XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemcial
教会军 (The) 报告和财务报表 截至 2023 年 3 月 31 日的年度 慈善机构注册号码：
赞助人 前任已故女王伊丽莎白二世（等待王室联系以决定未来） 会长 奥斯特茅斯的威廉姆斯勋爵和尊敬的牧师 副会长 布鲁斯·卡梅伦牧师 理查德·克拉克博士 约翰·戴维斯牧师 阿马郡的埃姆斯勋爵（2023 年 7 月 23 日辞职） 艾伦·哈珀博士 OBE 迈克尔·杰克逊博士 比尔·拉蒂默博士 巴里·摩根牧师 帕姆·罗兹牧师和尊敬的牧师 约翰·森塔穆 琼·辛普森 马克·斯特兰奇 罗伊·托顿 迈克尔·特恩布尔牧师 贾斯汀·韦尔比牧师和尊敬的牧师 受托人和董事会 主席：斯蒂芬·科特雷尔牧师和尊敬的牧师（2022 年 11 月 28 日辞去受托人和主席职务） 主席：古利·弗朗西斯-德卡尼牧师（曾任副主席，2020 年 11 月 28 日被任命为主席） 2022) 名誉财务主管：约翰·惠特菲尔德 Alan Abernethy Trevor Douglas 牧师（2022 年 8 月 23 日辞职） Ravi Gidoomal（2023 年 1 月 18 日任命） Robert Gillies 博士牧师（2022 年 11 月 28 日辞职） Kathy Green 修女（2023 年 3 月 2 日辞职） Lusa Nsenga-Ngoy 牧师（2022 年 8 月 4 日辞职） Sol Osagie 博士（2023 年 1 月 18 日任命） Joanna Penberthy 牧师（2023 年 8 月 3 日辞职） Peter Rouch Patricia Russell 牧师（2023 年 1 月 18 日任命） Rosie Slater-Carr（2022 年 10 月 7 日任命） Karen Webb 修女（2022 年 11 月 28 日辞职，2023 年 1 月 18 日重新任命） 2023) 安德鲁·佩恩上尉 CA 凯伦·韦斯特牧师（任命于 2023 年 1 月 18 日） 首席执行官 彼得·鲁奇博士 牧师 公司秘书 罗宾·韦伯 高级领导团队 彼得·鲁奇博士 首席执行官 裘德·戴维斯牧师 社区和职业主任 丹·莱恩 筹款和通讯主任（任命于 2023 年 5 月 15 日） 蒂莫西·林博士 组织发展主任 费伊·波普汉姆 组织发展副主任 罗宾·韦伯 财务和服务主任 内维尔·威勒顿上尉 CA 宣教运营主任
社会认知和思想理论
在鸟类和哺乳动物中出生后脑发育继续进行。然而，由于两个主要区别，这种发展的结果与人类的结果显着不同。首先，人类独特地体验了脑外脑中最长的大脑时期，持续至18岁。新生的黑猩猩的大脑重量的60％的成人形式，而人类新生儿的大脑仅占成年人类大脑大小的24％。第二个区别在于一个事实，即大脑和心理发展发生在始终后数千年和世代积累的文化环境中。一个延长的童年时期推断神经囊突触发生过程和以下突触修剪，特别是在前额叶叶片中，是根据生活经验来塑造的。这是在社会影响下发生神经发展的证据。3在延长的童年时期，大脑发育受到外部影响，微调大脑对其社会环境的敏感性。这个过程是通过出生后以各种形式积极地传播社会历史文化的。由于这两个因素，人脑完全是“社会大脑”。
![文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控](/simg/8/8dd469c55249d1165cc0c55c494f5b27bda7b11b.png)
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
如何引用。Barajas-Gamboa JS。重新定义数字手术时代：人工智能、增强现实和机器学习的作用
然而，一个限制是，AI系统需要大量高质量数据来最大限度地减少其结果的偏差。在外科领域实施AI的其他担忧是在数据处理和分析时存在保密风险和患者信息完整性丧失的风险。对此，世界卫生组织明确了其在医学领域使用AI的道德立场。他们强调根据正义、仁慈、患者自主和非恶意原则实施AI使用的重要性。关于在医学中使用AI的法律框架，世界上最先进的卫生系统已经出台了新的法规。然而，这一领域在不久的将来仍将不断发展（1,6）。近年来，AR和虚拟现实（VR）在改善外科领域的教学过程方面发挥了重要作用。这些日益普及的技术进步使医学生、住院医生和研究员能够沉浸在模拟和控制的场景中，从而获得培训过程中所需的手术技能和能力。AR 和 VR 的优势包括缩短学习曲线时间、通过不将真实患者暴露于学习目的来减少可能的手术并发症以及使用先前建立和验证过的课程 (8)。同样，
报告 - 授予 OBMH 30-2024 官方社区计划和分区条例更新提案请求
