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IRP 情况说明书 英文版 最终版
燃煤发电是南非空气污染的最大原因之一，而空气污染会导致各种疾病，如癌症、心脏病、哮喘，甚至死亡。它还会影响整体健康、工作能力和儿童发育等，而这反过来又会造成经济损失。政府估计，每年至少有 10,000 人因空气质量差而死亡。燃煤发电站还通过排放温室气体对我们的气候产生负面影响——这意味着对南非的温度和天气模式产生长期影响。气候变化的影响（如干旱、洪水、热浪增多）将削弱我们生产粮食、获取清洁水的能力，以及应对更频繁的极端天气事件（如持续时间更长、更频繁的干旱、风暴、火灾等）的能力。这反过来会影响我们的健康和生活条件，并会造成经济损失。这些新燃煤发电站的电力成本将高于清洁、可再生替代能源的电力。我们知道，与基于可再生能源的电力系统相比，南非拟建的两座新独立煤电厂的电力成本将达到 200 亿兰特。建造新的煤电厂意味着我们将支付更多的电费。
SESUG论文120-2024，通过使用更新的患者重新及以后的机器学习方法来理解莱姆病的神经疾病表现
疾病控制与预防中心（CDC）估计，每年有47.6万例新的莱姆病新病例。许多患者在治疗后仍患病，这些患者通常被称为患有持续或慢性莱姆病（PLD/CLD），据估计，美国有近200万人患有PLD/CLD。PLD/CLD患者的生活质量严重受损，更频繁地利用医疗服务，并且比普通人群和其他患有其他慢性疾病的患者对工作能力有更大的限制。神经系统症状在PLD/CLD中很常见，并且与大脑的功能和结构变化有关。对莱姆病 - 促进因素，诊断工具或最佳治疗的神经系统表现知之甚少。在这里，我们分析了lymedisease.org项目的MylyMedata患者注册表，其中包含超过18,000名莱姆病患者。通过统计分析和ART机器学习（ML）方法的状态，我们确定了神经系统症状的患者的常见模式。我们基于无监督的非负矩阵分解的神经系统症状亚组的统计量均与ML主题建模进行比较。这项研究以前是在Pharmasug 2024提出的，并已通过修订样本进行了更新。
海军安全和职业健康手册
自帆船和蒸汽机时代以来，海军安全行动的原则从未改变：工作能力深厚、严格遵守经过验证的安全做法、领导层积极参与，提供关键监督，强调安全是每个水手（从 El 到 010）的责任。作为领导者，我们专注于安全和风险缓解，这是我们与团队中的每一位水手、每一位海军陆战队员和每一位平民达成的协议，我们将尽一切努力确保他们的工作场所安全，让他们毫发无损地回家。安全是通过所有相关人员的不懈关注和心态来产生和获得的。此外，安全不是一个部门，而是每个水手、海军陆战队员和领导者的责任。安全运营需要不断投资培训；以及明确分配责任并要求问责以提供安全流程和降低风险的文化。安全要求各级人员都具备能力和程序合规性，领导层也必须坚定地致力于优先考虑安全。通过提供一个支撑并与快速发展的海军保持同步的安全管理系统，我们将受益于更强的抵御不必要人员伤害、设备损坏和能力损失的能力。
劳动力发展
高等教育不仅要为学生做好进入现代职场的准备，还必须提供可负担的学位、文凭和证书，以保证获得高薪工作。从长远来看，教育和培训会提高工资。在美国 50 个州和哥伦比亚特区中，印第安纳州的人均中小学教育经费排名第 38 位。13 特许学校和印第安纳州选择奖学金计划为低收入家庭提供州政府资助的教育选择。如果设计得当，这些计划可以为这些家庭提供比所在学区成绩较差的学校更好的选择。14,15 对于有经济需要的高中毕业生，印第安纳州 21 世纪学者计划将支付符合条件的印第安纳州学院或大学高达 100% 的学费。16 劳动力准备补助金使无法获得生活工资的印第安纳州工人更容易获得免费培训。经济困难的印第安纳州人可参加的劳动力计划的深度和多样性以及他们部署的资金比近期明显增加。然而，如果没有公共政策的持续创新，那么为每个有工作能力的印第安纳州人提供就业和生活工资仍然难以实现。
基于追踪研究的大学生成绩预测
摘要 为了提高学生成绩，许多大学使用机器学习来分析和评估他们的数据，从而提高大学的教育质量。为了从追踪研究数据集中获得新的见解，即大学成绩与学生在商业和行业工作能力之间的相关性，作者将使用人工神经网络 (ANN) 开发一个基于追踪研究数据集预测学生成绩的模型。为了获得与标签相对应的属性，将使用 Phi 系数相关来选择具有高相关性的属性作为特征选择。作者还使用合成少数过采样技术 (SMOTE) 执行过采样方法，因为这个数据集是不平衡的，并使用 K 折交叉验证评估模型。根据 K 折交叉验证，结果表明 K = 3 的评估分数标准差较低，是分割数据集的最佳 K 候选者。所有分数评估（准确度、精确度、召回率和 F-1 分数）的平均标准差为 0.038。将 SMOTE 应用于不平衡数据集（数据分为 65 个训练数据和 35 个测试数据）后，准确率值从 0.77 提高到 0.87，提高了 10%。关键词：人工神经网络、不平衡数据集、K 折交叉验证、学生表现、追踪研究。引言
驯服产权贷款 Ryan Baasch* 或者穷人，信贷是......
