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引用本文：Gerbrich Ferdinands (2021) 人工智能辅助系统评价：选择研究比较小样本量的贝叶斯与频率 SEM，多元行为研究，56:1，153-154，DOI：10.1080/00273171.2020.1853501
Smid 等人（2020 年）进行了一项系统评价，以表征贝叶斯和频率估计在小样本量 SEM 中的表现。在手动筛选 5050 项研究后，仅选定 27 项来回答他们的研究问题。进行系统评价需要付出巨大的筛选努力。这种筛选工作使证据综合成为一项极具挑战性的任务。开源 AI 辅助筛选工具可以潜在地减少工作量：系统评价的主动学习（ASReview；van de Schoot 等人，2020 年）。在 ASReview 中，研究人员与主动学习模型交互筛选摘要。根据研究人员的决策（相关与不相关），该模型会迭代更新其对剩余摘要的相关性预测。通过优先考虑最有可能相关的文章（即基于确定性的主动学习），ASReview 最大限度地减少了研究人员需要筛选的文章数量，同时仍能识别出大多数相关文章。手动筛选和自动优先排序出版物的过程会产生一组相关出版物。作为一个例子，ASReview 被应用于 Smid 等人（2020 年）确定的 5050 篇研究的全部集合。理想的表现被定义为最大限度地识别 Smid 等人最初确定的 27 篇相关文章，同时最大限度地减少研究人员需要筛选的文章数量。相关性预测由主动学习模型进行，该模型使用朴素贝叶斯或逻辑回归作为分类器。对于第一个预测，ASReview 需要一些示例文章。对每个分类器应用了 27 次 ASReview，使用每篇相关文章作为示例文章一次，并与一篇随机的不相关文章配对。如图 1 所示，贝叶斯和逻辑回归模型都发现超过 80%
部分公司初步观察到的实践
免责声明 本研究不具有权威性，并不为欧洲可持续发展报告标准 (ESRS) 制定实施指南，如 2013/34/EU 指令（会计指令）第 19a 条或第 29a 条所规定。本文件提供了对截至 2024 年第二季度部分选定公司实施 ESRS 的一些初步做法和挑战的见解。本文件由 EFRAG 作为现状报告发布，与其性质一致，尚未公开征求意见。EFRAG 及其贡献者对本文件的内容或因遵循本文件内容而产生的任何直接、间接或附带后果或损害不承担任何责任。建议 ESRS 可持续发展声明的编制者遵守 2023 年 7 月 31 日的委员会授权条例 (EU) 2023/2772（补充会计指令）和 2024 年 5 月发布的实施指南 1、2 和 3），并在应用中行使自己的判断。本研究专为受 ESRS 约束的大型上市和非上市企业使用而开发。因此，它不适用于非上市中小企业 (SME)，这些企业可以使用即将出台的 EFRAG 中小企业自愿报告标准。关于 EFRAG EFRAG 的使命是通过发展和推广公司报告领域的欧洲观点，服务于欧洲在财务和可持续发展报告方面的公共利益。EFRAG 在公司报告的基础上不断发展并为其做出贡献。在其可持续发展报告活动中，EFRAG 以在严格正当程序下制定的欧洲可持续发展报告标准 (ESRS) 草案的形式向欧盟委员会提供技术建议，并支持有效实施 ESRS。EFRAG 在整个标准制定过程中寻求所有利益相关者的意见，并获取有关特定欧洲情况的证据。其合法性建立在卓越、透明、治理、正当程序、公共问责和思想领导力的基础上。这使得 EFRAG 能够令人信服、清晰和一致地发表意见，并被公认为企业报告中的欧洲声音和企业报告全球进步的贡献者。
课程课程需求和分配报告本科课程，选择课程（第一回合）第2学期，AY2024/2025
