XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemsupport
气候资本论坛 - 投资者呼吁通过生产税收抵免和绿色金属支持 - 媒体发布2025年2月4日
堪培拉，2025年2月5日 - 气候资本论坛是一个投资者，行业，气候金融专家和慈善家的网络，呼吁联邦政府在本周期间立即通过生产税收抵免立法（PTC）。PTC激励措施构成了澳大利亚未来的财务骨干，其付费付费模式可确保仅一旦产品成功生产该产品才能投资于行业。总理安东尼·阿尔巴尼斯（Anthony Albanese）的承诺鼓励论坛，即通过生产税收抵免立法是他的第一个优先事项，我们鼓励议会的各个方面团结这项民族建设立法。气候资本论坛代表本周在堪培拉举行，与议会议员会面，以确保澳大利亚能源安全的未来。以下代表的进一步评论。气候资本论坛的关键要求
专家软件开发，支持和集成
Cloud提供了机会，可以在不管理身体基础设施的情况下释放更大的灵活性和效率，但是迁移成功取决于仔细执行。我们没有任何机会，确保关键操作继续不间断。我们的团队指导您完成旅程的每一步；分析您当前的环境，为云的系统做好准备，并在到达那里后优化成本和性能。我们甚至可以重新构造您的应用程序部分，以确保与所选环境的兼容性。
优化地面防空以支持国土防御巡航导弹威胁
估计此次信息收集的公共报告负担平均每份回应需要 1 小时，其中包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查信息收集的时间。请将关于此负担估计或此信息收集的任何其他方面的评论（包括减少此负担的建议）发送至华盛顿总部服务部、信息运营和报告理事会，地址：1215 Jefferson Davis Highway, Suite 1204, Arlington, VA 22202-4302，以及管理和预算办公室、文书工作减少项目 (0704-0188) Washington DC 20503。1.仅供机构使用（留空） 2.报告日期 2006 年 12 月 3.报告类型和涵盖日期 硕士论文
支持HB 6920的证词
这就是为什么我们的家庭不懈地努力与医学专业人员建立关系，在大学和培训计划中讲话以促进理解的原因。我们不想被视为对手 - 我们希望成为确保为我们亲人提供最佳护理的盟友。H.B. 编号 6920是弥合这一差距的关键一步。 通过实施特定于患者的紧急护理方案，我们可以帮助确保患有罕见疾病的人在最重要的情况下获得适当的，知情的护理。H.B.编号6920是弥合这一差距的关键一步。通过实施特定于患者的紧急护理方案，我们可以帮助确保患有罕见疾病的人在最重要的情况下获得适当的，知情的护理。
用于支持选择特定航空航天应用的最佳增材制造工艺的比较框架
摘要 ：增材制造 (AM) 是一项尖端技术，可提供高达 100% 的材料效率和显著的重量减轻，这将对飞机燃料消耗产生积极影响，并且具有很高的设计自由度。因此，许多航空航天公司都在考虑实施 AM，这要归功于这些好处。因此，本研究的目的是帮助航空航天组织在不同的 AM 技术中进行选择。为此，通过半结构化访谈收集了 (8) 位 AM 领域专家的原始数据，并与二手数据进行交叉引用，以确定在选择用于航空航天应用的 AM 设备时需要考虑的关键因素。专家们强调了四种 AM 技术：激光粉末床熔合 (LPBF)、电子束粉末床熔合 (EBPBF)、线弧 AM (WAAM) 和激光金属沉积 (LMD)，认为它们最适合航空航天应用。本研究的主要成果是开发了一个比较框架，帮助公司根据其主要业务或特定应用选择 AM 技术。
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
我的名字叫Melyssa Howry，我是北达科他州新镇的居民。我正在作证支持HB1306。长期以来一直说疫苗是
