Sana Halwani 受邀在加拿大知识产权协会的项目中分享她的专业知识。Sana 主持了一场关于性别偏见在人工智能领域表现方式、我们可以做些什么以及人工智能如何帮助我们解决性别偏见的讨论。
当前状态和主要气候驱动因素的预期状况。elNiño南部振荡(ENSO)中性条件是易于的,中央和东太平洋中部和东部太平洋的接近平均赤道海面温度(SST)。全球模型表示2024年11月至2025年1月的新兴LaNiña条件。印度洋偶极子(IOD)。大多数模型预测了IOD的中性谴责。Madden-Julian振荡(MJO)指数目前位于西太平洋。大多数模型都建议向东传播MJO并在本月后期越过印度洋。气候模型的校准气候可预测性工具(CPT)用于将全局模型输出降低到局部规模。这些结果表明,北环礁和中央环礁的一部分,降雨量低于正常的降雨量,该国的降雨量低于正常的降雨。
运动员的心脏是参加竞争运动的成年人的众所周知现象。运动训练与一系列形态学和功能性心脏适应有关,不幸的是,“运动员的心脏”被称为“运动员的心脏”,大多数关于训练引起的心脏重塑的研究已经对成人进行了,目前的指南主要应用于成人。但是,对从事运动的儿童进行休息的心电图和成像的适当解释至关重要,它有助于我们尽早发现生命危险的状况,管理治疗和资格参加快速增长的儿科运动员的体育比赛。作为训练引起的重塑可以模仿潜在的心血管问题,导致可能的误诊。这一挑战是由年轻运动员心脏的生理变化加剧了,这种变化可能类似于病理状况。因此,要区分良性适应和严重条件是必要的,系统的方法。关键字:运动•儿童•心血管筛查•心电图•运动员的心脏
在宣布Covid-19为大流行后,几乎所有国家都受到影响。典型的演讲包括发烧,咳嗽,肌痛,疲劳和肺炎(5,6)。胃肠道(GIT)症状,例如腹泻,恶心和呕吐(7-9)。有趣的是,与仅患有呼吸道症状的患者相比,GIT症状与严重的Covid-19感染形式有关,重症监护病房(ICU)的率更高(ICU)(ICU)(10)。此外,即使在清除胸部症状后,也从感染者的粪便样本中分离出Covid-19病毒(11)。作为外科医生参加了与Covid-19的斗争,我们注意到许多患者在康复期间或从Covid-19中恢复了肛门裂痕。这项研究的目的是报告Covid-19患者之间肛门裂缝的发生率,其可能的危险因素和结果。
•请记住要填写该部的BC湖冰报告工具。有关冰上的信息的信息,并关闭了湖泊的冰点,有助于我们了解气候变化对湖泊的影响。可以通过访问www.gov.bc.ca/lake-monitoring访问该工具。•年度数据摘要可通过我们的网站访问并可以访问。单击映射门户网站链接,然后选择“ BCLSMP”选项卡,放大到湖泊,单击点,然后选择“年度数据摘要”链接。
摘要 - 本文从知识创造和知识转移的角度讨论了人工智能在营销中的陷阱和机遇。首先,我们讨论了区分人工智能应用和传统建模方法的“高阶学习”概念,在关注深度神经网络的最新进展的同时,我们介绍了其底层方法(多层感知器、卷积和循环神经网络)和学习范式(监督、无监督和强化学习)。其次,我们讨论了营销经理在其组织中实施人工智能时需要注意的技术陷阱和危险,包括目标函数定义不明确、不安全或不切实际的学习环境、有偏见的人工智能、可解释的人工智能和可控制的人工智能等概念。第三,人工智能将对可以自动化且几乎不需要可解释性的预测任务产生深远影响,我们预测,如果我们不解决人工智能模型和营销组织之间隐性知识转移的挑战,人工智能将在许多营销领域无法兑现其承诺。
表面张力是材料的重要嗜热特性。它在激光材料加工过程中有助于许多效果,例如激光束悬挂期间的润湿,在深度穿透焊接过程中激光束焊接过程中的Marangoni流动或蒸气毛细管稳定性。由于这些过程需要高温,因此在金属熔化温度以上的温度下也知道材料特性。尽管理论模型可以预测依赖温度的表面张力效应的几个方面,但预测可能显示出高的不确定性。因此,通常使用理论或实验数据中的近似值或线性外推来估计表面张力[1]。缺乏表面张力数据的主要原因是与暴露于高温的测量设备有关的困难。温度测量和表面张力测量方法对于液体金属来说都是挑战性的。
特定于单个资产的物理属性可以表明确保弹性所必需的干预和资本计划水平。例如,使用气候模型软件评估时,可以将两个相邻的办公属性位于高风险洪水区,并获得相同的分数。但是,一个办公大楼可能是使用其关键的电气和HVAC设备设计的,位于地下室以下的地下室,而另一个办公楼可能在100年洪水区以上的阁楼中央工厂中具有关键设备,并结合了不依赖当地电网的备用电源。同样,即使一个具有老式的jalousie窗户,评估也可以为位于同一飓风易发的两座建筑物提供相同的分数,而另一个则具有窗口,可以承受多个100年的飓风活动。