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准备糖尿病预测清洁和高质量数据的预处理技术
本文介绍了用于开发操作数据分析的数据预处理技术的全面评估。其目标是为数据驱动的建筑能源管理提供全面的数据预处理方法。本文的后续部分如下结构。构建操作数据预处理的一般框架引入了在构建操作数据分析的背景下进行数据预处理的一般框架。随后，用于构建操作数据分析，减少数据扩展，数据转换和数据划分的数据清洁方法，以阐明各种数据预处理任务的代表性技术。
为生成AI
视听媒体的历史是视听操纵的历史。 第一张相机于1816年进入世界，尽管直到1888年，美国商人乔治·伊斯曼（George Eastman）开始以“柯达”的名义营销一种设备。在20世纪初期，相机的商业性更高，但是即使在普通消费者能够拍摄照片之前，世界已经在1869年就已经看到了其第一次对视听作品进行试验。。视听媒体的历史是视听操纵的历史。第一张相机于1816年进入世界，尽管直到1888年，美国商人乔治·伊斯曼（George Eastman）开始以“柯达”的名义营销一种设备。在20世纪初期，相机的商业性更高，但是即使在普通消费者能够拍摄照片之前，世界已经在1869年就已经看到了其第一次对视听作品进行试验。威廉·穆勒（William Mumler）是波士顿的珠宝雕刻师，拍摄了自拍照（或那时，是“自画像”），在图像上揭示了他已故表弟的形状。随着故事的发展，穆勒（Mumler）与朋友开了个玩笑，但看到他的同事的惊讶，他认为他可以通过拍摄人的形象并想到自己的亲人出现在cam-ear时就可以从“精神摄影”中做出有利可图的业务。这些操作似乎是非生物介入的结果，向我们展示了双重暴露的早期例子，通过该图像，先前的图像进入了另一个使用相同玻璃板来产生负面的pho图。在美国内战带来的悲伤几年后，他被指控欺诈。在审判期间，另一位摄影师证明了证人，他用亚伯拉罕·林肯（Abraham Lincoln）的“幽灵”制作了一个伪造的图像，以消除操纵技术。穆勒最终被无罪释放。首先，只要它与我们的世界观保持一致，我们中的许多人都愿意信任我们所看到的。1穆勒审判不仅代表了最早记录的恶意视听案件之一，而且还强调了两个强大的动态，这些动态贯穿整个历史。第二，即使证明了宽容的轻松性，也可能很难在法庭上证明任何编辑都在给定的图像上进行。有效性操纵的进步，特别是深层技术，结合了人工智能的商业化
为人工智能研究准备数据字典
• 确定目标人群并相应地选择训练和测试集 • 在社会经济多样化的医疗保健系统中构建和测试算法 • 确保与种族、性别等相关的关键变量。在适当的情况下被捕获并包含在算法中 • 在整个处理过程中测试算法是否存在潜在的歧视行为 • 开发反馈循环以监控和验证输出和有效性
为生成式人工智能做好董事会准备 - KPMG LLP
Zoe Willis 合伙人，战略与数字，国家数字和数据领导人 zoemwillis@kpmg.ca Kareem Sadek 合伙人，技术风险咨询，可信人工智能联合领导人 ksadek@kpmg.ca Ven Adamov 合伙人，治理、风险与合规服务，可信人工智能联合领导人 vadamov@kpmg.ca David Marotte 魁北克领导人，数据与人工智能 dmarotte@kpmg.ca Gavin Lubbe 合伙人，客户与运营，GTA 领导人，Lighthouse gavinlubbe@kpmg.ca Andrew Forde 合伙人，技术战略和数字化转型 andrewforde@kpmg.ca Marc Low 创新、增长和新兴技术总监，KPMG Ignition marclow@kpmg.ca JQ Lien 合伙人，技术、战略与转型 jqlien@kpmg.ca Bryan Matthews
在线食谱准备浸泡坚果的食物安全含义
