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Main-Care Energy/Main Brothers Oil Co. Inc.
Main-Care Energy/Main Brothers Oil Co. Inc. 1 Booth Lane Albany，纽约12205豁免请愿书，以继续提供我们的增值“能源储蓄计划” Main-Care Energy认为，能源服务公司（ESCO）市场有价值，可行，并且应该继续存在，以使纽约居住和商业客户的利益继续存在。我们还认为，纽约公共服务委员会（“ PSC”）应该利用我们的执法权来挫败困扰该行业的少数坏演员，同时为像Main-Care Energy这样的负责任公司创造了有效的开放机会，以提供客户继续珍视客户的创新和有用的服务。Main-Care Energy Inc. Main-Care Energy Inc.是一家许可的ESCO，自1998年以来为我们的天然气客户提供全面服务，能源储蓄计划。Main-Care Energy Inc.是Main Brothers Oil Co. Inc.的子公司，该公司于1930年开始在首都地区为供暖和烹饪客户提供服务。它目前在纽约运营，为天然气，加热油，丙烷和汽车燃料客户以及在佛蒙特州提供加热油，丙烷和汽车燃料客户的服务。，我们从1998年作为Dreyfuss Energy的代理商开始在天然气业务中，直到他们于当年晚些时候离开了放松管制的能源市场。当时，我们成为ESCO，从那以后一直以同样的方式为客户服务。我们是一家独特的公司，自1968年以来一直是员工100％的公司。在整个服务领域，我们拥有25,000多个住宅和小型商业“全方位服务”客户。我们不利用大众营销活动，也不会超越销售或客户服务工作。我们在1998年介绍了我们的第一个天然气节能计划，经过数年的经验和与客户的经验和沟通，我们制定了当前的能源节省计划，独一无二地结合了他们最想要的最重要的东西：预算确定性利用其天然气的固定价格和每天24小时的合理价格/365天/365天/年每年的全面服务保护计划，全面的服务保护计划，并付出了12个月的付款计划。Main-Care Energy Inc.通过满意客户的词语通过界内推荐来获取其忠实的客户。我们还在网站上使用在线营销，偶尔给现有客户的电子邮件以及给潜在天然气客户的小规模直接邮件。我们继续从现有的燃料油和丙烷客户群中收获潜在客户，以捕获为他们的家庭舒适需求转换为天然气的客户。我们的所有客户销售，沟通和支持均由我们的员工所有者每天24小时（每年365天）提供。Main-Care Energy Inc.并不试图成为所有人的一切，我们为想要提供服务的消费者提供价值。值以每个消费者的方式衡量，而价值只有消费者才能确定。如果提供的主要护理对消费者没有价值，我们将没有客户。如果消费者认为我们的产品具有欺骗性或误导性，那么PSC的过程已经存在，消费者可以遵循，以使他们的担忧已知。主护理的查询率异常低，如前所述，我们有许多客户证明消费者可以看到我们产品的价值。我们不认为PSC的意图是告诉这些客户和其他类似他们的客户，他们的需求和需求无效？我们确实认为PSC希望使消费者能够评估产品，确定其价值和
非人类人道主义：当人工智能的善举变成坏事时 Mirca Madianou 伦敦大学金史密斯学院 2018 年，有超过 1.68 亿人需要人道主义援助，同时有超过 6900 万人成为难民，人道主义部门面临着重大挑战。人工智能 (AI) 应用可以成为人道主义危机的潜在解决方案的提议受到了热烈欢迎。这是“人工智能用于社会公益”大趋势的一部分，也是“数字人道主义”更广泛发展的一部分，“数字人道主义”指的是公共和私营部门为应对人道主义紧急情况而使用数字创新和数据。聊天机器人、声称可以预测未来流行病或人口流动的预测分析和建模以及依赖于采用机器学习算法的先进神经网络的生物识别技术，都是在援助行动中越来越受欢迎的例子。本文建立了一个跨学科框架，将殖民和非殖民理论、人道主义和发展的批判性探究、批判性算法研究以及对人工智能的社会技术理解结合在一起。