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企业测试管理标准 - 联邦学生援助
2.2 2009 年 10 月 2 日 附录 A：添加 NIST。附录 B：添加 NIST、中间件、渗透测试和基于风险的测试。附录 E：在所有模板的开头和模板文件名中添加模板版本号。添加新模板 23（灾难恢复测试就绪评审文档）。在附录 D 中：在基础设施/应用程序测试部分添加有关测试要求的指导。更新灾难恢复部分。添加企业测试团队和业务部门负责的项目。添加有关 DR TRR 的部分/列表。将基于风险的测试用例确定添加到第 20 节。添加声明，有关渗透测试和漏洞扫描的政策将发布在 FSA 门户网站上。用 ESB 替换所有 EAI 实例。第 2.3 节：添加 EDSS SA-3 咨询声明。添加新的第 2.4 节（预算考虑）。第 3.4.1.1 节：添加 FSA 测试经理在 PRR 备忘录上提供签字认可签名的责任
渔业和水产养殖中的人工智能
根据其定义，人工智能（AI）是“从过去的碎片中建立的未来”。这些是通过实践获得新颖解决方案的应用。人工智能已用于从农业到全部行业自动化的各个学科。多亏了AI，水产养殖已成为一个劳动密集型的行业，使渔业部门能够迅速发展并迅速生产三倍。AI甚至可以用于保护水生生命类型免受灭绝的影响。AI监视全球捕鱼活动，并促进空中渔业的可持续性。AI在打击IUU捕鱼中起着重要作用。人工智能（AI）可用于水产养殖中，以限制输入废物，并将成本降低30％。因此，AI以较低的维护和投入成本提供了对鱼类生产系统的全面控制。EAI融入水产养殖已改变了该行业，使可持续增长，提高生产率和成本节省，同时最大程度地减少环境影响和劳动力需求。通过应用AI技术，水产养殖可以满足对海鲜的不断增长的需求，同时应对诸如过度捕捞，环境退化和资源稀缺等挑战。
可解释的人工智能揭示与表型差异相关的皮肤微生物组组成的变化
摘要 在多种疾病中都观察到了人体微生物组的改变，例如哮喘、牙龈炎、皮炎和癌症，而微生物组与人体健康之间的联系仍有许多有待研究。人工智能与丰富的微生物组数据集的融合可以让我们更好地了解微生物组在我们健康中的作用。为了获得可行的见解，必须通过提供预测解释来考虑模型的预测能力和透明度。我们结合了收集两组健康女性腿部皮肤微生物组样本的努力，开发了一种可解释的人工智能 (EAI) 方法，该方法可以准确预测表型和解释。这些解释以驱动预测的关键微生物丰度的变化来表达。我们根据腿部皮肤微生物组预测皮肤水分、受试者的年龄、绝经前/后状态和吸烟状况。与皮肤水分相关的微生物组成的关键变化可以加速健康皮肤个性化治疗的发展，而与年龄相关的微生物组成变化可能为皮肤老化过程提供见解。与吸烟和绝经状态相关的腿部微生物组特征与先前分别从口腔/呼吸道微生物组和阴道微生物组中发现的结果一致。这表明很容易获得
一种基于自然的方法来减轻气候变化影响
抽象渔业对全球粮食安全至关重要，除了向数百万人提供重要的蛋白质，并在促进国民经济的同时维持沿海社区的生计。但是，该行业面临着诸如资源耗竭，环境问题以及效率低下的分配和处理之类的挑战。为了解决这些问题，AI技术正在逐渐用于鱼类加工行业，修改工作流并减少损失。AI使用复杂的算法，自动化和机器学习来优化不同的处理阶段。最重要的用途是鱼类分类，分级和圆角的自动化 - 以前是手工完成的任务，但现在由AI驱动的机器人更快，更精确地完成。使用计算机视觉的AI系统可以根据物种，大小和质量识别和分类鱼类，从而减少人体错误并保证统一的产品标准。EAI还显着增强了质量控制。人工智能（AI）启用的相机和传感器在处理和存储时检测缺陷，污渍或破坏标志，以确保只有高质量的产品到达市场，减少浪费并改善客户幸福感。功率的预测分析监测环境并预见了潜在的危害，从而实现了积极的措施，以避免污染或变质。人工智能（AI）增强了供应链管理中的需求预测，可追溯性和后勤优化。人工智能（AI）预测消费者
13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... 虚拟访谈模拟器 AI在设计，制造和生产中的应用 XII 2024年12月12日https：// doi。 ... 垂直轴风力涡轮机和太阳能发电...
