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网络欺凌：数字大流行 - 大象
欧洲与非洲的距离也为非洲的发展埋下了一道长期的障碍：西方援助行业。无论我在海地还是乍得，西方非政府组织、发展机构、援助车队和各种伪装成善意的掠夺——从非洲非法流出的资金比收到的贷款和援助加起来还多 400 亿美元——的绝对主导地位是我在 25 年前在东南亚从未见过的。行业寻找增长机会。东亚拥有强大公共系统的发达社会几乎没有救世主。曼谷和河内的街道两旁停满了丰田汽车和游客，而不是开着装甲车、背着白人负担的睁大眼睛的年轻人。我有幸遇到的发展行业及其大多数参与者都是有毒的。非洲大片地区仍处于另一种占领之下。
房地产气候技术：房间的大象
将资本投资于技术研发的房地产所有者的概念听起来很奇怪，但实际上，当占据了长期的投资范围时，它是房东资本支出的最高和最佳利用。让我们检查一个实用的例子。例如，如果固态电池存储合资企业宣布它已经成功地使住宅或商业电池的存储能力增加了一倍，而房地产投资者已经投资于这样的合资企业，则房东以三种方式获胜：1）从其风险投资中获胜，现在的价值降低了其在其范围内的能力，并驱动了避免量的能力，而避免了电池的能力，这在其价值上大大提高了，并且该公司的能力降低了量的能力。政府越来越强加的排放。
蓝色大象检查熊猫：SQL
抽象数据预处理，将数据转换为适合训练模型的合适格式的步骤，很少发生在数据库系统中，而是在外部Python库中，因此需要首先从数据库系统中提取。但是，对数据库系统进行了调整以进行有效的数据访问，并提供汇总功能，以计算数据（偏见）中某个值的不足或过分代表所需的分布频率。我们认为，具有SQL的数据库系统能够执行机器学习管道，并发现技术偏见（通过数据预处理引起的）有效地。因此，我们提供了一组SQL查询，以涵盖数据预处理和数据检查：在预处理过程中，我们用标识符注释元组以计算列的分布频率。要检查分布更改，我们将预处理的数据集与元组标识符上的原始数据集一起加入，并使用聚合功能来计算每个敏感列的出现数量。这使我们能够检测到过滤元组的操作，从而删除了列的技术偏见，即使已经删除了列。为了自动生成此类查询，我们的实施将Mlinspect项目扩展到以Python编写的现有数据预处理管道到SQL查询，同时使用视图或公共表格表达式（CTES）维护详细的检查结果。评估证明，超出主机数据库系统的现代现代化，即umbra，加速了预处理和检查的运行时。即使是基于磁盘的数据库系统，甚至在实现视图时也显示出与UMBRA的相似性能。
生物多样性和非洲大象的重要作用
非洲大象是所有土地哺乳动物中最大的大象，有助于维持其他物种的森林和稀树草原生态系统。它们是一种基石物种，在维持其居住的生态系统的生物多样性方面发挥了重要作用。他们践踏森林和茂密的草原，为较小的物种提供了共存的空间。大象还会在其他野生动植物降低时挖出干河床时使用的水洞。牛群穿越巨大的范围并将种子分散在粪便中，这有助于产生新的植物生长。但是，对这个美丽而重要的生物的威胁很多。在由于偷猎和栖息地丧失而导致的数十年人口下降后，现在将非洲森林大象（Loxodonta Cyclotis）列为严重濒临灭绝。非洲稀树草原大象（Loxodonta Africana）被列为威胁物种™的IUCN红色列表中。活动：
2024 年阿萨姆邦大象数量估计
大象一直是阿萨姆邦神话、民间传说和文化遗产中不可或缺的一部分。大象与该地区的联系可以追溯到几个世纪前，象征着力量、权力和王室权威。这种文化联系的一个历史例子是阿萨姆邦伟大的国王库马尔·巴斯卡·瓦尔马（公元 594 年至 650 年）的官方印章上印有大象的形象。大象也深深植根于阿萨姆邦的民间传说中，经常出现在故事和艺术中。它们的重要性在古代文献中得到了进一步强调，例如 Hastividyarnava，这是一本关于大象管理的综合论文，讨论了从大象行为到其文化和象征意义的方方面面。这些文献不仅反映了对大象的崇敬，还反映了对大象在阿萨姆邦环境和社会中的作用的深刻理解。这些文化联系凸显了它们作为遗产和关键物种的象征的持续重要性，通过它们的生态作用塑造了阿萨姆邦的景观。
卡车电气化 - 利润助推器还是白大象？
电动卡车舰队预测EU27，否，CH＆UK（以千分之一）的总电荷需求EU27，No，CH＆UK（TWH，2030年）的乘客Xev Fleet Treecast Treecast EU27，NO，CH＆UK（以百万单位）
