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MAINstreet - 主街杂志
嗯，它们来了：夏天的最后几天。但怎么会这样呢？在经历了那个可怕且似乎永无止境的冬天之后，夏天终于到来了，我们一直在享受它的每一秒——所以它不可能快要结束了！怎么可能已经是八月了？我敢打赌，我们都意识到了这一点，然后说，“哦，该死！”然后趁还有时间的时候迅速计划我们的下一个假期、露营旅行和/或烧烤。不知不觉就到了劳动节，孩子们就要去上学了，我们就要完成学校的日程安排和工作中的新项目（因为每个人都知道夏天已经结束了，所以他们又开始更专注于工作，我因为这是事实而笑了起来）。但你知道，尽管我喜欢夏天和漫长的白天，阳光明媚，但我并不一定喜欢它经常伴随而来的炎热和潮湿，比如今年七月四日，我们经历了一个多星期的热浪。那不适合我。所以说实话，尽管我喜欢夏天和它所代表的一切，但秋天是我一年中最喜欢的时间。我喜欢潮湿的天气已经离我们而去，大多数日子里都充满秋日的阳光，气温在 70 华氏度左右，夜间温度在 50 到 60 华氏度左右。但距离那一天还有一两个月的时间，我对此很满意，因为我肯定还没准备好结束这个夏天！这也是甜玉米的月份。我们所有优秀的当地农场都出产美味的当地种植的甜玉米。我等不及了。此外，8 月份还有许多精彩的户外活动：音乐会、与美食相关的活动，当然，您也可以随时创建自己的活动，并利用我们周围的远足和游泳区。所以，就像我说的，尽管我喜欢秋天，但现在还不是时候。我对 8 月份感到很兴奋，我只是希望我们不会再遇到热浪！在本期杂志的 8 月刊中，我们为您带来了各种故事。其中两个是当地活动，另外两个分享了我们地区的历史。每个人都一定会有所收获，感谢您的阅读。亲爱的读者，我希望您能在八月抽出时间出去享受我们这个美丽的地方，尽情享受这一切。因为，正如您完全知道的，冬天很快就会到来，我们会诅咒寒冷，回想起这些温暖而阳光明媚的夏日。玩得开心！– Thorunn Kristjansdottir
地下经济
阿拉斯加的地下经济由阿拉斯加公共利益研究小组（Akpirg）进行的一项研究分析了2012年至2018年阿拉斯加劳动部数据，以估算近期违反劳动力的行为，包括工资索赔，收集，童法违规和工人的赔偿。根据调查结果，劳工部收集了2,124,833.50美元的盗窃工资，占劳动力大约0.5％的企业。这个百分比（0.5％）明显与经历了至少一种工资盗窃的工人比例分离，该工资盗窃研究估计为66％。此外，经济政策研究所的2021年报告强调，阿拉斯加劳工部和总检察长办公室在2017年至2020年期间设法收回了额外的1,125,834美元的失窃工资。总的来说，这两份报告表明，自2012年以来，该州已收取了300万美元的收入，强调了工资盗窃的持续性和广泛性质，由于缺乏足够的工具和资源，这在很大程度上被低估了。阿拉克萨建筑业的地下经济呢？众多研究一直表明，建筑业不能免于地下经济所面临的挑战。根据《世纪基金会》的2023年报告，阿拉斯加面临着一个重大问题，其中有14.6％的建筑工人错误分类或收取现成的付款。这种令人震惊的统计数据意味着，估计有2,309-498名阿拉斯加建筑工人被剥夺了470万美元的无偿加班工资。此外，该州本身遭受了财务挫折，由于这些非法做法而损失了2330万美元，这不仅危害了个人工人的财务福祉并伤害了负责任的承包商，而且还损害了基本的收入，否则可能支持关键领域，例如公共安全，基础设施，基础设施，医疗保健和教育。最终，报道的可比和邻国的证据也强调了迫切需要采取积极措施解决这一问题，因为纳税人不知不觉地补贴了不良的承包商，加剧了建筑行业面临的挑战并损害了公众对重要服务的投资。
调查：使用机器学习技术NOOR MOHD 1，JUHI SHARMA 1，DEEPAK UPADHYAY 2 1计算机SCIEN部
