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World File Search System人口统计
统计过程控制实现 - SOAR
4.4 第二次调查 ............................................................................................................. 36 4.4.1 人口统计 ...................................................................................................... 37 4.4.2 实施 SPC 时的潜在障碍 ........................................................................ 41 4.4.3 好处 ............................................................................................................. 42 4.4.4 知识 ............................................................................................................. 44 4.4.5 培训 ............................................................................................................. 49 4.4.6 文化/领导力 ............................................................................................. 51
印度地理空间服务情景
工作性质 基础地图和 GIS 地图 GIS 定制和数据转换服务 城市规划；摄影测量 基于无人机的解决方案 地理智能；位置数据分析 人口统计数据分析 空间数据基础设施；权力下放 导航 自动驾驶 区块链和 BIM
护理学生对人工智能的态度
摘要 本研究旨在评估护理学生对人工智能的态度。本研究的目的是评估护理学生对人工智能的态度，并找出对人工智能的态度与社会人口统计变量之间的关联。这项研究是在班加罗尔选定的护理学院的护理学生中进行的，样本量为 189 人，采用便利抽样法选出。这项研究选择了定量的非实验方法。使用结构化问卷评估护理学生对人工智能的态度。态度结果显示，63% 的护理学生对人工智能持负面态度，37% 的人持正面态度。卡方检验显示人口统计变量与对人工智能的态度之间存在关联。结果表明，护理课程、年龄、先前知识和信息来源与护理学生对人工智能的态度之间没有显著关联。关键词：态度、护理学生、人工智能。引言
大型语言模型可以估计公众对全球变暖的看法吗？算法保真度和偏见的经验评估
大型语言模型（LLM）可用于估计人类的态度和行为，包括公众舆论的衡量标准，这一概念称为算法忠诚度。本研究评估了LLMS在估计有关全球变暖的公众舆论时的算法忠诚度和偏见。llms是根据人口统计和/或心理协变量来进行调查反应的条件。的调查结果表明，LLM可以有效地再现总统投票行为，而不是全球变暖意见，除非包括相关的协变量。在以人口统计和协变量为条件的情况下，GPT-4表现出改善的准确性，在预测对全球变暖的信念和态度方面，范围从53％到91％。此外，我们发现了一种算法偏见，低估了黑人美国人的全球变暖意见。在强调LLMS有助于社会科学研究的潜力时，这些结果强调了调节，模型选择，调查问题格式和偏见评估的重要性。
您和您的数据是否已为人工智能做好准备？
哪些信息可用且可能与您的目标相关？• 来源，例如健康、商业、基因组学、人口统计、环境、可穿戴设备 • 跨地区和来源的一致性和质量 • 格式和特征，例如结构化、非结构化、图像、时间序列、已知、推断、可识别、匿名 • 广度、多样性和规模
- 对人工智能如何影响爱尔兰经济的初步评估
o 人口统计——即将于 7 月发布三年一度的 DoF 评估报告 o 脱碳——对经济/公共财政的作用和影响 o 去全球化——DoF / ESRI 联合工作 o 数字化——DoF / DETE 联合工作
USEER 2022 概况介绍
美国能源和就业报告 (USEER) 收集了能源行业技术团体的就业、劳动力、行业、职业、工会化、人口统计和招聘信息。这些团体代表了发电、输电、配电和存储、燃料、能源效率以及机动车和零部件等领域。