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提议通过 2023 年 LIHEAP 州计划
提议通过 2023 年 LIHEAP 州计划 根据罗德岛州一般法律 (RIGL) 42-35，特此通知，人类服务部提议制定低收入家庭能源援助计划 (LIHEAP) 整体拨款州计划，该计划由美国卫生与公众服务部资助。此拟议的州计划可在 DHS 网站 http://www.dhs.ri.gov 上查阅，或应要求提供纸质版 (401) 462-6424。罗德岛州人类服务部将于 2022 年 8 月 17 日星期三下午 1:30 在罗德岛州克兰斯顿霍华德大道 25 号 57 号楼举行公开听证会，以审议拟议计划。希望作证的人可以参加会议。您可以在 2022 年 8 月 15 日星期一之前向 Deirdre Weedon（人类服务部，路易斯巴斯德大厦，57 Howard Avenue，Cranston RI 02920）提交书面证词，或发送电子邮件至 deirdre.weedon@dhs.ri.gov。听证会将于下午 1:30 开始，并在最后一位发言者结束证词或下午 3:00（以先到者为准）时结束。人类服务部不会因种族、肤色、国籍、性别、性别认同或表达、性取向、宗教信仰、政治信仰或残疾而歧视个人。
GOA-GDOP在飞机协同检测中的应用
衡量定位精度需要一定的参数作为参考，目前定位精度分析方法主要有几何精度因子（GDOP）、克拉美-罗下限（CRLB）、圆概率误差（CEP）等。本质上，GDOP可以看作是最小二乘估计，而CRLB则是最大似然估计。当系统为线性，高噪声为高斯独立白噪声时，二者等价，但在非线性系统中，二者会产生一定的差异。这是由于GDOP忽略了误差协方差对角元素，对传感器几何位置的敏感性高于CRLB，CRLB是作为传感器目标几何不确定性的分析工具，而CRLB是基于传感器对目标观测的统计性能评估工具
GOA-GDOP在飞机协同检测中的应用
定位精度。目前定位精度分析方法主要有几何精度因子（GDOP）、克拉美-罗下限（CRLB）、圆概率误差（CEP）等。本质上，GDOP可以看作是最小二乘估计，而CRLB则是最大似然估计。当系统为线性，高噪声为高斯独立白噪声时，二者等价，但在非线性系统中，二者会产生一定的差异。这是由于GDOP忽略了误差协方差对角元素，对传感器几何位置的敏感性高于CRLB，CRLB是作为传感器目标几何不确定性的分析工具，而CRLB是基于传感器对目标观测的统计性能评估工具
竞争市场中的人工智能采用 Joshua S. ...
经济学家经常将人工智能 (AI) 的采用视为一种标准流程创新，我们预计效率将推动竞争市场的采用。本文基于机器学习的最新进展对 AI 进行建模，使企业能够进行更好的预测。通过需求预测，证明了人工智能的采用是对可变投入的补充，预测会直接改变其水平，并节省使用（即劳动力）。结果表明，在竞争市场中，这会增加短期供应弹性，可能会或可能不会提高平均均衡价格。采用通常存在外部性，当可变投入很重要时，这会降低未采用者的利润，否则会增加利润。因此，人工智能并不是一项标准的流程创新，它的采用可能会给未采用的公司带来积极的外部性。从长远来看，人工智能的采用通常会降低价格并增加竞争市场的消费者剩余。
垄断市场中的人工智能采用 Joshua S. Gans...
虽然经济学中已经探讨了有关人工智能采用的某些主题，包括其在劳动力替代中的作用（Acemoglu & Restrepo (2018)）以及在潜在地促进勾结（Calvano 等人(2020)），但很少有人关注人工智能的最新发展将如何影响企业的“核心”业务。也就是说，人工智能的采用将如何改变企业的价格和数量决策？通常，技术变化通过流程创新（降低生产的边际成本，从而降低价格和扩大数量）或产品创新（改善需求，从而导致价格上涨，数量含义不明确）来影响这些决策。绝大多数情况下，采用此类创新被认为对企业和消费者都有利，尽管也有例外（Bryan & Williams (2021)）。AI 采用的某些方面确实会对企业产生影响，例如标准创新。但从本质上讲，最近的 AI 发展是预测统计的进步——允许企业生成和使用以前无法获得的信息（参见 Agrawal 等人(2019)）。对于此类创新，采用的回报和对消费者福利的影响并不一定是简单的。在这里，我们探讨了一类典型的预测，这些预测 (a) 对大多数公司都有价值，并且 (b) 对这些公司做出的价格和数量决策有明确的影响。我们研究公司需求的预测。通过使用机器学习等 AI 方法收集更大的消费者数据集和更复杂的多特征需求预测模型，未来，公司可能能够在做出关键价格和数量决策之前准确、更提前地预测需求。这促使我们研究信息的改善将如何影响企业行为的理论。本文探讨了从不确定需求转向确定需求对单一垄断企业的影响。1 探索这一问题的技术挑战不是在采用人工智能后对价格和数量结果进行建模——这些结果沿着通常的教科书思路进行——而是在采用人工智能之前对这些选择进行建模。具体而言，正如几十年前所指出的那样（Mills (1959)），当面临需求不确定性时，企业的价格和数量选择变得具有挑战性，并且不会像教科书那样陷入单一维度。此外，不同的公司面临的信息环境也不同，这取决于相对于需求揭示的决策时机以及需求预测的时间范围。这引发了许多案例和场景，必须对其进行分析，才能全面了解人工智能的采用对公司选择的影响。
