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自动化国际人权...
国际人权法院和条约机构越来越多地转向自动决策（“ ADM”）技术，以加快和增强对个人投诉的审查。这些法庭尚未考虑通过将不同类型的自动化技术用于这些目的而提出的许多法律，规范和实际问题。本文对将ADM引入国际人权裁决的收益和挑战进行了全面，平衡的评估。我们主张使用ADM来数字化文档和内部案例管理目的，并就注册，不可接受性和计算损失提出直接建议。相反，我们拒绝使用算法或人工智能（“ AI”）来预测国家是否违反人权条约。在这些极性类别之间，我们讨论了半自动化的程序，这些程序将相似的情况聚集在一起，总结和翻译关键文本，并建议相关的先例。We weigh the benefits of introducing these tools to improve international human rights adjudication—which include greater speed and efficiency in processing and sorting cases, identifying patterns in jurisprudence, and enabling judges and staff to focus on more complex responsibilities— against two types of cognitive biases—biases inherent in the datasets on which ADM is trained and biases arising from interactions between humans and machines.我们还引入了一个框架，以增强责任制，从而减轻ADM技术造成的潜在危害。
机器人和自动化学士学位...
具有荣誉计划（ERA）的XMUM机器人技术和自动化工程的精心设计，可为学生提供最具动态和有影响力的工程领域之一的尖端技能和知识。已获得马来西亚工程师委员会（BEM）的批准，该计划确保毕业生有资格注册为专业工程师，并为全球机会打开了大门。通过实践课程，可以平衡机器人技术，机电一体化和人工智能（AI）应用程序，并获得了在设计和实施智能自动化系统方面的实践经验。拥有最先进的实验室，现实世界项目和牢固的行业联系，该计划的毕业生为毕业生做好准备，以应对工业机器人技术，智能制造，医疗保健，汽车，航空航天等方面的挑战。
机器学习在自动代码检查中的作用 - 系统文献评论
摘要：建筑设计必须遵守众多代码，法律和法规。实际上，尽管有可用的自动代码检查工具（ACC）和该领域的广泛研究，但检查给定设计是否符合所有相关的监管要求仍然是一项手动和耗时的任务。为广泛的法规提供高度自动化解决方案的全面检查系统仍然是一个遥远的目标。最近的研究强调了吸引高级技术（例如机器学习（ML）和自然语言处理（NLP））以增强ACC能力的潜力。因此，这项工作旨在审查在代码合规性检查中实施ML技术方面的最新进步，识别知识差距并提出未来的研究方向。通过实施系统的文献综述方法，我们确定了域内的三个关键研究领域：处理监管文本，处理设计信息和整体检查机制。现有的努力使用各种ML算法来探索这些领域的每个领域，以提高其有效性。尽管取得了显着进步，但由于法规的复杂性，法律文本的歧义和培训数据的稀缺性，挑战仍然存在，所有这些都限制了提出的方法的可扩展性。此外，虽然ML通过从数据中学习而不是依靠硬编码规则来增强灵活性，但它引入了对建筑许可至关重要的决策过程中的不确定性。评论强调了混合方法的潜力，这些方法结合了基于规则的系统和ML模型的优势，以有效解决这些挑战。
圣托马斯莫尔天主教堂
天主教慈善机构欢迎每月将家具捐赠送到其存储地点：U-Store Self Storage 1130 NE 28 th Ave., Portland, OR. 97232。这些捐赠将帮助新抵达的难民家庭在俄勒冈州安家。欢迎在 2025 年的以下周六上午 10 点至下午 2 点送达：1 月 11 日、2 月 8 日、3 月 15 日、4 月 19 日、5 月 17 日、6 月 21 日、7 月 19 日、8 月 16 日、9 月 20 日和 10 月 18 日。周六捐赠团队还需要志愿者来接收捐赠物品并将其运送到存储单元。这主要是室内工作。欲了解更多信息，请联系 Jen Toohey，jtoohey@ccoregon.org 或 503-807-9441。
优先考虑新兴的全领域技术
然而，尽管美国对讨论 UAP 持反对态度，但美国的敌人却在竞相解锁其技术，以获得决定性优势。因此，UAP 已无法与 UAS 和其他 EADT 完全区分，从而阻碍了我们的领域意识和响应。UAP 和 UAS 出现在美国核设施周围尤其令人不安，危及我们的战略威慑和国际稳定。尽管国会在国防部 (DoD) 内设立了全域异常解决办公室来分析 UAP，但该办公室仍然陷入官僚主义泥潭，过于孤立，无法完成其使命。美国政府数十年来对 UAP 问题的不断掩盖也同样损害了公众的信任。
