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利用人工智能提高政府绩效
人工智能为民：利用人工智能提高政府绩效 Mark Fagan 1 人工智能无处不在 早上 7 点，闹钟响起。8 点，你喝着咖啡，浏览新闻，并在手机上查看电子邮件。在这一个小时内，你已经与人工智能 (AI) 互动无数次。 咖啡豆是根据人工智能算法收获的。新闻提要……由人工智能策划。随新闻附带的广告……是人工智能。用于打开手机的面部识别……是人工智能。还有更多。人工智能在你的个人生活中无处不在。它也越来越多地被你的政府使用。从 RMV 到 IRS 到 TSA 到 FDA，政府机构都寻求为其选民提供高效和公平的优质服务。过去 50 年来，政府机构引入了分析工具来促进实现这一目标。这些工具支持一系列政府职能，从分配公共援助到公共安全到财政政策。基于分析工具的成功部署和作为这些工具补充的人工智能技术的快速发展，各机构正在转向人工智能，以加速为公众创造价值。人工智能基础牛津英语词典将人工智能定义为“能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的计算机系统的理论和发展，例如视觉感知、语音识别、决策和语言间翻译”。2 关键词是智能，“一种心理品质，包括从经验中学习、适应新情况、理解和处理抽象概念以及利用知识操纵环境的能力。”3 人工智能有四个特点。首先，人工智能有能力做出决策，或者至少支持你的决策。其次，人工智能的决策需要结合人类智能的多种属性，从感知到解决问题，再到推理和学习语言。4 第三，人工智能系统会结合数据源并根据分析采取行动。这与预先编程的响应形成对比。5 第四，决策为系统提供反馈以持续改进。
构建多特异性抗体
创伤性脑损伤（TBI）是由外部力量引起的脑部损伤（车辆，事故，暴力，运动伤害，工业事故，跌倒）。脑创伤可能是由于穿透头骨的物体或快速加速（加速）或大脑的减速（速度放慢或停止）而发生。创伤性脑损伤（TBI）是死亡率和残疾的主要原因，尤其是在儿童和年轻人中。Based on the Glasgow Coma Scale (GCS), the neurological scale used to measure a person's level of consciousness after a brain injury, traumatic brain injury is classified as: mild (GCS 13 - 15), moderate (GCS 9 - 12), severe (GCS 8 or less), and evaluates the following functions: Eye Opening (E), Motor Re- sponse (M), and Verbal Response (V), to determine a patient's overall GCS，将目光响应，运动反应和言语回应的分数添加在一起。分数从3到15。得分为8或更少，表示昏迷。symptoms可以根据头部受伤的严重程度而有所不同。一个轻度创伤性脑损伤的人可以保持意识，或者可能会丧失意识丧失几秒钟或几分钟。其他症状可能包括头痛，混乱，头晕，视力变化，耳朵响起或听力，疲劳或嗜睡的变化，睡眠模式，行为或情绪变化以及认知和/或执行功能问题的变化。注意力缺陷/多动障碍次要患有中度或严重创伤性脑损伤的人可能会出现相同的症状，但头痛可能会变得更糟，反复呕吐或恶心，抽搐或癫痫发作，无法唤醒睡眠，一个或两个学生的眼睛，slurred语，弱点，弱点，弱点或无数的差异，以及每圆形的损失，或者丧失的范围，或者是丧失。
2282024ms Ertiga手册6 PGS_CNG徽标副本 - Net
〜苹果和iPhone是在美国和其他国家注册的苹果公司的商标。Apple Carplay是Apple Inc.的商标，Apple Carplay可在以下链接中列出的国家/地区提供：http：//www.apple.com/ios/feature-applecarplay/#applecarplay-applecarplay。Apple Carplay与以下链接中列出的iPhone型号兼容：http：//www/apple.com/ios/carplay。*Android Auto™以专为驾驶的方式将Android平台扩展到汽车中。它旨在最大程度地减少分心，因此您可以专注于Google Maps™和Google Search™等Google™服务驾驶。在Google Play™上获取Android Auto应用程序。