面部识别和深度伪造等 AI 技术。第 116 届国会颁布的至少四项法律重点关注人工智能或包含以人工智能为重点的条款。
后端工程|计算机视觉-Jesse Brizzi
在Scala/C ++中构建和部署的高性能计算机视觉和建议服务，使用CAFFE/MXNET处理500m+每月请求。●社交媒体SaaS平台的后端Scala开发。AWS微服务堆栈。●研究并发布了生产计算机视觉分类和检测模型。●创建和托管的专有数据集用于培训深度学习模型
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373471-DSE-Food and Dairy 3 734 76DSAgricultual Microbioloy/3 734 77- Microbiology/373472-DSE-Drug Designing and DSE-Microbial Diversity/3 734 78-DSE- Microbiology 373171-DSC-Medical 373172-DSC-Industrial Nanobiotechnology/3 734 73-DSE-Genomics and Pharmaceutical Microbiology/3 734 79-DSE- - - Microbiology Microbiology Proteomics/373474-DSE-Epidemiology/373475- Infection and Immunity/373480-DSE- - DSE-Bioprocess Technology/373483-DSE- Intellectual Property Rights/373484-DSE- Environmental Microbiology Research Methodology 343461-DSE-Fish Biology 1/343462-DSE- 343465-DSE-Fish Biology 11/343466-DSE- Zoology 343161-DSC-Animal 343162-DSC-Ecology & Entomology 1/343463-DSE-Environmental Entomology 11/343467-DSE-Environmental - - - Diversity (Chordata) Wildlife Biology 1/343464-DSE-Reproductive Biology I Biology II/ 343468-DSE-Reproductive Biology II 913462-DSE- 913463-DSE- 913464-DSE- 913161-DSC- 913162-DSC-Management 913461-DSE-Financial Markets and安全分析消费者营销M.com国际金融服务业务913163-DSC-LNCOME税法和实践机构以及投资组合行为Maneement Communication
AIDF-CRI背景的投资组合分析师实习生
亚洲数字金融学院（AIDF）是NUS的大学级研究所，由新加坡货币管理局（MAS），国家研究基金会（NRF）和NUS共同创立。AIDF渴望成为思想领袖，金融科技知识中心，以及用于开发数字金融技术以及培养亚洲当前和未来金融科技研究人员和从业人员的实验地点。信贷研究计划（CRI）是根据AIDF的非营利组织。开创了“公共良好”信用风险措施，该计划致力于推进大数据分析并为学术和专业社区提供直接有用的信用情报。
研究论文 使用反向传播神经网络对高光谱遥感数据中的岩性信息进行提取和分类
为了解决高光谱遥感数据处理中遇到的同构问题,提高高光谱遥感数据在岩性信息提取与分类的精度,以岩石为研究对象,引入反向传播神经网络(BPNN),对高光谱图像数据进行归一化处理后,以岩性光谱与空间信息为特征提取目标,构建基于深度学习的岩性信息提取模型,并使用具体实例数据分析模型的性能。结果表明:基于深度学习的岩性信息提取与分类模型总体精度为90.58%,Kappa系数为0.8676,能够准确区分岩体性质,与其他分析模型相比具有较好的性能。引入深度学习后,提出的BPNN模型与传统BPNN相比,识别精度提高了8.5%,Kappa系数提高了0.12。所提出的提取及分类模型可为高光谱岩矿分类提供一定的研究价值和实际意义。
PIA背景
关于该项目的途径联盟（加拿大自然资源，cenovus，conocophillips，帝国石油，梅格能源，阳光能源）提议在艾伯塔省东北部建立一个庞大的碳捕获和存储（CCS）网络。该项目将是加拿大最大的项目 - 世界上最大的项目之一。公司提议从麦克默里堡地区捕获13个油砂设施（最终达到20）的二氧化碳，将其通过超过600公里的管道运输到冷湖区，将二氧化碳将通过16-19 Injections通过16-19注射井注入巨大的地下储藏室。虽然途径联盟尚未指定其打算注入二氧化碳的确切土地，但该省的艾伯塔省政府碳封存地图表明，CNRL（代表途径代表该项目）具有大约18,000 km2的评估许可。支持者声称该项目将从13个途径联盟成员的油砂设施中永久存储约100-1200万吨二氧化碳（MT）。，这些设施每年发射约40吨Co 2。油砂的年度排放量在2022年为86吨，自1990年以来增长了467％。公司希望该项目将于2030年完成，该项目的预期寿命约为50年。但是，所涉及的公司尚未制作