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人工智能、人类责任 Triodos Bank 关于道德人工智能的立场文件
简而言之，人工智能是机器执行通常与智能生物相关的任务的能力。在人工智能技术中，目前最重要的技术子集是机器学习，即计算机程序或机器无需明确编码命令即可学习并采取行动的能力。但是，不同人群对人工智能一词的使用不同，在一般话语中，所谓的人工智能通常是机器学习科学中的一组技术，称为深度学习。粗略地说，这些技术允许从非结构化数据（例如图像或音频文件）开始人工模拟人类的学习过程。深度学习技术是人工智能系统被称为“黑匣子”的原因，而其他人工智能技术则可以完全解释
总统：Bea Keller Aauw-Chapel Hill分支
资源。拉丁美洲人占NC人口的几乎9％ - 墨西哥69％，中美洲31％。许多无证的税额获得了税收识别人数并缴纳税款 - 810万名无证件工人缴纳了美国税，在奥巴马管理期间，根据一位演讲者的税收，在奥巴马管理期间征收了112亿美元。到达这里的大多数拉丁美洲人（平均）都有中学教育。妇女不说上大学或K校长，担心在有害的情况下打电话911，因为她们无法获得驾驶执照，难以居住或购买汽车。汽车由代理购买和保险；提供这项服务的人确定了费用。一般AS-
Michael K. CahalanMichael K. Cahalan
犹他大学医学院麻醉学部门前主席Michael K. Cahalan博士于2019年3月9日去世，享年69岁，享年69岁。 他是麻醉学的巨人，也是麻醉中经食管超声心动图应用开发的先驱。 在所有传统的学术任务中，包括研究，教学，临床护理和行政管理，都取得了明显的成功，对麻醉学的专业做出了许多其他重要贡献。 在此摘要中，他的早期生活，教育以及他对麻醉学实践的贡献以及特定于心脏麻醉和超声心动图的贡献。 也描述了所有人都可以努力效仿的麻醉专业的属性。 2019 Elsevier Inc.保留所有权利。犹他大学医学院麻醉学部门前主席Michael K. Cahalan博士于2019年3月9日去世，享年69岁，享年69岁。他是麻醉学的巨人，也是麻醉中经食管超声心动图应用开发的先驱。在所有传统的学术任务中，包括研究，教学，临床护理和行政管理，都取得了明显的成功，对麻醉学的专业做出了许多其他重要贡献。在此摘要中，他的早期生活，教育以及他对麻醉学实践的贡献以及特定于心脏麻醉和超声心动图的贡献。也描述了所有人都可以努力效仿的麻醉专业的属性。2019 Elsevier Inc.保留所有权利。
国际上新冠疫苗不平等现象......
截至 2021 年 3 月底，即首次公开接种 COVID-19 疫苗约三个月后，全球已接种了超过 6 亿剂 COVID-19 疫苗 [ 1 ]。不幸的是，全球在分配这些疫苗方面存在的差距越来越大。从疫情开始，世界卫生组织 (WHO) 就要求公平分享疫苗库存，并制定了 COVID-19 疫苗全球获取 (COVAX) 计划来帮助实现这一目标 [ 2 ]。然而，最富裕的国家因囤积疫苗而受到批评 [ 3 ]，以便快速为其人口接种 COVID-19 疫苗。为了进一步理解这个问题，我们采用了洛伦兹曲线和基尼系数，这是一个常用的不平等指数，用来说明全球 COVID-19 疫苗分配不均的规模 [ 4 , 5 ]。
分布式传感器网络中的协作多模态目标分类* - 信息融合，2002 年。第五届国际会议论文集
摘要 - 本文提出了一种利用移动代理在分布式传感器网络中进行协作目标分类的新计算范式。每个传感器不再将本地分类结果发送到进行融合过程的处理中心，而是从处理中心调度移动代理，在每个传感器节点执行融合过程。使用移动代理的优点是它可以实现渐进式准确性并具有任务自适应性。为了提高分类的准确性，我们实施了行为知识空间方法进行多模态融合。我们还修改了经典的 k-最近邻方法，使其适应分布式传感器节点网络中的协作分类。本文最后给出了基于现场演示的实验结果。
分布式传感器网络中的协作多模态目标分类* - 信息融合，2002 年。第五届国际会议论文集
摘要 - 本文提出了一种利用移动代理在分布式传感器网络中进行协作目标分类的新计算范式。每个传感器不再将本地分类结果发送到进行融合过程的处理中心，而是从处理中心调度移动代理，在每个传感器节点执行融合过程。使用移动代理的优点是它可以实现渐进式准确性并具有任务自适应性。为了提高分类的准确性，我们实施了行为知识空间方法进行多模态融合。我们还修改了经典的 k-最近邻方法，使其适应分布式传感器节点网络中的协作分类。本文最后给出了基于现场演示的实验结果。
分布式传感器网络中的协作多模态目标分类* - 信息融合，2002 年。第五届国际会议论文集
摘要 - 本文提出了一种利用移动代理在分布式传感器网络中进行协作目标分类的新计算范式。每个传感器不再将本地分类结果发送到进行融合过程的处理中心，而是从处理中心调度移动代理，在每个传感器节点执行融合过程。使用移动代理的优点是它可以实现渐进式准确性并具有任务自适应性。为了提高分类的准确性，我们实施了行为知识空间方法进行多模态融合。我们还修改了经典的 k-最近邻方法，使其适应分布式传感器节点网络中的协作分类。本文最后给出了基于现场演示的实验结果。
2016 军用 EMC 指南 | 干扰技术
国防部管理层和军事行动主管的最高层都认识到控制电磁频谱和 EME 的必要性，他们必须确保美国部队有能力在所有领域有效行动：太空、海上、陆地、空中、信息；并能够根据不同情况使用多种部队进行作战。军事成功依赖于信息优势：获取、处理、分发和保护准确信息，同时利用或阻止对手这样做。信息优势很大程度上取决于对 RF 频谱的访问。对部队机动性、射程和速度的优先考虑决定了大部分信息技术必须是无线的。同样，关键介质是无 EMI 操作的 EM 频谱。