在空间风化的样品中应用计算机视觉算法来自动化太阳粒子轨道分析。 K. Heller 1，J。A。McFadden 1，M。S。T
在空间风化的样品中应用计算机视觉算法来自动化太阳粒子轨道分析。K. Heller 1，J。A. McFadden 1，M。S. Thompson 1。 1地球，大气和行星科学系，普渡大学，西拉斐特，47907年（mcfadde8@purdue.edu）。 简介：暴露于太阳风辐射和其他高能离子流的来源导致在太阳系上无空体表面上土壤的空间风化[1,2]。 尤其是，太阳能耀斑的太阳能颗粒（SEP）对晶粒的辐照，可以将毫米穿透到地表岩石上，从而导致晶粒内部晶体结构损伤的线条。 这些SEP轨道可以通过对透射电子显微镜（TEM）中土壤样品的分析来揭示。 通过TEM图像测得的晶粒中这些SEP轨道的密度可用于基于校准的生产速率生成暴露时间表[3]。 对这些SEP轨道密度的分析可在无气体表面上的太空风化和太阳辐射过程以及雷果石混合和重新加工时间表上产生宝贵的见解。 直到最近，对TEM图像中的SEP轨道的识别和分析主要是手工执行的，这是一种耗时的实践。 但是，机器学习领域（ML）和计算机视觉领域的进步使机器的视觉能力能够通过适当的神经网络设计和培训数据匹配和超越人类的能力[4，5，6]。 这两个模型在结构上是相同的，但在培训数据上却有所不同。A. McFadden 1，M。S. Thompson 1。1地球，大气和行星科学系，普渡大学，西拉斐特，47907年（mcfadde8@purdue.edu）。简介：暴露于太阳风辐射和其他高能离子流的来源导致在太阳系上无空体表面上土壤的空间风化[1,2]。尤其是，太阳能耀斑的太阳能颗粒（SEP）对晶粒的辐照，可以将毫米穿透到地表岩石上，从而导致晶粒内部晶体结构损伤的线条。这些SEP轨道可以通过对透射电子显微镜（TEM）中土壤样品的分析来揭示。通过TEM图像测得的晶粒中这些SEP轨道的密度可用于基于校准的生产速率生成暴露时间表[3]。对这些SEP轨道密度的分析可在无气体表面上的太空风化和太阳辐射过程以及雷果石混合和重新加工时间表上产生宝贵的见解。直到最近，对TEM图像中的SEP轨道的识别和分析主要是手工执行的，这是一种耗时的实践。但是，机器学习领域（ML）和计算机视觉领域的进步使机器的视觉能力能够通过适当的神经网络设计和培训数据匹配和超越人类的能力[4，5，6]。这两个模型在结构上是相同的，但在培训数据上却有所不同。在这里，我们应用这些ML技术来开发一个原型自动化程序，该程序可以自动检测和分析TEM图像中的SEP轨道，从而使未知样本中的SEP轨道更有效，更准确地注释。方法：机器智能程序（“模型”）旨在查找和计算提供的TEM图像中的所有SEP轨道，包括潜在的微弱或“隐形”轨道。由于轨迹而言，由于主要是与背景材料不同的强度线段的线段，该模型旨在识别线性强度差异的区域。两种单独的型号经过训练以提高性能 - 一种在较暗的背景（LOD）上搜索较轻的曲目，而一种搜索较轻的背景（DOL）上的较暗轨道（DOL）。拆分模型的决定在很大程度上旨在改善训练时间和模型性能，因为示例往往由LOD或DOL轨道组成。因此，将模型拆分可改善训练时间并减少处理时间，因为训练集和应用的差异减少为更简单，较小的模型提供了空间。此外，这使该模型可以应用于两种不同类型的扫描TEM（STEM）成像模式：深色场（DF），其中SEP轨道显得比周围的晶体更明亮，而明亮场（BF），其中SEP轨道显得比周围的晶体更暗。由于计算机以抽象的结构可视化数据，分析是按像素度量进行的，而不是与测量相关的
Tajeddini，Kayhan，Hussain，Matloub，Gamage，Thilini Chathurika和Avraam（2024）。资源编排的影响，战略信息Saad，Same，Maina，Jemimah，Perera，Terrence和Bahadori，Ramin（2023）。基于区块链的可追溯性系统，用于增强人道主义供应链Komal，Samina和Saad，Sameh M（2024）。英国纺织行业的供应链管理策略方法。 Procedia计算机科学，232，117-1Komal，Samina和Saad，Sameh M（2024）。英国纺织行业的供应链管理策略方法。 Procedia计算机科学，232，117-1
本研究重点介绍了整个英国纺织业的特定类型的供应链策略，因为现有文献要么强调时装服装行业，要么是快速时尚的子行业。使用标准的局部优先级权重和亚标准的组合用于连续的层次结构级别，该级别以不同级别的分析层次结构过程（AHP）建模。这有助于获得AHP模型第三级子标准的所有子标准的全局复合优先权。在敏感性分析中观察到不同因素的变化，在以下变量中指出了边际变化的不同级别的敏感性分析中：关键供应商的开发，供应商能力审核以及与供应商的长期取向。供应基础优化和采购集成显示各种级别的变化。采购和生产策略是实现供应链管理未来目标的主要标准。参与研究的三家公司有大量证据，这些公司在成功的数字化，识别和交付中采购和生产策略在成功中起着同样重要的作用。
