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World File Search System四类
2023-2024教学材料K-12科学简短出价报告
p FEE豁免：无家可归的学生在《美国法典》第42卷第42号麦金尼 - 文托无家可归者援助法第725条中符合无家可归儿童和青少年定义的任何学生。s 11434a（2）：“缺乏固定，固定和适当的夜间住所的个人，包括以下四类：（1）由于失去住房，经济困难或类似原因，共享其他人住房的儿童和青少年；由于缺乏其他住宿，住在汽车旅馆，酒店，拖车公园或露营地；住在紧急或过渡庇护所；或在医院被遗弃； （2）有一个初级夜间住所的儿童和青年，该住所是不适合或通常用作人类的常规睡眠住宿的公共或私人场所； ; （3）生活汽车，公园，公共场所，废弃建筑物，不合标准的住房，公共汽车或火车站或类似环境的儿童和青少年；或（4）移民或季节性工人的子女，因为他们生活在前三个类别中描述的情况下（1009.25（1）（f），F.S.）。
利用生物相容性有机电化学网络进行储层计算，实现脑启发式生物信号分类
及早发现患者生物信号中的恶性模式可以挽救数百万人的生命。尽管基于人工智能的技术在稳步改进，但这些方法的实际临床应用大多局限于对患者数据的离线评估。先前的研究已将有机电化学器件确定为生物信号监测的理想候选。然而，它们在实时模式识别中的应用从未得到证实。在这里，我们制作并表征了由有机电化学晶体管组成的受大脑启发的网络，并使用储层计算方法将它们用于时间序列预测和分类任务。为了展示它们在生物流体监测和生物信号分析中的潜在用途，我们对四类心律失常心跳进行了分类，准确率为 88%。这项研究的结果为生物相容性计算平台引入了一种以前未探索过的范例，并可能有助于开发能够与体液和生物组织相互作用的超低功耗硬件人工神经网络。
2023 年可再生能源 - 净值
在现有政策和市场条件下，预计到 2028 年全球可再生能源装机容量将达到 7,300 吉瓦。按照这一增长轨迹，到 2030 年全球装机容量将增至目前水平的 2.5 倍，但仍达不到增幅三倍的目标。各国政府可以通过克服当前挑战和加快落实现有政策来缩小差距，到 2030 年达到 11,000 吉瓦以上的目标。这些挑战主要分为四类，且各国情况不同：1) 政策不确定性和对新宏观经济环境的政策响应延迟；2) 电网基础设施投资不足阻碍可再生能源的更快扩张；3) 繁琐的行政壁垒和许可程序以及社会接受度问题；4) 新兴和发展中经济体融资不足。本报告的加速案例显示，应对这些挑战可使可再生能源增长率提高近 21%，推动世界朝着实现全球增幅三倍承诺的方向前进。
解决收获后废弃物问题：绘制发展中国家可持续农业食品供应链面临的障碍
摘要 — 收获后浪费 (PHW) 对可持续农业食品供应链构成重大威胁。它可能发生在不同的阶段，但在发展中国家，食品浪费基本上发生在供应链的早期阶段。本研究的目的是通过研究斯里兰卡的蔬菜供应链 (VSC) 并发展它们之间的相互关系，从发展中经济体的角度确定蔬菜供应链 (VSC) 可持续物流网络的障碍。使用解释结构模型 (ISM) 方法确定了 12 个障碍，并得出了 6 个层次下障碍之间的联系。通过 MICMAC 分析，根据障碍的驱动力和依赖力，将障碍分为四类。两种分析都证实，技术问题、缺乏沟通平台和 VSC 缺乏训练有素的人员是发展中经济体 VSC 物流网络不可持续的根本原因。关键词：蔬菜供应链；可持续性；物流网络；发展中经济体；解释结构模型 1. 引言
具身、知觉、认知和情感
本文的主要目的是全面概述和分析物质制品与具身心智之间的各种关系。本文的第二个目标是确定制品设计和使用中的一些趋势。首先，根据其功能特性，我确定了具身心智所采用的四类制品，即 (a) 具身制品、(b) 感知制品、(c) 认知制品和 (d) 情感制品。这些类别可以重叠，因此一些制品属于多个类别。我还确定了我们在与制品交互时使用的一些技术（或技能）。确定这些制品和技术类别使我们能够绘制出具身心智与制品世界之间关系的图景。其次，在确定了人工制品和技术的类别之后，本文概述了人工制品设计和使用的一些趋势，重点关注神经假体、脑机接口和个性化算法，引导用户走向特定的信息消费认知路径。
材料科学 - MIS