大象诱导多能干细胞的推导
人为时代的生物多样性损失危机需要研究非模型生物的新工具。大象既是一种濒危物种，又是研究复杂表型（例如大小，社会行为和寿命）等复杂表型的出色模型，但它们仍然严重研究。在这里，我们报告了通过化学媒体诱导和菌落选择的两个步骤，然后对大象转录因子Oct4，Sox2，Sox2，sox2，klf4，myc±nanog and Lin28a和MADENATION进行过度表达，然后通过化学媒体诱导和菌落选择过度表达了大象诱导的多能干细胞（EMIPSC）的第一个推导。自Shinya Yamanaka进行重新编程以来，已经报道了来自许多物种在内的许多物种的IPSC，包括功能灭绝的北部白鼻菌，但EMIPSC仍然难以捉摸。对于多种物种，与小鼠和人类（如小鼠和人类）相比，采用了重编程方案，但我们的EMIPSC方案几乎没有变化，但我们的EMIPSC方案需要更长的时间表和抑制TP53扩张基因，这些基因被认为可以在大象中赋予独特的癌症。IPSC解锁了探索细胞命运，细胞和组织发育，细胞疗法，药物筛查，疾病建模，癌症发展，配子发生及其他方面的巨大潜力，以进一步了解我们对这一标志性的巨型巨型。这项研究为遗传拯救和保护的晚期非模型生物细胞模型打开了新的边界。
大象诱导多能干细胞的推导 parasurf大象诱导多能干细胞的推导parasurf
动机：识别抗体结合位点，对于开发疫苗和治疗性抗体至关重要，这些抗体是耗时且昂贵的过程。准确地预测了伞形结合位点，可以通过提高我们对抗体 - 抗原相互作用的理解来加快发展的速度。结果：我们提出了Parasurf，这是一个深度学习模型，可通过纳入表面几何和非几何因素来显着增强副群预测。对三种突出的抗体 - 抗原基准测试和测试，帕苏尔夫几乎在几乎所有指标中都取得了最先进的结果。与仅限于可变区域的模型不同，Parasurf证明了能够准确预测抗体整个FAB区域的结合得分的能力。此外，我们使用所采用的三个数据集中最大的分析进行了广泛的分析，重点介绍了三个关键组成部分：（1）对每个互补性确定区域环路的Paratope预测的详细评估，（2）模型的性能在重链上独家培训，以及（3）重型训练模型的结果，而无需将重型链置于重型链中。可用性和实现：Parasurf的源代码，以及所使用的数据集，预处理管道和经过训练的模型权重，可在https://github.com/aggelos-michael-michael-papadopoulos/parasurf上免费获得。联系人：angepapa@iti.gr，axenop@iti.gr补充信息：补充数据可从BioInformatics Online获得。
挖掘“挖掘人工智能”：画廊里的大象
Crawford 和 Paglen 的两场展览 TH 和 MF 以及论文 EAI 可被视为对图像分类学的批判，尤其是对给人类照片贴标签的政治含义的警告。最引人注目的是，他们的项目在 ImageNet 数据库中的一些人物类别上推广了怪异和贬低性的标签。然而，C&P 对计算机视觉训练集的分析基础本身就因分类错误而受损。根本问题是 C&P 试图将非常异质的数据集选择归入机器学习“训练集”的单一未分化类别。C&P 展出的数据集在来源、预期用途、版权和知情同意状态、使用条款、资金来源等方面各不相同。下面我将说明区分各种图像数据集的重要性。 C&P 展示的人脸图像数据集有两种不同的来源：由研究小组在受控实验室条件下精心设计和拍摄的数据集，以及从互联网上大量抓取的图像数据集。我分别将它们称为构建数据集和抓取数据集。考虑它们的不同来源如何影响图像的公开展示。当然，这两种图像数据集未经授权公开展示都存在道德问题，但有一个重要区别：构建数据集的版权和知情同意状态是众所周知的，而抓取数据集的版权和知情同意状态则不确定或未知。与抓取的训练集相比，构建图像集（如 JAFFE、FERET、3 和 CK 4）也有明确定义的使用条款。这三个数据集允许用于非商业科学研究，并允许在报告研究结果的学术文章中有限地复制图像。通过在艺术展上公开展示这些图像，C&P 违反了 JAFFE、CK 和 FERET 构建集的使用条款。艺术家和普拉达基金会声称，他们的使用确实构成了“非商业科学
狩猎大象 - 塔扎尼亚 - a- ...
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