XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemBouchet
引用：Bouchet A, Boucher J, Schutzbach K, et al. 哪种策略适合使用医用口罩和社区口罩？对其环境的前瞻性分析
摘要 简介 在 COVID-19 危机期间，个人防护设备（尤其是医用口罩）的使用急剧增加。医用口罩由合成材料制成，主要是聚丙烯，其中大部分在中国生产并进口到欧洲市场。到目前为止，需求的紧迫性压倒了环境考虑。 目的 评估不同口罩使用策略对环境的影响。 方法 进行前瞻性分析，以评估不同医用和社区口罩使用策略对环境的影响。使用三个环境影响指标比较了八种区分口罩类型和重复使用模式的情景：全球变暖潜能值 (GWP100)、生态稀缺性（UBP 方法，源自德语“Umweltbelastungpunkte”）和塑料泄漏 (PL)。本研究试图提供明确的建议，既考虑到社区使用的口罩对环境的影响，也考虑到其防护效果。结果 一次性口罩对环境的影响最为不利，根据运输情况，其 GWP 为 0.4–1.3 千克二氧化碳当量，PL 为 1.8 克，可有效预防 1 个月的 COVID-19。使用自制棉质口罩和通过等待和重复使用延长使用医用口罩是影响最小的情况。 结论 从环境影响和有效性两方面考虑，使用医用口罩并采用等待和重复使用的策略似乎是最合适的。我们的研究结果还强调了在疫情期间制定程序和法律/操作框架以延长防护设备的使用时间的必要性。
sitemap_JDC 3SMV 拉罗谢尔
- 距离拉罗谢尔火车站 3 公里。走 Joffre 大道、Henriette Bouchet 公园、皇家门大街、J Jaurès 街、Cordeliers 街，然后是 Beauregard 街和 l'Infanterie 街。
顾问委员会
国际组织委员会Siddharth Anbanandam（印度罗尔基）Giuseppe Argiolas（意大利Cagliari）Rajan Singh Bhandari（Nepal Lincoln U. Col.，Nepal）Patrick Bouchet（Bourgogne） UI DAI（中国Fudan U.）Dharma Raj Dhakal（Tribhuvan U. ，澳大利亚悉尼）Seokha Koh（Chungbuk Nat'l U.，韩国）Hee Sun Kim（美国夏威夷美国） Taesoo Moon（Dongguk U.，韩国）Anne-Marie Lebrun（法国Burgogne U.）英国牛津）荣格·李（Jung Seung Lee）（韩国Hoseo U.） Okharel（尼泊尔尼泊尔）Pratima Pradhan（印度辛哈尼亚）Ava Shrestha（尼泊尔Pokhara U. Edu。
人工智能、数字身份、生物识别、区块链：移民管理中技术应用的入门指南
作者要感谢 GMF 实习生 Samuel Davidoff-Gore 和 Jassin Irscheid 在编写本入门书的学习过程中提供的出色研究支持。我们还要感谢众多采访伙伴，他们耐心地帮助我们了解新术语和技术发展及其对移民政策制定的影响。我们感谢所有审阅者提供的宝贵反馈和评论，包括大量进一步研究的灵感。保持入门书简短易懂是一项特殊技能，我们的 GMF 编辑 Rachel Tausendfreund 和 Nicolas Bouchet 非常感激地分享了这一点。我们还要感谢 TAU 的优秀设计团队。最后但并非最不重要的是，我们感谢来自贝塔斯曼基金会和罗伯特博世基金会的项目合作伙伴对国际合作与发展移民战略小组的支持。特别感谢 Raphaela Schweiger 和 Najim Azahaf 的持续支持和鼓励。
工业附属机构研讨会
Peter Delfyett 于 1993 年加入 UCF，目前是大学杰出教授、Pegasus 教授和光学、电子与计算机工程与物理学信托讲座教授。2003 年，Delfyett 博士创立了“Raydiance, Inc.”这家衍生公司，基于他的研究开发高功率、超快激光系统，应用于医学、消费电子、国防、材料加工、生物技术、汽车和其他关键技术市场。他是美国物理学会、美国科学促进会、IEEE、NAI、NSBP、OSA 和 SPIE 的院士。他还获得过 NSF PECASE 奖、APS Edward Bouchet 奖、佛罗里达科学院奖章获得者、Townsend Harris 奖章、IEEE 光子学会 William Streifer 科学成就奖和 APS Arthur L Schawlow 激光科学奖。最近，他当选为美国国家工程院 (NAE) 院士。他拥有超过 850 篇科学出版物、会议论文集和受邀演讲，以及 45 项美国专利。
