XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemtute
伊斯兰堡采购部RFQ-2223-00093
委员会和检查报告（调查结果）将对您具有约束力。10。税收：i。 GST/CED将由购买者支付给供应商的生产，分别编号“税收发票”，以显示1990年营业税法第23条所述的营业税和其他详细信息。II。 根据Vogue GST SRO的规定，在CBR /政府财政部提交的18％的GST金额中，有20％将保留在CBR /政府财政部中，在那里，在CBR /政府财政部中，18％的GST中有80％将支付给供应商的供应商。 iii。 所得税将按照规则扣除。 iv。 政府征收的税收/职责的任何变更。 出价后，出价后将出价。 稍后将不接受更改。 11。 付款：所有付款将通过交叉支票进行II。根据Vogue GST SRO的规定，在CBR /政府财政部提交的18％的GST金额中，有20％将保留在CBR /政府财政部中，在那里，在CBR /政府财政部中，18％的GST中有80％将支付给供应商的供应商。iii。所得税将按照规则扣除。iv。政府征收的税收/职责的任何变更。出价后，出价后将出价。稍后将不接受更改。11。付款：所有付款将通过交叉支票进行
Anil Neerukonda技术与科学学院（...
（隶属于A0，获得ACTE＆NABA＆NAAC认可的“ A级”）SangiveNSA-531 162，Bheemnipatnanm Mandal，Visakhapatnam District o8933-2225083/84/84网站o8933-225083/87网站：
使农民能够通过游戏理论和人工智能服务印度科学研究所，班加罗尔
人工智能（AI）结合了计算机科学和强大的数据集，以解决问题。AI于1985年首次由McKinion和Lemmon在农业中使用，以开发一种名为Gossym的棉花作物仿真模型，该模型使用AI来利用大量的农业数据来优化棉花生产，并应用先进的分析技术来找到模式，并发现新颖的见解。今天，AI在农业中起着至关重要的作用，以确定最佳的灌溉时间表，养分施用时间，监测植物健康，检测疾病，识别和清除杂草，并建议有效的害虫控制方法和合适的农艺产品。在作物管理中，这些解决方案可以进一步分为农作物疾病诊断，产量预测，作物建议，价格预测和市场设计等领域。但是，由于这些技术的复杂性和缺乏专门针对农业领域的用户友好平台的复杂性，印度农业景观中的AI和机器学习（ML）仍然有限。
M.Sc.通过GAT-B（2024）的生物技术
Bodhisatwa Mazumdar博士是计算机科学与工程系的副教授，以及IIT Indore的副院长R＆D II。他获得了硕士学位和Ph.D.印度科技研究所（IIT）Kharagpur的学位，印度哈拉格布尔。他是阿布扎比，阿布扎比的纽约大学阿布扎比纽约大学的卓越实验室设计的博士后研究员。他当前的研究领域包括用于安全性的逻辑综合技术，对加密原语的优化硬件实现以及基于机器学习的基于机器学习的侧渠道攻击和对策。目前，他是IEEE标准1413.1在选择和使用可靠性预测指南中的投票工作组成员（WGM），以及IEEE 1624（IEEE 1624），是组织和能力的IEEE标准。他曾是VLSID，Space和VDAT等会议的技术计划委员会成员。目前，他是
申请征集：ProGREEN Advance Institute (AI)Virtual on
加强对与可再生能源增长潜力相关的重要推动因素和制约因素的了解，对于确保增加使用可再生能源的可行途径至关重要。作为回应，START International 在魁北克研究基金会 (FRQ) 的支持下，正在实施促进可再生能源收益 (PROGREEN) - 西非项目。该项目旨在加强对可再生能源转型的了解以及这些转型对发展的影响，特别是在粮食和水安全以及人口福祉方面。在项目第一阶段，START 召集了布基纳法索和塞内加尔的多学科和跨部门专家团队，对推动两国可再生能源转型的关键推动因素和限制因素进行了深入评估。该项目还通过拉巴特皇家战略研究所与摩洛哥的可再生能源专家进行合作，探索和确定该国可再生能源格局的关键层面以及与西非更广泛的工作之间的潜在协同作用。
个性化的患者偏好预测因素，用于替代医疗保健的判断：技术上FEA
摘要在为无行为能力的患者做出替代判断时，代理人经常努力猜测患者有能力会想要什么。代理人也可能因（唯一）做出这种决定的责任而感到痛苦。为了解决此类问题，已经提出了一种患者偏好预测因子（PPP），该预测因素将使用算法从人群级别的数据中推断出单个患者的治疗偏好，以了解具有相似人口统计学特征的人的已知偏好。然而，批评家们已经表明，即使这种PPP平均比人类替代者更准确，在识别患者偏好方面，拟议的算法仍然无法尊重患者（以前的）自主权，因为它会借鉴“错误的”数据：对于个人而言，这些数据不适合个人的数据，因此他们不适合他们的挑战，并且他们的实际原因是他们的实际原因，或者是实际的，或者是实际上的，或者是实际上的，或者是实际的，或者是实际的，或者是实际的，或者是实际上所依据的，或者是实际的原因。在船上受到这样的批评，我们在这里提出了一种新方法：个性化的患者偏好预测因子（P4）。P4基于机器学习的最新进展，该技术允许包括大型语言模型在内的技术更便宜，更有效地“微调”在特定于人的数据上。与PPP不同，P4将能够从实际上特定于其特定的材料（例如先前的治疗决策）中推断出单个患者的偏好。因此，我们认为，除了在个体水平上比以前提出的PPP更准确，P4的谓词还将更直接地反映每个患者自身的原因和价值观。在本文中，我们回顾了人工智能研究中的最新发现，这些发现表明P4在技术上是可行的，并认为，如果它是开发和适当部署的，则应缓解一些基于自主的主要关注原始PPP的批评者的关注。然后，我们考虑对我们的提案的各种异议，并提供一些暂定的答复。
