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World File Search System性调查
通过删除过去的记录来改造经济
全国研究表明，该国每年损失78至870亿美元的国内生产总值（GDP），这是因为仅过去重罪记录的人被排除在许多类型的就业人数中，并且每年都有拥有旧记录的人每年损失超过3170亿美元的赚钱潜力。5甚至被捕（没有被捕的任何定罪）都会影响围绕6份雇用的决定并降低自己的收入潜力。对就业资格最严重影响的记录是对轻罪和重罪的过去定罪。在最近对有信念的人进行的全国性调查中，有10种被定罪的人中有4个以上说，他们很难找到工作（46％）。在有重罪定罪的人中，十分之一（69％）成年人中有近7人说，他们在完成刑期很长时间很难找到一份工作。7
澳大利亚公众对氢能的看法
随后，在 2018 年 9 月制定并实施了一项全国性调查（N=2,785）。一家市场研究公司在线进行了调查，以确保样本具有全国代表性，如错误所示！未找到参考来源。（请参阅 A-4 调查人口统计数据）。该调查旨在通过多种问题和一些有限的信息提供（书面、视频和图片）来反映焦点小组讨论。调查措施以焦点小组讨论和文献综述中出现的先前氢研究中出现的主题为依据。除了一般知识、态度和人口统计问题外，调查还分为三个流，重点关注用于运输、国内使用或出口的氢气（请参阅 0 份调查副本）。为了将调查长度保持在最低限度，参与者随后被随机分配到其中一个流。
个别设施的山泥倾泻风险评估
摘要：岩土工程实践已发展到这样一个阶段：边坡工程不再局限于边坡稳定性调查。相反，必须对滑坡风险进行全面检查和管理。这使与滑坡相关的广泛问题被提上了风险评估的议程。本文讨论了大规模的滑坡风险评估，其中对处于风险中的设施进行单独识别和评估。文中介绍了一些应用案例，以说明所采用的方法、其能力和限制以及风险评估实践的发展趋势。可以选择使用定性方法或定量方法。将评估应用于少数单个场地和大量斜坡之间也存在显著差异。岩土工程专业人员面临的挑战是掌握各种滑坡风险评估流程，针对正确的问题使用正确的工具，并更有效地与利益相关者进行风险沟通。
哪个机器人何时？活动2024
主持课堂讨论，为每个任务场景选择“最佳”勘探工具。要求学生分享他们如何认为探险家在不止一种车辆能够完成这项工作的情况下选择“最佳”勘探工具进行任务方案？从具有多个兼容勘探工具的第一个任务场景开始。询问学生团体在每种兼容车辆上都是专家，分享为什么他们的车辆适合任务。毕竟所有具有兼容车辆共享的团体，询问他们认为哪种车辆最适合每种情况，为什么？鼓励学生尊重地不同意并练习探索车辆简易表面和任务场景中的证据。在每个任务方案达成了类共识后，圈子或突出显示了类勘探车辆兼容性调查中最好的车辆。
使用机器学习的恶意URL检测
我们在本文中解决了我们的经验培训和测试恶意URL检测系统。我们的研究受到一系列技术和安全开发的启发。首先，互联网已成为一个更危险的环境。Smanteme宣布2011年的网络威胁一年增长了36％。每天大约相当于4,500次新攻击。推出新攻击的速度远远超过了传统的反恶意软件工具的功能。第二，移动网络数据的个人和业务使用都大大提高。smanteme在其2012年的灵活性调查中观察到，虽然智能手机曾经在很大程度上被它禁止，但现在有成千上万的工人使用它们。结果，攻击者的攻击人群不仅扩大了，而且从商业或财务的角度包含了一个潜在吸引人的社区。
1. 关于 Wattle Creek Energy Hub 电池能源项目...