印度的海洋软体动物多样性和保护
全球生态系统包括超过175万种不同的物种，其中有46,000种公认的海洋软体动物（Bouchet等人）2016）。门lum占全球生物多样性的60％。在1996年。印度拥有各种各样的海洋环境，包括潮汐公寓，泻湖，珊瑚礁，深海地区和岛屿。直到17世纪，印度对海洋生物多样性的探索才发生。印度的海岸线占地8,129公里，大陆架覆盖了50万平方公里。在其水域内，有3,370种不同的海洋软体动物属于220个家庭和591属（Ramakrishna and Dey 2010）。是最多样化的（1100种），其次是头足类（210种），腹足动物（190种），多氯植物（41种）和scaphopods（20种）。各种作者在印度的海洋软体动物总数中尚无共识。然而，缺乏有关印度海上环境中不同Mollusc物种状况的当前知识，其威胁地位仍然不明身份。印度是全球七类软体动物中五个类别的家园，如
作者 技术 - ERIC
摘要 国际上对新信息技术 (NIT) 在高等教育教学、培训、研究和管理中的现状概述包括 25 篇论文：“NITS 对高等教育的影响”(C. Calude 和 M. Malitza)；“人工智能的教育意义”(M.A. Roden)；“论知识理论”(L. Iliev)；“计算机技术与教育”(L. P. Steier)；“新信息技术：人工智能的作用”(G. S. Pospelov)；“认知科学和信息技术对大学生活中人权和价值观的挑战”(M. Pellery)；“斯坦福大学的计算机：概述”(P. Suppes)；“白金汉大学个人电脑在教育中的应用”(J. E. Galletly)；“最终用户计算——对大学组织的挑战”(P. Baumgartner 和 S. Payr)； “信息学和计算机应用对高等教育内容和方法的影响”（H. Mohle）；“瑞士高等教育中的信息学”（摘自联邦教育和科学部发布的一份关于信息学的报告）；“寻找科学教育中的知识模式”（A. Kornhauser）；“医学教育计算”（D. Ingram）；“计算机模拟患者——C.A.S.E.S.，用于构建计算机患者的软件”（H. A. Verbeek）；“微型计算机在统计教育中的应用：白金汉的经验”（E. Shoesmith）；“学院的计算机图形学课程
算法偏差评估的Abroca分布
[1] Ryan S. Baker。2024。大数据和教育（第8版）。宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学。 [2] Ryan S. Baker和Aaron Hawn。2022。教育算法偏见。国际人工智能杂志教育杂志（2022），1-41。[3] Solon Barocas，Andrew D Selbst和Manish Raghavan。2020。反事实解释和主要原因背后的隐藏假设。在2020年公平，问责制和透明度会议的会议记录中。80–89。[4] Alex J Bowers和Xiaoliang Zhou。2019。曲线下的接收器操作特征（ROC）区域（AUC）：一种评估教育结果预测指标准确性的诊断措施。受风险的学生教育杂志（JESPAR）24，1（2019），20-46。[5] Oscar Blessed Deho，Lin Liu，Jiuyong Li，Jixue Liu，Chen Zhan和Srecko Joksimovic。2024。过去！=未来：评估数据集漂移对学习分析模型的公平性的影响。IEEE学习技术交易（2024）。[6] Olga V Demler，Michael J Pencina和Ralph B D'Agostino Sr. 2012。滥用DELONG测试以比较嵌套模型的AUC。医学中的统计数据31，23（2012），2577–2587。[7] Batya Friedman和Helen Nissenbaum。1996。计算机系统中的偏差。信息系统（TOIS）的ACM交易14，3（1996），330–347。[8]乔什·加德纳，克里斯托弗·布鲁克斯和瑞安·贝克。