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雇主的技巧明智地使用工人的生物识别技术和技术
本文在工作场所提供了有关生物识别技术和个人设备的指南。优先考虑对员工生物识别数据和携带自己的设备或BYOD的合规性，对于保护敏感信息和维护员工信任至关重要。生物识别技术（例如指纹和面部识别）提供了增强的安全性，但也提出了隐私问题和法律义务。[1]同样，BYOD政策允许员工使用个人设备进行工作，可以提高生产力和灵活性，但也带来了重大的安全风险。[2]员工生物识别数据没有一项联邦法律规定雇主访问或使用员工生物识别数据，因此各州负责监管这一发展空间。包括加利福尼亚在内的几个州已经制定了全面的数据隐私法，其中包括生物识别技术是受保护数据的一类。[3]总的来说，到目前为止，很少有司法管辖区已限制雇主对员工生物识别数据的使用的长度。生物识别技术通常用于时间时钟，以及限制的访问识别协议。规范生物识别数据的第一法律是伊利诺伊州的生物识别信息隐私法或BIPA，该法于2008年制定，此后导致各种国家采用BIPA样语言，以及针对各种公司的强烈集体诉讼的全面集体诉讼。在BIPA下，生物识别标识符是（1）视网膜或虹膜扫描，（2）指纹，（3）语音纹理，或（4）手或面部几何形状的扫描。BIPA对雇主施加了肯定同意要求。[4]生物识别标识符转换为可用形式（即，识别一个人）构成了由BIPA调节的生物特征识别信息。在受BIPA调节的雇主从其雇员那里获得生物识别符或生物识别信息之前，雇主必须首先：
智能家居项目的财务评估
摘要：智能家居是全球趋势。它们可以优化能源使用，帮助家庭减少电费甚至赚取利润。 2018年美国和英国的智能家居数量分别达到4030万和530万。到2024年，预计美国53.1%和英国39%的家庭将成为智能家居。然而，在巴西，2018年注册的智能家居仅有120万套。尽管智能家居似乎是住房的未来，但许多客户认为，从现有住宅过渡到智能家居并不有利可图，因为需要前期投资，而且存在无法获得回报来弥补这笔投资的风险。目前的文献并未满足塞阿拉州住宅业主从财务角度寻找最佳电机和家用电器组合以实现智能家居的需求，而这正是本研究的目标。本文提出了一个案例研究，目的是评估塞阿拉州特定房屋的多个智能家居实施项目的盈利能力。使用基于运筹学的方法和通过精确优化的数学规划来最大化净现值，结果表明必须购买一组设备/技术，以便家庭的投资获得正的财务回报。关键词：优化。智能家居。活力。净现值。摘要：智能家居是全球性的趋势。它们可以优化能源使用，帮助家庭减少电费甚至赚取利润。 2018年，美国和英国的智能家居数量分别达到4030万和530万。到2024年，预计美国53.1%和英国39%的家庭将实现智能家居。然而，在巴西，2018年注册的智能家居仅有120万套。尽管智能家居似乎是家庭的未来，但许多客户认为，从现有家庭过渡到智能家居是无利可图的，因为需要大量的初始投资，并且存在没有回报来弥补这笔投资的风险。本文提出了一个案例研究，目的是评估在塞阿拉州某所房屋实施的多个智能家居项目的盈利能力。以净现值最大化为重点，结果表明应购买一套家用电器/技术，以便户主的投资获得正的财务回报。关键词：优化。智能家居。活力。净现值。
基于脑解剖磁共振成像的阿尔茨海默病诊断分类集成模型
