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（第三届学术研究前沿国际会议 ICFAR 2024，2024 年 6 月 15-16 日）ATIF/参考：Karimi, MU、Abubakar, SM、Mustafa, SJ 和 Ahmad, B.（2024 年）。人工智能和机器学习算法简介：综述。国际先进自然科学与工程研究杂志，8(5)，30-34。摘要——本文广泛概述了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法及其跨学科性质以彻底改变任何领域，讨论了它们的发展、基础、应用和挑战。人工智能和机器学习技术已经彻底改变了各个行业，推动了各个领域的创新和效率。本文探讨了人工智能和机器学习的多学科性质，强调了它们在分析大数据集、做出预测和自动化决策过程方面的重要性。它追溯了人工智能的历史里程碑，从艾伦图灵的开创性工作到深度学习和神经网络的兴起。本文介绍了机器学习算法的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们在医疗保健、金融、工程、交通和电子商务中的实际应用。此外，本文还讨论了人工智能和机器学习技术面临的关键挑战，例如不确定性、算法选择复杂性和过度拟合，强调了持续研究和跨学科合作在应对这些挑战方面的重要性。本文的最终目标是加强人工智能和机器学习技术在塑造智能人工智能和机器学习驱动系统和智能社会的未来方面的范式改变潜力。
（第三届学术研究前沿国际会议 ICFAR 2024，2024 年 6 月 15-16 日）ATIF/参考：Karimi, MU、Abubakar, SM、Mustafa, SJ 和 Ahmad, B.（2024 年）。人工智能和机器学习算法简介：综述。国际先进自然科学与工程研究杂志，8(5)，30-34。摘要——本文广泛概述了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法及其跨学科性质以彻底改变任何领域，讨论了它们的发展、基础、应用和挑战。人工智能和机器学习技术已经彻底改变了各个行业，推动了各个领域的创新和效率。本文探讨了人工智能和机器学习的多学科性质，强调了它们在分析大数据集、做出预测和自动化决策过程方面的重要性。它追溯了人工智能的历史里程碑，从艾伦图灵的开创性工作到深度学习和神经网络的兴起。本文介绍了机器学习算法的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们在医疗保健、金融、工程、交通和电子商务中的实际应用。此外，本文还讨论了人工智能和机器学习技术面临的关键挑战，例如不确定性、算法选择复杂性和过度拟合，强调了持续研究和跨学科合作在应对这些挑战方面的重要性。本文的最终目标是加强人工智能和机器学习技术在塑造智能人工智能和机器学习驱动系统和智能社会的未来方面的范式改变潜力。
住院护理：为什么人工智能必须远离医院
过去几年人工智能 (AI) 的发展可以说是社会最重大的变革之一。人工智能在许多行业中取得了巨大的发展。1 人工智能带来的经济影响也是巨大的，正如《福布斯》在 2019 年报道的那样，83% 的企业高管认为实施人工智能是进一步发展市场的必要步骤。2 据《福布斯》报道，当今企业的最大资产是数据，而人工智能使企业能够从这些数据中获得最大的收益。通过人工智能，企业可以以有意义的方式组织和利用其数据，例如通过简化流程并使其更加方便消费者来增强客户体验，通过消除偏见来改善招聘流程，以及通过让企业更好地了解个人绩效来提高员工敬业度和保留率。3
软件工程中的生成AI必须是人类的...