抽象这种心脏病发作和心脏病造成的死亡在世界各地都在增加。心脏麻烦是由于人们的生活承受着更大的压力而引起的。我们体内最重要的器官之一可能是心脏。它有助于控制血液循环并流向所有人体器官。今天，这种疾病是最大的死亡人数。通常，患有任何心脏问题的人几乎没有迹象和症状，我们可以轻松地判断它，从而可以准时帮助个人。症状就像高强度的胸痛，快速的心跳速度和疼痛，并记录了一些不安的呼吸。此信息是在习惯前提下进行的。在这项调查中，此外，冠状动脉疾病的概述此外，其目前的技术是立即提出的。此外，暂时阐述了对冠状动脉疾病预测的最重要AI方法的上到底检查。在每种检测机制中表现良好的各种机器学习算法都是天真的贝叶斯，决策树，支持向量机，人工神经网络，随机森林，k-nearest邻居等等。每个机器学习模型的性能取决于它的准确性预测。因此，评估模型效率的关键组成部分之一是准确性。在我们的研究中，随机森林在预测心脏病方面提供了91％的最佳准确性。逐渐解释了有关具有常见副作用的正常疾病的患者。关键字：寄生心脏病，人工神经网络，机器学习，幼稚的贝叶斯，SVM，分类技术，决策树，CVD，准确性。在所有致命感染中引入，冠状动脉发作被认为是最主要的。临床专业人员领导着关于心脏病和心脏病患者数据的多种研究，他们的表现和疾病运动。在这个时代，每个人都忙于改善自己的生活，所有人都在努力实现他们在研究，职业，工作，人际关系和生活的各个部分方面的目标。在生活的各个阶段中，这一日益增强的感觉使每个人的生活变得忙碌。有意或在不知不觉中，我们都应对日常生活中的这种压力，并且实际上在我们身体的各个部位都会压力我们的大脑，心脏和思想。这种日益增加的压力导致心脏病，这就是今天大多数人
女性在遗传学领域的历史与挑战
“ 世界上许多地方的妇女缺乏对人类生活基本功能的支持。”玛莎·努斯鲍姆在其著作《导言：女权主义与国际发展》中指出了这一真实的描述。纵观历史，性别不平等一直存在于生活的许多方面，包括健康和赋权。不幸的是，这种不平等并没有被排除在科学领域之外。人们一直认为女性在各个学科中缺席或只能扮演次要角色是可以接受的自然法则，这种想法歪曲了女性对科学的贡献，并为女性未来的参与设置了障碍。根据联合国教科文组织最近的一份报告，女性仅占全球研究人员的 30%。但是，尽管面临种种障碍，女性仍然做出了重大贡献，她们的发现推动了许多科学领域的进步。在遗传学领域，罗莎琳德·富兰克林就是女性科学成就在不知不觉中受到损害的一个例子。富兰克林是 X 射线晶体学专家；她的数据，尤其是“照片 51”，与詹姆斯·沃森和弗朗西斯·克里克自己的数据一起，对他们在 1953 年发表双螺旋 DNA 结构的发现至关重要。她的贡献在 1968 年沃森死后的回忆录中得到承认。芭芭拉·麦克林托克是 20 世纪美国细胞遗传学家，至今仍是唯一获得诺贝尔生理学或医学奖的女性。麦克林托克将她的工作献给细胞遗传学，并发现了移动基因现象。她的研究最初在 20 世纪 50 年代受到质疑。直到 20 世纪 60 年代末，科学界才意识到麦克林托克发现的重要意义。科学史上充斥着无数类似的故事，讲述这些鼓舞人心的女性，她们经过巨大的奋斗，在各自的领域蓬勃发展并取得突破。我们对非西方世界女性在科学领域的经历和奋斗的了解有限。了解这一杰出少数群体的故事对于扩大对不同文化中性别差异因素的理解至关重要。在本文中，我们试图聚焦一些迷人的非西方女性及其对遗传学领域的重大贡献。
利用人工智能应对全球挑战