我的名字叫Melyssa Howry，我是北达科他州新镇的居民。我正在作证支持HB1306。长期以来一直说疫苗是“安全有效的”，并且“科学已经解决”。这通常是没有实际数据的，因为在这种情况下，事实将是不方便的。医生和科学家一直愿意冒险冒险以寻求真相。最近，保罗·托马斯（Paul Thomas）博士在他的实践中进行了两项研究，其中15,000多名患者将接种疫苗的儿童与未接种疫苗接种的儿童进行了比较。由于他的诚实和透明度，俄勒冈州医疗委员会试图审查他，并称他为“反疫苗”，尽管这是不真实的。他在实践中管理疫苗，这就是为什么他能够进行比较研究的原因。他的确鼓励比CDC建议的更慢，更分布的时间表，但他仍然提倡支持疫苗。这告诉我值得研究。我附上了描述保罗·托马斯（Paul Thomas）所做的两项研究的链接。我认为他们为自己说话。证据是压倒性的，我相信我们早就应该调查这些不舒服但极为重要的讨论了。我们在试图防止它时会造成伤害吗？疫苗的风险是否超过了收益？我们永远不会知道我们是否不做工作。在疫苗方面需要透明度，问责制和诚实。我们必须为自己倡导，这是做到这一点的重要方法。正如我们在过去一年中所看到的那样，我们不能总是相信政府机构告诉我们关于最适合我们健康的真相。感谢您的阅读！
平台合作社和喀拉拉邦通过可持续发展目标领域的国家支持的知识经济
在喀拉拉邦提出的平台合作社模型，在国际劳工组织（ILO）的原则的指导下，提出了一种解决失业和促进可持续发展的变革性方法。尽管喀拉拉邦的高人类发展指数（HDI）为0.794，但青年劳动力的参与仍然很低，有42.63％的人从事就业，教育或培训。喀拉拉邦发展与创新战略委员会（K-DISC）领导下的喀拉拉邦知识经济特派团（KKEM）旨在通过利用私营部门的就业机会和增强创新的当地经济发展，将喀拉拉邦转变为知识社会。通过诸如数字劳动力管理系统（DWMS）之类的计划，KKEM还促进了远程工作和自由职业机会以及常规工作，获得了103,108多个职位，并在2024年3月之前为18,075个人提供了技能培训。以平台特定条款监管的基于任务的就业方式的开放经济面临着重大挑战，包括缺乏劳动力保护，不稳定的收入和剥削性实践。为了回应，KKEM提出的平台合作社模型将合作原则与数字平台相结合，促进民主治理，共享所有权和公平的利润分配。该模型通过有针对性的技能来增强就业能力，并通过通过道德合作和技术的卓越应用来通过多元化和汇总该州的小型生产系统来产生本地经济价值。借鉴了全球示例，例如欧盟关于透明和可预测的工作条件的指令以及英国最高法院对Uber驾驶员的裁决，KKEM的方法优先考虑法律认可，公平待遇，公平待遇和对开放人才工人的福利。通过整合基于社区的计划和本地资源，KKEM的平台合作社旨在创建一个更公平，更可持续的开放经济生态系统，从而有助于实现可持续发展目标的发展。
海洋和沿海生态系统服务的经济估值是否支持政策制定者？系统的审查以及剩余的差距和挑战
随着生态系统方法的越来越多地是可持续发展政策不可或缺的一部分，海洋和沿海生态系统服务（ESS）的经济估值已与告知决策过程的信息有关。通过包含书目计量，网络和内容分析的综合方法，该综述旨在分析在海洋和沿海ESS经济估值中，科学文献的进化趋势，主要的研究簇以及科学文献的研究差距。文献计量结果表明，研究领域正在经历不断发展的积极趋势，并且代表了一个具有挑战性的研究主题。从网络和关键字共发生的覆盖可视化中，研究结果全面解决了关键的与策略相关的问题。在内容分析中，对对科学研究产生最大影响的研究使用的估计ESS和经济评估方法进行了检查。发现，尽管研究提供了有价值的数据和见解，但由于上下文相关性和偏见问题，它们在决策中的实际适用性是有限的。总体而言，审查强调了对更好地为现实世界政策决策提供范式转变的需求，从而确定海洋空间规划（MSP）过程是在未来的研究和政策实施中弥合这些差距的关键框架。