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可解释的人工智能和机器学习
图 1：概述了可解释人工智能在可实现目标方面的局限性。左图：不同科学领域按其复杂性不断增加的顺序排列 [32]，从中间最好的（最全面的）物理理论开始。距离这些理论越远，描述 CAS 主题的模型就越不全面（左坐标系）。右图：任何人工智能系统都会分析从人群中抽取的随机数据样本。数据样本的大小（右坐标系）是不确定性的一个来源，它直接转化为对人群的不确定陈述。
年度报告2022/23
GIFS的数据管理和分析平台（DMA）结合了生物学，生物化学，计算机科学和数学，以开发分析方法和软件工具，以解解大型，复杂的生物学信息数据集。与我们的许多其他技术平台进行补充，DMA分析并解释了这些平台生成的大量数据。例如，OMICS和Precision农业实验室的DNA测序能力会产生大量信息，DMA通过生物信息学通过生物信息学转化为结构化，有意义的有用的数据，我们的合作伙伴可以应用这些信息，以加速推动全球粮食安全的新创新的研究和开发。
让战略规划变得有趣！
疫情使得人们在开会时需要保持距离，但多年来我们一直提倡为人们提供更多活动和思考空间。虽然我们从未称之为社交距离，但我们知道为人们提供更多物理空间和不同的环境意味着让他们的思想得到解放，从而进行更具创新性的思考。考虑为小组提供单独的大房间，以保持空间并控制噪音。如果无法外出，另一种选择是使用在线平台，这样小组就可以在家里或自己的办公室工作。
医疗保健可负担性办公室 (OHCA) 深入探讨支出目标
Justin Ziombra 集团副总裁，数据分析 加州医院协会 Justin Ziombra 是加州医院协会 (CHA) 的数据分析集团副总裁。在担任该职位期间，他创建了数据驱动的分析来识别趋势、发现机会并评估州和联邦政策变化的影响，并将这些分析的结果转化为利益相关者、民选官员和加州医院的分析结果。在加入 CHA 之前，Justin 是马里兰州医院协会政策和数据分析团队的主管，并在华盛顿特区的乔治华盛顿大学医院担任重症监护注册护士和护士经理
CBCS 2024 人工智能和机器学习基础知识
深度学习简介、深度学习与机器学习的区别、大脑与深度学习、人工神经网络、反向传播、各种神经网络、深度学习应用、深度学习硬件、深度学习的缺点。模块 IV：NLP（15 小时）NLP-NLP 的挑战、了解 AI 如何翻译语言、语音识别、现实世界中的 NLP-用例、语音商务、虚拟助理、图表、AI 的实施-实施 AI 的方法、AI 实施的步骤、组建团队、正确的工具和平台、AI 框架、部署和监控 AI 系统 5。参考
2023-2026 CVRD 战略计划 - 2024 年第三季度状况报告
新的路边垃圾桶和预服务 RFP 已获批准。预推出的垃圾成分研究正在进行中。已完成对 RecycleBC 财务激励结构的输入。沟通计划草案和路边法规正在制定中。建造新有机垃圾转运站的 30% 设计已经完成 — 50% 的工作正在进行中。在与当地长老和土著联络处合作后，Bings Creek 回收中心标志被确定为 Hul'q'umi'num' 名称：“Sh'e'luhwut Siilthun”，在 Quw'utsun 语言中翻译为：“一个你可以把东西放在那里再利用的地方”。
加州大学 2024 年毕业生大满贯
詹姆斯·A·斯坦特拉格是加州大学欧文分校英语、比较文学和欧洲语言与研究教授，也是加州大学学术委员会主席。他专攻 17 和 18 世纪的英国、法国和德国文学、美学和思想史，还在声音研究的跨学科领域写作、翻译和策划。斯坦特拉格最近的出版物包括萨德侯爵哲学指南《意大利之旅》（多伦多大学出版社，2020 年）的翻译和评论。他获得了维克森林大学法语和政治学学士学位以及哥伦比亚大学比较文学博士学位。