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透明度 - 人工智能伦理简介
● 考虑到引入的透明度框架，您对 FB 透明度报告的实施有什么疑问？是否还有需要透明化的事情？● 您认为透明度报告有效吗？为什么有效或无效？● 您可以对实施提出哪些批评？● 您认为有哪些设计机会可以改进报告？● 您还想分享哪些其他观察结果？
简介我们感谢有机会提供有关土著生物多样性国家政策声明的拟议更改的反馈（n
•拟议的更改不会影响现有的义务，包括现有的SNA-我们注意并支持以下立场：NPSIB中SNA规定的任何拟议修正案不会影响1991年《资源管理法》（包括现有的SNAS和生物多样性保护规则）所规定的现有义务。奥克兰理事会将继续根据奥克兰统一计划（部分手术室）进行运营和管理其现有的海洋规定。•奥克兰理事会致力于保护我们的土著生物多样性的现有战略和监管方向 - 保护我们的土著生物多样性的保护被嵌入奥克兰理事会的战略方向和监管条款中。存在保护我们的土著生物多样性的方向包括2050年奥克兰计划，奥克兰议会的土著生物多样性战略（2012），奥克兰水战略（2022）和tetāruke-āruke-āwhiri：奥克兰：奥克兰的气候计划（2020年）。这个方向通过奥克兰统一计划（部分操作员）以及奥克兰理事会的运营计划来补充并告知我们的监管条款。•当地政府目前正在确认2024 - 2034年的长期计划 - 这些拟议更改的时机对2024 - 2034年长期计划（LTPS）的准备，咨询和最终确定产生了重大影响。这是理事会为未来工作计划计划和确保预算的重要过程。奥克兰理事会的有限公司目前正在供公众咨询（3月28日关闭），并包括支持生物多样性计划的竞标。更新的海洋映射将需要参与此评论的一部分。地方政府需要大量的交货时间，以确保资金和资源可用来制定和支持工作计划以支持NPSIB的实施。•对奥克兰统一计划的审查产生影响 - 与上述点有关，奥克兰理事会正在进行工作，以准备审查奥克兰统一计划（《资源管理法案》所要求的10年审查需要在2026年开始）。奥克兰理事会已计划在2026年之前开始进行此次审查所需的实地调查。如果NPSIB根据NPSIB目前的识别标准发生重大变化，则根据NPSIB规定的SNA要求的时间将影响此现场工作。
引言人类增强的生物政治
人们已经寻求数千年来提高自己的身心能力的方法。对于我们这些相信人类增强技术的人来说，包括衣服，工具和武器，增强的政治始于史前历史。只有某些种姓或性别才能触摸特定工具或穿某些衣服的工业前社会规范是初步政治。假肢已有数千年的历史，到15世纪，世界各地有多次疫苗接种的实验。撰写以来文明曙光以来发生的各种赋权的历史是适当的，但这一卷（现在我们可以向讲座展示）将在20世纪初期开始有关人类增强的辩论中，该辩论始于20世纪初期，一旦现代医学开始为人类增强提供实际技术。在研究人类增强与生物殖民地（我们作品的主题）之间的关系之前，可以说几句话，关于该卷出现的系列文章，该系列具有与第一本书相同的标题，并且在该主题上最佳科学专家的贡献中开放。
航空航天工业中的数字孪生：简单介绍
摘要 数字孪生 (DT) 主要是任何可想象的物理实体的虚拟复制品，是一项具有深远影响的高度变革性技术。无论是产品开发、设计优化、性能改进还是预测性维护，数字孪生都在通过多种多样的业务应用改变各个行业的工作方式。航空航天业（包括其制造基地）是数字孪生的热衷者之一，他们对数字孪生的定制设计、开发和在更广泛的运营和关键功能中的实施表现出前所未有的兴趣。然而，这也带来了一些对数字孪生技术的误解，以及对其最佳实施缺乏了解。例如，将数字孪生等同于智能模型，而忽略数据采集和可视化的基本组成部分，会误导创建者构建数字影子或数字模型，而不是实际的数字孪生。本文揭示了航空航天界和其他领域数字孪生技术的复杂性，以消除影响其在安全关键系统中有效实现的谬误。它包括对数字孪生及其组成元素的全面概述。阐述其特征性的最新组成以及相应的局限性，航空航天领域未来数字孪生的三个维度，第三
引入了用于光子集成电路设计的新范式 - 最终
● Head Office: Canada, founded in 2006 ● Branch Offices: CBS Japan (2006) & CBS Europe (2020) ● Additionally: We provide specialized tools for opto-mechanical simulation (FRED) and optical measurement systems (opsira) to support the full optical development cycle ● Today's Presenter: Tom Davies, COO
开发嵌入式机器简介...
摘要 - 嵌入式机器学习的新领域使微控制器能够运行复杂的机器学习模型。用于机器学习应用程序的嵌入式设备可以完成行业中的许多任务。尽管对嵌入式系统和机器学习有很多教育内容，但嵌入式ML的教育内容尚未赶上。作者开发了在Udemy上嵌入机器学习的介绍，以尝试通过提供嵌入式系统，机器学习和微小ML的基础来填补该空白。本课程将使用微控制器或学生的移动设备进行交互式声学事件检测项目结束。在课程结束时，学生将能够选择自己的分类和音频，以及训练和部署机器学习模型。这是引入初学者并在嵌入式机器学习领域获得宝贵经验的好方法。
深度学习简介（11-785/ 685/485） div>
- 常见算法：线性回归，决策树，支持向量机（SVM），K-Nearest邻居（K-NN）。- 深度学习是机器学习的一个子集，它使用具有多个层（深神经网络）的神经网络来对大型数据集中的复杂模式进行建模。
