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驾驶员突然致命健康问题后影响多车碰撞的因素
驾驶时急性健康变化是车辆碰撞的主要原因之一。每年在全球范围内，大约119万人死亡，在汽车碰撞（MVC）中受伤20到5000万人[1]。道路交通损伤给整个个人，家人和国家造成了巨大的经济损失；在大多数国家 /地区，成本约为国内生产总值的3％[1]。因此，世界卫生组织已建议所有政府以整体方式解决道路安全[1]。在日本，政府设定了一个安全交通社会的目标，那里没有发生碰撞，并发布了一次交通安全计划，该计划每五年修改一次。第11次交通安全基本计划始于2021年，直到2025年运行，包括具体的行为目标：2,000或更少和严重伤害22,000或以下的死亡人数。分析MVC的趋势和特征应使有效的可预防措施得以制定[2]。
AI在管理问题背景下的道德困境
Andrzej Sztandera 1，Dominik Borek 2，Kamil Nowacki 3摘要：目的：目的：本文的目的是分析与AI应用有关的选定的道德困境，然后在更广泛的文明环境中向他们展示，对管理人类团队有用。方法论基础：作者摆脱了经典的伦理解释，专注于当代情境伦理，使现代化的AI困境实现了现代方法。难题使您有可能在某种程度上“从内部”出现问题，并考虑到各种道德，心理，法律，文化背景。在分析现代世界的复杂问题中，古典伦理的不足促使人们寻找新的分析工具。结论：几乎每天都在确认为广泛使用AI的个人和人类团队做好准备的悲观论文，即我们不是作为个人和人类团队做好了准备。道德，法律，管理，教育，医学和许多其他领域并没有跟上数字化转型的快速发展。本文分析的案例研究说明了这一意见。ai是人类的绝佳机会，但是，如果我们不打开正确的“保险丝”，人类就可以用作机器的附加功能。实际含义：本文中介绍的每个案例研究都可以激发AI的实际应用。但是，这与特定的技术解决方案无关，而与人机关系有关。AI治理是一个非常重要的领域，它将组织中的技术和社会通信过程整合在一起。JEL代码：M14，O33，L86，D63，M15。团队管理越好，对AI应用程序的开放性越大。这是关于保护人类自主权与智能机器有关的应用。独创性/价值：AI辩论由操作方法的方法主导。本文介绍了一种与人类计算机界面伦理有关的上下文批评方法。关键词：AI道德困境，AI治理，管理科学，旅游业，医学，自我 - 驾驶汽车，情境伦理，可信赖的AI。纸质类型：研究文章。
AMB2025-04基准测量和挑战问题：激光热线定向能量沉积（DED）3D基于镍的Superalloy 718 TES
图1显示了构建的一般几何形状。激光焊缝在电线馈周周围有三个梁同心。挑战相关的测量值将包括残留应力/应变成分，在构建机器上拔掉后的底板偏转以及在构建过程中的底板温度。在构建过程中，激光功率保持恒定，但是进料速度和行进速度变化以产生良好的几何形状。激光校准数据，电线和底板材料组成，广泛的构建信息，包括编程的进料速率和旅行速度（G代码）以及一些热电偶数据。我们将不提供材料属性数据。
AMB2025-01基准测量和挑战问题
•基准挑战CHAL-ABS2025-01-SR：预测平均固体尺寸，平均最大和最小隔离的NB和MO在细胞壁和细胞内部的NB和MO的质量分数，以及在AS-Buuguign微型结构中不包括氧化物的沉淀物的体积分数。预测在870°C的应力释放热处理1小时后，在微观结构中的沉淀物的体积分数（不包括氧化物）。 •基准挑战CHAL-BAMB2025-01-H：在细胞壁和细胞内部的NB和MO分别预测NB和MO的平均固定细胞大小，平均最大和最小隔离质量分数，以及在构造的微观结构中排除氧化物的沉淀物的体积分数。预测在1150°C均质热处理1小时后，在微观结构中的沉淀物的体积分数，不包括氧化物。
全年持续决议的重大问题
没有社区项目资金或国会指示的支出。对于2025财年的法案，376名众议院议员的4,829个项目处于危险之中，其中包括214名众议院民主党议员的3,307个项目；162名共和党议员的1,780个项目；以及十几个两党项目。同样，如果最终支出法案未能颁布，3,686个参议院项目也将面临危险。底线是：在全年的CR中，数千个社区将失去由其民选官员赞助的超过150亿美元的资金。没有国会指示。除了专项拨款之外，报告语言和详细的资金表可能占到每个小组委员会管辖范围内议员优先事项的80%或更多。全年的CR将省略联合解释性声明（该报告提供伴随最终常规法案的国会指示），并导致绝大多数议员优先事项被搁置。这种疏忽不仅会忽视众议院和参议院委员会法案中已经解决的数千项优先事项，还会使政府在国会对其集体优先事项没有任何指示的情况下，随意执行全年拨款法案。对于一个已经无视国会意图的政府来说，这尤其成问题。全年的预算赤字将：降低美国人的健康状况，使其更容易感染致命疾病
目标 -
