XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemquality
我能做得更好：捍卫人类增强技术以实现新的基因平等
反对基因增强的主要理由是，它将造成“基因隔离”，加深现有的不平等。本文提出了一些可以削弱反对基因增强的不平等论点的考虑因素。首先，我质疑治疗与增强的二分法，因为两者之间的区别并不明显。其次，我认为人类增强是人类天性的一部分，没有充分的理由在其他领域接受它，而在遗传学领域拒绝它。本文还表明，不平等存在于社会的各个方面，“上帝赋予的”基因是极其不平等的，而基因增强可以作为一种机制，实现新的基因平等。然而，本文强调，如果基因平等将我们带入一个由缩小规模的人类组成的统一社会，那么它本身就不是我们应该追求的价值。基因平等只有在增强人类整体能力时才有价值。
已发表版本的引文（APA）：Rafiq, S., Paramati, SR, Alam, MS, Hafeez, K., & Shafiullah, M. (2024). 机构质量重要吗
可再生能源在当今经济中的重要性引起了许多研究人员的注意，他们试图确定导致可再生能源消费增加的相关经济因素的潜力和影响。例如，Sadorsky（2009a）和 Gan 和 Smith（2011）认为，1994 年至 2003 年期间，人均国内生产总值 (GDP) 和二氧化碳 (CO 2 ) 排放量的增长促进了经济合作与发展组织 (OECD) 国家使用可再生能源。同样，Omri 和 Nguyen（2014）声称二氧化碳排放和国际贸易是可再生能源消费的主要因素。Reboredo（2015）的实证报告显示，油价上涨对可再生能源的使用有积极影响，而 Sadorsky（2009a）和 Rafiq 等人（2014）发现能源价格和可再生能源之间存在负相关关系。 Paramati 等人（2016 年）发现，1991 年至 2012 年期间，外国直接投资 (FDI) 对 20 个新兴国家的清洁能源使用产生了积极影响。这些作者还认为，强劲的股票市场通过绿色能源融资项目对清洁能源的使用做出了积极贡献。Lin 等人（2016 年）利用 1980 年至 2011 年的中国数据强调，金融发展鼓励了可再生电力消费。同样，Paramati 等人（2017 年）认为政治合作在提高可再生能源使用方面发挥着至关重要的作用。Kutan 等人（2018 年）也支持 Paramati 等人（2016 年）的研究，即 FDI 流入的增长和股票市场的发展促进了大多数新兴市场国家的可再生能源使用。最近，Shafiullah、Miah 等人（2019 年）研究了可再生能源的使用情况。 （2021）认为经济政策不确定性对可再生能源消费产生负面影响。在公司层面，董事会性别多样性（Atif 等人，2021）和现金持有量（Alam 等人，2022）被发现是可再生能源消费的重要决定因素。虽然有许多实证研究案例检验了导致可再生能源消费的因素，但现有的文献综述显示，缺乏研究调查制度质量对促进经合组织国家可再生能源消费的影响。这可能以各种方式发生。首先，可再生能源的生产和消费与政策高度相关，因为可再生能源的技术和专有技术价格昂贵（Aguirre & Ibikunlee，2014）。税收抵免、补贴、配额分配、绿色证书等公共支持计划以及其他金融和非金融激励措施对于促进可再生能源的生产和消费极为重要 (Gennaioli & Tavoni, 2016)。发展强大的机构是联合国可持续发展目标 (UNSDG 16) 的一部分。这被定义为“大幅减少腐败和贿赂”的关键。
国家质量和患者安全局事件 - ...
