1 2024 年数字十年状况报告,ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_24_3602 2欧洲审计院,《人工智能:欧盟必须加快步伐》,eca.europa.eu/en/news/news-sr-2024-08 3欧盟数字政策的未来 - 理事会结论(2024 年 5 月 21 日),data.consilium.europa.eu/doc/document/ST-9957-2024-INIT/en/pdf 4参见“如何以有限的手段玩数字权力游戏”,thinkeuropa.dk/files/media/document/How%20to%20Play%20the%20Digital%20 Power%20Game%20with%20Limited%20Means_0.pdf 5参见“关于生成式人工智能基础模型和人工智能产品竞争的联合声明” - competition-policy.ec.europa.eu/about/news/joint-statement-competition-generative-ai-foundation-models-and-ai-products-2024-07-23_en。另请参阅“生成人工智能:法国税务局就该行业的竞争功能发表意见” - autoritedelaconcurrence.fr/en/press-release/generative-artificial-intelligence-autorite-issu es-its-opinion-competitive 6基于 cdn.digitaleurope.org/uploads/2024/06/DIGITALEUROPE-EU-CRITICAL-TECH-GAP-REPORT_WEB_UPDATED.pdf 和 francedigitale.org/en/posts/report-generative-ai 7consilium.europa.eu/en/european-council/strategic-agenda-2024-2029/ 和 commission.europa.eu/document/download/e6cd4328-673c-4e7a-8683- f63ffb2cf648_en?filename=Political%20Guidelines%202024-2029_EN.pdf 8ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_24_383 9euractiv.com/section/artificial-intelligence/news/european-commission-is-moving-ahead-with-ai-factories/ 10 欧洲审计院,《人工智能:欧盟必须加快步伐》,eca.europa.eu/en/news/news-sr-2024-08 11 europa.eu/eurobarometer/surveys/detail/2994 12 ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_24_3602 13 JRC,《将欧盟层面的融资工具与数字十年目标相结合》, Publications.jrc.ec.europa.eu/repository/handle/JRC134647 14 aiindex.stanford.edu/report/
17 同上,第 473 页。18 Howell,上文注 7。19 Frans G. von der Dunk,《两部新的国家空间法:俄罗斯和南非》,《空间、网络和电信法律程序法》。出版物,251-52 (1995) https://digitalcommons.unl.edu/spacelaw/47。20 Roman Buzko,《俄罗斯太空活动监管》,B UZKO K RASNOV (2021 年 2 月 2 日),https://web.archive.org/web/20211205000530/https://www.buzko.legal/content-eng/legal-regulation-of-space-activities-in-russia。21 《俄罗斯联邦空间活动法》,第 2 节,第 17 条。 5 [俄罗斯苏维埃议院第 5663-1 号法令]。该文件的英文文本(非正式翻译)可在网上查阅:联合国外层空间事务厅网站 < https://www.unoosa.org/oosa/en/ourwork/spacelaw/nationalspacelaw/russian federation/decree 5663-1 E.html >(访问日期:2023 年 2 月 24 日)。
摘要 - 先前的研究证明了端到端深度学习对机器人导航的有效性,其中控制信号直接源自原始感觉数据。但是,大多数现有的端到端导航解决方案主要基于相机。在本文中,我们介绍了Tinylidarnet,这是一种基于自动赛车的基于轻量级的2D激光雷达的端到端深度学习模型。使用Tinylidarnet的第1辆汽车在第12场比赛中获得第三名,这表明了其竞争性能。我们会系统地分析其在未经训练的轨道和实时处理的计算要求上的性能。我们发现,基于Tinylidarnet的1D卷积Neu-ral网络(CNN)的体系结构显着胜过基于多层的多层感知器(MLP)体系结构。此外,我们表明它可以在低端微控制器单元(MCUS)上实时处理。
• 一级预防策略可以在行为出现问题之前减轻其影响。• 二级预防策略侧重于在行为发生后立即做出反应,同时支持目标;追究肇事者的责任,并设定此类行为不可接受的期望。• 三级预防策略旨在减轻行为的持久影响并防止将来再次发生。
土著权利和人权TVDSB致力于维护《安大略省人权法》,《教育法》和《加拿大权利与自由宪章》。它根据安大略省教育公平行动计划(2017年)和安大略省教育部政策/计划备忘录,制定和实施安大略省学校的公平和包容性教育政策(PPM 119),根据安大略教育公平行动计划(2017)和安大略省教育部政策/计划备忘录(PPM 119)制定和实施公平和包容性教育政策。TVDSB认识到土著人民的固有权利,以及为土著学生和员工创造和促进文化安全环境的必要性。泰晤士河谷地区学校董事会认识到有必要与土著教育团队以及土著社区,家庭和学生进行持续合作。TVDSB还致力于维护《安大略省人权法》。所有TVDSB学校,办公室和位置都应是没有歧视的空间,并积极努力确认个人的身份。访问安大略省人权委员会的网站,以获取有关《安大略省人权法》的更多信息。
我们使用了一种混合方法,包括视力民族志,参与者观察和人群调查来获取数据。共有7个研究课程,每个研究大约需要90分钟才能完成人口调查,并用书面描述性故事创建他们的个人地图/艺术品。人口统计调查用于了解关键变量之间的关系,以揭示模式和相关性。所考虑的变量是:参与者的年龄,住所(在芝加哥,牺牲区/近乎牺牲区或芝加哥外郊区),出生于美国或移民(见图1)。我们收集了63套个人地图/艺术品和拉丁参与者的书面故事。在63名参与者中,有45位居住在芝加哥(牺牲区或附近的28个),在郊区18个,如图2所示。
多国赢得健康治疗师和创伤发行专家Rachel Claire Farnsworth资料来源:Rachel Farnsworth
摘要这项工作将自己呈现为一篇理论论文,该论文涉及数字文化范围内算法种族主义与人工智能之间的关系。作为一种方法论主张,它基于对学术文章,书籍和相关出版物的系统评价,重点是对算法种族主义的当前讨论,这些讨论是由基础促进的,这些基础是为大型科技养活的基础,其基础,从而确定了该研究的研究模式和趋势。作为初步的考虑,我们指出,这些基础并非豁免,更不用说检测到这种可能的意图的朴实的记录和参数可能会成为颠覆这些数字企业集团霸权的可能方法。
摘要 - 近年来,自主赛车联赛的数量和重要性,因此对它们的研究数量一直在增长。由于场景的多样性,不同系列之间的无缝集成引起了人们的关注。但是,全尺度赛车的高成本使其成为更容易获得的开发模型,以研究较小的形态并扩大所达到的结果。本文提出了一种用于自动赛车的可扩展体系结构,该架构强调模块化,对各种配置的适应性以及监督允许使用不同动态策略的管道平行执行的能力。该系统展示了各种环境中一致的赛车表现,这是通过成功参与两项相关竞赛来证明的。结果证实了体系结构的可扩展性和多功能性,为竞争性自主赛车系统的发展提供了强大的基础。在现实世界中的成功应用验证了其实际有效性,并突出了其在自主赛车技术中未来进步的潜力。