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EEOC的人工智能和算法公平倡议EEOC的人工智能和算法公平倡议
开发算法，以帮助雇主评估，评估和做出有关工作申请人和雇员的其他决定。尽管该术语的公开用法正在发展，但国会将“ AI”定义为“基于机器的系统，该系统可以为给定的一组人为定义的目标，做出影响实际或虚拟环境的预测，建议或决定。” 2020年的《国家人工智能倡议法》第5002条（3）。在就业环境中，使用AI通常意味着开发人员部分依赖计算机自己的数据分析，以确定做出决策时要使用的标准。AI可能包括机器学习，计算机视觉，自然语言处理和理解，智能决策支持系统和自治系统。。。。（从某些问题中：评估在1964年《民权法》第VII条第VII标题中使用的软件，算法和人工智能的不利影响|美国平等就业机会委员会（EEOC.GOV）。）
人工智能
战略指导 Biswajit Saha 博士，中央中等教育委员会主任（技能教育）， Sh。 Ravinder Pal Singh，中央中等教育战略顾问委员会技能教育部联合秘书 Shipra Sharma 女士，IBM 印度/南亚企业社会责任负责人 Joyeeta Das 女士，IBM 全球教育和劳动力发展主管兼战略家 Mani Madhukar 博士，IBM 课程规划团队 SkillsBuild 项目主管 Manav Subodh 先生，1M1B 创始人兼首席导师 Saffin Mathew 先生，1M1B 项目总监 首席课程策展人 Mehreen M Shamim 女士，1M1B AI 课程经理 课程修订 AI 教师顾问 Akhil R 先生，TGT，DAV 公立学校 Pushpanjali Enclave，德里 Anni Kumar 女士，PGT，Vikas Bharati 公立学校，德里 Harmeet Kaur 女士，PGT，Vasant Valley 学校，新德里 Jyoti PB 女士，PGT，Jyothis 中央学校，特里凡得琅，喀拉拉邦 Naveen Gupta 先生，PGT，St. Mark's Sr. Sec 公立学校，Meera Bagh，德里 Neeru Mittal 女士，PGT，Shaheed Rajpal DAV 公立学校，德里 Rani Kumari 女士，PGT，DLF 公立学校，加济阿巴德，北方邦 Shelly Batra 女士，TGT，卡梅尔山学校，德瓦卡，德里 Smitha R 女士Athreya，PGT，德里公立学校 Rourkela，奥里萨邦 Soumya Iyer 女士，PGT，Sanskriti 学校，浦那，马哈拉施特拉邦 Swati Sharma 女士，TGT，传统体验学习学校，古鲁格拉姆，哈里亚纳邦 Tushar Upadhyay 先生，TGT，Navrachana 高中，巴罗达古吉拉特邦 Varsha Vijay K 女士，TGT，德里公立学校班加罗尔北部，班加罗尔,卡纳塔克邦 Vineeta Garg 女士，PGT，Shaheed Rajpal DAV 公立学校，德里
在机器人技术中使用人工智能
1澳大利亚州AEMS系的硕士学生，乌克兰Kharkiv 2在现实环境中，显着提高了其生产率和适应性。AI已改变了我们生活的许多方面，从工业生产到家庭自动化，其影响不断增长。机器人技术中AI利用中当前成就的概述使我们能够确定该领域的收益，局限性和前景。
DA 24-1020 2024 年 9 月 30 日 SES-INTELSAT ...
2024 年 9 月 18 日，美国司法部代表美国电信服务业外国参与评估委员会（委员会）在本程序中提交了一封信函，要求委员会将 SES SA 和 Intelsat SA 提交的控制权转移申请提交给委员会审查。1 司法部进一步要求委员会推迟对申请采取行动，直到委员会完成审查并提出建议。2 根据委员会的惯例，太空局、无线电信局和工程技术办公室通过本公告将 SES-Intelsat 控制权转移申请提交给委员会，征求委员会对与申请有关的任何国家安全或执法问题的意见。3
人工智能教科书
1.1.日常生活中的人工智能例证 1 1.2.未来人工智能 8 2.1。工业革命 4.0 12 2.2.电话银行 14 2.3.工业革命的时代发展 15 3.1.图灵机 19 3.2.图灵机演示 21 3.3.图灵机 22 3.4。图灵机可视化 23 3.5.图灵机转换图 26 4.1.机器学习 29 4.2.黑箱数据处理 32 4.3. Alpha Go 33 4.4。机器学习 34 5.1.深度神经网络 36 5.2.神经元如何工作 37 5.3.神经元数学方程 37 5.4.线性激活函数 38 5.5. Sigmoid 和 Tanh（非线性） 39 5.6。整流线性 39 5.7。具有隐藏层的神经网络架构 40 5.8.具有 2 个隐藏层的神经网络架构 40 6.1。 Matlab 45 7.1。模糊推理系统 52 7.2。清晰集图 54 7.3.模糊集图 55 7.4。脆皮逻辑 56 7.5。模糊逻辑 56 7.5。脆皮逻辑 56 7.6。酥脆套餐 58 7.7.模糊集 59 7.8。三角隶属函数 59 7.9.梯形隶属度 60 7.10 与集合隶属度相关的模糊值。 61 7.11。 1 型模糊逻辑系统结构 63
人工智能时代的领导力
摘要 技术进步正在以极快的速度发展，尤其是人工智能 (AI)，这导致商业对自动化和机器人技术的兴趣激增。“技术现在正将我们带入一个神奇的时代，”Alphabet（谷歌）董事长埃里克施密特在 2017 年 1 月引用道。在第四次工业革命的推动下，许多行业使用机器人技术来执行广泛的任务，而人工智能现在能够在越来越多的应用中协助做出复杂的决策。人工智能的概念意味着提高效率和增强一致性的潜力。使用模拟人工神经元和算法，人工智能系统正逐渐被许多行业采用，因为它们的性能优于人类系统。然而，据许多研究人员称，人工智能的使用增加导致人力劳动成比例减少，同时在组织内的不同层面造成差距。因此，适应这种进化转变并管理人类与机器人或 huros 0F 1 劳动力之间的转型平衡已成为当今领导层面临的日益严峻的挑战。本文概述了管理领导者在其组织中采用人工智能技术时必须面对的主要挑战。通过定性研究，我们确定了向人工智能时代管理转型的关键关注领域。关键词 领导力；人工智能；管理；治理；数字化转型；工业 4.0。简介 根据人工智能之父约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 的说法，人工智能是“制造智能机器，特别是智能计算机程序的科学和工程”。 (Childs，2011)。人工智能是计算机系统的发展，它可以执行反映人类智能的任务，这种智能源于“计算机可以思考吗？”的想法。它指的是具有表现出智能和执行人类认知功能能力的机器。尽管 McCarthy 有这样的解释，但目前还没有对人工智能达成一致的具体标准定义；由于人类智能无法完全理解，因此很难定义人工智能 (Nilsson，2009)。它是计算机科学的一个分支，其目标是使计算机、计算机控制的机器人或软件具有智能思考能力，类似于人类的智能和思维方法。