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3 月 22 日：FMC 与 Google 举行会议 - 国家公园管理局
1) 4 月 3 日的 Pa~“项目回顾”我刚刚为下一个定期会议（星期三）预订了一个演讲时段。4 月 3 日上午 10:00 至下午 12:00（具体时间段 IBD）。星期二的地点是会议室，几乎就在 Frank 办公室套房的正对面，我们今天早些时候在那里见面。这通常会向负责 NEPA 和历史保护合规性的公园工作人员进行 20 分钟的演讲（包括可怕的 A/V 内容、讲义等）。正如 Frank 提到的，这也是高级公园工作人员讨论概念并做出反应的常用方式。Rich 和他在 Fort Mason Center 的同事非常熟悉这种工作方式。
6。FBSS-PHD入学考试教学大纲-Google Docs
第A节（所有学院共同）研究方法，生物统计学，研究伦理和出版物伦理学单元I：选择研究问题的过程，包括优先级和可行性，编写研究建议的过程，论文和研究出版物的科学写作。文献审查，文学审查的需求，主要和次要来源的审查，书目数据库，电子数据库，信息检索，信息处理，批判性评估，收集的材料组织和审查的撰写，写作参考方法和参考书目。UNIT II: Scales of measurement: Basic concepts in response scales, types of scales, categorical scales, nominal scales, ordinal scales and interval or ratio scales, visual analogue scales, Likert scale, composite scales, Guttman scale, combination scores, Criteria for a satisfactory scale, Appropriate selection of scale for measuring a variable, Appropriate use of different statistical procedures for different kinds of scale, Principles and approaches in问卷开发。开放结束和封闭的问题，问卷的有效性和可靠性。III单元：疾病频率和关联，患病率，发病率，特定和调整（标准化）率，相对风险，优势比，标准化死亡率比率，可归因的风险和关联度量的解释。描述性流行病学研究：相关研究，病例报告和病例系列，横截面研究，描述性研究的假设表述。案例控制研究，设计和进行案例控制研究，结果分析和解释，案例控制研究中的偏见。第四单元：队列研究：队列研究，设计和行为的类型研究，分析和解释结果的分析和解释，队列研究中的偏见，回顾性队列研究，流行病学研究的偏见，偏见的类型，偏见的控制类型，偏见的控制，偏见和偏见和混杂性，混杂性，方法的混淆，控制混音的性质。统计关联和原因效应关系，有效统计关联的存在，流行病学方法，因果关系的判断。单位V：介入研究，介入研究的类型，随机对照试验的设计和进行，在随机对照研究中蒙蔽，结果分析和解释。非随机研究，药物发现和评估：药物发现中的历史方法，现代医学的药理学方法，药物发现的新方法，急性，急性，慢性毒性研究的药理学评估，药理学评估方法和OECD指南。单位VI：数据的来源，数据，定性或离散数据，定量或连续数据，变量类型，因变量和独立变量的选择，选择
Google Australia Pty Ltd 税务透明度准则报告
2021 年，谷歌宣布了“数字未来计划”，该计划将在五年内向澳大利亚投资 10 亿美元，重点用于基础设施、新的人工智能研究中心和其他研究合作伙伴关系。据独立估计，该计划将为澳大利亚的 GDP 带来 13 亿美元的增长，并为整个经济提供 6,500 个额外就业岗位。2022 年，谷歌推出了谷歌澳大利亚研究中心，并与澳大利亚大学建立了量子计算研究合作伙伴关系。此后，我们宣布了新的合作伙伴关系，以探索听力保健的新可能性和人工智能解决方案，改善澳大利亚社区的眼病检测，并保护和恢复澳大利亚的巨型海藻森林。
支持 Timnit Gebru 和谷歌的道德人工智能团队
