XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemImportance
折扣：以基于检测器的重要性采样
许多应用程序使用计算机视觉来检测和计算大量图像集中的对象。但是，当任务非常困难或需要快速响应时间时，可能无法训练足够的计数模型。例如，在灾难响应期间，艾滋病组织的目标是快速计算卫星图像中损坏的建筑物以计划救济任务，但是由于域的转移，预先训练的建筑物和损害探讨的表现往往差不多。在这种情况下，有必要采用人类的方法，这些方法可以用最少的人类努力来统计。我们提出了一个基于检测器的重要性采样框架，用于计算大型图像集合。圆盘口使用不完善的检测器和人类筛选来估计低方差无偏计数。我们提出了使用少量筛选并估算置信区间来对多个空间或时间区域进行计数的技术。此使最终用户能够在估计足够准确的情况下停止筛选，这通常是现实世界应用中的目标。我们通过两种应用演示了我们的方法：在雷达图像中计数鸟类以了解对气候变化的反应，并计算卫星图像中受损的建筑物，以便在自然灾害袭击的地区进行损害评估。在技术方面，我们基于控制变化而开发了降低方差技术，并证明了估计量的（条件）无偏见。圆盘量导致标签成本减少9-12倍，与我们考虑的任务的天真筛查相比，获得相同的错误率，并超过了替代基于协变量的筛选方法。
在高维设置中的重要性可变需要分组
解释机器学习的决策过程如今对模型的增强和人类的理解至关重要。这可以通过评估罪恶变量的可变重要性来实现，即使对于高容量的非线性方法，例如深神经网络（DNNS）。虽然只有基于删除的方法（例如置换重要性（PI））可以带来统计有效性，但当变量相关时，它们会返回误导性结果。条件置换重要性（CPI）在这种情况下绕过PI的局限性。然而，在高维设置中，变量之间的高相关性取消了其有条件的重要性，使用CPI以及其他方法会导致不可靠的结果，这是一个超出的计算成本。通过聚类或一些先验知识对变量进行分组，从而获得了一些功率，并导致更好的解释。在这项工作中，我们介绍了BCPI（基于块的条件置换重要性），这是一个新的通用框架，用于可变知名度计算，并具有统计保证，可处理单个和组案例。此外，由于处理具有较高基数的组（例如一组给定模式的观察结果）既耗时又是资源密集型的，因此我们还引入了一种新的堆叠方法，扩展了具有适合组结构的次级线性层的DNN体系结构。我们表明，随后的方法随着堆叠的控制而扩展了I型误差，即使是高度相关的组，并且在基准中显示了最高的精度。更重要的是，我们在大规模的医学数据集中执行了现实世界数据分析，我们旨在展示我们的结果和生物标志物预测的文献之间的一致性。
网络安全中网络的重要性-IJRPR
网络安全非常重要，因为它可以保护广泛的数据免受未经授权的访问和危害。这包括各种类型的数据，例如敏感信息，个人身份信息（PII），受保护的健康信息（PHI），个人数据，知识产权，政府以及特定于行业的信息系统。在没有强大的网络安全框架的情况下，组织容易受到数据泄露的影响，使它们成为网络犯罪分子的有吸引力的目标。与网络安全相关的风险（无论是剩余还是固有），由于全球互连性以及对云网络服务的依赖而不断增长，例如，对云网络服务的依赖依赖于Amazon Web Service，例如Amazon Web Servision for Amazon Servising sorecs score score necors simpors Data和个人信息和个人信息。由于云服务中广泛的错误配置以及网络威胁的复杂性，组织面临经历成功的网络攻击或数据泄露的可能性越来越大。以原始形式的数据表示收集的事实，而信息表示有助于决策的处理数据。在我们日益数字化的世界中，网络安全只是成为成为业务战略不可或缺的组成部分的一种保护措施。作为组织向现代网络体系结构过渡并接受数字化转型，强大的网络安全度量的实施不仅成为必不可少的，而且是竞争优势。本文探讨了网络安全在当代网络中的关键作用，突出了整合这两个概念并展示创新的解决方案的好处，以增强其协同作用。现代网络，其特征是基于云的服务，物联网（IoT）集成（IoT）集成以及劳动力，具有显着的网络范围。随着传统的网络边界的模糊，出现了一个动态环境，需要采取进化的安全方法。现代网络为企业提供了无与伦比的灵活性，可扩展性和成本效益，但它们也引入了新的漏洞和潜在的网络威胁途径。鉴于这一现实，组织必须从一开始就将网络安全嵌入其网络体系结构中，以有效地减轻风险。
猎人 - 进来的遗传学研究：重要性和途径
在过去几十年中，遗传学领域的抽象主要发展已经彻底改变了人们对成为人类意味着什么的观念。尽管目前在世界各地只有几个人口进行狩猎和收集生活方式，但这种自给自足的方式已经使我们物种的成员起源以来，使我们能够在整个地球上迁移。因此，猎人的地理分布 - 收集者人群，对本地生态系统的依赖以及与过去人群和相邻群体的联系为我们的进化起源提供了独特的见解。但是，鉴于猎人的脆弱地位 - 全球收集者，人类学遗传学领域的发展要求我们重新评估我们如何与这些社区进行研究。在这里，我们回顾了亨特（Hunter）在遗传学研究中的包含 - 如何加入我们对人类起源，古代种群迁移和相互作用以及表型适应和对不同环境的适应性的理解，以及这些进步的重要科学和医学应用。同时，我们强调了解决尚未解决的问题的必要性，并确定该领域可以从改进中受益的领域。
一个均匀的植物生物刺激剂的至关重要性...