摘要：阿尔茨海默病是全球范围内发病率增长最快的疾病之一，会导致脑萎缩。神经影像学揭示了有关大脑解剖结构的大量信息，并能够识别诊断特征。神经影像学中的人工智能 (AI) 有可能显著增强阿尔茨海默病 (AD) 的治疗过程。本研究的目的有两个：(1) 比较现有的机器学习 (ML) 算法对 AD 的分类。(2) 提出一个有效的基于集成的模型并对其进行比较分析。在本研究中，利用在线存储库阿尔茨海默病神经影像学计划 (ADNI) 的数据进行实验，其中包括 2125 张阿尔茨海默病 (n = 975)、轻度认知障碍 (n = 538) 和认知正常 (n = 612) 的神经影像。对于分类，该框架结合了决策树 (DT)、随机森林 (RF)、朴素贝叶斯 (NB) 和 K 最近邻 (K-NN)，以及支持向量机 (SVM) 的一些变体，例如 SVM（RBF 核）、SVM（多项式核）和 SVM（Sigmoid 核），以及梯度提升 (GB)、极端梯度提升 (XGB) 和多层感知器神经网络 (MLP-NN)。之后，提出了一种基于集成的通用内核，其中结合了主从架构以获得更好的性能。所提出的模型是极端梯度提升、决策树和 SVM_Polynomial 核（XGB + DT + SVM）的集成。最后，使用统计技术以及其他 ML 模型进行交叉验证来评估所提出的方法。所提出的集成模型 (XGB + DT + SVM) 的表现优于现有的最先进算法，准确率为 89.77%。所有模型的效率都使用基于网格的调整进行了优化，经过此过程获得的结果显示出显着的改善。具有优化参数的 XGB + DT + SVM 的表现优于所有其他模型，效率为 95.75%。所提出的基于集成的学习方法的含义清楚地表明了与其他 ML 模型相比的最佳结果。这种实验比较分析提高了对上述方法的理解，并增强了它们在阿尔茨海默病早期检测中的范围和意义。
储能集成奖
拟议行动：美国能源部 (DOE) 提议通过专注于能源存储集成的美国制造挑战赛向选定的竞争对手颁发两项现金奖，每项最高 100,000 美元。超越电表：能源存储集成奖 (BTM 奖) 专注于电网边缘，即建筑、工业、交通、可再生能源、存储和电网融合的地方。电网边缘是电力发展的主要领域，电力从单向电网转变为双向电网，房主和企业主从电表后存储和传输能源。为了实现平稳的能源转型，电网的许多新兴组成部分必须协同工作。该奖项将重点介绍围绕能源存储系统的电网边缘技术解决方案，这些解决方案使不同的技术能够集成和协同运行，从而有助于建立更具弹性、更高效和更可持续的能源生态系统。此外，作为美国能源部电网资源整合技术 (GRIT) 奖系列的一部分，BTM 奖将促进合作伙伴关系，以实现电网边缘技术的更高整合，从而提高电力系统的整体效率和可靠性。获奖者将 (1) 分享他们的电表后电网边缘技术解决方案如何支持与电网中不同能源系统和供应商的更好整合；(2) 概述与电网边缘技术供应商合作和整合的计划；(3) 描述他们展示技术的方法以及在 DISTRIBUTECH 2025 上与其他电网行业领导者合作的计划。此外，获奖者将于 2025 年 3 月 25 日在德克萨斯州达拉斯举行的 DISTRIBUTECH 2025 上展示他们的技术。获奖者还将参加美国能源部主办的小组讨论和其他美国能源部主办的活动。获奖者的选拔部分基于已经完成的工作（在选拔之前）（例如，奖项的竞争者必须提供现有产品已准备好参加 DISTRIBUTECH 2025 展示的证明）。此外，参赛者还必须描述并证明他们提出的解决方案可以成为完全集成的、可供消费者使用的电表外解决方案，包括可行的客户群和资金。现金奖励的使用不受限制；但是，官方奖励规则鼓励获奖者使用现金奖励来资助 DISTRIBUTECH 2025 相关费用。所有活动均须遵守现有的联邦、州和地方法律法规。任何拟在联邦设施进行的工作都可能需要接受相关联邦官员的额外 NEPA 审查，并且必须符合该设施适用的健康和安全要求。根据对 BTM 奖官方规则、预期活动描述和获奖者提出的解决方案的审查，DOE 已考虑了规模、持续时间、以及拟议活动的性质，以确定对资源的潜在影响，包括生态、历史、文化和社会经济性质的影响。能源部预计这些资源不会受到重大影响，也不会因为 BTM 奖活动而需要能源部与其他机构或利益相关者协商。CX 将适用：上面确定的要素符合 10 CFR 第 1021 部分 D 分部附录 A 和 B 中列出的行动类别。这些附录列出了能源部的分类排除。具体来说：