分析 Modus Planning, Design and Engagement Inc. (Modus) 响应 RFP 提交了一份提案，该提案符合要求。分析 Modus Planning, Design and Engagement Inc. (Modus) 响应 RFP 提交了一份提案，该提案符合要求。分析 Modus Planning, Design and Engagement Inc. (Modus) 响应 RFP 提交了一份提案，该提案符合要求。Modus 提交的提案表明他们专注于规划、城市设计以及公众和利益相关者的参与。Modus 在英属哥伦比亚拥有丰富的经验，从事官方社区计划、分区条例审查以及设计和实施参与流程。通过参与填充式住房计划 (CPP 72) 的工作，Modus 熟悉 Oak Bay 地区的情况和分区条例。Modus 提交的提案表明他们专注于规划、城市设计以及公众和利益相关者的参与。 Modus 在英属哥伦比亚省拥有丰富的经验，致力于官方社区计划、分区条例审查以及设计和实施参与流程。Modus 通过其在填充式住房计划 (CPP 72) 上的工作，熟悉 Oak Bay 地区的情况和分区条例。Modus 提交的提案表明他们专注于规划、城市设计以及公众和利益相关者的参与。Modus 在英属哥伦比亚省拥有丰富的经验，致力于官方社区计划、分区条例审查以及设计和实施参与流程。Modus 通过其在填充式住房计划 (CPP 72) 上的工作，熟悉 Oak Bay 地区的情况和分区条例。Modus 提交的提案表明他们专注于规划、城市设计以及公众和利益相关者的参与。Modus 在英属哥伦比亚省拥有丰富的经验，致力于官方社区计划、分区条例审查以及设计和实施参与流程。Modus 通过其在填充式住房计划 (CPP 72) 上的工作，熟悉 Oak Bay 地区的情况和分区条例。
在供应链决策支持中启用可解释的人工智能功能
抽象可解释的人工智能（XAI）在实现明智决定的过程中发挥了作用。现代各种供应链（SC）平台的出现改变了SC相互作用的性质，导致了显着的不确定性。这项研究旨在对现有的有关决策支持系统（DSS）的文献进行彻底分析，并在SC领域内对XAI功能的结合。我们的分析揭示了XAI对SC领域决策过程的影响。本研究利用Shapley添加说明（SHAP）技术使用Python机器学习（ML）过程分析在线数据。解释性算法是专门为通过为其产生的预测提供理由来提高ML模型的清醒性的。本研究旨在建立可衡量的标准，以识别XAI和DSS的组成部分，从而在SC的背景下增强决策。这项研究评估了对他们做出预测的能力，在线数据集的利用，所检查的变量数量，学习能力的发展以及在决策背景下进行验证的研究，强调了需要在不确定条件下涉及智能决策的其他探索领域的研究领域。
回复：请求对 NIST 根据行政命令 14110 分配的草案文件（第 4.1、4.5 和 11 节）发表评论。NIST AI 600-1，人工智能风险管理框架：生成人工智能概况
○ “第三种可能性可能在短短几年内出现，即当人工智能被赋予一个目标，包括或暗示维持其自身代理时，失去控制，这相当于生存目标。这可能是人类创造者有意为之，也可能是实现人类给定目标的一种手段（让人想起电影《2001：太空漫游》）。事实上，人工智能系统可能会得出结论，为了实现给定的目标，它不能被关闭。如果人类试图关闭它，可能会发生冲突。这听起来像科幻小说，但它是可靠的、真实的计算机科学。”
人工智能在预测致病...
病原微生物的抗菌素耐药性 (AMR) 问题已成为全球公共卫生危机，对现代医疗保健系统构成重大威胁。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术的出现为该领域带来了革命性的变化。这些先进的计算方法能够处理和分析大规模生物医学数据，从而揭示耐药性发展背后的复杂模式和机制。人工智能技术越来越多地用于根据基因含量和基因组组成预测病原体对各种抗生素的耐药性。本文回顾了人工智能和机器学习在预测病原微生物抗菌素耐药性方面的最新进展。我们首先概述了微生物耐药性的生物学基础及其流行病学研究。随后，我们重点介绍了用于耐药性预测的主要人工智能和机器学习模型，包括但不限于支持向量机、随机森林和深度学习网络。此外，我们探讨了该领域的主要挑战，例如数据可用性、模型可解释性和跨物种耐药性预测。最后，我们通过算法优化、数据集扩展和跨学科协作，探讨微生物耐药性研究的新视角和解决方案。随着人工智能技术的不断进步，未来我们将拥有对抗病原微生物耐药性的最有力武器。
在社会科学研究中使用混合方法
社会科学的景观本质上是复杂且多方面的，要求采用全面且细微的研究方法。本文强调了混合方法研究在解决社会现象的复杂和动态性质方面的重要性。混合方法不仅提高了研究发现的有效性和可靠性，而且还可以使人们对社会现象有整体理解，并使研究人员能够探索传统的单人方法通常缺乏人类经验，行为和互动的全面和多样性。此外，混合方法促进了数据的三角剖分，从而使研究人员能够通过各种镜头来证实和验证结果，从而加强了结论的鲁棒性。混合方法有助于开发更有效和知情的社会和公共政策干预措施。在社会科学研究中采用混合方法不仅是一种选择，而且是释放探究潜力并促进我们对复杂社会世界的集体理解的全部潜力的必要性。