Android Auto可在以下链接中列出的国家/地区提供：https：//www.android.com/auto/#hit-the-rad。大多数带有Android 5.0+的手机与Android Auto一起工作：https：//support.google.com/androidauto/#6140477。Android，Android Auto，Google，Google Play和其他标记是Google Inc.使用的图像仅用于说明目的。^速度警报系统发出可听到的警告，以提醒驾驶员的高速警报。当车速超过约80 km/h时，每分钟都会发出两种哔哔声的一级警告。当车速超过约120 km/h时，使用连续哔哔声的二级警告就会响起。如果车辆速度将速度降低到约118 km/h，则主要警告将恢复。如果车辆放慢到约78 km/h，速度警报警告将停止。该蜂鸣器并未表示车辆故障。^^ *仅适用于AutoHeadLamp变体。** Suzuki Connect（通过电话/智能手表/Suzuki Connect Amazon Alexa提供）。^ *仅适用于CNG变体中的汽油模式的低燃料。**** Amazon，Alexa和所有相关标记都是Amazon.com，Inc。或其Affipiates的商标。###以较早者为准。＃ ^除LXI以外的汽油和CNG的所有变体中都可用。
利用人工智能提高政府绩效
人工智能为民：利用人工智能提高政府绩效 Mark Fagan 1 人工智能无处不在 早上 7 点，闹钟响起。早上 8 点，你喝着咖啡，浏览新闻，并在手机上查看电子邮件。在这一个小时内，你已经与人工智能 (AI) 互动了无数次。咖啡豆很可能是基于人工智能算法收获的。新闻提要……由人工智能策划。随新闻附带的广告……是人工智能。用于打开手机的面部识别……是人工智能。还有更多。人工智能在你的个人生活中无处不在。你的政府也越来越多地使用人工智能。从 RMV 到 IRS，从 TSA 到 FDA，政府机构都寻求为其选民提供高效、公平的优质服务。过去 50 年来，分析工具不断涌现，以帮助实现这一目标。这些工具支持一系列政府职能，从福利分配到公共安全保障再到财政政策。基于这些努力的成功和人工智能技术的快速发展，各机构正在转向人工智能，以加速为公众创造价值。人工智能基础知识 牛津英语词典将人工智能定义为“能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的计算机系统的理论和开发，例如视觉感知、语音识别、决策和语言间翻译。” 2 关键词是智能，“包括从经验中学习、适应新情况、理解和处理抽象概念以及使用知识操纵环境的能力的心理素质。” 3 不同专家对人工智能的定义各不相同，但有共同的主题。首先，人工智能有能力做出决策或至少支持你的决策。其次，决策需要结合人类智能的多种属性，从感知到解决问题，再到推理和学习语言。 4 第三，人工智能系统结合数据源并根据分析采取行动。这与预编程响应形成对比。 5 第四，决策为系统提供反馈以不断改进。人工智能的构成已经发生了变化。艾伦·图灵在 20 世纪 50 年代提出了思考机器的概念，他建立了一个测试，要求计算机像人类一样做拼图，才能被认定为
航空图可视化及...分析
bagus.primohadi38@gmail.com摘要上空观察结果的局限性是分析天气的障碍之一。数据模型的使用可以是一种解决方案。本研究的目的是确定数据模型在使用RAOB作为充气图和发声信息分析仪的可视化工具提供上部空气信息方面的准确性。所使用的数据是来自Cengkareng气象站的辐射观察数据，与原位观测值相同的位置，1000 - 100 MB ECMWF压力水平模型。选择的时间是在观察时间00 UTC发生的5个事件的雾兹和雾时。使用的方法是Pearson相关性和简单的视觉验证。获得的结果是，当雾发生时，显着点图数据图的相关性为0.76，而雾霾的发生率为0.67，并且从视觉上讲，整个模型数据非常接近观察数据。在发生雾气时，整体上59个响起信息的相关性总体产生0.85 - 0.99的值，当雾霾发生时值为0.89 - 0.99。希望这些结果可以用作使用数据模型来填补辐射观察数据中的空白的考虑。关键字：发声信息，RAOB，RadioSonde，ECMWF模型。1。引言天气是在有限的时间和空间内的大气条件。天气条件通常从表面层的大气和上方的层的动力学中可以看出。使用飞行员气球观测（PIBAL）和辐射仪（自然，1957年）进行上空或上空空气的观测。辐射观测，以获取不同空气高度层处的几个天气参数的数据。观察到的参数是温度，露点，地球电位高度（与压力有关）以及风向和速度。处理辐射观察数据将获得与空气稳定性和其他几个派生参数有关的各种指数值，后来对分析和天气预测的目的非常有用（Syaifullah，2018）。印度尼西亚的守恒观察结果通常每天在00 UTC和12 UTC同时进行两次。非常动态的天气条件使上层空气的最新条件非常必要，因此模型计算似乎可以填补空的观察时间。广泛使用的一种模型是ECMWF（欧洲中范围内天气预报中心）模型。与验证ECMWF模型有关上空参数的研究表现出非常良好的热带表现，尤其是在温度和风参数方面（Haiden et
