XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System兴起
掠夺性期刊的兴起和兴起以及临床实践，健康和职业的风险：猿人2024悉尼关于掠夺性或PSEU的声明
n 28 – 2024年8月28日，亚太医学期刊编辑协会年会（APAME）在新南威尔士大学纽卡斯尔大学举行。APAME是一个非政府，非党派非营利组织，支持并促进亚太地区的医学新闻业。它提供了一个论坛，以教育和交流思想，并与包括世界卫生组织在内的全球众多组织互动，以实现其使命。今年，Apame发布了《掠夺性或伪期刊和出版商》（Box）的悉尼声明。“掠夺性期刊”可以定义为“积极征求手稿并收取出版物费用，而无需提供强大的同行评审和编辑服务”。1但是，从掠夺性到低质量的出版行为，甚至有信誉的期刊都无法偶尔提供低质量的服务。
人工智能在职场的兴起：对雇主的好处和陷阱
人工智能很可能在 2023 年及以后继续成为热门话题。一些国家最近出台了以人工智能为重点的立法。自 2023 年 1 月 1 日起，美国纽约州禁止在就业决策中使用人工智能工具，除非此类使用经过偏见审计并披露，同时提供请求替代流程的选项。2021 年，欧盟委员会提议实施一个新的法律框架来应对人工智能使用的风险，该框架将规定有关人工智能使用和该技术高风险应用的要求和义务，并制定执法和治理结构。在德国，雇主在将人工智能引入工作场所时已经有义务咨询工会（代表工人的咨询机构）。
2024-DIG-PUB 004 复合人工智能系统的兴起
Guidehouse 是一家全球咨询公司，为商业和公共部门提供咨询、数字和托管服务。Guidehouse 致力于服务国家安全、金融服务、医疗保健、能源和基础设施行业。该公司以其敏捷性、能力和规模颠覆了传统的咨询交付模式，提供技术支持和专注的解决方案，帮助客户实现创新、弹性和增长。凭借高质量标准和对客户成功的不懈追求，Guidehouse 的 17,000 多名员工与领导者合作，以智胜复杂性并实现对未来产生重大影响的变革。guidehouse.com
算法招聘的兴起：关于人工智能你需要了解些什么……
人们还希望算法能够帮助消除当今招聘中的一些偏见。人类容易产生各种偏见，甚至我们的无意识偏见也会影响我们的决策。尽管公众一直在推动改善多样性、公平性和包容性 (DEI)，但许多组织未能解决限制招聘多元化候选人的根本原因。一些人希望使用算法招聘可以帮助消除招聘决策中的无意识偏见，并有望增加招聘的多样性。另一方面，算法很有可能不会消除人类的偏见，而只是重现它们。算法只是“学习”并试图重现过去（人类）的决策，这意味着该数据集中的偏见很可能会在算法的决策中重新出现，从招聘广告开始，一直持续到整个过程。3
中间王国的兴起：全球新兴经济体...
