5 6 顾问团队和 UHN 为该项目选择的方法涉及“自上而下”的空间预测方法。这种方法通常涉及将未来的活动和人员配备水平按空间类别预测为一系列关键房间驱动因素,10 然后根据利用率和 11 规模基准将这些预测“转化”为面积需求。这种方法用于预测 10 个高级空间 14 类别(和 29 个子类别)的面积需求,经顾问团队和 UHN 同意。
高级技术 NITEC – AI 应用 课程代码:HTAIS 课程目标 本课程让学生掌握技能和知识,帮助 AI/机器学习工程师识别业务需求并将其转化为 AI 需求。他/她还协助数据准备和分析,以及开发 AI 解决方案以满足组织的业务需求。此外,他/她必须遵循所需的 AI 道德规范来执行任务。 课程结构
我们提供实用有效的培训,由经验丰富的培训师指导,他们了解将学习内容转化为车间环境培训的实际挑战。每个课程的目的:提供足够的理论基础和实践经验,以确保从一开始就在操作环境中表现出色。培训将侧重于安全操作、有效维护和确保高性能。提供以下培训领域(如果需要,也可以创建定制课程)。
社区组织认为,人工智能支持对被数字排斥的人来说是一项重要资产。他们认识到,随着人工智能的普及,缺乏对人工智能的了解可能会扩大数字鸿沟并加剧不平等。人工智能还提供了让生活更轻松、创造更公平竞争环境的机会,它可以帮助个人以以前不可能的方式提高技能,例如起草信件或以简单的方式总结信息,或进行语言间翻译。
为了遵守省级立法,我们询问住户是否愿意参加质量保证回访,以核实住户人数。我们随机选择了回答“是”的家庭进行回访,以确保所收集人口普查信息的质量和准确性。在提供回访号码的 3,150 户住户中,我们联系了 625 户。其中,有 5 户的住户人数进行了更正,错误率为 0.08%,表明错误率非常低,所收集数据准确性很高。
45 岁及以上的太平洋岛民更有可能报告自己提供社会支持、担任领导、参与文化活动、翻译太平洋语言和参加活动。25-44 岁的人更有可能报告自己照顾孩子和照顾老人。45-64 岁的人更有可能报告自己照顾生病的人。65 岁以上的人更有可能报告自己照顾残疾的人。
f eb 16:5.30 pm - 7.30 pm | d Inner&p anel主题演讲:为医疗保健和生物医学翻译AI f eb 17:11 am - 1 pm - 1 pm | l uncheon&p anel where:e ngenering p rogic @ missouri s tate u niversity s tate u niversity; 405 N J Efferson A v。s Pringfield,M O E-F Actory,市区校园(停车位于406 N. B Oonville A Ve。)
本演讲将重点讨论在数字农业背景下将研究转化为可行的管理的瓶颈。使用更多数据驱动的方法,包括概率分析,新技术(如人工智能(AI),卫星图像,用于领域尺度量产率预测的计算机愿景)的整合以及新数据可视化应用的开发都是帮助生产者改善农产品决策和下一个绿色革命的相关途径。
1我们感谢Bea的Tom Howells,Dave Wasshausen和BLS的Patricia Abaroa和BLS的Susan Powers提供了有益的评论和建议,Eeugene Njinkeu为运行了这种情况的工作。我们还要感谢BEA的Jen Lee,Mark Ludwick和Benjamin Mandel的有用讨论及其在将联邦经济救济政策转化为国民账户方面的工作。最后,我们感谢BEA的汤姆·豪威尔斯(Tom Howells)和BLS的马特·罗素(Matt Russell)在更新ILPA方面的持续领导。