2 KPI 描述 选定期间内合规的 1 类事件的百分比，其中涉及服务用户，并且未做出无需进一步审查的决定。为了符合规定，选定的事件需要在通知之日起 125 天内完成审查并由专员接受，通知之日是服务部门首次意识到该事件的日期。根据 HSE 事件管理框架 2020，1 类事件定义为“根据 HSE 的风险影响表被评为重大或极端的临床和非临床事件”。虽然所有 1 类事件都需要审查，但 KPI 仅关注“涉及人员”为服务用户的 1 类事件。对于 1 类事件，对委托审查的监控是 SIMT 的一项职能。这对于确保在 125 天的期限内完成审查尤为重要。有违反此期限风险的审查应由 SIMT 进行主动管理。如果 SIMT 决定不审查第 1 类事故，则该决定必须由 SAO 签署，并附上理由或依据，然后由相关委员会（例如质量和安全委员会）进行审查。（IMF 2020）。3 KPI 基本原理为了协助及时、敏捷地进行审查并建立安全文化，审查应在尽可能短的时间内完成。
城市化及其对Nashik环境质量的影响
简介：城市化的特征是人口从农村到城市地区的迁移，已重塑了全球城市的社会经济和环境动态。在印度，纳西克（Nashik）等城市由于工业化，基础设施改善和经济机会而见证了城市的快速增长。但是，这种增长以环境成本的形式出现，包括增加污染，减少绿色覆盖和紧张的自然资源。nashik位于马哈拉施特拉邦，是一个历史上重要且迅速的城市化城市，面临着空气和水污染，废物处理不当以及生物多样性下降等挑战。了解Nashik城市化的环境后果对于制定可持续的城市发展战略至关重要。这项研究调查了城市化对Nashik环境质量的影响，并提出了可行的解决方案以减轻其不良影响。
生成AI（CHATGPT）对招聘效率和候选质量的影响：过程自动化水平的中介作用以及组织规模的调节作用
诸如chatgpt之类的生成AI应用程序可以通过自动执行招聘中涉及的许多重复任务来提供显着的效率优势。例如，AI系统可以快速扫描，排序和排名简历，确定最匹配给定职位描述要求的候选人。这种自动化减少了处理大量应用所需的时间，这对于招聘高量招聘特别有用，使招聘人员可以专注于战略决策和候选人参与（García-Morales等，2023）。此外，AI驱动的自动化有助于简化与候选人的沟通，因为聊天机器人和自动化电子邮件提供了对常见问题的及时回答，从而增强了候选人的体验。这种有效的，迅速的互动有助于对组织的积极看法，这在竞争性招聘环境中至关重要（Kaplan和Haenlein，2022年）。
Yolopears：用于质量分级系统中多级梨表面缺陷检测的Yolo对象检测器的新基准
梨是最广泛消耗的水果之一，它们的质量直接影响消费者的满意度。表面缺陷，例如黑点和小斑点，是梨质量的关键指标，但由于视觉特征的相似性，检测它们仍然具有挑战性。这项研究提出了Pearsurfacedects，这是一个自我结构的数据集，包含六个类别的13,915张图像，其中有66,189个边界框注释。这些图像是使用定制的图像采集平台捕获的。在数据集上建立了27种版本的27个最先进的Yolo对象探测器的Yolo对象检测器，Yolor，Yolov5，Yolov5，Yolov6，Yolov7，Yolov7，Yolov7和Yolov9。为了进一步确保评估的全面性，还包括了三个高级非Yolo对象检测模型，T-DETR，RT-DERTV2和D-FINE。通过实验，发现yolov4-p7的检测准确性在map@0.5达到73.20％，而Yolov5n和Yolov6n也显示出极大的潜力，可以进一步提高梨表面缺陷检测的准确性。本研究中用于模型基准的梨表面缺陷检测数据集和软件程序代码都是公开的，这不仅会促进对梨表面缺陷检测和分级的未来研究，而且还为其他水果大数据和类似研究提供了宝贵的资源和参考。
对机器学习应用程序数据的数据进行系统的审查：数据质量，类型，预处理和管理
添加剂制造（AM）技术正在成熟和穿透行业的各个方面。越来越多的设计，过程，结构和属性数据收集到的机器学习（ML）模型可用于分析数据中的模式。数据集和处理方法的质量对于这些ML模型的性能很重要。这项工作回顾了有关该主题的最新出版物，重点关注数据类型以及数据处理方法和已实现的ML算法。然后，根据生命周期阶段对ML应用程序的示例进行分类，并将研究重点进行。在数据管理方面，引入了现有的公共数据库和数据管理方法。最后，给出了当前数据处理方法和建议的局限性。
沼气和生物甲烷的实时质量测量
摘要：沼气正在成为运动中减少我们在地球上的碳足迹的主食的道路。沼气是来自各种来源的可再生能源。一旦在厌氧消化池内形成沼气，就可以处理以去除不需要的污染物，例如H 2 O，Co 2和H 2 S.在本质上，当细菌通过天然生物化学过程被细菌分解时，形成沼气。随着厌氧消化剂的利用，这种自然过程现在被大型和小型沼气生产商复制。
用于工业4.0 AI/ML模型，用于基于视觉的质量控制
工业自动化，制造业和汽车领域处于行业4.0的边缘，通过合并诸如人工智能（AI），机器学习（ML）和物联网（IOT）之类的先进技术，过渡到行业5.0。这种技术转变使行业能够增强高端安全关键应用，包括基于视觉的质量保证系统。基于视觉的质量检查使用AI和ML模型来确保符合质量标准并提高整体生产效率。随着客户需求的发展，工厂地板环境需要在制造过程的每个阶段进行质量检查。基于视觉的AI/ML模型利用高级图像处理技术，深度学习算法和边缘计算来实时检测缺陷，从而减少了手动检查时间和错误。它们的可伸缩性和适应性允许在各个制造领域进行部署，从而确保性能，可预测性和可靠性。