NPROVS 手册（ATBD）
1。简介本文档主要用作有关NPROVS数据收集和图形分析应用程序的用户手册。nprovs汇编了全球辐射（和Dropsonde），卫星和NWP观测值的每日搭配数据集，并促进“回顾性”卫星产品评估。其中包括来自Gruan和JPSS专用辐射计划的特殊辐射程序。自2008年以来，将20多种国际卫星发声产品系统（和NWP）与每个辐射仪和广泛的搭配数据库并存（Star）。搭配是从每个产品套件到每个辐射仪的最接近的单一搭配，提供了有效且内容丰富的观测值。图形应用程序允许用户分析从整体全球监测到深度潜水案例研究的搭配样本，包括访问原始的卫星轨道数据；随时随地。nprovs不仅支持卫星数据的评估，还支持辐射仪，包括辐射仪器类型的下采样的滴滴。nprovs具有企业评估，即多个卫星产品套件与相同的辐射观测值的比较。企业评估（可行）被认为是产品比较的最佳选择。该文件涵盖了四个涵盖数据源，预处理，搭配处理和评估的基本领域。还提供了企业验证的介绍性讨论，这是NPROV的独特核心目标。2。企业评估NPROV的目标植根于企业验证，定义为使用相同的基础真理（RadioSondes…）来评估多个卫星产品套件。最初的想法是在NOAA上创建一个集中式计划，该计划将与每个“常规”辐射仪的所有（操作，遗产…）响起。这包括用于常规监视的每个产品套件的全球统计信息与辐射仪的生成。nprovs还可以访问提供商提供的内部“测试（R＆D）”产品，以量化相对于操作对应物的差异，并支持RTO。NPROVS计划于2006年在Star（OPDB）启动，在（2年）的开发阶段，人们认识到，识别搭配的搭配的灵活性是针对分析（垂直统计）（垂直统计）组合的任何指定组合（套件）组合的灵活性；诀窍在于选择它们。这表现在配置文件显示（PDISP）图形分析应用程序中，这是NPROV的核心。在2006年之前（ATOV，TOVS，DMSP），单独的系统为每种产品（10多个单独的系统）进行划分（在ORA后来成为Star），并且是（个人）操作评估的主要基础（回到卫星在NWP中同化的卫星声音在这些单独的“系统差异）中，这些单独的“系统差异）是在这些单独的“合并”系统（方法）。
粪便DNA元法编码显示可靠的短期猎物检测，并解释了两个北极熊亚群的肠道微生物组的变化
摘要：这项研究开发并评估了DNA元法编码，以鉴定East Greenland（EG）（EG）和Southern Beaufort Sea（SB）Polars Polars Maritimus在2015年春季采样的pinniped和Cetacean Prey DNA的存在。在所有样品的一半（49/92）中检测到猎物DNA，并且在检测到响起的密封pusa hispida是主要的猎物，在Eg的100％（22/22）中鉴定出Eg的100％（22/22），SB北极熊样品的81％（22/27）鉴定出具有猎物DNA的SB北极熊样品。胡须的密封barbatus dna，检测到猎物DNA。猎物DNA检测频率和相对可怕的频率与SB北极熊子集的定量脂肪酸签名分析（QFASA）的估计进行了比较。环形密封和胡须密封是两种方法都确定的主要猎物，但Qfasa还鉴定出了猎物DNA未发现的2个鲸类猎物。DNA元法编码与QFASA结果的差异可能与每种方法捕获的不同饮食时间尺度有关，即短期与长期饮食。 猎物DNA检测，性别/年龄类别和亚群显着解释了北极熊肠道细菌相位的变化。 检测到的具有猎物DNA的北极熊样品与细菌类梭状芽胞杆菌和杆菌的丰富性较高以及否定性较低的含量有关。 因此，粪便DNA metabarcoding可用于识别北极熊的近期猎物，补充定量和可能的长期QFASA估计，并可能有助于了解北极熊肠肠肠微生物组的变化。短期与长期饮食。猎物DNA检测，性别/年龄类别和亚群显着解释了北极熊肠道细菌相位的变化。检测到的具有猎物DNA的北极熊样品与细菌类梭状芽胞杆菌和杆菌的丰富性较高以及否定性较低的含量有关。粪便DNA metabarcoding可用于识别北极熊的近期猎物，补充定量和可能的长期QFASA估计，并可能有助于了解北极熊肠肠肠微生物组的变化。关键词：饮食组成·DNA元法量·QFASA·脂肪酸特征·海洋哺乳动物·基因组学·北极海洋生态
lu spect/ct成像
