XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemdemographics
新泽西州卫生部通知... -NJ.GOV
Under the supervision of the ECLS Data Management and Analysis (DM&A) Program Manager, this position performs data management and analysis for biological samples and associated demographics that will be managed by the Laboratory Information Management System (LIMS) and analyzed with sophisticated computer software and/or platforms (e.g., SAS- Statistical Analysis Software, R, Python, ArcGIS-Geographic Information System, Tableau).它还需要应用结构化查询语言（SQL），关系数据库以及数据收集/清洁的知识和技能。其他职责包括支持ECLS研究项目，例如a）抽样设计，b）在线问卷调查工具（例如，RedCap-Research-reacherearch电子数据捕获）的开发，故障排除和管理，c）研究参与者/合作者的结果报告以及D）通过Scholary Venues进行研究结果的研究结果。关注细节，有效的团队合作和高质量的工作习惯至关重要。对编程语言，统计方法和数据分析/可视化的知识是加号。首选具有数据管理和分析记录的公共卫生和统计背景。进步：成功完成二十四（24）个月的学徒制后，根据新泽西州公务员委员会的程序，任命者将有资格晋升为卫生数据专家1。注意：雇员在学徒所有权中无法获得绩效水平的保证级别的绩效，应将其视为分离的原因。
质量免疫模块快速参考指南
注意：Immtrax已更新以包括质量免疫数据输入模块，以便快速进入与托管库存相关的免疫。质量免疫模块可用于快速进入患者人口统计信息和疫苗接种信息，并与Immtrax和VOMS 2.0库存完全连接。质量免疫模块将逐剂量扣除剂量，以人的身份扣除剂量。
调查贝叶斯知识追踪和粗心探测器的算法偏见
在当今数据驱动的教育技术中，算法对学生的体验和成果产生了关键的影响。因此，采取措施最小化偏见，避免永久性或加剧不平等至关重要。在本文中，我们研究了两个学习分析模式中存在算法偏见的程度：基于贝叶斯知识追踪（BKT）和粗心大意探测器的知识估计。使用来自美国各地使用的学习平台的数据，我们探索了三种不同的方法，探索算法偏差：1）分析样本中每个人口统计组的模型的表现，2）比较这些人口统计学的相互群体的性能，以及这些模型在使用特定组的模型中是否可以在训练过程中进行培训，以观察到训练的过程。我们的实验性研究表明，这些模型的性能在所有人口统计和交叉组中都接近平等。这些发现建立了验证交叉组的教育算法的可行性，并表明这些算法可以公平地用于大规模的不同学生。
数字时代的系统 - avacs.org
• 我们需要应对“重大社会挑战”（健康、人口变化、能源、环境、交通、资源……） • 应对重大挑战：产品由其内置智能电子设备决定：硬件 + 软件!!! • 软件的作用正在爆发式增长 • 系统变得智能且互联 • 更多的电动汽车：子系统稳步更换 • “自动化”程度迅速增长。 • 产品 / 系统变得越来越复杂：
遗产与生物多样性计划
与我们的第一个遗产计划一样，我们致力于与当地社区，政府机构，环保组织和其他利益相关者紧密合作，以确定保护工作的最重要的重点领域。我们还将开发认识计划，使所有人口统计学的人们参与了解我们水道的历史和遗产。我们的行动将以可持续，透明和负责的方式进行。
LiquidLogic - 途径计划过程
从孩子的基本人口统计数据中，单击左侧的CLA链接，然后在CLA同意的例外，单击添加商定的异常链接。为此，我们将回顾我们的条目，并在商定的例外类型中选择第一个无线电拨号，即孩子已经住院或被拘留。在“注释”部分中输入有意义的文本，然后单击“创建”按钮。
数字时代的系统 - avacs.org
• 我们需要应对“重大社会挑战”（健康、人口变化、能源、环境、交通、资源……） • 应对重大挑战：产品由其内置智能电子设备决定：硬件 + 软件！！！ • 软件的作用正在爆发式增长 • 系统变得智能且互联 • 更多的电动汽车：子系统稳步更换 • “自动化”程度迅速增长。 • 产品 / 系统变得越来越复杂：
多瑙河欧盟策略的奥地利总统职位
奥地利在多瑙河宏观区域通过过渡时期生活的那一刻接管了总统职位。除了俄罗斯对乌克兰的持续非法侵略战争之外，我们面临着根本和深远的转变：地缘政治转变，经济不确定性，气候变化，人口统计学变化和日益增长的社会失衡。所有这些挑战都要求在边界之间进行加强合作。
AI 和个性化 - UW 教师网络服务器
根据人口统计数据细分为高度个性化的策略，其中每个消费者都根据在高维用户级可观察数据上训练的复杂模型获得治疗。因此，公司的个性化能力高度依赖于他们区分个体的能力。我们假设公司可以根据特征向量 X i 区分个体，该特征向量表示与用户/观察 i 相关的特征。这可以包括任何个人级别的特征，例如人口统计数据或个人的行为历史（可以包括用户对公司过去营销活动的反应）。此外，让公司的行动集 W 表示公司可以选择的行动集，让 Y i 成为公司寻求优化的感兴趣结果。然后，公司的目标是为每个用户 i 选择一个动作 W i ，以便最大化该用户的预期结果，即 E ( Y i | X i , W i )。例如，在上面的促销示例中，折扣金额可以解释为动作，而购买的美元价值可以是公司感兴趣的结果。我们现在使用此符号来定义个性化政策或策略，如下所示：