项目区域边界（此处称为转介区域）是与 Wattle Creek 能源中心（约 6,300 公顷）相关的最大空间范围，由 Spark 目前可用的所有土地通道定义。它包括整个 Arthursleigh 地产，并涵盖拟议行动的所有方面，但场外运输路线除外。“调查区域”用于描述详细生物多样性调查中包含的区域，包括干扰区域边界先前迭代中的避让区域。调查区域是根据与 Wattle Creek 能源中心（包括风能组件）相关的原始调查区域建立的。风能组件不再是拟议的，但从这些区域收集的数据将用于评估。自从移除风能组件以来，在转介区域内进行的调查仅关注 BESS 和太阳能组件。
在小面积估计气候变化态度的小面积估计中使用新数据源
气候变化是一个全球问题，对世界经济和社会产生重大影响。为了有效地应对气候变化和其他社会挑战，决策者通常需要在次国家层面上可靠地估计相关变量。全国代表性调查并不经常为此目的而设计。在这项研究中，我们建议使用小面积估计技术，以获取可靠的估计值，以使人们非常担心区域水平的气候变化。我们方法的一个新方面是，我们将非传统的辅助信息（特定的网络数据）包括在我们的模型中。对于本文中使用的数据，我们的结果表明，与没有模型的模型相比，合并Web数据的可靠估计更可靠。最后，我们还承认并解决了与小区域估算中使用Web数据相关的某些限制。
对巴尔的摩地区未来气候变化危害和成本的期望
1。引言是因为巴尔的摩地区社区面临着气候事件（例如洪水和极端热量）的威胁，因此知道人们如何对气候变化对生活的影响以及他们对其可能影响其影响的看法进行不同的评估。对于巴尔的摩拥有气候弹性的未来，解决方案在投资气候弹性时需要对评估和看法的差异做出反应，这可以告知哪些适应和缓解策略可能是可行的。在本研究摘要中，我们研究了巴尔的摩地区居民对气候变化的未来影响以及这些担忧如何因种族，收入，年龄和地理的差异的程度。我们使用2023年巴尔的摩地区调查（BAS）的数据报告巴尔的摩地区居民的份额，他们报告说，他们担心气候变化会损害他们以及他们认为气候变化如何影响未来几年的成本。我们专注于对气候变化的关注程度，居民报告的感觉是衡量人们担心气候变化个人伤害的程度。我们还询问了他们认为气候变化将来会影响成本的程度。对气候变化是否会导致更高成本的个人预测可以帮助理解为什么居民对未来政策的权衡有所不同，并知道不同群体如何关注所涉及的财务负担。据我们所知，这是对巴尔的摩地区居民对气候变化的看法的首次代表性调查。 2。 整个样本的总误差率为±4.2％。据我们所知，这是对巴尔的摩地区居民对气候变化的看法的首次代表性调查。2。整个样本的总误差率为±4.2％。本报告提供了有用的信息，可以帮助我们更好地了解邻居和更广泛的巴尔的摩地区社区的看法和关注。这些发现还可以帮助决策者和从业者在讨论巴尔的摩地区不同社区和人口统计的气候变化问题和适应策略时更好地理解可能的反应。数据该研究摘要使用2023年巴尔的摩地区调查的数据。回应来自1,352个巴尔的摩地区受访者，818个来自巴尔的摩市，534来自巴尔的摩县。我们在这里报告的数据和调查结果是代表巴尔的摩市和巴尔的摩县的成人，英语人口的代表。
新一代人工智能的性别差距
生成人工智能 (gen AI) 有望提高生产力。但如果不同人口群体采用不均等，其激增可能会加剧薪酬和就业机会的差距，从而导致更大的不平等。为了调查 gen AI 的使用及其驱动因素，我们借鉴了消费者期望调查中对美国家庭户主的代表性调查。我们发现存在显著的“gen AI 性别差距”：虽然 50% 的男性已经使用 gen AI，但只有 37% 的女性使用。人口特征只能解释这一差距的一小部分，而受访者对 gen AI 的自我评估知识成为最重要的因素，解释了四分之三的差距。使用新一代人工智能工具时，隐私问题和信任方面的性别差异，以及感知到的经济风险和收益，是造成这一结果的原因。最后，我们讨论了促进公平采用新一代人工智能的政策影响。