丹麦B丹麦B大学，德国C大学，格罗宁根大学，荷兰D荷兰D大学。技术，荷兰，加拿大丹麦大学蒙特利尔的荷兰，丹麦O雷克雅未克大学，冰岛大学P技术大学，丹麦丹麦Q技术大学，丹麦汉堡大学，德国汉堡大学，挪威Sintef，挪威S密歇根大学，美国密歇根大学，美国哥伦斯大学，丹麦大学，丹麦大学，丹麦大学，丹麦大学'Olica do Rio Grande Do Sul，巴西W Dalhousie University，加拿大X McGill University，加拿大Y大学科克，爱尔兰Z大学Z大学Z大学，挪威AA新加坡管理大学，新加坡AB Carnegie Mellon University，美国，美国丹麦B丹麦B大学，德国C大学，格罗宁根大学，荷兰D荷兰D大学。技术，荷兰，加拿大丹麦大学蒙特利尔的荷兰，丹麦O雷克雅未克大学，冰岛大学P技术大学，丹麦丹麦Q技术大学，丹麦汉堡大学，德国汉堡大学，挪威Sintef，挪威S密歇根大学，美国密歇根大学，美国哥伦斯大学，丹麦大学，丹麦大学，丹麦大学，丹麦大学'Olica do Rio Grande Do Sul，巴西W Dalhousie University，加拿大X McGill University，加拿大Y大学科克，爱尔兰Z大学Z大学Z大学，挪威AA新加坡管理大学，新加坡AB Carnegie Mellon University，美国，美国
解构设计决策：为什么法院必须审问机器学习和其他
技术不仅仅是出现。它们是设计的，这些设计选择会影响技术接触的一切。然而，除非法律问题直接暗示技术设计，否则法院不太可能审问它。在本文中，我们使用机器学习中的示例来证明即使在法律问题不直接涉及技术的情况下，设计选择也很重要。我们首先要描述正式抽象，这是计算机科学中一种基本设计技术，它将系统和子系统完全由它们的输入，输出以及将输入转化为输出的关系完全定义。我们展示了该技术如何使所产生的技术对与法院自己的裁决竞争的责任和可知性有效主张。我们进一步表明，随着时间的流逝，这些主张是无形的。因此，我们认为法院必须发掘或解构原始设计选择，以便在给定案件中理解法律主张，即使那些不面对他们的案件似乎与技术设计有关。当然，有一个合理的担忧，即法院没有能力或不是对技术设计做出判断的最佳场所。
锂提取的主题评论适用于印度尼西亚地热盐水Mustika Suud 1，Suryantini 2和Herbert Lubis 3
1。在延性陶瓷，耐热陶瓷，圆锥形陶瓷，高压电陶瓷和高耐热陶瓷的生产中。
与人工神经网络的木聚合物复合材料的机械性能建模Mustafa AltayEroğlu，A， * Suat Altun，B和HasanHüsey
Mechanical properties (tensile strength (TS), modulus of elasticity in tensile (MET), flexural strength (FS), modulus of elasticity (MOE)) of the material to be obtained depending on the production parameters in the production of high-density polyethylene (HDPE) wood-polymer composites with Scots pine wood flour additive were predicted using Artificial Neural Networks (ANN) model and without破坏性测试。在研究的第一阶段，使用来自56种不同研究的有关木材聚合物复合材料的机械性能的不同研究开发了ANN模型。在第二阶段，为了确定模型的可靠性，使用未在模型的训练和测试中使用的输入参数估算输出值。基于相同的输入参数，产生了测试样品，并进行了机械测试。通过考虑平均绝对百分比误差（MAPE）值来比较从实验和ANN模型中获得的结果。在ANN模型的训练和测试阶段获得的测定系数（R 2）值均高于0.90。通过这种方式，ANN模型成功预测了木材聚合物复合材料的机械性能。由于从机械测试获得的大多数MAPE值低于10％，因此该模型被认为是可靠的模型。doi：10.15376/biores.19.3.4468-4485关键字：拉伸强度；弯曲力；弹性模量； HDPE; MAPE联系信息：A：Safranbolu的互助设计系，Safranbolu西YılmazDizdar职业学校，卡拉布克大学，Safranbolu/Karabuk，土耳其； B：土耳其卡拉布克大学卡拉布克大学技术学院工业设计工程系；答：土耳其杜兹克大学的林产品工业工程，杜兹斯大学林业教师； *通讯作者：altayeroglu@karabuk.edu.tr简介