小约瑟夫·R·拜登总统 白宫 华盛顿特区 尊敬的总统先生， 总统科学技术顾问委员会（PCAST）对贵国政府为推进人工智能（AI）的安全有效使用而采取的前瞻性方针感到兴奋。1,2,3 正如您在《关于安全、可靠和可信赖地开发和使用人工智能》的里程碑式行政命令中所要求的那样，我们很高兴在此报告人工智能在应用于解决重大社会和全球挑战的研究中所能实现的可能性。 人工智能将从根本上改变我们进行科学研究的方式。许多领域的研究人员已经在使用人工智能来为各种长期存在的问题寻找新解决方案。今天，科学家和工程师正在使用人工智能来设想、预测设计和创造新材料和治疗药物。在不久的将来，人工智能将通过分析现有数据的新方法以及开发和分析新类型的匿名和验证数据，推动社会科学取得前所未有的进步。这些进步将使政府能够更好地了解政策如何影响美国人民，并改进这些政策以更好地满足社会需求和挑战。人工智能还将使研究人员能够快速运行数百万个基于计算机的模拟实验，为最重要的现实世界实验提供指导。在工业实验室中，丰富的模拟将能够识别设计中的危险或缺陷，以便科学家和工程师能够创造更安全、可扩展和高效的产品，让美国工业和美国消费者可以信赖。总之，人工智能正在彻底改变研究过程，丰富科学模型，加速数据生成和分析，其影响将是深远的。除了机遇之外，我们必须认识到人工智能可能带来新的问题和挑战，例如提取嵌入在扭曲的训练数据中的错误和偏差、计算过程所需的巨大且不断增加的能量、可能在不知不觉中产生错误的科学，以及邪恶行为者可以轻易地将新的强大人工智能技术用于恶意目的。专家的人工监督、在人工智能算法中建立保护措施以及负责任的使用文化（包括适当应用监管框架，如《人工智能权利法案蓝图》和美国国家标准与技术研究所的《人工智能风险管理框架》中所述），对于减轻人工智能的弱点和危险至关重要。幸运的是，可重复性和验证是人工智能的核心原则。
白鼻综合症表演洞穴指南
引言白鼻子综合征是一种由非本地真菌引起的冬眠蝙蝠疾病，称为pseudogymnoascus destructans或PD简称。Cave Explorers在2006年在纽约奥尔巴尼附近的一个洞穴中首先看到了蝙蝠，伴有白鼻子综合症的迹象。从那以后，该疾病遍布北美，造成数百万蝙蝠。这种疾病不会影响人们，但是真菌的孢子可以长时间持续在衣服，鞋子，背包，摄像头和其他物品上。结果，真菌生活的洞穴游客可以在不知不觉中将其传播到其他地区。展示洞穴，也称为旅游洞穴或商业洞穴，为将公众介绍给自然地下环境的奇观提供了重要的机会。作为表演洞穴的所有者和经理，您可以进一步帮助保护本地洞穴环境和使用它们的蝙蝠，从而减少在洞穴中花费时间的游客，人员或研究人员可能会干扰蝙蝠并可能将真菌从一个地方移至另一个地方。本指南提供了一种风险评估工具，建议和示例，以支持您努力降低访客的风险，从而传播导致这种毁灭性疾病的真菌。背景洞穴包含丰富的自然，文化和古生物学资源，并为娱乐，探索，教育和研究提供了宝贵的机会。许多室外教育团体和社区组织依靠洞穴来提高对蝙蝠和其他洞穴居住生物的认识，展示独特的地质特征，并促进对自然的欣赏。表演洞穴还通过旅游业增加了经济并丰富我们的社区。以前，白鼻综合症反应团队开发了WNS净化协议1和设备限制的建议，并管理访问Subterranean Bat Roosts 2。这些建议基于通用预防措施3的应用和最佳的科学信息，这表明参观洞穴的人们有可能传播白鼻综合症，并可能干扰冬眠的蝙蝠2。目的本文档提供了参考资料，以帮助显示洞穴操作员考虑降低人们将PD散布到洞穴中或从洞穴中传播的风险，并减少白鼻综合症对蝙蝠的影响。提供信息和工具以帮助执行其他国家指导（例如“ Cave Access Advisory 2”和全国WNS净化协议3）专门用于探访，研究或旅游业的洞穴。这些建议专门针对人们传播PD的风险，但也可能会降低
利用人工智能应对全球挑战