2研究学者，卡林加大学摘要：创新，适应和改进是制造业的主要力量。ai，一种新兴技术，正在市场行业带来福音。随着其功能和技术的越来越多，它正在为制造和产品设计提供渠道。在AI方面，基础始于机器学习，该机器学习已经监督和无监督的学习。在某种程度上，人工智能模型具有对神经网络的概念适应，该模型与人脑的工作相似。EAI分析所有数据并为机器的结论得出结论，并检测所有不规则性并从中脱离它。与CAD相关的CAD是一种虚拟助手，这可以使创造力和创造型变量的范围更加广泛地识别出多种多样的范围，从而使多个变异构成多种多样的变量，并且可以使多种变化构成综合构成，并在逐渐识别综合阶段。AI的应用基于机器学习，物联网，区块链技术，云计算和网络物理系统，为产品设计，产品质量，改善制造过程的显着改善铺平了道路，并减少了新产品的开发及其启动时的时间，同时着眼于可持续性。这篇科学论文描述了如何将人工智能应用于产品，界面，与CAD套件的关系以及改善制造方式的方式，这是社会需要和社会需求培养客户满意度的需求。关键字：机器学习，神经网络，物联网，障碍链技术，网络物理系统，智能工厂，CAD软件包和可持续性。
EU的EV征收中国的报复，测试经济安全与自由贸易 日本太空计划：最终边界 日本半导体行业与台湾半导体制造业的合作lim tai wei＆lam peng er eai背景摘要号1670 中国的国际技术标准... ... 的新战略支持力量
在2024年10月29日，欧盟（EU）对中国电池电动汽车（BEV）施加了17％至35.3％的反补偿职责，旨在抵消据称促进中国BEV出口到欧盟的补贴。该决定限制了一个为期一年的机构过程，并以欧盟内部分歧为标志。为了作出回应，中国以政治上敏感的农业食品贸易为目标，以迫使欧盟重新考虑其行动。尽管欧盟和中国之间正在进行的谈判探索了诸如最低价格或配额之类的妥协，但由于世界贸易组织的关注以及类似策略的过去失败，进步已经停滞不前。由于危及的基本利益，谈判是具有挑战性的，这些利益超越了电动汽车。欧盟试图通过降低与中国的经济关系构成的风险来增强其经济安全议程，同时还努力建立开放，更平衡的关系。对于中国来说，BEV向欧盟的出口对于其令人沮丧的经济环境中的增长至关重要，对于实现该国更广泛的发展目标至关重要。这一争议强调了越来越不确定的世界中经济安全与自由贸易要求之间的矛盾。
挖掘“挖掘人工智能”：画廊里的大象
Crawford 和 Paglen 的两场展览 TH 和 MF 以及论文 EAI 可被视为对图像分类学的批判，尤其是对给人类照片贴标签的政治含义的警告。最引人注目的是，他们的项目在 ImageNet 数据库中的一些人物类别上推广了怪异和贬低性的标签。然而，C&P 对计算机视觉训练集的分析基础本身就因分类错误而受损。根本问题是 C&P 试图将非常异质的数据集选择归入机器学习“训练集”的单一未分化类别。C&P 展出的数据集在来源、预期用途、版权和知情同意状态、使用条款、资金来源等方面各不相同。下面我将说明区分各种图像数据集的重要性。 C&P 展示的人脸图像数据集有两种不同的来源：由研究小组在受控实验室条件下精心设计和拍摄的数据集，以及从互联网上大量抓取的图像数据集。我分别将它们称为构建数据集和抓取数据集。考虑它们的不同来源如何影响图像的公开展示。当然，这两种图像数据集未经授权公开展示都存在道德问题，但有一个重要区别：构建数据集的版权和知情同意状态是众所周知的，而抓取数据集的版权和知情同意状态则不确定或未知。与抓取的训练集相比，构建图像集（如 JAFFE、FERET、3 和 CK 4）也有明确定义的使用条款。这三个数据集允许用于非商业科学研究，并允许在报告研究结果的学术文章中有限地复制图像。通过在艺术展上公开展示这些图像，C&P 违反了 JAFFE、CK 和 FERET 构建集的使用条款。艺术家和普拉达基金会声称，他们的使用确实构成了“非商业科学
计算基因组学：理论与应用
关于FDP：有关人工智能（AI）的教师发展计划（FDP），用于计算机视觉，医学成像应用将帮助教育者和研究人员了解AI基础知识及其如何应用于具有多个安全应用的医学成像技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念，专注于使用AI进行医学成像，从而有助于诊断，医疗保健，农业，零售和监视系统。EAI通过启用了基于面部识别，IRIS识别，IRIS识别，IRIS识别，IRIS识别，声音认识和语音认识和语音认识和高效的身份验证方法在计算机视觉中起关键作用。通过动手活动和现实世界的例子，与会者将获得实用技能，以有效地使用AI在教学和研究中使用不同的算法。在计划结束时，参与者将准备将AI工具集成到他们的工作中，提高他们通过现代技术教授和解决安全挑战的能力。这将通过增强他们在这些关键领域的专业知识和教学能力来使参与者受益。主要课程内容：针对计算机视觉应用程序的最新实施介绍。机器学习基础知识，使用数据预处理和数据可视化。监督和无监督的学习方法，SVM分类，神经网络和应用程序。深度学习方法的简介和基于DL的其他架构及其应用程序。用于计算机视觉，生物特征和医学成像实现的深度学习体系结构。医学图像数据处理和分析。用于生物医学成像，基于CT扫描/MRI的图像分析，眼底和医学图像分类的AI/ML。对象检测/跟踪算法（例如Yolo等），诸如UNET等分段算法等使用张量流/Pytorch识别人类活动/动作/生物识别。张量流/keras/pytorch/jupyter和colab的基础知识。使用Python/Matlab使用数据预处理和数据可视化。使用Python/Matlab的动手会话。CV和AI算法在硬件平台上实现，例如Jetson Nano，TX2和Pynq等。主持此计划的教师：该计划将由Nit Warangal的教职员工进行；邀请来自IIT/NIT/IIIT的有关领域的院士在该计划中发表讲座。也有望作为课程的一部分提供行业的演讲者。
使用AI和数据分析来改善板球运动员...
