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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。
SES AI在2024年第二季度收入宣布“ AL-AI”策略
在介绍中包含的所有声明都解决了公司的运营绩效，公司的未来方向，管理和控制，预计将来会发生的事件或发展（包括与收益，期望，资产销售，资产销售，资本支出或表达对未来经营业绩的一般乐观态度的销售有关的声明）是前景的陈述。实际结果可能与反映在本文中所包含的前瞻性陈述中的结果可能有所不同，这是多种因素，其中许多因素超出了公司的控制。
商业客户国际包裹价格表
工作日 0-0,25 0,25-0,5 0,5-1 1-2 2-3 3-5 5-10 10-15 15-20 20-25 25-30 (马德拉群岛、亚速尔群岛) 标准 22,34 24,45 26,64 30,33 36,41 43,13 58,93 74,72 90,52 106,31 122,11 12-21
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。
明天导航：
该报告由Sylvain Cote领导并撰写。它的成功受益于各种各样的个人，他们的专业知识，专业精神和奉献精神是无价的。我对科学委员会成员表示感谢，包括人力资源与社会发展部副部长艾哈迈德·阿尔扎拉尼（Ahmed Alzahrani）博士；世界银行集团的Johannes Koettl博士，经济和社会研究所的Seamus McGuinness博士以及国际劳工组织的Peter Rademaker提供了关键的指导，从而塑造了该报告的早期方向。也感谢Takamol Holding和Richard Attias＆Associates的支持。在结束时，我深表感谢，我反思了我撰写此报告的机会，我期待着继续参与全球推动劳动力市场的发展。
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。
为何赛马业正在失去其最好的客户之一
作者：比尔·芬利 迈克·马洛尼 (Mike Maloney) 过得很好，他知道这一点。他是《投注优势》的作者@，这位肯塔基州本地人是职业赛马运动员，近半个世纪以来一直以此为生。这没有什么秘诀。他下注很多，一年下注金额高达 1400 万美元，他努力工作，并且天生就有能力在正确的时间以正确的价格找到正确的马。A 说到赌马，我已经快 50 年了，而且我做得很好，@ 68 岁的马洛尼说。A 赛马对我来说非常好。@ 只是没有以前那么好。对于投注者来说，在过去的许多年里，游戏变得更糟了。场地更小，抽奖率仍然太高，赛马日更少，甚至日常玩家也变得相当老练。投注额几乎每年都在下降，就像 2024 年一样（下降了 3.35%）。马洛尼表示，自从他下注八位数以来，他已经减少了 90% 的赌注，原因就在于此。他估计，当他的赌注达到顶峰时，他为这个行业贡献了 80 万美元，这些钱都用于支付奖金和赛道的盈利。续第 3 页
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