总统约瑟夫·拜登（Joseph R. Biden），小白宫华盛顿特区亲爱的总统先生，您的总统科学技术顾问委员会（PCAST）对您的政府采取的前瞻性方法感到兴奋，以促进人工智能的安全有效使用（AI）。按照您的地标行政命令中要求的1,2,3，对人工智能的安全，安全和可信赖的发展和使用，我们很高兴在这里报告AI可以在研究中启用以应对重大社会和全球挑战的可能性。AI从根本上改变了我们的科学方式。许多领域的研究人员已经在使用AI来确定各种长期存在的问题的新解决方案。今天，科学家和工程师正在使用AI进行预见，预测设计和创建新颖的材料和治疗药物。在不久的将来，AI将通过分析现有数据的新方法以及对新型的匿名和经过验证的数据的开发和分析来实现社会科学的前所未有的进步。这样的进步将使政府能够更好地理解政策如何影响美国人民，并改善这些政策以更好地满足社会需求和挑战。AI还将允许研究人员快速运行数百万个基于计算机的模拟实验，以提供有关最重要的现实世界实验的指导。总的来说，AI正在彻底改变研究过程，丰富科学模型，并加速数据生成和分析，并具有远距离的影响。。在工业实验室中，丰富的模拟将能够识别设计中的危害或故障，从而使科学家和工程师可以创造出美国和美国消费者可以依赖的更安全，可扩展和高效的产品。除了机会之外，我们还必须认识到，AI可以创建新的问题和挑战，例如嵌入偏斜的培训数据中的错误和偏见，计算过程所需的巨大和增加的能量，这些能力的可能性，有缺陷科学的可能性可以被不知不觉地产生，并且可以使用新的疾病，以实现新功能，可以使用新功能。专家人类监督，对AI算法建立保护以及负责使用的文化，其中包括适当应用监管框架的适用，如您在AI权利清单中概述的AI权利和AI风险管理框架中所述的标准和技术研究所的AI风险管理框架，对于缓解AI的弱点和危险至关重要。幸运的是，可重复性和验证是
dijck，大数据
荷兰阿姆斯特丹阿姆斯特丹大学的何塞·范·迪克（JoséVanDijck）。j.van.dijck@uva.nl摘要元数据和数据已成为公民为其通信服务和安全费用的常规货币，这是一个依赖大多数人的舒适区的权衡。本文解构了数据缺陷的意识形态基础。数据缺陷源于有问题的本体论和认识论主张。作为更大的社交媒体逻辑的一部分，它显示了广泛的世俗信念的特征。数据主义称为这一信念，这是如此成功，因为大批人（天真或不知不觉地）将他们的个人信息信奉给公司平台。信任的概念变得更加问题，因为人们的信仰扩展到其他公共机构（例如处理其（元）数据的学术研究和执法）。在适应这种意识形态的政府，商业和学术界的互锁使我们希望更加批判地研究整个结缔组织的生态系统。介绍当2013年6月10日的爱德华·斯诺登（Edward Snowden）使自己被称为“举报N.S.A.”的举报人。对新闻媒体进行例行监视的实践，详细描述了“压迫的建筑”，这使他和许多其他N.S.A.合同能够拦截Facebook，Google，Apple和其他科技公司记录的30亿个电话和互动的元数据。在录像采访中，这位前中央情报局 - 分析师说，他不再能够忍受他代表情报界进行的广泛隐私入侵和法律违规行为。他还想使人们意识到许多代理商都可以完全访问各种交流数据，从而引发公众辩论。斯诺登的披露不仅仅是对逐渐接受个人信息的“共享”的公民的唤醒呼吁，从婚姻状况到感冒，从饮食习惯到最喜欢的音乐，视野社交网站或应用程序是新规范（Van Dijck 2013a）。平台所有者通常与第三方共享用户的汇总元数据，以换取自定义营销以换取免费服务。直到斯诺登泄漏之前，许多人可能还没有意识到，企业社交网络（愿意或勉强）与情报机构相结合。当巴拉克·奥巴马（Barack Obama）捍卫其政府的大规模监视政策时，他说，“没有满足感，只有元数据”，他补充说，公民不能指望百分之一百的安全性和百分之一百的隐私权，没有不便。总统的解释与社交媒体公司的论点相呼应，即用户必须放弃部分隐私，以换取免费的便利平台服务。换句话说，元数据似乎已成为
惊奇与恐惧：基于人工智能的自然语言生成对写作教学的影响 Chris M. Anson 北卡罗来纳州立大学
