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2024 年 7 月 18 日，联邦部长访问乌德姆联邦国防军太空司令部
数据保护信息：1.自愿同意 a) 我自愿提供我的数据。我没有法律或合同义务披露我的数据。b) 关于未能同意的后果：未能同意将导致无法参加活动。2.撤销权我有权随时撤销我的同意，并立即生效。撤销之前处理的合法性不受影响。3.进一步处理 a) 上述内容的法律依据处理的目的是为了根据艺术获得同意。6 段。1a，艺术。7 GDPR b) 上述处理完成后，数据最多保存三个月。事件 c) 数据将被发送给 BKA，以便按照§§ 5,10,14,25 BKAG 或根据相关州警察法规，负责的州刑事警察局。d) 没有自动决策。e) 数据将按如下方式处理*：存储在 EXCEL 表中，一旦不再需要就删除数据。4.数据保护负责人是：联邦国防部长，Stauffenbergstraße 18, 10785 Berlin 5。BMVg 业务领域的数据保护官是：德国联邦国防军官方数据保护官 BMVg R II 4 Fontainengraben 150 53123 Bonn 6。除了上述内容我对责任方拥有以下撤销权： - 有关我的数据的信息（根据第15 EU GDPR），- 更正权（根据第16 EU GDPR），- 删除权（根据第17 EU GDPR），- 限制处理的权利（根据第18 EU GDPR），- 反对处理的权利（根据第21 欧盟 GDPR）。7.我有权向数据保护和信息自由专员提出投诉（根据第77 欧盟 GDPR）。
（第三届学术研究前沿国际会议 ICFAR 2024，2024 年 6 月 15-16 日）ATIF/参考：Karimi, MU、Abubakar, SM、Mustafa, SJ 和 Ahmad, B.（2024 年）。人工智能和机器学习算法简介：综述。国际先进自然科学与工程研究杂志，8(5)，30-34。摘要——本文广泛概述了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法及其跨学科性质以彻底改变任何领域，讨论了它们的发展、基础、应用和挑战。人工智能和机器学习技术已经彻底改变了各个行业，推动了各个领域的创新和效率。本文探讨了人工智能和机器学习的多学科性质，强调了它们在分析大数据集、做出预测和自动化决策过程方面的重要性。它追溯了人工智能的历史里程碑，从艾伦图灵的开创性工作到深度学习和神经网络的兴起。本文介绍了机器学习算法的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们在医疗保健、金融、工程、交通和电子商务中的实际应用。此外，本文还讨论了人工智能和机器学习技术面临的关键挑战，例如不确定性、算法选择复杂性和过度拟合，强调了持续研究和跨学科合作在应对这些挑战方面的重要性。本文的最终目标是加强人工智能和机器学习技术在塑造智能人工智能和机器学习驱动系统和智能社会的未来方面的范式改变潜力。
（第三届学术研究前沿国际会议 ICFAR 2024，2024 年 6 月 15-16 日）ATIF/参考：Karimi, MU、Abubakar, SM、Mustafa, SJ 和 Ahmad, B.（2024 年）。人工智能和机器学习算法简介：综述。国际先进自然科学与工程研究杂志，8(5)，30-34。摘要——本文广泛概述了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法及其跨学科性质以彻底改变任何领域，讨论了它们的发展、基础、应用和挑战。人工智能和机器学习技术已经彻底改变了各个行业，推动了各个领域的创新和效率。本文探讨了人工智能和机器学习的多学科性质，强调了它们在分析大数据集、做出预测和自动化决策过程方面的重要性。它追溯了人工智能的历史里程碑，从艾伦图灵的开创性工作到深度学习和神经网络的兴起。本文介绍了机器学习算法的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们在医疗保健、金融、工程、交通和电子商务中的实际应用。此外，本文还讨论了人工智能和机器学习技术面临的关键挑战，例如不确定性、算法选择复杂性和过度拟合，强调了持续研究和跨学科合作在应对这些挑战方面的重要性。本文的最终目标是加强人工智能和机器学习技术在塑造智能人工智能和机器学习驱动系统和智能社会的未来方面的范式改变潜力。