许多最近的机器学习研究论文在其标题中都有“开放性学习”。，但很少有人试图定义使用该术语时的含义。更糟糕的是，当更加仔细地看时，似乎对开放式学习与诸如持续学习，终身学习或自动学习等相关概念的区别是没有共识。在本文中，我们有助于解决这种情况。在插图概念的家谱和关于它真正含义的最新观点之后，我们概述了开放式学习通常是一种综合概念，这些概念包含一组不同的属性。与以前的方法相比，我们建议将开放式过程的关键基本特性隔离，该过程是在无限的地平线上不时产生元素（例如，观察，期权，奖励功能和目标），从无限的地平线上，从观察者的角度来看。从那里开始，我们建立了开放式学习问题的概念，并特别关注开放式目标条件条件的强化学习问题的子集，其中代理可以学习越来越多的目标驱动技能。最后，我们重点介绍了要填补我们基本定义之间的差距和开放性AI研究人员可能会想到的开放式学习之间差距尚有差距的差距。
XIV年轻科学家会议“理论物理问题” /科学计划< / div>
早上会议_________ 10-05塔拉斯·帕特萨汉（Taras Patsahan）讲座“无序多孔媒体中离子液体的阶段行为”，乌克兰NAS的凝结物理学研究所，lviv ____________ 10-50 oleg gerasymov，liudmyla sidletska“朝着公平的环境中的媒体迁移， Ukraine ___________ 11-10 Oleg Gerasymov, Heorhiy Kudashkin "Towards the influence of compaction on the compressibility of a model bi-component mixture” Odesa State Environmental University, Odessa, Ukraine __________ 11-30 Yulian Honchar, Bertrand Berche, Yurij Holovach, Ralph Kenna “How partition function zeros help find out the finite-size scaling上方的上面临界维度”乌克兰NAS的凝结物理学研究所，lviv ____________ 11-50休息______________ 12-10 Oleh Yermakov“光线内纤维耦合理论及其在增强光收集中的应用”
印度金融科技AI的法律和法规问题
1,2,3五年法学院学生（B.A.ll.B.hons。）在班加罗尔总统大学。摘要金融技术中人工智能（AI）技术的出现通过提高效率和定制的客户关系以及创意解决方案来改变印度金融服务。但是，AI技术在整个金融科技领域的快速传播以及印度慢慢发展的AI和金融科技监管框架构成了实质性的法律，法规和道德合规性困难。本文重点介绍涉及保护数字个人数据的问题，以及管理算法歧视，并需要透明度和问责制，同时维护消费者权利。它严格审查了现有框架中的差距，包括《数字个人数据保护法》，2023 1，2013年公司法以及RBI 3，SEBI 4和IRDAI 5发行的准则，这在应对AI相关挑战方面尚不清楚。将印度监管框架与外国AI监管框架进行了比较，以分析我们的法律框架中的缺点，并提出建议解决这些问题，包括金融科技初创公司，公司所面临的挑战以及维持公平，透明度和问责制的关注点。本文强调了一个全面的监管框架的重要性和需求，以解决法律和监管问题，并在促进AI驱动的增长与减少相关危险之间取得平衡，因为AI继续改变印度的金融科技领域。Mahabala。Mahabala。关键字：人工智能（AI），金融技术（金融科技），AI监管框架，数据隐私，AI治理。在印度引言，AI研究于1960年代在H.N.一个伟大的里程碑是1986年建立了基于知识的计算系统（KBC）计划。在1990年代，印度软件公司调查了AI应用程序，并建立了C-DAC，推进了超级计算和AI研究。它像TC，Infosys和Wipro一样庞然大物进行了投资
使用深度学习的领域知识来解决应用的反问题
图2：从有或不包含强度定律方程的五个模型的预测孔隙率值的比较：（a）CNN，（b）knn，（c）lstm，（d）RF和（e）xgboost。将强度定律方程组合为输入的图可显着提高预测的准确性，从而与真实的孔隙率值更紧密地对齐。
紧密（双重）指数范围用于识别问题：定位主体设置和测试盖
foucaud等。[ICALP 2024]证明，当通过treewidth或顶点覆盖号参数化时，NP中的某些问题可以接受（紧密）双向指数下限。他们通过证明某些图形问题的条件下限，尤其是基于度量的识别问题（强）度量方面，展示了这些第一届的结果。我们继续进行这一研究，并强调了这种类型的问题的有用性，以证明（紧密）下限相对较少的类型。我们研究了图表中经典（基于非中线的）识别问题的细粒算法方面，即定位键合集合和集合系统，即测试盖。在第一个问题中，输入是n顶点上的图形g和整数k，目的是确定是否存在K顶点的子集S子集S子集S，以便S s中的任何两个不同的顶点在s中的任何两个不同的顶点都由s的不同子集主导。在第二个问题中，输入是一组u，u的子集f的集合和整数k，目标是在大多数k测试中选择一个集合s，以便在s的不同测试中包含任何两个不同的项目。对于我们的第一个结果，我们适应了Foucaud等人引入的技术。[ICALP 2024]证明这两个问题相似（紧密）的下限。