惊讶与惶恐：基于人工智能的自然语言生成对写作教学的影响 Chris M. Anson 美国北卡罗来纳州立大学 Ingerid S. Straume 挪威奥斯陆大学 摘要 基于人工智能的自然语言生成系统目前能够在极少的人为干预下生成独特的文本。 由于这类系统的改进速度非常快，如果教师期望学生自己写作——参与产生和组织想法、研究主题、起草连贯的文章，并利用反馈进行原则性修改等复杂过程，这些修改既能提高文本质量，又能帮助他们成长为作家——那么他们将面临这样的前景：学生可以使用这些系统生成看起来像人类的文本，而无需参与这些过程。 在本文中，我们首先描述基于人工智能的自然语言生成系统（如 GPT-3）的性质和功能，然后就教师如何应对系统日益改进及其对学生的可用性所带来的挑战提出一些建议。简介 教育工作者长期以来一直担心新技术的进步会颠覆学生的学习过程——这种担忧在电子计算器出现后的几十年里一直存在于数学教师中（见 Banks，2011）。互联网的出现首先引发了学生对资料来源使用的偏执，因为只需点击几下鼠标，就可以获得大量信息，而且复制粘贴成为学生在不注明出处的情况下将他人的文字拼接到自己的文章中的一种简单方法。文本可以在屏幕上进行操作以达到所需的长度（例如，通过不知不觉地增加逗号和句号的字体大小或更改字符宽度）。精通技术的学生很快就能通过用系统无法识别的西里尔字体替换看起来相同的字母、在行末添加不可见的单词（白色字体）或添加虚构的参考资料来欺骗抄袭检测工具。手机使人们能够通过发短信、存储信息或在线搜索在课堂考试中作弊。论文写作服务在互联网上蓬勃发展。与此同时，更复杂的翻译程序继续困扰着外语教师和那些与 L2 学生一起工作的人（Karbach，2020 年）。然而，与基于人工智能的语言生成技术的潜力相比，这些偷偷摸摸的逃避将显得微不足道：系统可以自动生成与人类书写完全或几乎完全一样的文字。这种下一代自然语言处理技术为写作教育者提出了关键问题。在本文中，我们首先简要描述了 GPT-3 等能够生成、总结、组织和翻译自然语言文本的人工智能系统的发展，并提供了一些这些系统功能的示例，既有帮助又令人不安。然后，我们讨论这些系统对学术写作教学的影响，在这些系统中，它们将越来越普及，并可供学生使用。
使用机器学习的虚假工作预测
摘要为了减轻互联网上欺骗性的就业招标的扩散，在这项学术工作的范围内放置了采用基于机器学习的分类方法的复杂自动化工具。各种分类器都被部署以审查在线帖子以获取欺诈性就业机会，并且这些分类器的结果是系统并列以确定用于检测虚假工作清单的最有效模型的。这种方法促进了从大量在线提交的大量提交中的伪造工作职位的识别和随后消除。调查包括分类器的两个主要类别：单个分类器和合奏分类器，都可以辨别欺骗性的工作发布。尽管如此，经验发现明确地肯定，合奏分类器在与奇异的对应物相比相比在辨别骗局中表现出较高的功效。技术景观已经升到了梯队的增强，并迎来了一个范式，其中公司通过在线方法论从事招聘人员的招聘。这不仅加快了为企业收购必要的人员，而且在成本效益方面也很好。虚拟扩展促进了个人在获得与其资格和期望的职业领域相称的就业方面的促进个人。但是，这些已发布的工作机会的真实性仍然笼罩着，对求职者构成了固有的挑战。1。互联网广阔的广阔发帖，但在响应这种困境，我们提供了一种精心制作的开创性软件，以预测工作职位的真实性，在真实和虚假清单之间辨别。启动机器学习的领域，我们的创新系统（恰当地命名为“伪造职位预测”）利用了强大的随机森林分类器。这种复杂的算法在产生精确结果方面具有值得称赞的效率，相对于其前辈的精度为98％。认识到学生或求职者在网上就业机会迷宫中所面临的危险，我们的系统成为防止不知不觉地提交欺诈性工作职位的保护灯塔。潜在欺骗的实例，例如对申请费的征集或借鉴货币交易的诺言，通过我们框架的敏锐能力进行了预先避免的，从而使用户免于捕食捕食者陷入骗局。关键字：假职位，随机森林分类器，机器学习，合法工作，决策树，在线招聘，合奏方法。在当代环境中介绍，确保有酬就业已成为一个巨大的挑战。与任何访谈进行的先决条件，准候选人必须浏览复杂的工作申请和注册过程。关键初步步幅必须使自己的工作应用与根据有抱负者选择的专业领域量身定制的公司规定的要求。