人道主义在这里被理解为一种复杂的现象：不仅仅是通常定义的“减少痛苦的必要性”（Calhoun，2008），而且是一种行业、一种话语和一种源于 19 世纪和 20 世纪殖民主义的历史现象（Fassin，2012；Lester & Dussart，2014）。人工智能同样是一个多面现象：不仅仅是基于先进计算和机器学习算法的技术创新，而且是一个行业以及关于技术的特定话语。人工智能只能与数据和算法一起理解——这三者是不可分割的，因为人工智能依赖于机器学习算法，而机器学习算法是特定数据集的产物。鉴于“大数据”本质上是不完整的，且具有本体论和认识论的局限性（Crawford & Finn，2014），人工智能应用会重现并可能放大大型数据集中发现的现有偏见（Benjamin，2019；Eubanks，2018；Noble，2018 等）。
非人类人道主义：当人工智能的善举变成坏事时 Mirca Madianou 伦敦大学金史密斯学院 2018 年，有超过 1.68 亿人需要人道主义援助，同时有超过 6900 万人成为难民，人道主义部门面临着重大挑战。人工智能 (AI) 应用可以成为人道主义危机的潜在解决方案的提议受到了热烈欢迎。这是“人工智能用于社会公益”大趋势的一部分，也是“数字人道主义”更广泛发展的一部分，“数字人道主义”指的是公共和私营部门为应对人道主义紧急情况而使用数字创新和数据。聊天机器人、声称可以预测未来流行病或人口流动的预测分析和建模以及依赖于采用机器学习算法的先进神经网络的生物识别技术，都是在援助行动中越来越受欢迎的例子。本文建立了一个跨学科框架，将殖民和非殖民理论、人道主义和发展的批判性探究、批判性算法研究以及对人工智能的社会技术理解结合在一起。人道主义在这里被理解为一种复杂的现象：不仅仅是通常定义的“减少痛苦的必要性”（Calhoun，2008），而且是一种行业、一种话语和一种源于 19 世纪和 20 世纪殖民主义的历史现象（Fassin，2012；Lester & Dussart，2014）。人工智能同样是一个多面现象：不仅仅是基于先进计算和机器学习算法的技术创新，而且是一个行业以及关于技术的特定话语。人工智能只能与数据和算法一起理解——这三者是不可分割的，因为人工智能依赖于机器学习算法，而机器学习算法是特定数据集的产物。鉴于“大数据”本质上是不完整的，且具有本体论和认识论的局限性（Crawford & Finn，2014），人工智能应用会重现并可能放大大型数据集中发现的现有偏见（Benjamin，2019；Eubanks，2018；Noble，2018 等）。
一项关于母亲在阿姆利则地区的五角价疫苗的感知和态度的研究，旁遮普省
摘要背景：免疫被认为是控制可预防疫苗的最重要的公共卫生干预措施之一，尤其是在儿童中。组合疫苗的出现通过减少注射次数，疼痛量以及累积暴露于防腐剂和稳定剂，从而大大减少了免疫活动的体积，这可能导致各种且严重的不良反应。[6,7]五价疫苗可预防五种主要杀手疾病 - 白喉，百日咳，破伤风，乙型肝炎和乙型肝炎和型流感B（HIB）。到2011年，几乎所有符合Gavi的国家已经引入了这种五价疫苗[9,10]，并于2015年1月7日在旁遮普邦发射。[11]方法：专注于小组讨论是与六个地区的母亲进行的，即Mustafabad，Ranjit Avenue，Kaler，Bhakna Kalan，Lopoke和Majitha。从每个区域中选择一组，其中包括8-12名成员，每个讨论的持续时间持续约45分钟至一小时。提交给参与者的问题。总共采访了52位母亲。结果：大多数母亲，即41位母亲（78.9％）对五价疫苗不了解，而只有11个母亲（21.1％）刚刚听到。大多数信息来源由ANM和ASHA工人提供，占13％，而免疫卡的数量为6％，医生仅贡献4％。只有12％的母亲被告知他们的孩子将接受一种新的疫苗。另一方面，31％仍然感到困惑，没有发表任何评论。在所有人中，只有8位母亲知道发烧可能是副作用之一。85％的母亲对五体疫苗的副作用一无所知。