1。不一致的法律和法规：植物生物刺激剂缺乏统一性可能通过促进营养摄取，胁迫耐受性和整体植物活力在可持续农业中起着至关重要的作用。然而，植物生物刺激物的监管景观在美国不同州各不相同，从而导致生产者，消费者和监管机构之间存在不一致和混乱。我们有机会在所有使用相同定义的州中引入立法（按照美国植物粮食控制协会（AAPFCO] [AAPFCO] [AAPFCO]）和一个标签来促进州际贸易，促进种植者的明确性，并减轻了注册人的负担。在所有50个州中，单个植物生物刺激标签的重要性不能低估，因为它解决了各种挑战，并为农业和环境提供了显着的利益。AAPFCO一致通过了用于州立法的模型法案。我们共同敦促对标签或植物生物刺激定义没有任何修改。这种不一致会使制造商，分销商和消费者都造成混乱。1。不一致的法律和规范：各州之间的植物生物刺激法规缺乏统一性导致不同的定义，注册要求和标准标准。这种不一致会使制造商，分销商和消费者都造成混乱。2。创新的障碍：不同的法律和法规阻碍了新的和先进的生物刺激技术的发展和采用。3。制造商面临着调整产品以遵守多组法律法规的挑战，这可以在该领域进行创新。市场碎片：不一致的标签和监管限制了市场访问，并为在多个州运营的制造商创造了不确定的。这种碎片降低了规模经济的潜在利益，并阻碍了Biost Indu Indu Stry的增长。
尼日利亚牛豆的经济重要性-CGSPACE
1975年成立的CGIAR研究中心国际食品政策研究所（IFPRI）提供了基于研究的政策解决方案，以可持续减少贫困和结束饥饿和营养不良。IFPRI的战略研究旨在促进气候富裕和可持续的粮食供应；为所有人促进健康的饮食和营养；建立包容性和高效的市场，贸易系统和食品行业；改变农业和农村经济；并加强机构和治理。 性别都集成在该研究所的所有工作中。 伙伴关系，通信，能力加强以及数据和知识管理是将IFPRI研究从行动转化为影响的重要组成部分。 该研究所的区域和国家计划在响应对食品政策研究的需求并为国家领导的发展提供全面支持方面起着至关重要的作用。 ifpri与世界各地的合作伙伴合作。IFPRI的战略研究旨在促进气候富裕和可持续的粮食供应；为所有人促进健康的饮食和营养；建立包容性和高效的市场，贸易系统和食品行业；改变农业和农村经济；并加强机构和治理。性别都集成在该研究所的所有工作中。伙伴关系，通信，能力加强以及数据和知识管理是将IFPRI研究从行动转化为影响的重要组成部分。该研究所的区域和国家计划在响应对食品政策研究的需求并为国家领导的发展提供全面支持方面起着至关重要的作用。ifpri与世界各地的合作伙伴合作。
在可持续农业生态系统中，乳酸细菌作为新兴植物生长根瘤菌的重要性
摘要：越来越多地认识到由合成的农业化学物质（例如化肥，农药和除草剂）引起的问题，这使得发现可以保证可以保证竞争植物生产并保护环境的同时保持农业生态系统的自然平衡的替代方法至关重要。领先的替代方法之一是利用促进植物生长根瘤菌（PGPR）的根瘤菌菌株。基于PGPR的生物量化剂在农业生产的可持续性方面的利用在世界范围内引起了极大的关注，因为它们不仅有助于改善植物的生长，而且还诱发了生物性和非生物胁迫耐受性。本评论更新了可持续农业生态系统中上述环保战略，并为乳酸细菌（LAB）（一种新兴的PGPR分类群）提供了新的见解。在这方面，提出了实验室合成代谢物的能力，包括有机酸，酚酸及其类黄酮衍生物，phy-肌措施和抗菌底物。实验室的使用提供了PGPR和环保作物生产力之间的桥梁，这可以通过减少农业化学物质，提高土壤质量并最大程度地减少环境污染来导致可持续生产系统。实验室的所有有益方面都需要通过未来的研究来解决，以计划使用和/或将PGPR的使用以及其他有机或无机投入组合在可持续生产系统中的方法。
计算机科学中的物理学——重要性和用途
计算机科学主要涉及编程、计算和可计算性。如果任何计算机科学家正在寻找无法在计算机科学和软件工程创造的知识抽象中实现的性能，那么您就必须深入到硬件层面。 1. 物理学和计算机科学有何关系？这就是物理学的起点。云计算、操作系统、容器编排、虚拟机、容器、并行处理，甚至编程概念的开始。所有这些都需要对电子学和一些物理概念的深入了解。示例：物理学和计算机科学还有一种相互联系或相互依赖的方式，即通过使用计算方法。用于模拟复杂的物理系统，例如反应原子和分子。计算机科学家使用了很多计算方法来解决复杂问题，