消费者通常会参考视频和在线博客，以获取准备浸泡坚果和NBDA的说明或食谱（36）。YouTube是一个受欢迎的在线视频共享平台，估计每天浏览300亿次和5100万个频道（34）。YouTube允许消费者查看而不是使用书面食谱或与此类食谱的补充。世界上最受欢迎的网站是Google，这是一种在线搜索引擎，估计每天搜索35亿个搜索，消费者可以在其中找到书面内容，包括具有食谱的博客（18）。几个研究小组通过YouTube视频，在线博客，食谱和消费者论坛的内容分析评估了消费者食品处理的食品安全含义（7，22，26）。尽管食谱可以用作食品安全通信的机制，但通常不是。对低运动食品的消费者处理实践的分析表明，通常缺乏基本的食品安全实践，例如洗手和清洁厨房用具（2，3，25）。然而，几乎没有报道有关食谱中的特定处理方法和食品安全信息的报道，突出了浸泡过的坚果和NBDA的准备。
白皮书 - Xred：准备身临其境教育
XR技术使这样的超级大国成为可能，我们认为它可以改变学习者的经验，推动想象力和惊奇，扩大界限，参与新的方式，刺激创造力，并为他们提供失败的自由，然后再尝试。它将通过其独特的学习能力扩展来实现这一目标：互动，反馈，存在，代理，3D和沉浸式。已经采取了第一步：请参阅完整报告中的案例研究2。
为儿童做好迎接人工智能的准备
图片：https://unsplash.com/photos/a-computer-screen-with-a-bunch-of-code-on-it-ieic5Tq8YMk
在现代英国为我们的学生做好准备
我们关心每个学生，并认识到每个孩子都不同且同样重要。我们的传统价值观源于我们当地社区及其他地区的几代家庭。专注于家庭学习，我们的学校的特点是对自己，彼此和社区的尊重精神。欢迎和友好，我们在经过验证的牧师家庭系统中提供护理，指导和支持。从小学到中学的平稳过渡是孩子成功的关键。我们与伴侣小学的近距离工作确保我们已经流行和广泛认可的过渡计划在接受中学教育时对父母和学生都支持。
为 2024 年大选的生成式人工智能做好准备
简介 过去一年，生成式人工智能技术的快速发展为民主带来了新的挑战，也带来了一些新的机遇。本文基于研究概述了生成式人工智能的潜在影响，并提供了保护选举过程的最佳实践。我们审查的目的不是推荐许多具体的法律或政策行动，而是促进选民、记者、民间社会、技术领袖和其他利益相关者清楚地了解人工智能对选举民主的风险和前景，希望促进对这些问题的更有成效的公开讨论。 民主依赖于选举问责制。选民被要求选出他们支持的候选人，解雇他们认为工作做得不好的政客。因此，民主需要一个健康的信息环境，选民可以在其中监督政客在做什么，了解候选人当选后承诺做什么，并评估应对社会挑战可能需要哪些政策。通过促进自动创建难以与人类生成的内容区分开来的高度详细的文本、图像和视频，生成式人工智能可能会对信息环境产生负面影响。它可以被用来制造虚假或误导性信息，助长人们对信息可靠性的普遍激进怀疑或虚无主义，甚至允许政治参与者将真实的、有害的信息视为人工智能生成的假新闻。通过协助创建微目标政治内容（例如，用于在线政治广告），生成式人工智能可能会使选民两极分化，或加剧政治分裂感，人们生活在不同的信息环境中，或被操纵投票给错误的候选人，或根本不投票。生成式人工智能还为能够进行类似人类对话的聊天机器人提供动力。初创公司、竞选活动和其他参与者可能会使用这些聊天机器人进行政治对话。这可能本身并不成问题——事实上，我们可以想象，参与度的提高会让选民更加知情。但有些人可能会反对这些对话的不真实性、情感操纵的可能性，或有意或无意传播虚假或误导性信息。此外，极端组织可能会利用这些聊天机器人招募人们加入他们的事业。最后，更普遍地说，生成式人工智能的发展可能会导致在线信息生态系统进一步集中化，少数大型科技公司将决定哪些想法和价值观可以表达，哪些是禁忌。这可能会威胁言论自由，进一步削弱美国人对政治环境的信任。然而，作为一项极具前景的新技术，生成式人工智能也为民主治理带来了希望。研究人员已经在研究如何创建可以与人讨论政治的聊天机器人。由于生成式人工智能擅长合成大量信息，如果