69％的人认为疫苗会派上用场，因为只有一种刺或注射才能提供免疫侵害五种杀手疾病。有94％的母亲对五价疫苗产生了积极的态度，其中有6％的母亲再次不想发表任何评论。40位母亲（77％）想推荐其他人让孩子接种疫苗。甚至没有单身母亲抱怨与进行研究的所有选定区域中的常规免疫会议有关的任何障碍。结论：在全国免疫计划中纳入五价疫苗后，它成为政府培训医疗保健工作者进行社区动员的政策的重要组成部分。政府需要进行持续和真诚的努力，以制定一项全面的战略，以便在母亲对五角价疫苗的使用的态度和知识上有效改变。关键字：五价疫苗，感知，态度，嗜血型流感B类，母亲，Gavi简介
摘要：这次简短交流的目的是，劳动力市场已经变得非常难以预测，很难预测五年、十年甚至更长时间后会是什么样子。新的工作出现了，而其他工作则消失了。所有这些都发生在人工智能（AI）发挥越来越重要作用的背景下，我们很难想象没有它我们的生活会是什么样子，尤其是因为机器人如今拯救了生命。技术已经成为一种必需品，许多工作因机器人技术而发生了变化，我们必须随之发展和适应，尽管由于新型冠状病毒大流行在全球范围内蔓延，劳动力市场的限制和变异带来了新的规则。主要思想反映了奇点假说所反映的可能性，因为新的智能技术可能会改变我们人类的生活，消除一些工作，改变其他工作并创造全新的工作类别，但只要我们知道机会就在我们身边，我们就需要积极主动地提供未来的技能。关键词：劳动力市场；未来工作；Covid-19影响；人工智能；技能；奇点假说。引用方式：Briciu, V.-A. 和 Briciu, A. (2020)。COVID-19 对劳动力市场的影响以及人工智能的未来前景。BRAIN。人工智能和神经科学的广泛研究，11 (2Sup1)，21-28。https://doi.org/10.18662/brain/11.2Sup1/90
摘要：这次简短交流的目的是，劳动力市场已经变得非常难以预测，很难预测五年、十年甚至更长时间后会是什么样子。新的工作出现了，而其他工作则消失了。所有这些都发生在人工智能（AI）发挥越来越重要作用的背景下，我们很难想象没有它我们的生活会是什么样子，尤其是因为机器人如今拯救了生命。技术已经成为一种必需品，许多工作因机器人技术而发生了变化，我们必须随之发展和适应，尽管由于新型冠状病毒大流行在全球范围内蔓延，劳动力市场的限制和变异带来了新的规则。主要思想反映了奇点假说所反映的可能性，因为新的智能技术可能会改变我们人类的生活，消除一些工作，改变其他工作并创造全新的工作类别，但只要我们知道机会就在我们身边，我们就需要积极主动地提供未来的技能。关键词：劳动力市场；未来工作；Covid-19影响；人工智能；技能；奇点假说。引用方式：Briciu, V.-A. 和 Briciu, A. (2020)。COVID-19 对劳动力市场的影响以及人工智能的未来前景。BRAIN。人工智能和神经科学的广泛研究，11 (2Sup1)，21-28。https://doi.org/10.18662/brain/11.2Sup1/90
敬请所有参与者和受益人注意：布克兄弟退休金计划和零售品牌联盟退休金计划
PBGC 采取此行动是因为您的计划符合联邦养老金法规定的终止标准。一般来说，这意味着该计划没有足够的资金来支付所有承诺的福利，而您的雇主在财务上无法维持该计划。该计划将于 2020 年 8 月 21 日终止。自该日起，您将无法从该计划中获得任何进一步的福利。当 PBGC 成为您计划的受托人时，我们将通过信件通知您。如果您已退休，我们将继续不间断地支付您的福利。如果您尚未退休，我们将在您符合条件时支付您的保证福利。在 PBGC 成为受托人之前，Brooks Brothers Group, Inc. 仍负责支付计划福利。
