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标准化工作如何将人员与流程整合在一起
然后，当我一边工作一边他继续观察时，我开始感觉到他的观察，我笨拙的工作慢慢吸引了一群人。不久之后，小组组长（我组长的老板）、一些相邻的组长和其他我不认识的人都站在那里，看着我工作。我没有时间担心这件事。我的节拍时间和循环时间大约是 56 秒，我通常没有多余的时间在工作时聊天或转移注意力。（平均而言，经过的车辆有不同的选项内容，因此有些需要超过 56 秒，有些则更少——这些车按顺序排列，这是一种平准化顺序，确保两辆高内容的车辆永远不会接连出现。中间总会有一辆内容较少、所需时间较短的车辆。）
人工智能与心脏病专家：当大脑、心脏和机器结合在一起
引言尽管在诊断和治疗方面取得了重大进展，心血管疾病 (CVD) 仍然是全世界发病和死亡的最常见原因，约占每年死亡人数的三分之一。1 2 早期和准确诊断是改善 CVD 结果的关键。其中的核心问题可以通过定期筛查来解决。尽管目前的筛查计划对于小众疾病来说成本低效，但人工智能 (AI) 无疑打破了我们目前心血管健康监测工具的功能规则；从使用心电图检测左心室收缩功能障碍，到以高于乳房 X 线摄影的准确度进行心血管风险预测。3 在本文中，我们希望简要介绍该领域的最新进展，以及人工智能如何不仅带来新技术的诞生，而且还扩展我们可用的现有工具的功能。
将计算控制与自然文本结合在一起揭示了含义组成的新方面
研究人类智力的核心组成部分 - 我们结合单词含义的能力 - 神经科学家寻找含义构成的神经相关性，例如与理解句子的难度成正比的大脑活动。然而，对含义构成的产物几乎不知情，这是单词超出其个人含义的综合含义。我们将该产品称为“ supra-word含义”，并通过使用最新的神经网络算法和一种新技术来设计其计算表示形式，从而将组成的新技术与个人字含义分开。使用功能磁共振成像，我们揭示了被认为可以处理词汇水平含义的枢纽也保持上词的含义，这表明了词汇和组合语义的共同底物。令人惊讶的是，我们无法检测到磁脑摄影中的上词的含义，这表明与同步式捕获相比，通过不同的神经机制来维持所构成的含义。这种敏感性差异对过去的神经影像结果和未来可穿戴神经技术具有影响。
非人类人道主义：当人工智能的善举变成坏事时 Mirca Madianou 伦敦大学金史密斯学院 2018 年，有超过 1.68 亿人需要人道主义援助，同时有超过 6900 万人成为难民，人道主义部门面临着重大挑战。人工智能 (AI) 应用可以成为人道主义危机的潜在解决方案的提议受到了热烈欢迎。这是“人工智能用于社会公益”大趋势的一部分，也是“数字人道主义”更广泛发展的一部分，“数字人道主义”指的是公共和私营部门为应对人道主义紧急情况而使用数字创新和数据。聊天机器人、声称可以预测未来流行病或人口流动的预测分析和建模以及依赖于采用机器学习算法的先进神经网络的生物识别技术，都是在援助行动中越来越受欢迎的例子。本文建立了一个跨学科框架，将殖民和非殖民理论、人道主义和发展的批判性探究、批判性算法研究以及对人工智能的社会技术理解结合在一起。人道主义在这里被理解为一种复杂的现象：不仅仅是通常定义的“减少痛苦的必要性”（Calhoun，2008），而且是一种行业、一种话语和一种源于 19 世纪和 20 世纪殖民主义的历史现象（Fassin，2012；Lester & Dussart，2014）。人工智能同样是一个多面现象：不仅仅是基于先进计算和机器学习算法的技术创新，而且是一个行业以及关于技术的特定话语。人工智能只能与数据和算法一起理解——这三者是不可分割的，因为人工智能依赖于机器学习算法，而机器学习算法是特定数据集的产物。鉴于“大数据”本质上是不完整的，且具有本体论和认识论的局限性（Crawford & Finn，2014），人工智能应用会重现并可能放大大型数据集中发现的现有偏见（Benjamin，2019；Eubanks，2018；Noble，2018 等）。