对于穷人来说，信贷很难获得，而现金几乎不可能获得。由于几乎没有或根本没有贷款担保，所以很容易理解为什么。一个勉强糊口的人几乎没有什么财产可以放弃，即使是暂时的。以汽车为例。需要快速现金的人没有能力放弃很可能是她唯一的交通工具，即使它只是作为短期抵押品。但这类借款人并非完全没有运气。汽车抵押贷款：通过这些交易，借款人并不实际放弃她的汽车，但她可以获得四位数的贷款。同时，贷款人在违约的情况下有保障。正是这种现象使得汽车抵押贷款对贫困消费者如此有吸引力，对边缘市场贷款人如此有利可图。要理解这个明显的悖论及其可能产生的后果，请考虑以下基于国会轶事的假设。1 你就像数百万靠薪水生活的美国人之一，你的房租在两天内到期。虽然你通常能负担房租，但本月一些意外的医疗费用使你无法按时付款。你没有信用卡，你的房东也不会接受这种付款方式。你也没有多少贷款抵押品。不过，你有车。但当然，你认为它是必不可少的。没有它，你的工作能力就会受到威胁。令你惊讶的是，你找到了一个愿意允许你这样做的贷款人
脑机接口（BCI）领域最新趋势研究
脑机接口 (BCI) 是大脑和计算机之间的直接通信过程。多年来，研究人员一直在尽最大努力升级这种设备，以帮助身体有障碍的人或降低人类的工作能力。在过去的 20 年里，研究人员对这种设备进行了升级，使其更加准确，研究也迅速发展。2003 年 5 月 21 日，脑机接口工作得到了美国国立卫生研究院的支持。此后，许多国家举行了会议，工程师、医生和科学家参加了会议。它通过监测大脑活动来发挥作用，无需任何人力。它有传感器，可以存储大脑的活动。这项技术有可能在没有任何人力的情况下控制计算机，只有用户可以思考，整个工作就完成了。最近，通过大脑图像技术，它是一项成功的技术。身体残疾的孩子可以不费吹灰之力控制自己的轮椅。我们也有很多例子，比如用户可以用机械臂从杯子里喝咖啡。BCI 主要需要信号采集硬件。这个信号采集硬件必须保持安全。首先，用户对自己的指令进行编码，然后 BCI 通过以下方式识别该命令：
福祉经济中的公平工作 2023 年 11 月
“缩小差距”组织欢迎苏格兰政府关注苏格兰的公平工作，特别是在当前的经济背景下，妇女受到新冠疫情和生活成本危机的严重影响。然而，公平工作也必须意味着妇女的公平工作。妇女占低薪工人的大多数；她们更有可能陷入贫困，包括在职贫困；并面临着各种相互关联的不平等，使她们无法与男性平等地参与劳动力市场。妇女在劳动力市场的参与仍然以低工资、歧视和骚扰、工作时间不足、就业不足和工作不稳定为特征。对于少数族裔妇女、残疾妇女、年轻和老年妇女以及单亲妇女来说尤其如此，她们在工作能力和角色进步方面面临着多重不平等。现行就业法加剧了妇女劳动力市场不平等的持续存在，英国政府的就业方式给妇女带来了更大的风险。英国脱欧尤其对女性的平等和工作权利构成了威胁，因为许多保护女性平等和工作场所权利的立法都起源于或通过加入欧盟而得到加强，包括同工同酬、性别歧视、怀孕和产妇权利、兼职和临时工的权利以及工作时间权利。
人工智能与法律职业
摘要 任何国家的法律领域都有其重要性。司法机构是宪法的守护者，因此具有首要重要性。技术进步也是每个领域的一部分，法律领域也是其中的一部分。在该领域采用新的现代技术以产生更好的结果并为该国人民提供快速的司法服务是非常必要的。如今，人工智能问题在每个领域都发挥着非常重要的作用，法律领域也不例外。法律领域不仅仅意味着司法机构，它还包括许多需要先进技术帮助的领域。人工智能填补了由于技术发展而存在的这一空白。在疫情之后，印度法院现在正在进行虚拟听证会，这是朝着这个方向迈出的重大一步。以前我们无法点击观看法庭的诉讼程序，但现在我们可以在 YouTube 上观看直播。这是法院流程和程序的根本性变化。人工智能帮助法律领域的所有利益相关者简化他们的操作。这项技术提高了工作能力，工作可以轻松完成，并且这项技术可以为任何工作、任务提供准确的结果。它可以找到法律条款，可以对任何特定主题进行法律研究。这就是人工智能的需要，我们不能视而不见。关键词：司法、机器人、法律研究、战略思维、技术
人机团队中安全关键个性方面...
和能力并获得适当授权）将构成未来欧洲 ATM 系统运营的核心。但是，[…] 将需要高级自动化水平。[…] 未来系统中人类角色和任务的性质必然会发生改变”[37]。空中交通管制员（雷达管制员和协调员）和飞行员（飞行员和副驾驶）之间的通常协作预计会减少。相反，作为人机界面人为部分的工作能力将变得越来越重要。ATM 流程自动化的能力是有限的，因此 ATM 将继续是一个以人为中心的过程，其中谈判的责任和权力将继续落在人类管制员和飞行员身上 [9]。这将导致未来的工作流程必须由人和自动化系统在密切互动中执行。人机交互的特征在过去的几十年中发生了变化。经常被引用的 HABA-MABA- 概念（人类更擅长....../机器更擅长......）[15]，例如在 [4] 中描述的那样，如今与将人机交互发展为人机合作 [18] 的愿望形成了鲜明对比。本文采用术语“人机团队” [30] 和“混合团队” [13] 来描述这种密切合作。文献中使用的其他术语例如“人机团队” [7] 或“人机团队” [17]。团队合作的定义也可以应用