人工智能能否重新编程新闻编辑室？自动化新闻中的信任、透明度和道德 计算机程序能否撰写引人入胜的新闻报道？路透社最近发布的《技术趋势与预测》报告中显示，在接受调查的 200 名数字领袖、编辑和首席执行官中，78% 表示投资人工智能 (AI) 技术将有助于确保新闻业的未来 (Newman, 2018)。然而，探索这些新的报道方法给那些已经在努力理解人类记者和计算工作之间复杂动态的人们带来了一系列无法预料的道德问题。在新闻编辑室实施自动化叙事向记者提出了一些问题：如何保持和鼓励报道的准确性和公正性，以及对他们所服务的受众的透明度。新闻编辑室的人工智能已经从一个想法发展成为现实。 1998 年，计算机科学家 Sung-Min Lee 预测人工智能将在新闻编辑室得到应用，届时“机器人代理”将与人类记者一起工作，有时甚至代替人类记者工作 (Latar, 2015)。2010 年，Narrative Science 成为第一家利用人工智能将数据转化为叙事文本的商业企业。Automated Insights 和其他公司紧随 Narrative Science 之后，通过自动叙事将 Lee 的“机器人代理”带入新闻编辑室。虽然当今的新闻编辑室正在使用人工智能来简化各种流程，从跟踪
人工智能可以重新编程新闻编辑室吗？自动化新闻中的信任、透明度和道德 计算机程序可以编写引人入胜的新闻故事吗？在路透社最近的一份技术趋势和预测报告中，接受调查的 200 名数字领导者、编辑和首席执行官中，78% 表示投资人工智能 (AI) 技术将有助于确保新闻业的未来 (Newman, 2018)。然而，探索这些新的报道方法，为那些已经在努力理解人类记者和计算工作之间复杂动态的人带来了一系列无法预见的道德问题。在新闻编辑室实施自动化叙事向记者提出了如何保持和鼓励报道的准确性和公正性以及对他们所服务的受众的透明度的问题。新闻编辑室中的人工智能已经从一个想法发展成为现实。1998 年，计算机科学家 Sung-Min Lee 预测人工智能将在新闻编辑室得到应用，届时“机器人代理”将与人类记者一起工作，有时甚至代替人类记者 (Latar, 2015)。2010 年，Narrative Science 成为第一家使用人工智能将数据转化为叙事文本的商业企业。Automated Insights 和其他公司紧随 Narrative Science 之后，通过自动化讲故事的方式将 Lee 的“机器人代理”带入新闻编辑室。虽然当今的新闻编辑室正在使用人工智能来简化各种流程，从跟踪突发新闻、收集和解释数据、核实在线内容，甚至创建聊天机器人来向用户推荐个性化内容，但自动生成文本和视频故事的能力促使整个行业转向自动化新闻，或“使用软件或算法自动生成新闻故事而无需人工干预的过程”(Graefe, 2016)。《福布斯》、《纽约时报》、《华盛顿邮报》、《ProPublica》和彭博社只是当今在新闻报道中使用人工智能的部分新闻编辑室。《华盛顿邮报》的“内部自动化叙事技术”Heliograf 只是新闻编辑室利用人工智能扩大其在体育和金融等严重依赖结构化数据的领域的报道的众多例子之一，“让记者专注于深入报道”（Gillespie，2017 年）。人工智能有可能让新闻编辑室和报摊的记者都变得更好。通过自动化，现在可以进行大量的新闻报道新闻智库 Polis 在其 2019 年新闻 AI 报告中透露，新闻编辑室使用人工智能的主要动机是“帮助公众应对新闻过载和错误信息的世界，并以便捷的方式将他们与与他们的生活相关、有用和有益的可靠内容联系起来”（Beckett，2019 年）。
以下是一些支持在家学习的网站。该列表并不详尽，还有其他网站可供选择，这些网站的主题可能
以下是一些支持在家学习的网站。此列表并不详尽，其他科目可能已经使用过的网站也可用。https://studyrocket.co.uk/ Study Rocket 可帮助您从 AQA、Edexcel、OCR 中找到正确的复习内容。只需从数千个免费的 A-level 和 GCSE 课程中进行选择即可。https://app.senecalearning.com/courses?Price=Free 帮助 2,500,000 多名学生更快地学习和更好地记忆。我们的家庭作业和复习平台应用认知神经科学，使学习更高效、更愉快。https://getrevising.co.uk/ Get Revising 可以帮助您备考。