18F-FDOPA PET 用于无创预测胶质瘤分子参数：一项放射组学研究
作为 MRI 的辅助手段，18 F-FDOPA PET 成像对神经胶质瘤的评估表现出很高的性能，它结合静态和动态特征来非侵入性地预测异柠檬酸脱氢酶 (IDH) 突变和 1p/19q 共缺失，世界卫生组织在 2016 年将其列为重要参数。本研究评估了其他 18 F-FDOPA PET 放射组学特征是否可以进一步提高性能，以及每个特征对性能的贡献。方法：我们的研究包括 72 例回顾性选择的、新诊断的神经胶质瘤患者，并进行 18 F-FDOPA PET 动态采集。提取了一组 114 个特征，包括常规静态特征和动态特征以及其他放射组学特征，并训练机器学习模型来预测 IDH 突变和 1p/19q 共缺失。模型基于机器学习算法，该算法由稳定、相关和不相关的特征构建而成，这些特征通过层次聚类和引导式特征选择过程选择。通过使用嵌套交叉验证方法比较曲线下面积来评估模型。使用 Shapley 加性解释值评估特征重要性。结果：最佳模型能够预测 IDH 突变（带 L2 正则化的逻辑回归）和 1p/19q 共缺失（带径向基函数核的支持向量机），曲线下面积分别为 0.831（95% CI，0.790 – 0.873）和 0.724（95% CI，0.669 – 0.782）。对于 IDH 突变的预测，动态特征是模型中最重要的特征（达到峰值的时间，35.5%）。相比之下，其他放射组学特征对于预测 1p/19q 联合缺失最为有用（对于小区域低灰度强调，重要性高达 14.5%）。结论：18 F-FDOPA PET 是一种有效的工具，可使用全套氨基酸 PET 放射组学特征无创预测胶质瘤分子参数。每个特征集的贡献表明，系统地整合动态采集对于预测 IDH 突变以及在日常实践中开发放射组学特征对于预测 1p/19q 联合缺失的重要性。
采用人工智能在尼日利亚学术图书馆有效提供图书馆服务
YUSUF, Tunde Idris；ADEBAYO, Odunola Adefunke；BELLO, Lateef Alhaji；KAYODE, Joseph Olusegun，“尼日利亚学术图书馆采用人工智能有效提供图书馆服务”（2022 年）。图书馆哲学与实践（电子期刊）。6804。https://digitalcommons.unl.edu/libphilprac/6804
期刊采用 AI 来发现重复图像...
在一项研究发表在美国癌症研究协会 (AACR) 出版的十种期刊中的任何一种之前，它都要接受一项不寻常的额外检查。自 2021 年 1 月以来，AACR 一直在同行评审后对其暂时接受的所有手稿使用人工智能 (AI) 软件。目的是自动提醒编辑注意重复的图像，包括部分图像被旋转、过滤、翻转或拉伸的图像。AACR 是可能成为一种趋势的早期采用者。为了避免发表带有被篡改图像的论文——无论是由于彻头彻尾的欺诈还是不恰当的美化发现的尝试——许多期刊都雇人手动扫描提交的手稿以查找问题，通常使用软件来帮助检查他们发现的内容。但《自然》获悉，在过去的一年里，
人工智能可穿戴设备采用的决定因素
波兰 摘要：可穿戴设备已成为人类生活的自然元素，决定了我们感知、理解和体验世界的方式。它们富含人工智能元素，将改变我们的习惯，将我们带入世界的数字维度——一个人与技术之间不间断互动的空间。因此，在消费领域有效使用人工智能可穿戴设备仍有新的想法。本文的主要目的是研究人工智能可穿戴设备接受度的决定因素，特别强调消费者与技术之间关系的强度和性质。UTAUT2 模型用于此目的。本文是对该领域先前思考和分析的延续；同时，它构成了对采用人工智能可穿戴设备相关问题的研究的初始阶段。 关键词：可穿戴技术、人工智能、消费者、增强智能、营销。
2021022-通过大会决议-...
然而，必须认识到，自 2019 年通过上一战略计划以来，GPA 成员监管的环境已经发生了变化。全球疫情大大加速了公共和私营部门的数字化进程，极大地改变了人们的生活、工作、旅行、学习和社交方式以及服务提供方式。世界越来越多地在线运作，这对数据保护和隐私有着明显的影响。GPA 必须继续努力成为一个活跃的平台，能够影响和参与问题，以确保 DPA 的声音在不断发展的问题上仍然具有相关性。为了协助实现这一点，更新后的战略计划将采用一项实施计划（代替政策战略）。实施计划将采取明确、切实的行动来实施 GPA 的三个战略重点，而不是仅仅关注政策制定。GPA 及其成员比以往任何时候都更需要合作，以有利于社会的方式实现创新变革，并保护我们的公民免受数据保护和隐私风险。