1助理教授，计算机科学，SSCCS-BHAVNAGAR 2计算机科学助理教授，2 nd作者的组织名称摘要：AI是该技术，它使人类生活的革命性变化。AI技术的目的用于复制人类的智能以解决复杂的问题并产生准确的结果。AI在各个领域被广泛使用，例如医学，教育，研究和体育等。在这里，我们介绍了如何使用AI技术来改善板球运动员的概念。关键字：人工智能，机器学习，板球，技术，数据分析1。简介：人工智能（AI）本质上是创建智能机器，至少在某种程度上可以像人类一样思考和行为。这是计算机科学的一个分支，正在迅速发展，并有可能彻底改变我们生活的许多方面。AI的主要目标是复制机器中的人类智能，以解决复杂的问题并自动化任务。AI通过可以从数据中学习和改进的算法来工作。这些算法可以根据该分析分析信息，识别模式并做出决策。AI有可能大大提高各个行业的效率，生产力和解决问题。然而，需要解决有关偏见，隐私和工作流离失所的道德考虑。EAI是一个庞大而令人兴奋的领域，这只是对智能机器世界的一瞥。随着研究的继续，AI准备在塑造我们的未来方面发挥更大的作用。AI - 机器学习和深度学习语言有两种不同的方法2。机器学习：机器学习语言是设计用于数据分析，模型构建和算法开发的工具。与逐步说明的传统编程语言不同，机器学习语言在处理复杂数据集方面表现出色，并操纵统计模型。Python是一种多功能且广泛使用的语言，提供了丰富的机器学习库生态系统，例如Tensorflow，Pytorch和Scikit-Learn。其可读性和广泛的社区支持使其非常适合初学者和专家。语言R通常受到统计学家的青睐，R为数据探索，可视化和构建统计模型提供了强大的环境。这些语言使机器学习工程师可以专注于算法的核心概念，而不是在低级编程细节中陷入困境。
Fathhi Ahmad
2022-2023种子赠款，世界癌症研究基金（WCRF）：甜味饮料会产生胰腺癌风险吗？询问由饮食果糖引起的代谢改变（项目ID＃2021-1769）角色：PI£64000在EAI基因组学中2021-2022 2021-2022跨国通道（TNA）项目：解剖表观遗传和细胞的炎症记忆，以提高PACCREATIC CALCON CARCE CRACER PROCTIC PROVIENT ID＃：PROCPECT ID ID＃：151515）。€ 50000) 2020-2024 My First AIRC Grant, Italian Association for Cancer Research (AIRC): Interrogating metabolic and epigenetic reprogramming in pancreatic cancer initiation (Project ID#: 23029) Role: PI € 500000 for 5 years 2019-2022 iCARE Fellowship from Italian Association for Cancer Research (AIRC): Metabolically- regulated epigenetic landscape in胰腺癌的启动（项目ID＃：22550）角色：研究员 - 2020年€165000€3年2020-2022 R21 Grant，国家癌症研究所（NCI）：询问线粒体到核核的及胰腺癌启动中的线粒体通讯 Grant, the WorldWide Cancer Research Foundation (WWCR): Mitochon- dria-to-nucleus communication in pancreatic cancer (Project ID#: 20-0188) Role: PI £ 275000 for 3 years 2020-2022 Individual Fellowship from EU-MSCA: OPEN P-CAN, OPA1 educates the nucleus in pancreatic cancer (Project ID#: 894289) Role: Fellow € 180000 for 2多年的专业活动委员会2020年的专业活动委员会 - 国际癌症代谢学会（ISCAM）的现任董事会2019年 - 现任审查委员会，分子和蜂窝生物学部分，2019年肿瘤学的前沿 - 现任外部审查小组，ICGEB-CRP研究赠款计划2020年 - 2020年 - 现任咨询委员会成员，现任咨询委员会成员，转换侵入（Elsevier）（Elsevier; ISSN：1936-5233）2020年 - 现任外部审稿人，全球癌症研究计划2021年 - 现任外部评估者UNA4Career（EU Cofund，Univ Computense de Madrid）2023 - 现任专家，Uncan.eu Initiative 2019 - 2019年 - 目前的Ad Hoc审查员：核酸研究：核酸研究：核酸研究（ISSN：ISSN：ISSN：0305-105-105-105-1048）; OnCotArget（ISSN：1949-