XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemBli
转换1：随机，双盲，安慰剂 - ...
Transform-1: randomed, double-blind, placebo-controlled, multiticenter, international phase 3 study of navitoclax in combination with ruxolitinib versus ruxolitib plus placebo with untreted myelo MrcP, Frcpath, Phd 2 , 3 , Tim cp Somevaille, Pldfrcp Frcpath 4 , James Kcloskey, McCloskey, McCloskey, MD 5 , MD 6，Steffen Koschmieder 7，David Lavie MD 11，MariaTeresaGómez-Cares，MD PhD 12，Emanueleme Amunna，MD PLD 13，Ho-Jin Shin，MD 14，Keita Kirito，Keita Kirito，MD tmothy devos, tmothy devos, tmothy devos, tmothy devos, tmothy devos, tmothy devos, tmothy devos, tmothy devos, tmothy devos, tmothy devos, tmothy devos, tmothy devos, tmothy devos, tmothy devos, tmothy 16 Chuah 19 , Atanas Radinoff 20 , Andrija Bodanovic，21，22教授，Rasislav Mosal，Pharmd 23，Qi Jiang 23，Avijeet S Chopra 23，Jalaja Pot 23 Passmonti，MD 25
推荐引用 推荐引用 Mirko Bagaric、Dan Hunter 和 Nigel Stobbs，《消除对使用人工智能预测未来犯罪行为的偏见：算法是色盲且永不疲倦的》，88 U. Cin. L. Rev. 1037 (2020) 可访问以下网址：https://scholarship.law.uc.edu/uclr/vol88/iss4/3
如果我们能够准确判断哪些罪犯将来会犯罪，那么刑事司法系统中的许多问题都将迎刃而解。一个人将来犯罪的可能性是影响量刑结果的最重要考虑因素。它与社区保护、特定威慑和康复的目标息息相关。未来犯罪的风险也是保释和缓刑决定中的一个主要考虑因素。经验证据表明，法官无法准确预测未来的犯罪行为——他们的决定几乎不比抛硬币准确。这破坏了刑事司法系统的效力和完整性。现代人工智能系统在确定被告是否会犯下未来罪行方面要准确得多。然而，由于人们越来越担心算法缺乏透明度，并声称算法中存在偏见和种族主义情绪，在刑事司法系统中使用人工智能的步伐正在放缓。算法判断的可靠性也受到了批评。在本文中，我们研究了使用算法预测未来犯罪的可取性，并在此过程中分析了人类对将此类决定交给计算机的天生抵制。结果表明，大多数人对计算机决策都存在非理性的不信任。这种现象被称为“算法厌恶”。我们提供了一些建议，说明克服算法厌恶的必要步骤，并为制定更公平、更高效的量刑、保释和缓刑制度奠定基础。
布利斯堡摩托车培训报名程序
所需的个人防护装备 (PPE) 包括：• 头盔：如果您没有自己的头盔，可以在培训中使用 DOT 认可的头盔 • 护目镜：摩托车安全护目镜或面罩 • 手套：全指摩托车骑行手套 • 衣服：长袖衬衫或夹克和长而结实的裤子（不能穿运动裤），不允许穿有破洞的牛仔裤。• 鞋子：结实的过踝鞋或靴子（不能穿任何类型的帆布运动鞋）
书籍：我们希望它们被感染。失败的对畜群免疫的追求如何导致医生拥抱反疫苗运动，并使美国人蒙蔽了库维德的威胁
“自然感染”这本书是由一位受过美国培训的医生辩称，流行病学家和其他医生在大流行中宣布的，Covid-19感染是一件好事（因为它会在人口中积累群群的豁免权），部分原因是在突出的医生中造成了更大的选择，而这是在此过程中更加危害，而这是不断的选择，而不仅会造成这种危害，而且不断地不在又有进一步的选择。这本书摘自2020年6月的一份声明Paul E Alexander，Paul E Alexander是在美国卫生与公共服务部工作的流行病学教授。亚历山大教授在谈论儿童和青少年。当时接受了智慧（疫苗可用的几个月），是年轻的患者感染了SARS-COV-2，疾病温和的疾病和并发症的风险较低。因此，他认为，保护老年人和脆弱的关键策略可能是确保所有或最健康的儿童和年轻人都遇到了Covid-19作为自然感染。
通过可教人工智能了解个性化无障碍功能：为盲人或视力低下人士设计和评估“查找我的东西”