备注：1。空缺，需求和成功/不成功的分配数据显示该课程类别，除非另有说明，否则本回合中的主列表中选择的课程类别。2。在不同的“选择课程”回合的不同学生可以使用同一门课程。一般指南检查该课程是否在特定的一轮中可用如下：•“选择课程”第1轮是针对计划要求，受限/直接次要要求和CELC英语要求的受保护回合。•“选择课程”第2轮开始包括针对大学级别要求和不受限制的选修要求选择课程。3。“空缺”列显示了当前一轮的选择课程分配时的配额（按学生的职业生涯）。它会受到变化的约束，例如在为应得的学生运行分配过程之前由管理员分配的课程。在处理选定课程（第3轮）并提交课程请求时，将合并课程课程的所有可用空缺。当课程课程达到其最大容量时，它将使用“ - ”更新。在这种情况下，不允许学生选择课程或提交上诉。4。“其他”列包括诸如课程已经分配的原因，正在取消课程或学生的计划状态不再活跃。5。请注意，大多数法律选修课程的总配额（在所有学术职业中）为50。第1页，共111页，如5-Jan-25第1页，共111页，如5-Jan-25
孟加拉国太阳能园区选址标准
为维持快速的经济增长，孟加拉国对电力的需求正在快速增长。孟加拉国最大的电力份额来自化石燃料发电厂。尽管由于地理位置优越，太阳能在孟加拉国具有巨大的潜力，但该国几乎没有采取任何举措来发展太阳能行业。目前，孟加拉国政府对太阳能园区选址的批准标准没有任何科学依据。因此，本研究旨在制定孟加拉国太阳能园区的选址标准。采用 AHP 的德尔菲法确定太阳能园区选址的标准及其权重。进行了两轮德尔菲法问卷调查：第一轮，制定标准清单；第二轮，确定标准的权重。最终确定的标准是：土地覆盖（即植被、水体、建筑面积、裸地）、土地坡度、地表太阳辐照度、地表温度和变电站位置。其中，土地覆盖和变电站位置对于确定孟加拉国太阳能园区的合适位置具有最重要的意义。
人工智能：背景、选定问题和政策......
在第 115 届和第 116 届国会期间，联邦政府针对 AI 的活动加速进行。唐纳德·特朗普总统发布了两项行政命令，建立了美国 AI 计划 (E.O.13859) 并推动在联邦政府中使用可信赖的 AI (E.O.13960)。联邦委员会、工作组和其他实体已经成立，以协调机构活动、帮助确定优先事项并制定国家战略计划和报告，包括更新的国家 AI 研究与发展战略计划和联邦参与制定 AI 技术标准和相关工具的计划。在国会，委员会举行了多次听证会，议员们提出了各种各样的立法来解决联邦 AI 投资及其协调；与 AI 相关的问题，例如算法偏见和劳动力影响；以及面部识别和深度伪造等 AI 技术。第 116 届国会颁布的至少四项法律重点关注人工智能或包含以人工智能为重点的条款。
对香烟中的吡嗪的研究以及如何使用添加剂来增强烟草成瘾
访问和使用高质量，完整数据对于AI性能，准确性和可靠性至关重要。17在澳大利亚，包括正式立法和政策在内的数据法规通常被视为数据共享的障碍。澳大利亚统计局LED人士综合数据资产（PLIDA）和澳大利亚卫生与福利研究所LED国家健康数据中心（NHDH）是可用健康数据资产的示例。这些数据资产可以洞悉澳大利亚卫生局势和卫生的社会决定因素，并在司法管辖区进行协作努力，以改善数据可访问性和共享。学者和行业是AI健康数据的主要用户，但是学者可能会有机会通过2022年的数据可用性和透明度法来促进健康数据。
委员会 人工智能 (AI) 应用特别委员会 问题编号 001 参考 2024 年 5 月 21 日 委员会成员 参议员 David Shoebridge