随着新的放射性药物疗法的发展，定量SPECT/CT已逐渐成为剂量测定的重要工具。SPECT的一个主要障碍是其分辨率不佳，这导致活动分布模糊。尤其是对于小物体，这种所谓的部分体积效应限制了活性定量的准确性。已经提出了许多用于部分体积矫正的方法（PVC），但是大多数方法都假定成像系统的空间不变分辨率的缺点，而SPECT不得有。此外，大多数方法都需要基于解剖信息的分割。方法：我们介绍了DL-PVC，这是一种使用深度学习（DL）的177 lu spect/ct进行PVC的方法。培训是基于一个数据集，该数据集的随机活动分布放置在延伸心脏 - 躯干身体幻像中。使用Simind Monte Carlo Simulation程序创建了现实的SPECT采集。SPECT重建没有和分辨率建模分别使用蓖麻和搅拌重建软件进行。将基本真相活性分布和模拟的SPECT图像对进行训练。对这些U-NET的表现的定量分析是基于指标，例如结构相似性指数量度或归一化的根平方误差，也基于体积活性精度，这是一种新的度量，它描述了体素的差异，在该指标中描述了确定的活性浓度与真实活性浓度较小的元素相比，而不是一定的磁性。根据此分析，确定了标准化，输入大小和网络体系结构的最佳参数。结果：我们基于模拟的分析表明，结构相似性指数量度/归一化根平方误差/体积活动精度的DL-PVC（0.95/7.8％/35.8％）优于没有PVC（0.89/10.4％/12.1％）的SPECT和迭代Yang PVC（0.89/10.4％/12.1％），并且在迭代中均超过SPECT（0.89/10.4％/12.1％）。此外，我们验证了不同几何形状的3维印刷幻象的177 lu Spect/CT测量的DL-PVC。尽管DL-PVC显示出类似于Itera the Yang方法的活性恢复，但不需要分割。此外，DL-PVC能够纠正其他图像伪像，例如Gibbs响起，使其在体素水平上显然优越。结论：在这项工作中，我们证明了定量177 LU SPECT/CT的DL-PVC的附加值。我们的分析验证了DL-PVC的功能，并为未来在临床图像数据上的部署铺平了道路。
Laurea Magistrale 大气科学与技术 ( ...
目标主要目标是： - 提供有关大气音的遥感系统的一般背景 - 审查波浪互动，并提供有关大气辐射转移的背景 - 解释一种从遥感观察中提取大气概况信息的一般方法 - 审查遥感的应用 - 查看最重要的应用应用，最重要的应用是大气的声音（包括气象学和气候） - 使用数据处理 - 以数据处理的方式 - 二重奏技术（二重率）（二重奏）（二重率）（二重奏）（二重奏）（二重率）描述符：知识，理解，解释，技能，能力）在成功完成本课程后，学生应该： - 能够描述大气发声的主要原理和应用。- 了解用于大气发声的主要技术和技术。- 了解大气发声的正向和反向方法的基本。- 了解数据处理步骤和产品级别。- 管理数据档案和处理技术，以提取大气发声信息。- 能够构想简单但独立的解决方案，以进行大气发声。大气发出的程序内容原理。大气的组成，热力学和垂直结构。气体，气溶胶和水通路。原位测量。在天气预测，气候研究，组成监测，大气过程研究中的大气发音需求。大气发出的前进和反问题。电磁辐射的基本面。波 - 伴侣的相互作用机制。正向模型。辐射转移理论。发射，吸收和散射气氛。解决地面和太空遥感平台的解决方案。转发和反问题。逆方法。解决问题的解决方案。估计方法。大气发声传感器。地球观测系统基础知识。平台和轨道。微波炉和红外辐射仪。无线电掩盖和肢体响起。审查主要的遥感平台和大气探空仪。大气发声应用。气象：数据同化，天气预测的验证，天气危害。气候研究：监测基本气候变量，气候模型参数化的完善。组成监测：空气污染，绿色房屋强迫。大气过程研究：气溶胶 - 云 - 沉积相互作用。数据处理。从地面和太空式仪器中处理真实观察。大数据门户。数据处理级别。质量控制和数据分析。简单检索算法的设计和开发（回归，最佳估计）。参考文献和材料 - 教师提供的文本和幻灯片-Elachi，Van Zyl，遥感的物理和技术简介。Wiley（第二版），2006年。- Rodgers，大气发声的逆方法，世界科学，2000。- Solimini，了解地球观察。Springer，2016年。
1 韓國