n最近的全球财务危机，在最近的全球财务危机中经济存在巨大鸿沟，高收入和新兴市场国家的经济表现存在巨大的分歧。美国，高收入和新兴市场国家的表现。美国，欧盟国家和日本遭受的苦难最大。他们一直是欧盟的国家，日本遭受了最大的痛苦。他们的恢复缓慢，债务负担重，并承诺的银行承诺继续缓慢恢复，债务负担沉重和融合银行承诺持续呆滞。相比之下，许多新兴经济体在2008年迟钝。许多新兴经济体在2008年和2009年几乎没有停止。由中国和印度领导，他们的强劲增长现在正在加剧复苏，2009年。由中国和印度领导，他们的强劲增长现在正在助长全球经济的恢复。经济力量的转变是明显的。巴西，中国人，全球经济。经济力量的转变是明显的。低收入的低收入的巴西，中国和印度跨国公司正在急切地获得国外的资产；美国和欧洲和印度跨国公司急切地收购国外的资产；曾经无懈可击的世界贸易组织中的美国和欧洲贸易领导层未能在世界贸易组织中领导，曾经无懈可击，未能完成全球贸易谈判的多哈回合；国际货币基金组织已经完成了多哈全球贸易谈判；与低收入国家相比，国际货币基金组织花了更多的时间来担心高收入国家的资产负债表，而不是花更多的时间来担心高收入国家的资产负债表。
中国EV部门的兴起及其对世界的影响
市场。它在2022年在亚太地区出售了160万辆电动汽车。Byd从1995年开始开发可充电电池，并具有垂直集成的型号创建了车辆的大部分部分，这比其他需要购买电池的汽车制造商具有重要的优势。Byd现在专注于外部市场。它已经在欧洲（荷兰和英国）设有总部和售后，并于2017年在欧洲（匈牙利）建造了第一家公交工厂。现在认为在欧洲建立了第一家汽车工厂，并入围德国，法国，西班牙，波兰和匈牙利。中国汽车制造商还在泰国的东南亚建造了第一条电动汽车生产线。在拉丁美洲，自2015年以来，它已经在巴西建造了一家电动巴士工厂。它希望通过利用巴西的矿产资源来发展一些汽车工厂和电池生产工厂。
数据驱动的天气预报的兴起-AMS期刊
摘要：基于机器学习（ML）的数据驱动建模显示出巨大的天气预测潜力。在某些应用中取得了令人印象深刻的结果。ML方法的摄取可能是改变游戏规则的游戏规则，即传统的数值天气预测（NWP）被称为“安静革命”天气预报的“安静革命”。使用标准NWP系统运行预测的计算成本极大地阻碍了通过增加模型分辨率和合奏大小来进行的改进。使用高质量的重新分析数据集（如ERA5进行培训）开发的新一代新一代ML模型允许进行预测，这些预测需要较低的计算成本，并且在准确性方面具有高度竞争力。在这里，我们首次将ML生成的预测与基于标准NWP的预测在类似于操作的上下文中进行比较，该预测是从相同的初始条件初始化的。着眼于确定性预测，我们应用了共同的预测验证工具来评估与最近开发的ML模型之一（Panguweather）一起产生的数据驱动预测的程度，可匹配从领先的全球NWP系统（ECMWF）中的一个领先的全球NWP系统（eCMWF）的预测质量和属性。与操作IFS分析和概要观察结果一起验证时，结果非常有前途，对于全球指标和极端事件而言，具有可比的精度。过于平滑的预测，随着预测提前时间的增加偏差，预测热带气旋强度的性能差，被确定为基于ML的预测的当前缺点。新的NWP范式正在依靠ML模型以及最新分析和重新分析数据集进行预测初始化和模型培训的推论。
社交媒体自我调节和疫苗误导的兴起
本文研究了主流社交媒体对疫苗错误信息和虚假信息的主要特征和缺点。第I部分和II部分将疫苗信息信息的最新扩展和在线环境中的虚假信息相关。第三部分提供了对主流社交媒体采用的对疫苗错误信息的持续反应的调查和分类法。它进一步指出了当前的自我调节模式的局限性，并通过在Facebook上提出了一个简短的案例研究来说明这些局限性，这是最大的疫苗特定媒体媒体媒体工具 - 特定于疫苗的误解，目前估计有大约一半与疫苗错误信息有关的社交媒体帐户。第四部分研究了提高疫苗错误信息自我调节模式的严格性的潜在方法，以及创建合作监控和相互援助网络，致力于解决疫苗误导领域的特定问题。
全球劳动力调查 - 混合工作场所的兴起
公司现在必须为办公室内和远程员工提供工作灵活，清洁度和正确的协作技术的混合工作环境。他们还必须为安全返回办公室做准备。由于混合模型，公司正在考虑缩减尺寸为较小的办公室，并正在寻找支持每周只有几天在办公室的工人的策略。本研究表明，跟踪实际设施，桌子和会议室使用和清洁时间表的指标是今天不到一半的公司可以做的事情。利用AI，环境传感器和高级分析的协作技术可以创建智能工作场所，以支持每个空间中的员工，提高工作场所安全性并提供见解以优化成本和办公室使用。