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隐私通知机器学习检查员（MLI）
por认真对待您的隐私和所有数据主体的隐私，因此我们以最大的谨慎处理您提供给我们的所有数据，并符合所有适用的隐私法律和法规。本隐私声明包含有关在机器学习检查员项目中收集您的个人数据及其如何处理的信息。它还向您通知您有关数据以及如何行使数据的权利。请参阅下面的处理描述：在资产管理中，摄像头用于收集鹿特丹港口管理局管理区域内的潮湿和干基础设施的图像数据。此图像数据用于训练机器学习模型并识别和评估资产。在此阶段之后，新图像用于大规模检查资产。这符合2014年运营港口协议中规定的目标。目标是：
2023-sirimlink-issue3.pdf
NIMP2030策略围绕四个任务：复杂性，技术和数字化，净零遵守ESG原则以及EV供应链的包容性和安全性。目标是从冰过渡到电动汽车生产，解决环境问题并促进供应链中的包容性。Despite challenges in developing charging infrastructure for widespread EV adoption, the government target for electrified vehicles (xEVs) which consist of hybrid, battery electric vehicles and hydrogen fuel cells as stipulated in the National Energy Transition Roadmap (NETR) is 20% of the total industry volume (TIV) by 2030, with significant progress in increasing the number of charging stations, reaching 1,430 by October 2023.
医疗政策 - BRCA1，BRCA2和PALB2的生殖线基因测试用于世袭乳腺/卵巢癌综合征和其他高风险癌
用于遗传性乳腺/卵巢癌综合征和其他高风险癌症描述/背景遗传性乳腺癌和卵巢癌综合征几种遗传综合征，具有常染色体显性遗传模式，增加了乳腺癌的风险。这些，遗传性乳腺癌和卵巢癌（HBOC）以及某些遗传性位点特异性乳腺癌的病例具有BRCA（BR East Ca ncer易感性）基因的常见原因。怀疑患有HBOC综合征的家庭的特征是增加了对年轻时发生的乳腺癌的敏感性，双侧乳腺癌，男性乳腺癌，任何年龄段的卵巢癌以及输卵管癌和原发性腹膜癌的癌症。其他癌症，例如前列腺癌，胰腺癌，胃肠道癌，黑色素瘤和喉癌，在HBOC家族中更频繁地发生。遗传部位特异性乳腺癌家族的特征是早期发作乳腺癌，有或没有男性病例，但没有卵巢癌。对于这项政策，两者都将共同称为遗传性乳房和/或卵巢癌。BRCA1和BRCA2基因中的种系变体负责大多数HBOC家族的癌症易感性，尤其是在卵巢癌或雄性乳腺癌的特征时。但是，在特定于现场的乳腺癌中，BRCA变体仅负责一部分受影响的家庭。BRCA基因变体通过母体或父亲谱系以常染色体优势遗传。可以测试BRCA1和BRCA2基因异常的情况，以鉴定癌症病例中的特定变异，并确定癌症风险增加的家庭成员。没有现有癌症的家庭成员发现具有BRCA变体可以考虑降低风险和死亡率的预防干预措施。
AMLI HIVE_CONFIDENDE中的机器Learning_final
当我们评估这种授权旅程的成果时，我们发现了它对学生使用前和后评估对学生的成长和发展的深远影响。此处提供的数据是针对2022年夏季的，以及在三所合作学校中参加的62名学生。课程开始时，许多学生对机器学习概念的信心几乎没有信心，例如确定模型中的偏见并解释其含义（M = 1.87）。但是，随着计划的展开，我们目睹了一个显着的转变，学生的看法飙升至新的高度（M = 4.05）。理解机器学习的偏见的这种显着增加不是巧合，而是AMLI课程工作的深刻影响。有关结果的例证，请参见图1。
布莱恩·汤姆林森教授访谈
个人简介 Brian Tomlinson 博士是语言学习材料开发领域的世界顶尖专家之一。在他的职业生涯中，他曾在日本、印度尼西亚、尼日利亚、新加坡、英国、瓦努阿图和赞比亚担任过教师、教师培训师、课程开发人员和大学讲师。他还是材料开发协会 (MATSDA) 的创始人和主席，这是一个非营利性的国际协会，汇集了研究人员、出版商、作家和教师，共同致力于开发高质量的语言学习材料。他撰写并出版了许多文章和书籍，包括《语言教学中的材料开发》。他创办了《Folio》杂志，并与 Hitomi Masuhara 一起在英国、博茨瓦纳、马来西亚、毛里求斯、墨西哥、塞舌尔、新加坡、土耳其和越南举办了多场材料编写研讨会。他还组织了 30 场国际 MATSDA 会议并在开幕式上发表演讲。他目前是利物浦大学的客座教授和英国文化协会英语语言咨询小组的顾问。第一个问题是如何定义学习材料。学习材料的定义方式是否有过演变？学术界能否达成共识？或者您认为这是一个有争议的问题？
光纤布拉格光栅传感器网络增强了 MLI 热毯在空间应用中的现场实时监测能力
摘要：在创新的光学传感器网络中使用光纤布拉格光栅 (FBG) 传感器，在地球恶劣环境中提供精确可靠的热测量方面显示出巨大的潜力。多层绝缘 (MLI) 毯是航天器的关键部件，用于通过反射或吸收热辐射来调节敏感部件的温度。为了能够准确、连续地监测绝缘屏障长度上的温度，同时又不影响其灵活性和低重量，FBG 传感器可以嵌入隔热毯中，从而实现分布式温度传感。这种能力有助于优化航天器的热调节，确保重要部件可靠、安全地运行。此外，与传统温度传感器相比，FBG 传感器具有多种优势，包括高灵敏度、抗电磁干扰以及在恶劣环境中工作的能力。这些特性使 FBG 传感器成为太空应用中隔热毯的绝佳选择，因为精确的温度调节对于任务成功至关重要。然而，由于缺乏适当的校准参考，在真空条件下校准温度传感器是一项重大挑战。因此，本文旨在研究在真空条件下校准温度传感器的创新解决方案。所提出的解决方案有可能提高太空应用中温度测量的准确性和可靠性，从而使工程师能够开发更具弹性和可靠性的航天器系统。
MLITSD 检查计划：存储、使用和处理...
法规 854 强调了安全储存、使用和处理爆炸物倡议的重点关注领域，提醒雇主必须遵守法规 854 第六部分“爆炸物”（第 121 至 154 节）中的所有监管要求。
2022-SIRIMLINK-ISSUE1.pdf
多年来，SIRIM 一直在推动国家发展方面发挥着重要作用。如今，我们拥有丰富的经验、专业知识和生态系统，并有能力引领高端研究、开发和创新。借助 SIRIM 数字工厂，我们期待加速众多领域的前沿技术发展——从专注于基因工程到推动医疗行业发展和倡导绿色世界；从为机器人崛起建立平台到充分利用大量数据。可能性是无限的，SIRIM 有信心利用每一个可能性。