功能包括独特的复习时间表创建器、交互式复习 https://www.s-cool.co.uk/ 为学生提供免费复习网站，提供复习指南、题库、复习时间表等 https://quizlet.com/ 为学生提供分享学习笔记和抽认卡的出色社区网站 https://www.khanacademy.org/signup 数学、科学、经济学、计算机编程和历史的视频教程和测试 https//www.sparknotes.com/ 探索英国文学文本，观看视频摘要，并学习许多其他科目 https://www.sparknotes.com/shakespeare 将原始文本与现代翻译并排放置，帮助您了解故事并随时翻译新单词。 http://www.bbc.co.uk/scotland/brainsmart/success/ 需要快速学习休息一下？为什么不通过玩 BBC Brain Smart 的游戏来保持高效并唤醒您的大脑呢。
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
基于集成物联网设计和 Android 操作的军用多用途现场监视机器人 1 M.Ashokkumar，2 Dr.T.Thirumurugan 电子与通信工程系 基督理工学院 印度本地治里 ashok5june@gmail.com，thiru0809@gmail.com 摘要 — 该项目介绍了多用途现场监视机器人的设计、构造和制造，该机器人可用于战场上的地雷探测、有毒气体感应以及温湿度传感器监测，而不会带来严重的人工风险。地雷探测器可以探测覆盖的金属，气体传感器可以探测有毒气体攻击，机器人可以通过 Android 手机无线控制。该机器人使用 Arduino Uno 微控制器收集传感器信息，并使用 NodeMCU WiFi 连接控制器和机器人。基于来自 Android 应用程序的输入信息，机器人可以在任何地形上移动和攀爬。我们的项目与传统项目的区别在于 Android 手机操作和多个 IoT 云服务器的集成设计。机器人所有传感器信息均传送至云服务器，并通过网页查看。这样，机器人既可以用于军事战场，又可以同时在军事指挥部进行监控。这是将野战机器人与物联网技术以可扩展的设计模式进行集成的新颖尝试。设计的额外增强使其成为深度应用的绝佳选择
基于集成物联网设计和 Android 操作的军用多用途现场监视机器人 1 M.Ashokkumar，2 Dr.T.Thirumurugan 电子与通信工程系 基督理工学院 印度本地治里 ashok5june@gmail.com，thiru0809@gmail.com 摘要 — 该项目描述了多用途现场监视机器人的设计、构造和制造，该机器人可用于战场上的地雷探测、有毒气体感应以及温度和湿度传感器监测，而不会带来严重的人工风险。地雷探测器可以探测覆盖的金属，气体传感器可以探测有毒气体攻击，机器人可以通过 Android 手机无线控制。机器人使用 Arduino Uno 微控制器收集传感器信息，并使用 NodeMCU WiFi 连接控制器和机器人。根据来自 Android 应用程序的输入信息，机器人可以在任何地形上移动和攀爬。我们的项目与传统项目的区别在于，Android手机操作和多个物联网云服务器的集成设计。所有机器人传感器信息都传送到云服务器并通过网页查看。这样，机器人既可以用于军事战场，也可以同时在军事总部进行监控。这是一种将现场机器人和物联网技术以可扩展的设计模式进行集成的新颖尝试。设计的额外增强使其成为在布满地雷和其他危险金属物品的危险区域部署和使用的绝佳选择。关键词-机器人技术、嵌入式系统、物联网（IoT）、无线通信和云技术 I. 介绍 地雷是一种植入地球的爆炸装置，由压力、磁场和绊线等触发。它们是当代战斗中最常用的武器之一，最常用作先发制人的屏障和对手威慑。它们是微小的圆形装置，旨在通过爆炸或飞行碎片伤害或杀死人员。大多数地雷由塑料制成，所含金属量与圆珠笔中的弹簧相当。反坦克地雷的发展受到第一次世界大战期间战斗坦克使用的推动。 杀伤人员地雷的建立是为了取代这些可以被敌方士兵轻易移除的大型地雷。