参议员 DAVID POCOCK：您提到了您所做的实验，让您的团队输入意见，然后让人工智能——您是否愿意提交一份关于生成结果差异的摘要？这是您可以做的吗？ Jefferson 先生：我们可以在通知中提供有关该实验结果的更多详细信息。 Longo 先生：我记得，当委员会听取有关此事的汇报时，人工智能给出了我称之为“平淡无奇”的意见摘要。它没有误导，但很平淡。它确实没有抓住意见的内容，而人类能够提取细微差别和实质内容。我认为这不是一个糟糕的总结。 Jefferson 先生：是的。我们主要感兴趣的是，在参议院财政和公共管理参考委员会对咨询公司的调查中，公众提交的意见中提到了 ASIC。我们发现，正如主席所说，一般而言，这些摘要非常笼统，关于如何引用 ASIC 的细微差别并没有在 AI 生成的摘要中体现出来，而 ASIC 员工在做摘要工作时并没有体现出来。 参议员 DAVID POCOCK：是与一家澳大利亚公司合作吗？ Longo 先生：我们自己做的。 Jefferson 先生：我们与位于澳大利亚的 AWS 合作完成了这项工作。我们使用了 Llama 2 大型语言模型，我相信它是 Meta 的产品。 参议员 DAVID POCOCK：AWS 是亚马逊网络服务，您使用了两家美国公司来帮忙？ Jefferson 先生：基本上是的。…… 参议员 SHOEBRIDGE：您是否说过会接受参议员 Pocock 提出的提交报告的请求？您会有一份关于离线 AI 测试的报告。 Jefferson 先生：我们可以提供有关它的更多细节。隆戈先生：我能否向委员会坦诚相待？我会尽可能地坦诚相待，但要遵守公共利益豁免权。参议员 SHOEBRIDGE：我要求提交报告。如果您能注意到它，那么您就可以处理它。隆戈先生：我认为我们可以为委员会提供一些信息，以展示我们做了什么以及从中学到什么。参议员 SHOEBRIDGE：我要求提交报告；这就是我所要求的，我想您会注意到它？隆戈先生：好的。
用于数据特征选择和压缩特征表示的量子算法
量子计算已成为一个新兴领域，可能彻底改变信息处理和计算能力的格局，尽管物理上构建量子硬件已被证明是困难的，而且当前嘈杂中型量子 (NISQ) 时代的量子计算机容易出错且其包含的量子比特数量有限。量子机器学习是量子算法研究中的一个子领域，它对 NISQ 时代具有潜力，近年来其活动日益增多，研究人员将传统机器学习的方法应用于量子计算算法，并探索两者之间的相互作用。这篇硕士论文研究了量子计算机的特征选择和自动编码算法。我们对现有技术的回顾使我们专注于解决三个子问题：A) 量子退火器上的嵌入式特征选择，B) 短深度量子自动编码器电路，以及 C) 量子分类器电路的嵌入式压缩特征表示。对于问题 A，我们通过将岭回归转换为量子退火器固有的二次无约束二元优化 (QUBO) 问题形式并在模拟后端对其进行求解来演示一个工作示例。对于问题 B，我们开发了一种新型量子卷积自动编码器架构，并成功运行模拟实验来研究其性能。对于问题 C，我们根据现有技术的理论考虑选择了一种分类器量子电路设计，并与相同分类任务的经典基准方法并行进行实验研究，然后展示一种将压缩特征表示嵌入到该量子电路中的方法。
SEN 向众议院核能特别委员会提交的文件 Nov_2024_final.docx
1. 家庭屋顶太阳能是日间能源结构的决定性特征——屋顶太阳能持续增长，现在从设计角度来看，它占据了能源结构的主导地位，以至于任何补充发电都需要灵活地在白天太阳能输出高时减少，在晚上和夜间太阳能输出为零时增加。基载需求的概念以及“基载电力”（我们的网站上有对基载电力的很好解释）不再适用。大规模发电需要响应运营需求，即屋顶太阳能贡献的需求净值。核电站需要以接近稳定的输出和高容量系数运行，以优化其平准化能源成本。因此，核电无法满足与可再生能源主导的电网合作的技术和商业灵活性标准。