由于残障社区内和残障社区之间的用户需求存在多样性，因此构建可教人工智能系统是一项挑战。可教人工智能系统为残障用户提供了一种利用人工智能的力量来个性化应用程序以满足他们自己的特定需求的方法，只要提供示例的努力与个性化的好处相平衡即可。作为一个例子，本文介绍了“查找我的东西”的设计和评估，这是一个端到端的应用程序，可以由盲人或视力低下的人教它找到他们的个人物品。通过综合设计过程，本文为教学循环提供了设计考虑，这对于实现可教人工智能对无障碍的强大功能至关重要。
使用根瘤菌在加工西红柿中增强植物防御：一种克服早期疫病和替代毒素的生物培训方法
具有对植物致病真菌的拮抗活性的植物生长根瘤菌（PGPR）是基于生物防治活性开发新型植物保护产品的宝贵候选者。这种产品制定的第一步是筛选所选微生物的潜在效果。在这项研究中，从番茄植物的根际分离了非致病性根瘤菌，并评估了其对三种产生霉菌毒素的替代品的生物防治活性。对其生物防治潜力的评估涉及研究真菌生物量和替代毒素的减少。开发的排名系统允许在最初的85个分离株中识别12种表现最佳菌株。几个根瘤菌显示出真菌生物量（高达76％）和/或霉菌毒素产生（高达99.7％）的显着降低。此外，相同的分离株还表现出植物生长促进（PGP）特征，例如铁载体或IAA产生，无机磷酸盐溶解和氮固定，从而确保PGPR的多面性质。芽孢杆菌种，尤其是双链球菌和两种枯草芽孢杆菌菌株，在减少真菌生物量方面表现出最高的效率，并且在降低霉菌毒素的产生方面也有效。分离物，例如肠杆菌Ludwigii，肠杆菌，肠杆菌，Nematodiphila，Pantoea groglomerans和Kosakonia cowanii表现出适度的效果。结果表明，通过利用不同微生物菌株的多种能力，一种基于财团的方法将提供更广泛的效果，从而为可持续农业提供了更令人鼓舞的解决方案，并解决了与作物相关的生物挑战的多面性质。
Blind Creek 太阳能发电场
这些政策文件的相关方面包括： - 目标是到 2050 年在新南威尔士州实现净零排放，到 2030 年将排放量减少到 2005 年水平的 70% 以下 - 指出新南威尔士州所有燃煤发电厂都计划在未来二十年内关闭 - 确定新南威尔士州的可再生能源区 (REZ)，旨在鼓励对新的电力基础设施的投资和释放额外的发电能力，以确保新南威尔士州的能源安全可靠 - 区域目标以支持该州向低排放过渡以及理事会目标以促进可再生能源生产；以及 - 将东南部和高原地区定位为可再生能源卓越的中心。
Mamquam盲频道长期维护和资金策略
•承认这些土地和水域的文化和生态重要性以及sḵwx̱wú7mesh与它们的关系。•尊重sḵwx̱wú7meshúxúxúxwumixw权利和标题和提前对帐。•逐步补救，恢复和增强MBC的环境健康（所有人的生态与社会基础）。•为社区的海洋门户提供安全的访问权，并在MBC中的各种海洋用户的平衡需求，同时尊重Sta'7MES社区的核心需求和价值。•优先考虑水道安全和通道维护，以实现导航目的，并最大程度地减少影响。•采用可持续，实用和财务可行的长期渠道维护计划。•设计未来需求，气候适应和海洋机会。•确保收益和成本在最广泛的受益人中分享。尽可能探索合作伙伴关系和成本分布的机会。•查看次要挖泥（即私人水批次）作为特定受益人的成本和责任。
ImageAlly：一种人机混合方法，帮助盲人检测和编辑私人图像内容
摘要 许多盲人会拍照并发布照片来分享他们的生活并与他人联系。然而，当前的技术无法为盲人提供便捷的方式来处理他们无意中在照片中捕捉到的隐私信息。为了探索支持他们完成这项任务的技术设计，我们开发了一个针对盲人的设计探测器——ImageAlly——它采用人机混合方法来检测和编辑私人图像内容。当在图像中检测到潜在的隐私信息时，ImageAlly 会使用计算机视觉通知用户，并使他们能够将这些图像传输给可信赖的视力盟友来编辑隐私内容。在一项对盲人参与者和他们的视力盟友进行的探索性研究中，我们发现盲人觉得 ImageAlly 可以帮助他们防止在社交媒体上分享图像时泄露隐私。他们还发现使用 ImageAlly 还有其他好处，例如可能改善他们与盟友的关系，并让盟友意识到他们面临的可访问性挑战。
美国陆军驻军 (USAG) 布利斯堡平民阿瓦
b. SA/OTS。在高水平绩效评定期间获得一 (1) 项或多项 SA、OTS、建议、发明、科学成就或服务奖并不妨碍获得绩效奖，除非绩效奖的提名基于与之前授予奖项相同的成就。7. 荣誉奖。所有荣誉奖均使用 IAW AR 672-20 和 Garrison 奖标准操作程序 (SOP) 中所需的文件进行处理。奖项包模板和参考指南可在 USAG-FB 人力资源局 - 劳动力和行政服务部 (DHR-WASD) SharePoint 站点的“平民奖”选项卡中找到：https://armyeitaas.sharepoint- mil.us/sites/IMCOM-ID-R-USAG-Bliss/SitePages/Civilian-Personnel-(USAG-Fort- Bliss).aspx。