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人类对环境的影响：关注气候变化
自工业革命以来，人类已将足够的温室气体释放到大气中，以将平均全球温度提高1.1°C（接近2°F）[8]。自1970年代以来的变暖比现代历史上的任何时候都更快[8]。同时，全球人口增加了一倍以上[9]。这种变暖的影响因地区而异，包括更长的野火季节，融化的冰川和冰盖以及更美好的天气，例如热浪，更强大的风暴和洪水。气候科学家警告说，由于更具破坏性的暴风雨和长期的干旱到沿海地区的淹没，全球温度升高为1.5°C及以后的影响将产生更大的破坏性影响[10]。随着每个额外的温暖程度，影响会放大[8]。
Fraser Noble Fire Action计划
•发现火灾的人通过操作最近的断路玻璃火灾警报呼叫点会发出火灾警报。这些位于走廊或靠近大楼的楼梯间（楼层出口）中。•消防元帅或发现大火的人应通过安全地点（从大学座机上拨打9-999拨打999）来致电苏格兰消防救援服务，并报告如果已知的情况，请确切地位置。•他们应该警告危险附近的其他人（在任何锁着的门上大声敲打，以确保没有人在里面）。•将建筑物留在最近的火出口，并向火元帅报告（戴着橙色的高可见度荧光背心），并提供有关火的确切位置的信息，以及是否有任何人受伤或被困在前往指定的装配点之前。
ID.7 Pro S Nardo
诸如连接的旅行辅助系统具有在线数据利用率的系统可选为新ID.3。该系统在整个速度范围内实现了辅助纵向和横向指导7，并在高速公路上辅助车道更换7。此外，如果有在线数据可用7，则可以使用未检测到的车道标记的车道指南7。Park Assist Plus和系统的内存功能（自动执行保存的停车操作，在7米7米7中的距离内可用）。Park Assist Pro包括一个远程停车功能5/7，用于通过智能手机应用程序停车。出口警告系统5是ID的新成员。3产品线：在系统限制内，如果道路用户从后面接近，它可以警告驾驶员不要打开门之一。
Eunika Mercier-Laurent。人工智能在知识管理、能源和可持续性方面的应用。Eunika Mercier-Laurent、Gülgün Kayakutlu、Mieczyslaw Lech Owoc、Abdul Wahid、Karl Mason。人工智能在知识管理、能源和可持续性方面的应用，693，Springer Nature Switzerland，第 1-10 页，2024 年，IFIP 信息和通信技术进展，978-3-031-61068-4。10.1007/978-3-031-61069-1。 hal-04614955
可持续性是一个广泛的概念，也是最不为人理解的概念之一。根据不同的观点和动机，有许多方法可以定义和解决这些问题。这种担忧并不新鲜。法国先驱飞行员、记者和作家安托万·德·圣·埃克苏佩里强调了我们地球的美丽（Terre des hommes）和保护它的必要性 [1]。自密集工业化初期以来，许多作者就试图警告如此快速的发展会对我们的环境造成的影响 [2、3 和 4]。没有人关注这些声音。全球化和日益增长的商业强度，加上互联网、新冠疫情和集约农业的加剧，加速了我们环境的恶化。谷歌推出的以广告为基础的商业模式以及人工智能放大的营销新实践正在推动人们的购买
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31 PA20-055 传感器和物联网安全监控系统 UWB 碰撞预警系统 碰撞预警系统可以利用 UWB 技术为工人和工厂操作员提供实时安全警报。现场发生的许多事故都涉及工人被移动的工厂和机器撞到。准确的碰撞预警系统可以以经济有效的方式防止此类事故。该系统采用最新的 UWB - 超宽带技术。带有 UWB 检测器的工厂设置虚拟工作周界，任何带有 UWB 标签的工人进入周界都会触发警报，警告工人和操作员停止工厂，以防止发生碰撞事故。精度高达厘米级，并且涵盖所有方向。
哮喘患者的智能可穿戴监测系统
• 医疗保健管理人员评估哮喘患者的护理质量和成本 2. 拟议系统 哮喘监测系统围绕微控制器设计，用于收集、发送和接收来自不同传感器和外部服务器的信息。该架构设计的目的是提供更便捷的信息和服务访问、更好的患者医疗保健服务、透明和高效地使用医疗保健资源，以及医院方面在出现呼吸系统疾病时做出快速反应。通过监测可能引发哮喘的因素可以预防症状。因此，非常需要有一个系统可以定期监测空气参数，并在这些因素可能引发呼吸系统疾病时向患者发出警告。
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除了 AST 设施的主要组件外，还需要其他物品和设备：· 围栏：AST 设施必须有可上锁的围栏和大门。围栏的目的是阻止未经授权的人、破坏者和动物进入。· 照明：AST 设施必须有足够的照明，以防止破坏行为并帮助在夜间检测泄漏。· 标志：必须在设施周围张贴“禁止吸烟”标志，以便从油库的每一侧都能看到。还必须张贴“危险”、“警告”或“仅限授权人员”标志，以警告未经授权的个人不要进入设施。· 备用设备：如果现场有应急泵和/或撇油器，请每月至少启动一次，每次约 15 分钟。专门查看您的油箱的制造商说明。
AI、不透明性和个人自主性
摘要 机器学习的进步推动了人工智能决策算法在保释听证、医疗诊断和招聘等程序中的流行。学术文章、政策文本和普及书籍都警告说，这种算法往往不透明：它们没有为其结果提供解释。基于透明度和不透明度的因果关系以及最近关于因果解释价值的研究，我对不透明算法提出了道德担忧，但尚未在文献中得到系统的处理：当此类算法用于改变生活的决策时，它们会阻碍我们根据自己的目标和偏好有效地塑造我们的生活，从而破坏我们的自主权。我认为这种担忧值得更加密切的关注，因为它为算法决策的透明度呼吁提供了新的工具和新的挑战。
其他监管问题 - 2019 年 7 月版本
有许多与许可证相关的活动需要单独批准，通常（但并非总是）包括 BEIS 的环境批准。在考虑此类批准的申请时，将定期向其他政府部门和法定自然保护机构（如联合自然保护委员会）征求建议。这些机构有自己的行政要求。例如，他们可能已经定义了最短处理时间；他们可能希望警告申请人其他监管控制；或者他们可能对一年中某些时间的某些类型的活动感到担忧。就我们所知，我们已在本文件中列出这些要求，但这并不意味着它是所有问题的详尽清单。针对每项要求，我们都标明了发起组织 1 ，任何疑问最好向他们提出。
destressr.pdf
安静的逻辑（可选行为变量）：是在控制台中抑制消息和警告，无论是true还是错误；该论点是严格的，因此1或0不接受（与期望逻辑输入的预测变量相比），此外，除了True以外的任何其他内容都将被视为假。当USE_DAT不是数据框架时，默认值为false，而当use_dat是数据框架时，则为true。让静静= false当使用_dat是一个数据框架时，可能会导致相当嘈杂的控制台，并且在控制台打印的消息和有关模型选择和输入问题的警告中包含的信息将通过列模型和input_problems在返回数据框中。但是，如果use_dat收到以外的数据框架或零行数据框架以外的东西，它将始终警告用户，独立于安静参数。