利用AI提高了可再生资源（例如太阳能，风能和生物能）的能源使用效率和开发
能源效率和可再生资源的发展是解决全球能源危机和气候变化的关键问题。这项研究探讨了人工智能（AI）在提高能源效率并取代可再生资源（例如太阳能，风能和生物能源）的发展中的作用。通过使用结合定性和定量方法的混合方法方法，本研究确定了AI在可再生能源领域中的具体应用。结果表明，AI可以显着提高运行效率并减少能源浪费。示例包括对太阳能电池板的放置，风力涡轮机的预测维护以及优化沼气生产中的发酵过程。在可再生能源中实施AI不仅可以提高效率，还可以降低成本并支持可持续性。这项研究通过提供可再生能源领域的AI益处的经验证据来为能源和AI技术领域做出贡献。建议政府和能源行业广泛采用AI，投资于技术和劳动力培训，并加强能源，技术和学术方面的合作，以开发创新且适用的AI解决方案。进一步的研究应进行更广泛，更全面的研究，包括分析AI实施的长期成本和收益，以及AI技术与现有能源管理系统的集成。
b"\xe2\x96\xba 就管理层在编制财务报表时采用持续经营会计基础的适当性得出结论，并根据获得的审计证据，确定是否存在与可能对集团和母公司持续经营能力产生重大疑问的事件或条件相关的重大不确定性。如果我们得出结论认为存在重大不确定性，我们需要在审计报告中提请注意财务报表中的相关披露，或者，如果此类披露不充分，则修改我们的意见。我们的结论基于截至审计报告日期获得的审计证据。但是，未来事件或情况可能会导致集团和母公司停止持续经营。"
b"\xe2\x96\xba 就管理层在编制财务报表时采用持续经营会计基础的适当性得出结论，并根据获得的审计证据，确定是否存在与可能对集团和母公司持续经营能力产生重大疑问的事件或条件相关的重大不确定性。如果我们得出结论认为存在重大不确定性，我们需要在审计报告中提请注意财务报表中的相关披露，或者，如果此类披露不充分，则修改我们的意见。我们的结论基于截至审计报告日期获得的审计证据。但是，未来事件或情况可能会导致集团和母公司停止持续经营。"
利用人工智能减轻青少年危险行为：范围界定审查方案 Hamidreza Sadeghsalehi a 和 Hassan Joulaei a，* a 伊朗设拉子医科大学健康研究所卫生政策研究中心 * 通讯作者（joulaei_h@yahoo.com） 青少年特别容易从事暴力、无保护性行为和药物滥用等危险行为，这些行为会对他们的健康和发展产生重大的负面影响。人工智能 (AI) 的最新进展为解决这些行为提供了创新的解决方案，但关于基于 AI 的干预措施的有效性和实施的证据仍然零散。本范围界定审查旨在系统地探索和绘制旨在减少青少年危险行为的基于 AI 的干预措施的文献。本综述将遵循 Arksey 和 O'Malley (2005) 概述并由 Levac、Colquhoun 和 O'Brien (2010) 改进的方法框架，符合 Joanna Briggs 研究所的指导方针。PRISMA 范围界定综述扩展 (PRISMA-ScR) 将指导报告。搜索策略将在 PubMed、Scopus、Web of Science 核心合集、CINAHL、PsycINFO、Cochrane 对照试验中心注册库、Embase、SID 和 Magiran 中执行，重点关注截至 2024 年 6 月以英语和波斯语发表的文章。两名独立审阅者将使用 Rayyan 筛选标题和摘要，然后对相关研究进行全文筛选。数据将使用标准化表格绘制图表，差异将通过讨论或咨询第三位审阅者解决。数据将以描述性方式综合并以表格、图形和图表的形式呈现。关键词：青少年、人工智能、危险行为、范围审查、干预措施
利用人工智能减轻青少年危险行为：范围界定审查方案 Hamidreza Sadeghsalehi a 和 Hassan Joulaei a，* a 伊朗设拉子医科大学健康研究所卫生政策研究中心 * 通讯作者（joulaei_h@yahoo.com） 青少年特别容易从事暴力、无保护性行为和药物滥用等危险行为，这些行为会对他们的健康和发展产生重大的负面影响。人工智能 (AI) 的最新进展为解决这些行为提供了创新的解决方案，但关于基于 AI 的干预措施的有效性和实施的证据仍然零散。本范围界定审查旨在系统地探索和绘制旨在减少青少年危险行为的基于 AI 的干预措施的文献。本综述将遵循 Arksey 和 O'Malley (2005) 概述并由 Levac、Colquhoun 和 O'Brien (2010) 改进的方法框架，符合 Joanna Briggs 研究所的指导方针。