对 Timnit Gebru 和 Google 道德 AI 团队的支持 过去三年来，加州大学伯克利分校的 AFOG 受益于 Google 道德 AI 团队的几位成员参加我们的工作组会议和研讨会。最近，该团队的联合负责人 Timnit Gebru 博士因要求在她和她的团队成员进行的研究的内部审查过程中提高透明度和程序公平性而被解雇。AFOG 小组的成员研究数字技术在社会中的作用，并寻求建立更好、更公平的系统的方法。数十年来的技术史研究表明，技术不可避免地具有政治性。它们以独特的方式构建和调解人与人之间的关系。虽然数字技术具有巨大的潜在效益，但总有缺点、风险和危害需要考虑。这些风险并非均匀分布，而是经常遵循现有权力等级制度。根据我们在此领域的研究，我们了解到：
Google Australia Pty Ltd 税务透明度准则报告
2021 年，谷歌宣布了“数字未来计划”，这是一项为期五年、在澳大利亚投资 10 亿美元的计划，重点投资于基础设施、新的人工智能研究中心和其他研究伙伴关系，据独立估计，该计划将为澳大利亚的 GDP 带来 13 亿美元的增长，并为整个经济提供 6,500 个额外就业岗位。2022 年，谷歌推出了谷歌澳大利亚研究中心，并与澳大利亚大学在量子计算研究方面建立了合作伙伴关系，与澳大利亚联邦科学与工业研究组织 (CSIRO) 和外交贸易部 (DFAT) 合作开展人工智能驱动的蓝色海洋碳项目，以帮助应对气候挑战，并推出了数字职业证书，以提高澳大利亚人的关键数字技能。
适用于 Google Cloud Platform 的 Kyndryl 应用程序、数据和 AI 服务
本文件截至首次发布之日为最新文件，Kyndryl 可能随时更改该文件，恕不另行通知。并非所有产品均在 Kyndryl 运营所在的每个国家/地区提供。Kyndryl 产品和服务的保修期取决于提供这些产品和服务的协议条款和条件。
共同的动机 Google 的清洁能源领导历史
硅谷清洁能源和谷歌有着共同的目标，即在电网中使用清洁、无碳电力，并在建筑和交通运输中从化石燃料转换为清洁电力。谷歌总部位于加利福尼亚州山景城，长期以来一直是可再生能源采购领域的企业领导者，并致力于到 2030 年在所有时间和地点使用无碳能源 (CFE) 开展业务。硅谷清洁能源 (SVCE) 是一家公共社区选择能源机构，由 13 个硅谷管辖区于 2016 年成立，旨在以有竞争力的价格提供清洁、无碳电力，并实施电气化计划，以减少全社区的碳排放。
Google Cloud如何帮助组织通过生成AI
通过我们的现代基础设施云，我们通过针对AI工作负载进行了优化的下一代基础架构来帮助企业和政府快速，安全地建立和成本有效。我们的基础架构旨在提供YouTube，Gmail，Google Maps，Google Play和Android等Google产品所需的全球规模和性能，可为数十亿个用户提供服务。我们的基础架构还旨在满足培训和服务大型语言模型所需的大量工作量。以及与我们的行业硬件合作伙伴一起，我们为客户提供了TPU，GPU和CPU中最广泛的AI优化计算选项，用于培训和服务数据密集型模型。
CNN 架构：Alex Net、Le Net、VGG、Google……
深度学习是一种更广泛的机器学习方法，它将为机器带来洞察力。如今，深度学习被广泛应用于对象识别、模式识别、自然语言处理和其他图像处理任务。但它主要用在对象识别任务中，如驾驶员辅助系统、自动驾驶系统、目标检测[1]等。在现实生活中。但它也有几个不同的有趣的应用，如黑白图像的着色、为安静的电影添加声音、自动机器翻译、照片中的对象分组、自动手写生成、字符文本生成、图像标题生成和自动游戏。在大多数情况下，深度学习可以借助不同的神经网络架构[2]进行。这些系统主要用于图像提取和训练。深度学习中使用了四种主要的神经网络。
'Google gemini'api
描述观察到的数据与其估计的潜在变量之间的关联测试。JackStraw软件包提供了一种重采样策略和测试方案，以估计观察到的数据及其潜在变量之间关联的重要性。取决于数据类型和分析目的，潜在变量可以通过主体分析（PCA），因子分析（FA），K-均值聚类以及相关的无监督学习算法来估算。jackstraw方法学习了本循环分析中固有的过度拟合特征，在该特征中，观察到的数据用于估计潜在变量，并再次用于测试估计的潜在变量。当PCA估算潜在变量时，JackStraw可以通过低维主组件（PC）估计，可观察到的变量和潜在变量之间的统计测试对观察到的变量和潜在变量之间的关联。这一范围内导致识别与PC显着相关的变量。同样，诸如K-均值聚类，围绕MEDOIDS（PAM）和OTHERS的诸如K-均值聚类和others的无关聚类，在高维数据中找到相干组。通过测试数据和群集中心之间的关联，JackStraw估计了集群成员资格的统计意义。聚集成员身份，并应用于对Single细胞RNA-Seq（SCRNA-SEQ）中细胞身份的无监督评估。