您必须为患者提供疫苗信息报表（viss） - 这是联邦法律！
加利福尼亚免疫登记处（CAIR2）是由授权医疗保健提供者，医院和公共卫生部门使用的安全，基于网络的系统，用于记录免疫接种并评估免疫记录。WIC，WIC，托儿，学校，寄养和CalWorks等计划也可以被授权查看他们所服务的孩子的免疫历史。报告自2023年1月以来的所有免疫接种，加利福尼亚AB 1797要求医疗保健提供者进行免疫和结核病测试以及患者的种族和种族和种族和种族，将其用于加利福尼亚免疫登记处（CAIR或健康的期货/骑行）。需求包括HPV疫苗的剂量和新建议的免疫，例如婴儿的RSV单克隆抗体以及老年人的RSV疫苗。使用您的独特提供者IIS ID，每个CAIR2政策，所有授权的加利福尼亚医疗保健提供者都必须在批准使用CAIR2后，使用自己的独特IIS ID（CAIR2 ORG代码）提交其免疫和结核病测试管理数据。在Alpine，Amador，Calaveras，Mariposa，Merced，San Joaquin，Stanislaus和Tuolumne县运营的提供商需要自己的健康期货/骑行ID。提供者绝不能使用其他IIS ID，甚至没有提供疫苗的当地卫生部门的IIS ID。准确报告免疫数据在促进公共卫生和确保我们社区的福祉方面起着至关重要的作用。保持免疫接种的精确和最新记录，可以有效地报告疫苗接种覆盖率，识别免疫率中的差距以及对潜在暴发的迅速反应。它还通过帮助避免不必要的射击和错过疫苗接种机会来改善患者护理。输入制造商加利福尼亚医疗保健提供者提供的确切疫苗数量是《国家疫苗儿童伤害法》和加利福尼亚健康与安全法规第120440（4）条，以记录其管理日期，制造商的日期，制造商的批号和批次数量。根据CAIR2策略，CAIR2用户必须输入制造商发出的确切数量，当将疫苗数量输入
美国必须击败胡塞武装的不对称战争战略
⚫ 尽管美国在拦截胡塞武装的导弹袭击方面取得了很大成功，但美国却耗费了大量关键战术导弹来击败伊朗提供的廉价无人机和导弹，从而损害了美国的军事准备。胡塞武装的不对称战争表明，不对称和消耗战战术可以造成实际损失，在这种情况下，美国军费开支和全球经济都会受到影响，而侵略者只会付出最小的代价。
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同时，在制作中几个世纪的种族和经济不平等中消除了持续的长期努力，面对广泛的经济力量，这会积极减慢我们的进步。，到2028财年，该地区的收入增加了29亿美元，将其当地基金收入的高峰水平与2022财年的经济份额相匹配，在此期间，人口普查数据显示，DC在减少困境方面取得了进展。使用这些额外的资源，该地区可以绘制新课程。地区领导人可能会结束慢性无家可归的人，这是修复几个世纪结构性种族主义和歧视的最深危害之一的关键步骤 - 终结儿童贫困，防止DC居民因住房成本上升而流离失所，确保所有家庭的负担得起的托儿服务，并通过增加黑人主管来建立黑人财富。让收入相对于经济增长而下降只会导致直流兑现其承诺，并在创造蓬勃发展，种族和经济上公平的地区的成就上失去了基础。
为什么公司需要人工智能法律培训并且必须开发...
AI 技术是一种强大的工具，但“能力越大，责任越大”。如果您正在开发或使用 AI 技术，那么充分了解法律含义并制定公司政策以建立 AI 治理和风险管理非常重要。最好的方法是让专注于 AI 的律师向您的董事会、高管、法律部门和/或其他利益相关者进行演示，帮助他们了解公司需要了解的一系列法律问题，以便安全地使用和/或开发 AI，以及不这样做的后果。随后应与该律师合作，为您的公司制定定制的 AI 政策和程序。这些政策通常涵盖员工对 AI 的使用、AI 代码生成器的开源问题、AI 技术和 AI 模型的负责任开发、供应商在准备公司交付物时对 AI 的使用以及与公司参与 AI 相关的其他主题。