PRISMA 范围界定综述扩展 (PRISMA-ScR) 将指导报告。搜索策略将在 PubMed、Scopus、Web of Science 核心合集、CINAHL、PsycINFO、Cochrane 对照试验中心注册库、Embase、SID 和 Magiran 中执行，重点关注截至 2024 年 6 月以英语和波斯语发表的文章。两名独立审阅者将使用 Rayyan 筛选标题和摘要，然后对相关研究进行全文筛选。数据将使用标准化表格绘制图表，差异将通过讨论或咨询第三位审阅者解决。数据将以描述性方式综合并以表格、图形和图表的形式呈现。关键词：青少年、人工智能、危险行为、范围审查、干预措施
这个全球一氧化二氮预算2024是第二个预算，第一个预算是《地球系统科学数据》杂志中的生存数据收集
这个全球一氧化二氮预算2024是第二个预算，也是第一个预算，是《地球系统科学数据》杂志中的生命数据收集。在出版物中提供了数据和方法，并在本文档末尾提供链接。标题1：强大的温室气体的全球排放量（n 2 O）继续升高，在全球粮食生产和不可持续的粮食生产和增长的粮食需求标题2：大气浓度N 2 O的驱动下，很大程度上是由不可持续的实践驱动的。在过去的十年中，变化是相当稳定的，全球n 2 O排放量很大程度上是由于食品的生产而继续上升，我们报告了过去四十年的N 2 O趋势和预算，使用观测值，生物圈建模，观察到的合成产物，基于活动的库存，基于活动的清单以及大气观察和模型和模型。我们报告了总共18个天然和人为源扇区以及3个全局n 2 O.在接下来的内容中，我们强调了与气候变化有关的人类活动，巴黎气候协议的目标和国家缓解承诺的排放。
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![为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。](/simg/f/f35968dfeaed06f5c0286399ab4f1fb8e15e2e87.png)
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器来收集数据，以便建立基于深度学习和人工智能的有效解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，提供了商业机会，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测中，集成了深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高其预测准确性。此外，在工业环境中，人工智能增强的传感器在优化制造运营方面发挥着至关重要的作用，可以监测设备健康状况、预测潜在故障并提前安排维护 [ 9 – 12 ]。这种方法减少了运营停机时间并提高了整体效率。在此背景下，“传感器和应用中的人工智能和深度学习”特刊收集了关于人工智能（特别是深度学习）和传感器技术在各个领域的新发展的高质量原创贡献，以及分享想法、设计、数据驱动的应用程序以及生产和部署经验和挑战。本期特刊征文主题包括制造、机械和半导体的应用和传感器；建筑、施工、楼宇、电子学习的智能应用和传感器；推荐系统；自动驾驶汽车、交通监控和运输的应用和传感器；物体识别、图像分类、物体检测、语音处理、人类行为分析；以及其他相关传感应用 [ 13 , 14 ]。
致同事的信：保护学生免受基于种族、肤色或国籍（包括共同血统或族裔特征）的歧视（如骚扰） (PDF)
我写信是为了分享有关学校和其他接受美国教育部 (Department) 联邦财政援助的机构的联邦民权义务的信息，以确保根据《1964 年民权法案》第六章及其实施条例 (Title VI) 不因种族、肤色或国籍（包括共同祖先或族裔特征）而受到歧视。这些保护延伸到学生和学校社区成员，他们由于共同祖先或族裔特征而被视为犹太人、以色列人、穆斯林、阿拉伯人、锡克教徒、南亚人、印度教徒、巴勒斯坦人或任何其他信仰或血统。本指南回应了最近向教育部民权办公室 (OCR) 提交的越来越多的投诉，这些投诉指控在为学前班至 12 年级学生以及学院和大学提供服务的学校中存在基于这些原因的歧视，1 以及公众对此类歧视的报告。需要明确的是，第六章对基于种族、肤色和国籍的歧视的保护包括反犹太主义和其他基于共同祖先或族裔特征的歧视形式。 OCR 大力执行这些保护措施。