教育伦理人工智能研究所
为了加强教育领域人工智能的道德框架，该研究所鼓励政府和民间社会积极采取措施，确保学习者、教育工作者和社会所有成员对人工智能及其道德影响有深入的了解。知情的用户将能够更好地充分利用人工智能，同时认真防范其风险，尽管教育领域人工智能的道德框架并不要求事先了解人工智能，但对人工智能的深入了解将有助于明智地使用该框架。许多国家已经在实现这一目标方面取得了进展。例如，英国的人工智能路线图敦促政府致力于实现人工智能和数据素养的雄心勃勃的目标。
蒙特利尔人工智能伦理研究所为... 准备的报告
1.将精力集中在研究和创新界、成员国和私营部门，以及那些在欧洲人工智能战略中应该优先考虑的领域。2.在主要贸易伙伴的政策与欧盟管理人工智能开发和使用的政策之间建立一致性。3.分析当前生态系统中理论框架和构建可信人工智能系统的方法之间的差距，以创建更具可操作性的指导，帮助组织在实践中实施这些原则。4.注重协调和政策协调，特别是在两个领域：增加对人工智能初创企业的融资以及发展技能和调整当前的培训计划。5.利用联邦学习、差异隐私、联邦分析和同态加密等技术进步，重点关注促进数据私密和安全共享的机制。6.创建现有人工智能研究卓越中心网络，以加强研究和创新社区，重点是开展考虑到各种价值观/道德观的高质量学术工作。7.促进知识转移，为中小企业发展人工智能专业知识，并通过数字创新中心支持中小企业与其他利益相关者之间的伙伴关系。8.在有关人工智能系统不透明度的讨论中添加细微差别，以便对这些系统的治理方式以及在哪个地方需要何种程度的可解释性和透明度采取循序渐进的方法。9.为个人创建一个对人工智能系统的决定或输出提出上诉的流程，例如“谈判权”，这类似于《通用数据保护条例》（GDPR）中详述的“反对权”。10.实施新规则并加强现有法规，以更好地解决有关人工智能系统的担忧。11.禁止使用面部识别技术，这可以大大降低歧视性结果和侵犯基本权利的风险。12.对所有人工智能系统（例如低风险、中风险和高风险应用程序）都应遵守类似的标准和强制性要求。13.确保如果使用生物特征识别系统，它们能够实现实施的目的，同时也是完成任务的最佳方式。14.15.对不被视为高风险的系统实施自愿标签系统，并应通过强有力的经济激励措施进一步支持该系统。任命了解人工智能系统并能够与各种利益相关者有效沟通任何潜在风险的个人参与人工监督过程，以便他们采取适当的行动。
14：30小时-Gujarat灾难管理学院
1。背景气候变化是由于全球温度升高引起的温室效应引起的，对古吉拉特邦面临重大挑战。该地区经历了许多与气候相关的影响，包括平均温度的迅速升高，云覆盖率和降水模式的改变，极端气候条件，海洋温度上升和海平面。这些气候变化涉及在整个州，尤其是在沿海地区施加持续的压力，加剧了现有的脆弱性，并需要采取紧迫的行动以整合适应措施和缓解策略。鉴于居住在海岸线附近的大量人口，尤其是古吉拉特邦（Gujarat），因此需要积极适应以应对气候变化影响的需求是当时的最大需求。许多人认为气候变化是21世纪的首要挑战之一，强调了负责监测此类地区的政府机构迅速采取行动的重要性。将气候适应性纳入沿海管理实践对于减轻气候变化的影响并维护古吉拉特邦的社区和生态系统的福祉至关重要。极端天气对古吉拉特邦古吉拉特邦（Gujarat Gujarat）的影响，其海岸线延伸1,663公里，在40个沿海talukas的990万居民所在地，拥有印度最长的海岸线（人口普查，2011年）。气候变化引起的温度变化预计会加剧，世界银行预计到2050年，古吉拉特邦26个地区的19个地区中，世界银行的温度升高为2-2.5°C，使他们的气候变化热点。该地区对海平面上升，旋风，盐水入侵的敏感性以及鱼产卵模式的转移预示着未来的未来迁移和由于气候变化而引起的社区流离失所，如《联合国世界移民报告》（2020年）所强调。古吉拉特邦的主要气候变化危害包括温度，降水和海平面的极端，每种都会对基础设施，人口人群，各种经济部门和农业产生各种影响。农业与劳动人口的50％吸引了9.5％的农业，对美国的GDP贡献了9.5％，面临着脆弱性的增强，热应激和草地减少了可能减少牲畜和畜牧业的产量，影响该地区的2690万牲畜人口。此外，对于民众日常需求的很大一部分，森林通道仍然至关重要。古吉拉特邦的独特生态系统，尤其是在环境脆弱的库奇奇和索拉什特拉地区，面临着气候变化，荒漠化和栖息地丧失的风险，强调迫切需要全面适应和缓解策略。