ESG在房地产投资中的重要性
摘要ESG因素（环境，社会和治理考虑因素）在房地产行业中的重要性越来越大。本研究探讨了ESG考虑对房地产投资和实践的多方面影响。它深入研究了不断发展的投资者，消费者和监管环境，阐明了可持续和社会负责的战略的重要性。它还研究了与采用房地产中的ESG原则相关的好处，包括增强的风险管理，改善长期绩效，增加利益相关者的参与度以及与全球可持续性目标保持一致。此外，它讨论了在房地产开发，管理和投资的各种领域实施ESG框架所固有的挑战和机遇。通过对当前趋势，监管框架和行业实践的分析，这项研究提供了对ESG整合在促进弹性，具有社会意识和经济上可行的房地产企业的变革潜力的见解。关键词：房地产，社会责任，治理，可持续性，环境因素J.E.L.分类：R00，M14，G34，Q56，F64 1。简介房地产开发商越来越关注项目中的环境，社会和治理（ESG）元素，而绿色建筑的交付只是强调可持续性原则的一个组成部分。这些标准在房地产行业中获得了突出，因为它们涵盖了仅仅是财务回报以外的更广泛的考虑。关注能源效率和碳排放将在欧盟政策的背景下成为优先考虑到2050年碳中立性的重点，这也将影响所有新的房地产发展。ESG（环境，社会，治理）房地产标准是指投资者，利益相关者和开发商用来评估财产可持续性和道德影响的一系列标准。可持续建筑物的设计旨在对环境变化（例如极端天气事件）更具弹性，并且通常适应不断变化的技术和社会需求。总体而言，房地产投资的可持续性不仅与全球环境目标保持一致，而且还提供了切实的财务收益，降低风险敞口以及对迅速发展的市场中租户和投资者的吸引力提高（Eng，2023年）。这项研究的目的是揭示投资者如何将ESG标准纳入其房地产业务并研究这种采用的好处。这不仅包括投资者的优势，还包括促进该地区或国家内的可持续发展的优势。房地产市场中的投资者和利益相关者认识到将ESG因素纳入行业的重要性和优势，正如我们的研究中所表明的那样。公司开始实施ESG策略，并报告其重要性。
社会技术方法在人工智能中的重要性...
一、介绍 国家标准与技术研究所（NIST）在指导人工智能（AI）系统的开发和部署方面发挥着至关重要的作用，这是行政命令14110规定的。随着人工智能技术越来越多地融入社会的各个领域，必须采用社会技术方法来制定人工智能安全、保障和可信的指南、标准和最佳实践。国家标准与技术研究所（NIST）根据人工智能行政命令提出的信息请求（RFI）为TRAILS（NIST-NSF法律和社会可信人工智能研究所）提供其独特见解提供了关键机会。通过整合人工智能技术、参与和治理，TRAILS 正在重塑人工智能实践，使其朝着实用、道德、以人权为中心的范式发展。在美国国家科学基金会和 NIST 的支持下，TRAILS 与主要大学和行业参与者合作，专注于开发值得信赖、负责并反映不同利益相关者观点的人工智能系统。由于我们的使命是确保人工智能系统不仅能增强人类能力，还能维护人类尊严和权利，因此我们强调增强人工智能可信度、用户赋权和包容性治理的方法。通过多学科研究和培训，TRAILS 致力于提出主流人工智能发展中被忽视的声音，确保人工智能治理的全面和包容性。这种方法对于制定人工智能安全、保障和可信度的指南、标准和最佳实践至关重要，从而实现技术进步和社会影响之间必要的、复杂的平衡。因此，TRAILS 的使命和专业知识与 NIST 在指导人工智能开发和部署方面的关键作用高度契合。为了确保人工智能技术的安全，随着它们在各个社会领域变得越来越普遍，NIST 应该采用社会技术框架。社会技术方法允许人工智能治理随着人工智能相关系统的变化而发展。TRAILS 研究人员进行的大量研究表明，采用社会技术方法对人工智能的必要性。这种方法除了考虑人工智能的技术方面，还考虑了社会和行为背景。这种更广泛的观念对于创建不仅技术先进而且对社会负责且符合道德规范的系统至关重要。通过整合法律、社会科学和计算机科学等不同领域的见解，TRAILS 研究强调了解决人工智能对社会的多重影响的重要性。这种全面的视角确保人工智能系统的开发能够敏锐地意识到其潜在的社会影响，符合我们共同的可信度、责任感和包容性目标。