材料科学主要研究固体材料的性质以及材料的成分和结构如何决定这些性质。材料科学研究和应用不同的材料，通常分为四类，即金属、聚合物、半导体和陶瓷。半导体、金属和陶瓷如今用于形成高度复杂的系统，例如集成电路、光电设备以及磁性和光学大容量存储介质。这些材料构成了我们现代计算世界的基础，因此对这些材料的研究至关重要。聚合物是由大量相同成分组成的化合物，这些成分以类似链条的方式连接在一起。它们是材料科学的重要组成部分。聚合物是制造通常称为塑料和橡胶的原材料（树脂）。只要对性能的起源有基本的了解，就可以选择或设计材料以用于各种各样的应用，从结构钢到计算机微芯片。因此，材料科学对于电子、航空航天、电信、信息处理、核能和能源转换等工程活动非常重要。
B-警报系统
B-Alert 无线 EEG 生物特征使用来自三个不同任务的 5 分钟基线数据标准化为个体受试者，睡眠开始类别根据基线 PSD 值预测。然后为每个时期的四个类别中的每一个生成拟合概率，四个类别的概率总和等于 1.0（例如，0.45 高参与度、0.30 低参与度、0.20 分心和 0.05 睡眠开始）。给定秒的认知状态代表概率最大的类别。B-Alert 认知状态指标是使用四类二次判别函数分析 (DFA) 中差异位点 FzPO 和 CzPO 的 1 Hz 功率谱密度 (PSD) 箱为每个一秒时期得出的，该分析适合个人独特的 EEG 模式。该表简要描述了每个基线任务和 B-Alert 分类。
人工智能与人力资源管理的跨学科回顾
人工智能 (AI) 有可能改变人力资源管理 (HRM) 的未来。来自不同学科的学者为人力资源管理的人工智能领域做出了贡献，但相互交流不足，导致知识体系碎片化。为此，我们对 184 篇文章进行了系统的跨学科审查，以提供全面的概述。我们根据学科将先前的研究分为四类：管理和经济学、计算机科学、工程和运营等。研究结果表明，不同学科的研究重点不同，方法也不同。虽然技术学科的研究倾向于关注人工智能在特定人力资源管理功能方面的发展，但其他学科的研究往往侧重于人工智能对人力资源管理、工作和劳动力市场的影响。所有类别中的大多数研究在理论发展方面都相对较弱。因此，我们为跨学科合作提供建议，提出人工智能的统一定义，并为研究和实践提供启示。
使用BCI使用情感分类的情感伪录制系统-Wiss
情绪观察可以分为三类：心理指标，行为指标和生理指标[74]。心理指标衡量内部心理状态，行为指标衡量外部行为和表现，生理指标衡量生理反应和身体状态。此外，心理指标是通过问卷调查和访谈来进行的，可以与其他客观指标结合使用。在使用行为指标分类的影响分类中，使用各种方法进行了影响分类。例如，在基于语音的情感分类中，Issa等人。对于八个类别（悲伤，幸福，愤怒，镇定，恐惧，惊喜，中立，厌恶）的准确性为71.61％，七个类别为86.1％，四个类别为64.3％[23]。 Jayalekshmi及其同事还提出了一种自动识别图像中面部表情的方法，从而达到了90.14％至七个类别的分类精度[24]。此外，Lim等人。提出了一种在虚拟环境中在情绪分类中使用学生位置的方法，其准确性高达59.19％[30]。另一方面，使用生理指标，EEG信号一直在情绪分类中引起人们的注意。脑电图信号是无意识的生理信号，与其他方法相比，很难有意识地操纵情绪分类的结果[31]。此外，脑电图具有很高的时间分辨率，并且可以在毫秒内检测情绪状态[6，11]。 Balconi及其同事使用视频在实验中引起特定的情绪，并表明在诱导情绪后，脑波变化了150毫秒250毫秒，表明脑波对情绪变化敏感[65]。 Valenti等。使用脑电图数据[66]，还达到了四类（有趣，令人恶心，悲伤，中立）的高精度（有趣，令人恶心，悲伤，中性）的高精度。在这项研究中，我们使用脑电图数据将用户的情绪分为四类：喜悦，愤怒，悲伤，幸福。使用脑电图的情绪分类是情绪观察的强大工具，因为与其他方法相比，它允许更高的准确性和时间分辨率。此外，已经提出，可以使用脑电图信号估算甲氨虫的人的情绪状态[2]。因此，使用脑电图的情绪分类是心血症患者的最佳方法，这使得很难识别自己的情绪。
欧盟边境的人工智能 - 欧洲议会
本文概述了欧盟在开发和部署人工智能 (AI) 技术以改善边境管制和边境安全方面的举措。首先，概述了社会和政治背景下身份识别技术（护照、指纹、摄影、测谎、人脸识别）的历史发展。其次，概述了欧盟的智能边境政策，审查了欧盟的集中信息系统以及边境和安全的主要信息交换机制。第三，通过研究四类人工智能应用，调查了欧盟在边境人工智能方面的主要举措：1) 生物特征识别（自动指纹和人脸识别）；2) 情绪检测；3) 算法风险评估；4) 用于移民监测、分析和预测的人工智能工具。第四，讨论了此类人工智能应用的开发和使用所引发的关键问题，即可靠性问题（技术和数据质量的准确性）和基本权利问题（偏见和歧视、数据保护和安全、非法分析以及欧盟资助人工智能研究的透明度）。本文最后对技术的更广泛理解进行了反思，并警告不要陷入技术决定论和技术中立的神话。