2019。225–234。通过切片分析评估预测学生模型的公平性。在第9届学习分析与知识国际会议论文集。[9]LászlóA Jeni，Jeffrey F Cohn和Fernando de la Torre。2013。面对不平衡的数据：使用性能指标的建议。在2013年，俄亥俄州情感计算和智能互动会议上。IEEE，245–251。 [10] Weijie Jiang和Zachary a Pardos。 2021。 在学生等级预测中迈向公平和算法公平。 在2021年AAAI/ACM关于AI，伦理和社会的会议上。 608–617。 [11]RenéFKizilcec和Hansol Lee。 2022。 教育算法公平。 在教育中人工智能的伦理学中。 Routledge，174–202。 [12]JesúsFSalgado。 2018。 将正常曲线（AUC）下的面积转换为Cohen的D，Pearson的R PB，Ordds-Ratio和自然对数赔率比率：两个转换表。 欧洲心理学杂志适用于法律环境10，1（2018），35-47。 [13] Lele Sha，Mladen Rakovic，Alexander Whitelock-Wainwright，David Carroll，Victoria M Yew，Dragan Gasevic和Guanliang Chen。 2021。 在自动教育论坛帖子中评估算法公平性。 教育中的人工智能：第22届国际会议，AIED 2021，荷兰乌得勒支，6月14日至18日，2021年，第I部分。 Springer，381–394。 2024。 2023。 2018。IEEE，245–251。[10] Weijie Jiang和Zachary a Pardos。2021。在学生等级预测中迈向公平和算法公平。在2021年AAAI/ACM关于AI，伦理和社会的会议上。608–617。[11]RenéFKizilcec和Hansol Lee。2022。教育算法公平。在教育中人工智能的伦理学中。Routledge，174–202。[12]JesúsFSalgado。2018。将正常曲线（AUC）下的面积转换为Cohen的D，Pearson的R PB，Ordds-Ratio和自然对数赔率比率：两个转换表。欧洲心理学杂志适用于法律环境10，1（2018），35-47。[13] Lele Sha，Mladen Rakovic，Alexander Whitelock-Wainwright，David Carroll，Victoria M Yew，Dragan Gasevic和Guanliang Chen。2021。在自动教育论坛帖子中评估算法公平性。教育中的人工智能：第22届国际会议，AIED 2021，荷兰乌得勒支，6月14日至18日，2021年，第I部分。Springer，381–394。2024。2023。2018。[14]Valdemaršvábensk`Y，MélinaVerger，Maria Mercedes T Rodrigo，Clarence James G Monterozo，Ryan S Baker，Miguel Zenon Nicanor LeriasSaavedra，SébastienLallé和Atsushi Shimada。在预测菲律宾学生的学习成绩的模型中评估算法偏见。在第17届国际教育数据挖掘会议上（EDM 2024）。[15]MélinaVerger，SébastienLallé，FrançoisBouchet和Vanda Luengo。您的模型是“ MADD”吗？一种新型指标，用于评估预测学生模型的算法公平性。在第16届国际教育数据挖掘会议上（EDM 2023）。[16] Sahil Verma和Julia Rubin。公平定义解释了。在国际软件公平研讨会的会议记录中。1-7。[17] Zhen Xu，Joseph Olson，Nicole Pochinki，Zhijian Zheng和Renzhe Yu。2024。上下文很重要，但是如何？课程级别的性能和公平转移的相关性在预测模型转移中。在第14届学习分析和知识会议论文集。713–724。[18] Andres Felipe Zambrano，Jiayi Zhang和Ryan S Baker。2024。在贝叶斯知识追踪和粗心大意探测器上研究算法偏见。在第14届学习分析和知识会议论文集。349–359。