非人类人道主义：当人工智能的善举变成坏事时 Mirca Madianou 伦敦大学金史密斯学院 2018 年，有超过 1.68 亿人需要人道主义援助，同时有超过 6900 万人成为难民，人道主义部门面临着重大挑战。人工智能 (AI) 应用可以成为人道主义危机的潜在解决方案的提议受到了热烈欢迎。这是“人工智能用于社会公益”大趋势的一部分，也是“数字人道主义”更广泛发展的一部分，“数字人道主义”指的是公共和私营部门为应对人道主义紧急情况而使用数字创新和数据。聊天机器人、声称可以预测未来流行病或人口流动的预测分析和建模以及依赖于采用机器学习算法的先进神经网络的生物识别技术，都是在援助行动中越来越受欢迎的例子。本文建立了一个跨学科框架，将殖民和非殖民理论、人道主义和发展的批判性探究、批判性算法研究以及对人工智能的社会技术理解结合在一起。人道主义在这里被理解为一种复杂的现象：不仅仅是通常定义的“减少痛苦的必要性”（Calhoun，2008），而且是一种行业、一种话语和一种源于 19 世纪和 20 世纪殖民主义的历史现象（Fassin，2012；Lester & Dussart，2014）。人工智能同样是一个多面现象：不仅仅是基于先进计算和机器学习算法的技术创新，而且是一个行业以及关于技术的特定话语。人工智能只能与数据和算法一起理解——这三者是不可分割的，因为人工智能依赖于机器学习算法，而机器学习算法是特定数据集的产物。鉴于“大数据”本质上是不完整的，且具有本体论和认识论的局限性（Crawford & Finn，2014），人工智能应用会重现并可能放大大型数据集中发现的现有偏见（Benjamin，2019；Eubanks，2018；Noble，2018 等）。
法国国家信息技术研究所 (Inria) 和德国人工智能研究中心 (DFKI) 签署人工智能合作谅解备忘录 在《亚琛条约》签署一周年之际，法国国家信息技术研究所 (Inria) 和德国人工智能研究中心 (DFKI) 签署了谅解备忘录。 签署仪式将于萨尔布吕肯的 Power4Production 创新实验室举行，萨尔州总理托比亚斯·汉斯 (Tobias Hans) 和莱茵兰-普法尔茨州联邦政府代表兼欧洲媒体和数字事务国务秘书海克·拉布 (Heike Raab) 出席。 凯泽斯劳滕、巴黎、萨尔布吕肯，2020 年 1 月 22 日 法国和德国于 2019 年 1 月 22 日签署的《亚琛条约》为法德合作注入了新的动力，并强调了在人工智能 (AI) 领域的伙伴关系。 在此框架内，Inria 和 DFKI 现已同意通过构建和正式化合作，大大加强在人工智能领域的合作。因此，Inria 和 DFKI 将于今天签署谅解备忘录。部长 Tobias Hans 表示：“DFKI 和 INRIA 已经就欧洲人工智能和数字主权的机遇和挑战制定了共同愿景。这两家国际知名研究机构的密切合作是朝着使萨尔州和法国成为欧洲驱动力和人工智能等未来技术中心迈出的开创性一步。这一发展还表明，萨尔州作为 IT 中心具有特殊的意义和吸引力，我们旨在加强与法国合作伙伴合作的法国战略正在取得成果。”国务秘书海克·拉布 (Heike Raab) 指出：“德国和法国也非常重视人工智能研究和开发。人工智能造福人类是这一共同价值观的核心。我很高兴 DFKI 和 Inria 作为两家国际上非常重要的研究机构，将通过签署这份谅解备忘录进一步加强合作。对于凯泽斯劳滕基地来说，这意味着在机器学习和深度学习领域的合作将得到扩大。这些是 DFKI 在凯泽斯劳滕已经拥有国际认可的专业知识的主题，通过合作将进一步加强这些专业知识。” Inria 首席执行官 Bruno Sportisse 表示：“DFKI 和 Inria 之间的这份谅解备忘录体现了继《亚琛条约》和最近的图卢兹会议之后，法德在欧洲动态中就人工智能展开合作的势头。我们致力于人工智能的国家计划促进了两国研究机构之间的双边伙伴关系。DFKI 和 Inria 对人工智能有着相似而开放的愿景，这为加强我们在双边和欧洲层面上的具体项目上的伙伴关系铺平了新的机会。”DFKI 首席执行官 Antonio Krüger 解释说：“Inria 和 DFKI 之间的这份谅解备忘录表明，我们不仅正在讨论法德人工智能合作，而且还在积极协调研究和确定联合项目。我们期待着合作，因为我们将法国和德国对人工智能的愿景结合在一起，造福人民和社会。在这两个国家，都已启动了填补“人工智能”空白的项目