文件名描述dsgnwhsh_whoosh dark-abyss breeze_b00m_mawds.wav airy，未来派的woosh woosh with gun shot型共振。dsgnwhsh_whoosh dark-casper_b00m_mawds.wav动态，电子驱动器，带有数字混响。dsgnwhsh_whoosh深色curs_b00m_mawds.wav激光型切片声和法兰共振咳嗽。dsgnwhsh_whoosh dark-evil East_b00m_mawds.wav密集，和谐复杂的合成器以缓慢的攻击和缓慢释放命中。dsgnwhsh_whoosh dark-imposter_b00m_mawds.wav电子风，带有长尾巴和数字文物的数字风。dsgnwhsh_whoosh dark-whizz_b00m_mawds。dsgnwhsh_whoosh dark-little Nightmares_b00m_mawds.wav动态woosh，带有渐变动力学和数字尾巴。dsgnwhsh_whoosh dark-malfoy_b00m_mawds.wav尖锐，清洁过渡效果，带有毛刺伪影和噪音尾巴。dsgnwhsh_whoosh dark-unholy_b00m_mawds.wav密度，机械，复杂的Woosh，具有高科技数字零件。dsgnwhsh_whoosh dark-void seeker_b00m_mawds.wav airy uny insing ins and ins the-wav and ins in trundistist and tunly offentist and tuneristist。dsgnwhsh_whoosh light-charmed_b00m_mawds.wav高频，金属woosh带有有需要的in Harmonic共振。dsgnwhsh_whoosh light-esoterico_b00m_mawds.wav电子，HUD响起woosh woosh and Chorus and langing。dsgnwhsh_whoosh浅色dust_b00m_mawds.wav外星人，未来派的woosh，带有高螺距闪光和中范围的拳头。dsgnwhsh_whoosh light-healing grace_b00m_mawds.wav高高倾斜，通风的woosh声音，带有闪闪发光的共鸣。dsgnwhsh_whoosh light-irari_b00m_mawds.wav快速，数字冲击声，带有渐变攻击和闪闪发光的尾巴。dsgnwhsh_whoosh灯光lance_b00m_mawds.wav电磁woosh带有数字小故障工件。dsgnwhsh_whoosh light-mystisweep_b00m_mawds.wav sci-fi woosh woosh woosh woosh woosh woosh woosh woosh woosh woosh woosh woosh woosh woosh woosh woosh woosh。dsgnwhsh_whoosh light-serenity_b00m_mawds.wav反针效应，然后是数字冲击声。dsgnwhsh_whoosh light-sprite_b00m_mawds.wav立体声基于毛孔，带有小故障，不断发展的音色。dsgnwhsh_whoosh light-twilight_b00m_mawds.wav卷曲，高通滤波的woosh和远处的混响尾巴。dsgnwhsh_whoosh中性 - 抗原dsgnwhsh_whoosh中性 - 弧形gust_b00m_mawds.wav枪射击类型的冲击，带有法兰，回响的尾巴。dsgnwhsh_whoosh中性boomerang_b00m_mawds.wav通过数字卷积以电子增强的woosh。dsgnwhsh_whoosh中性bolt_b00m_mawds.wav高高的woosh，带有颗粒状伪像和金属冲动。dsgnwhsh_whoosh中性consumed_b00m_mawds.wav反向电子噪声，快速释放和光谱形状。dsgnwhsh_whoosh中性fast_b00m_mawds.wav频谱woosh带有颗粒状螺距转移和相位的共振。dsgnwhsh_whoosh中性的力量_b00m_mawds.wav紧缩，爆炸性过渡，卷积和空气。dsgnwhsh_whoosh中性obsidian sway_b00m_mawds.wav vocoder处理的woosh woosh具有共振剂过滤和外星品质。dsgnwhsh_whoosh中性 - 搜索器_b00m_mawds.wav白噪声过渡，数字，人工调制尾巴。dsgnwhsh_whoosh中性snitch_b00m_mawds.wav高螺距，颤抖的HUD型Woosh带有光谱形状。dsgnwhsh_whoosh中性 - 造型zephyr_b00m_mawds.wav光谱合成类型过渡性声音，具有数字脉冲响应。magevil_bed dark-Energy提取_b00m_mawds.WAV持续，数字湍流，用颗粒状云。magevil_bed dark-sinister aura_b00m_mawds.wav常数，不断发展，数字垫，具有inharmonic共振和光谱变形。