人工智能(AI):负责的AI,可解释的AI,网络安全,智能农业中的AI/ML,医疗保健,社会商品;生物信息学,NLP,健康信息学;计算机网络,软件定义网络,网络/网络安全;计算机视觉,深度学习,对图像/视频处理的深度学习。边缘/云/分布式/雾/文化计算;进攻安全性,Web应用程序安全性,密码学;多媒体取证;应用密码学,量子代数密码学;数据科学,优化;轻巧的密码学,物联网安全性,阻塞链和安全性,道德黑客入侵,网络物理系统;生物启发算法;数字取证和犯罪调查,物联网取证,移动应用取证和安全;大数据分析;分布式数据库;信息安全性,生物识别安全性,块链技术;图理论算法;数据分析;用于未来计算连续体的资源管理和计划,分布式计算系统中的机器学习,用于分布式计算系统的生物启发的优化;云数据安全;入侵检测和预防;优化问题,算法和图理论;医疗图像处理,GIS应用程序,视频分析。
注:1) 运营地区包括西班牙、意大利、爱尔兰、波兰等短期和长期目标。2) 资料来源:Schmidt Automotive Research,2024 年 10 月。仅涵盖 Fastned 运营地区。3) BNEF 电动汽车展望 2024。4) Fastned 分析
6. 电网解决方案 22 6.1. 背景 ................................................................................................................................ 22 6.2. 电网解决方案项目描述 .............................................................................................................. 22 6.3. 选项识别和评估 ................................................................................................................ 25 6.4. 治理 ...................................................................................................................................... 27 6.5. 风险衡量标准和企业风险偏好 ............................................................................................. 27 6.6. 成本假设 ................................................................................................................................ 28 6.7. 2025-29 年预测支出 ............................................................................................................. 29
是独立承包商或由独立承包商雇用的个人的授权用户,只能将订阅产品用于参与机构的合同研究工作。1.5知识产权所有权。参与机构承认,除了本协议中明确规定的,未经授权的重新分配或在线订阅产品可能会实质性地且无与伦比的危害Elsevier及其供应商及其供应商,但在本协议中明确规定的所有订阅产品的权利,所有权和利益仍然与Elsevier及其供应商保持在同意的同在。尽管本协议中包含的任何相反的内容,但可以在“单个期刊”文章中所述的订阅产品中的开放访问内容允许使用更广泛的用法条款(例如CC)许可证。
2020-2022 年,由于新冠疫情导致全球和地区麻疹疫苗接种覆盖率下降,随后全球和地区麻疹病例数均有所增加。在这种全球和地区威胁下,该国开始报告麻疹传播,病例最初主要报告在拒绝接种疫苗的社区中,随后蔓延至部分接种疫苗(9 个月至 3 岁之间)或不符合常规免疫服务接种资格(<9 个月)的人群。斯里兰卡于 2019 年达到麻疹消除状态,并一直保持无麻疹状态至 2023 年 5 月。在此背景下,该国需要采取措施缓解持续的疫情并中断传播周期。传染病咨询委员会和消除麻疹-风疹/CRS认证委员会对这一问题进行了深入讨论,并建议在根据正在发生的麻疹疫情流行病学和错过或拒绝接种常规两剂麻疹疫苗 (MCV) 的符合条件的儿童中选择的高危地区,针对弱势儿童(6-9 个月大)开展补充免疫活动 (SIA)。
每年,数以百万计的人都会制定雄心勃勃的新年决心,希望改变自己的生活并实现期待已久的目标。虽然新年的兴奋带来了新的开始,但随着时间的推移,许多人发现自己很难保持正轨。造成这种情况的主要原因之一是倾向于设定过于雄心勃勃的目标而不考虑实现这些目标的途径。长期成功的关键在于使用符合您的能力、资源和生活方式的现实目标设定技巧。以下是您可以使用实用且可实现的目标来坚持您的新年决心并实现持久改变的方法。
当今AI伦理最前沿的问题 - 不公正,歧视和报复 - 是边缘化社区数十年来一直在战斗的战斗。它只花了我们数百万美元,并引起了我们的可爱技术的巨大公共利益。算法表现并进一步加剧了我们社会的结构不平等。我们终于开始看到“偏见”(算法或其他方式)的真实含义:从根本上是人类的问题。
引起气候变化的原因,大量选民同意对气候变化负责的人,包括石油和天然气公司(81%的人承担或非常负责),国家政客和政府(78%)和大型科技公司(80%)。美国选民担心气候变化。完全有66%的选民表示,他们认为气候变化目前正在发生,只有19%的选民说气候变化根本不会发生。同样,有76%的人认为这是“非常”或“有些可能”的气候变化正在使天气事件恶化。如果被要求在两者之间进行选择,则有64%的人表示,他们更喜欢“扩大清洁能源的使用,例如太阳能和风”,只有35%的人说,他们更喜欢“扩大化石燃料的生产,例如煤炭,石油和天然气”。即使考虑了诸如党派和教育之类的关键因素,大多数美国人都担心气候变化,并认为现在正在影响日常生活。调查包括对关键气候政策支持的几种措施,并发现选民支持各种努力来扩大清洁能源的使用。选民也支持
黑客马拉松目标:这项黑客马拉松挑战了数据科学专业的学生,在气候领域工作的专业人员以及有兴趣的社区成员,以建立创新的示范和机器学习解决方案,以供下季节的气候建模和预测。参与者将使用新发布的基准数据集Chaosbench(请在此处和此处阅读以获取描述),至1)说明当前预测工具的技能和局限性,2)探索此类预测对下游应用程序的价值,或3)3)通过集成机器学习,物理学和其他域知识来改善当前模型。团队可以用其他数据源来补充该数据集以丰富其项目。项目将根据现实世界中的相关性,机器学习与领域科学的创新整合,清晰的演示以及有效使用外部数据来评估。