法国国家信息技术研究所 (Inria) 和德国人工智能研究中心 (DFKI) 签署人工智能合作谅解备忘录 在《亚琛条约》签署一周年之际，法国国家信息技术研究所 (Inria) 和德国人工智能研究中心 (DFKI) 签署了谅解备忘录。 签署仪式将于萨尔布吕肯的 Power4Production 创新实验室举行，萨尔州总理托比亚斯·汉斯 (Tobias Hans) 和莱茵兰-普法尔茨州联邦政府代表兼欧洲媒体和数字事务国务秘书海克·拉布 (Heike Raab) 出席。 凯泽斯劳滕、巴黎、萨尔布吕肯，2020 年 1 月 22 日 法国和德国于 2019 年 1 月 22 日签署的《亚琛条约》为法德合作注入了新的动力，并强调了在人工智能 (AI) 领域的伙伴关系。 在此框架内，Inria 和 DFKI 现已同意通过构建和正式化合作，大大加强在人工智能领域的合作。因此，Inria 和 DFKI 将于今天签署谅解备忘录。部长 Tobias Hans 表示：“DFKI 和 INRIA 已经就欧洲人工智能和数字主权的机遇和挑战制定了共同愿景。这两家国际知名研究机构的密切合作是朝着使萨尔州和法国成为欧洲驱动力和人工智能等未来技术中心迈出的开创性一步。这一发展还表明，萨尔州作为 IT 中心具有特殊的意义和吸引力，我们旨在加强与法国合作伙伴合作的法国战略正在取得成果。”国务秘书海克·拉布 (Heike Raab) 指出：“德国和法国也非常重视人工智能研究和开发。人工智能造福人类是这一共同价值观的核心。我很高兴 DFKI 和 Inria 作为两家国际上非常重要的研究机构，将通过签署这份谅解备忘录进一步加强合作。对于凯泽斯劳滕基地来说，这意味着在机器学习和深度学习领域的合作将得到扩大。这些是 DFKI 在凯泽斯劳滕已经拥有国际认可的专业知识的主题，通过合作将进一步加强这些专业知识。” Inria 首席执行官 Bruno Sportisse 表示：“DFKI 和 Inria 之间的这份谅解备忘录体现了继《亚琛条约》和最近的图卢兹会议之后，法德在欧洲动态中就人工智能展开合作的势头。我们致力于人工智能的国家计划促进了两国研究机构之间的双边伙伴关系。DFKI 和 Inria 对人工智能有着相似而开放的愿景，这为加强我们在双边和欧洲层面上的具体项目上的伙伴关系铺平了新的机会。”DFKI 首席执行官 Antonio Krüger 解释说：“Inria 和 DFKI 之间的这份谅解备忘录表明，我们不仅正在讨论法德人工智能合作，而且还在积极协调研究和确定联合项目。我们期待着合作，因为我们将法国和德国对人工智能的愿景结合在一起，造福人民和社会。在这两个国家，都已启动了填补“人工智能”空白的项目
将各个部分整合在一起 FERCSTAFFBIOS
David Hanobic 担任联邦能源管理委员会 (FERC 或委员会) 能源项目办公室天然气环境与工程部 (DG2E) 的外联协调员。DG2E 负责根据《天然气法》(NGA) 第 7(c) 条对设施建设和运营的州际天然气证书申请进行环境审查，以及根据 NGA 第 3 条对进出口授权申请进行环境审查，包括液化天然气 (LNG) 进口设施。David 就委员会的预备流程和外联计划为天然气行业、联邦、州和地方机构以及其他利益相关者提供建议。他负责管理《国家环境政策法》文件的准备工作，并监督众多管道和液化天然气项目的环境合规性。
在文本处理系统中将自上而下和自下而上的策略整合在一起
摘要Scisor。系统是一种计算机程序，旨在扫描受约束的文本自然出现的文本，提取信息并回答有关该信息的问题。该系统目前在公司合并和收购领域中读取报纸故事。Scisor使用的语言分析策略结合了完整的句法（底部）解析和概念性期望驱动的（自上而下）解析。四个知识来源，包括句法和语义信息以及域知识，以灵活的方式进行交互。这种信息产生了一个更强大的语义分析仪，旨在优雅地应对[Exical and stancactic知识中的差距，很容易地传输到新的事物上，并促进信息从文本中提取。