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否认，虚假信息和双重峰
这份联合工作人员报告有关大石油的长达数十年欺骗运动的最终导致了众议院监督与问责制民主党的长达三年的调查（众议院监督），该委员会在第118届国会期间与参议院预算委员会工作人员的民主党工作人员合作。调查专注于埃克森美孚公司（Exxon），雪佛龙公司（Chevron Corporation（Chevron），Shell USA Inc.（Shell）（Shell），BP America Inc.（BP）（BP），美国石油研究所（AI）（AI）和商会（会议厅），并为他们提供了稀有的努力，并欺骗了他们的投资，并欺骗了他们的投资，并欺骗了人们的努力，并欺骗了人们的投资，并欺骗了人们对更改的努力，并欺骗了人们的努力。破坏遏制温室气体排放的努力。
CCC 报告：生成式人工智能时代信息检索研究的未来
研究方向：本报告概述了具有高智力价值和更广泛影响的 IR-GenAI 系统的八个研究方向：（1）IR-GenAI 中的评估挑战和需求；（2）从隐性和显性的人为反馈中学习，以解决可能需要推理的复杂问题；（3）理解和建模不断发展的生成式 AI 信息访问系统的用户；（4）解决或缓解 IR-GenAI 新技术带来的社会技术问题的挑战和潜在解决方案；（5）开发个性化 IR-GenAI 系统的方法；（6）在开发 IR-GenAI 方法时扩展计算、数据和人力时的效率考虑；（7）信息检索在增强 AI 代理中的作用；（8）专门用于信息访问和发现的基础模型。
信息技术基本原理2022.Docx -yscience
1。使用软件设计过程计划软件程序2。了解并使用用户体验（UX）和用户界面（UI）3。了解和使用编程惯例（缩进，大写等）4。了解最初的用途：变量，数据类型，常数，计算，操作员，决策，循环，功能，注释等。5。设计应用程序或软件程序的屏幕布局6。了解如何使用GUI软件开发环境7。设计和开发一个软件程序，该程序获取输入，处理数据并显示输出8。发布或与他人共享您的项目
海军部首席信息官 - DON CIO
“哈尔·凯西博士对我的生活和事业产生了深远的影响。虽然我与他的关系始于 2019 年，但他已经与我父亲一起工作了十多年。无论是在职业上还是在个人方面，他对我的影响都是持久的。哈尔和我有几个共同点——最大的共同点是，我们都认识到有必要将必要的供应链技术引入国防部、海军部，以支持作战人员。对我们的友谊来说，可能最重要的是，我们都对啤酒有着共同的热爱。作为一名相对较新的政府文职人员，哈尔慷慨地将我置于他的羽翼之下，主动指导我并向我传授经验。他不仅愿意指导和支持我，而且愿意指导和支持整个海军 5G 工作集成产品团队，这反映了他是一个什么样的人——致力于使命并致力于帮助他人。哈尔对海军部使命的影响怎么强调都不为过，我目前的成功很大程度上要归功于他的直接指导。我们怀着感激和悲伤的心情向这位杰出的人物告别，我们将深深地怀念他。”
都灵理工大学信息库 ISTITUZIONALE - CORE
关键词：无人机摄影测量、快速测绘、遥感、地震应急、3D 模型、损害评估 摘要：自 2016 年 8 月以来，意大利发生的多起地震群表明，深化测绘研究对于验证新战略的重要性，这些新战略旨在快速测绘和记录不同可访问和复杂的环境，例如城市环境和受损的建筑遗产。在应急响应中，技术进步的关键利用应该为预警、影响和恢复阶段获取和有效组织高比例的可靠地理空间数据。为了解决这些问题，哥白尼 EMS 现已在意大利中部地区的即时和广泛损害侦察中发挥了重要作用。然而，遥感数据的使用仍然受到视点、尺度和可检测细节问题的影响。事实上，无论是机载还是卫星拍摄的天底图像，都极大地限制了这些产品的可信度。无论是在第一次实地工作评估中，还是在随后的解释性损坏检测和快速制图生产的操作方法中，操作员参与的主观性仍然是一个悬而未决的问题。为了克服这些限制，引入无人机平台进行摄影测量，在节省时间、操作员安全、可靠性和结果准确性方面已被证明是一种可持续的方法：天底和斜向积分可以提供大型多尺度模型，其中包含与立面条件相关的基本信息。在意大利中部地震事件中进行的这项研究将重点关注无人机摄影测量在两个记录地点的潜力和局限性：佩斯卡拉德尔特龙托和阿库莫利。在这里，目的不仅限于描述一系列地理参考、块定位和多时间联合配准解决方案的策略，而且还要验证实施的管道作为工作流程，该工作流程可以集成到早期影响活动中的紧急响应操作干预中。因此，可以使用这种 3D 度量产品作为参考数据，以显着提高典型目视检查和测绘的可靠性，与传统的天底机载或卫星产品并驾齐驱。展示了在两个受损村庄进行的无人机采集，以强调嵌入在 DSM 重建和 3D 模型中的空间信息的含义，支持更可靠的损害评估。
管理信息系统，全球版
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精确农业涉及使用实时信息来增强资源的有效利用和对农业方法的监督，所有这些都是W
精确农业涉及使用实时信息来增强对资源的有效利用和对农业方法的监督，同时却最大程度地减少了不利的环境影响。多亏了遥感技术的进步，现在在农业部门中生产了大量的大数据。当使用机器和深度学习技术进行分析时，该数据需要转换为有价值的信息，已证明是有益的。这个研究主题“大数据，机器和深度学习的最新进展”吸引了20种高质量的文章，这些文章涵盖了现状的应用以及人工智能，大数据，特征优化，作物疾病检测和分类的精确农业的技术发展。在不断发展的农业景观中，三个关键主题已成为变革性变革的信标。本社论探讨了塑造农业未来的创新领域，重点是三个相互联系的主题：植物疾病检测和作物健康监测的进步，在精确农业中的人工智能（AI）和机器学习（ML）的整合以及用于作品生产优化的方法。在农业科学领域，由于开创性的研究努力，植物疾病检测和作物健康监测的动态景观已经取得了重大进展。Shoaib等。解决噬菌毒全球问题通过强调机器学习技术的关键作用来面对手动监测植物疾病的持续挑战。他们的工作提出了一个基于深度学习的系统，利用了在一个大量数据集中训练的卷积神经网络（Inception Net），其中包括18,161个细分和非细分的番茄叶图像。值得注意的是使用两个最先进的语义分割模型U-NET和修改的U-NET进行疾病检测和分割。结果展示了修改后的U-Net模型的出色性能，超过现有方法，并以高精度对植物疾病进行分类时的效率。