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3.使用数据和人工智能时的注意事项
【案例一：人类基因组计划】1990年前后，美国 破译人类基因组不仅会对研究人员和医疗实践产生影响，而且会对每个人和整个社会产生影响。 （保护遗传信息=个人信息、防止基于遗传信息的歧视等）因此，不仅研究人员、医生、患者，而且更广泛意义上的社会也有必要讨论在何种程度上才是“可以接受的”。
约瑟夫·斯蒂格利茨的《特朗普-马斯克经济的危险》
纽约 — 随着美国关键总统大选的临近，竞选活动已进入白热化阶段，唐纳德·特朗普及其亲信就如何运用权力做出越来越激进的承诺。但这些承诺，例如有关财政政策的承诺，必然会被打破。毕竟，从数学上讲，同时为企业和亿万富翁减税、维持国防和社会保障等基本项目并降低赤字是不可能的。特朗普竞选团队的一些更荒谬的承诺来自埃隆·马斯克，他声称知道如何从联邦预算中削减 2 万亿美元。对于一个公司严重依赖政府合同和救助的人来说，这真是太夸张了（如果没有奥巴马政府提供的 4.65 亿美元贷款，特斯拉很可能已经破产）。
关于美国人工智能权利法案
• 它迅速传遍整个美国社会，并带来了巨大的利益。它有可能重新定义社会的每个部分并让每个人的生活变得更好。 另一方面，它被用来威胁美国人的权利（例如，限制机会或拒绝获取重要服务）。 ⇒ 当今民主面临的一个重大挑战。 这些后果非常严重，但并非不可避免。
学生 - 普罗西普斯-2025.pdf
3。National Certificate (Vocational) Ÿ Students who have successfully completed a National Certificate Vocational NC(V) Level 4 qualification will require the following and will be subject to Faculty Admission Specifications and Placement Tests: Ÿ NC(V) level 4 certificate with 3 fundamental subjects 60% (Life Orientation included) and 4 relevant vocational subjects at 70% for degree程序。•NC（v）4级认证，3个基本学科50％（包括生活取向）和3个强制性职业学科，分别为60％的文凭课程。4。使用您的NSC或12级大学豁免结果，该系统是一个简单的计算，任何潜在的学生都可以完成，以确定他/她是否符合最低要求的要求，以提交：•limpopo和limpopo大学和pecially of Limpopo and•大学内部的一名专家所提供的特定计划。符合特定程序的最低AP，保证入学。
供应链碰撞 - 波利利 - ...
1。希思罗机场术语时，当我们在上下文中提到“希思罗机构”时，供应链利益冲突政策，我们的意思是希思罗机场控股有限公司及其子公司及其子公司（“ Heathrow”或“ Heathrow Group”）。这包括所有代表希思罗机场工作的人（包括关于永久，临时或固定期限的雇佣合同（“同事”）的董事和同事）。本政策使用“供应商”一词来介绍希思罗机场的任何个人或公司，无论是作为承包商，供应商，顾问还是顾问，以及是否提供工程，服务或供应商，包括避免疑问的任何潜在供应商（包括E.G.在采购过程中出价）。出于本政策的目的，希思罗机场将“利益冲突”定义为任何情况和/或立场，或者有可能造成希思罗机场利益之间的冲突，另一方面，另一方面，与希思罗（Heathrow）订婚的一方的利益或参与的一方利益之间的冲突。这种参与可以是直接的（即作为承包商，顾问或供应商）或间接（例如作为分包商或供应商的相关公司；或由于政党与第三方的关系或联系）。
为希腊利普西岛海水淡化装置供电的混合可再生能源系统的模拟与评估
摘要：水资源短缺是希腊爱琴海群岛面临的一个严重问题。由于旅游业的不断发展，近几年情况不断恶化。目前的水资源管理实践涉及地下水库的开采，导致咸水入侵含水层，许多干旱岛屿的水都是通过海运运输的，成本相当高（在某些情况下达到约 12 欧元/立方米）。海水淡化被认为是解决这一问题的一种方法，许多岛屿已经采用了这种方法，因为这种方法可以以低得多的成本提供所需数量的淡水和饮用水。海水淡化与可再生能源 (RES) 的结合是一种有吸引力且有前途的选择。本文介绍了一个综合案例研究，涉及利普西岛（希腊十二群岛）为满足灌溉和饮用水需求而设计和运行的水能系统。由于海水淡化装置的运行依赖于风力，因此还详细介绍了风速数据合成时间序列的生成。最后，进行成本效益分析，从财务角度讨论我们研究的每种方案。关键词：水资源管理；海水淡化；风力发电；偏远岛屿；成本效益分析；合成时间序列。
标题：英国公众对使用人工智能的看法和“选择退出”
医学研究中的同意模型 研究地点：ITTC 大楼，普利茅斯科学园，普利茅斯，PL68BX 第一作者：William Heseltine-Carp MBBCh，BSc(hons)，MRCP，普利茅斯大学，N6 室，ITTC 大楼，普利茅斯科学园，普利茅斯，PL68BX。w.heseltine-carp@nhs.net，+44 7540837485 第二作者：Mark Thurston，普利茅斯大学，N6，ITTC 大楼，普利茅斯科学园，普利茅斯，PL68BX。mark.thurston@nhs.net 共同作者：Michael Allen PhD，埃克塞特大学，医学院，圣卢克校区，Heavitree 路。SC 2.30。埃克塞特，英国 EX4 4QJ。 m.allen@exeter.ac.uk 01392 726080 Daniel Browning 普利茅斯大学，N6，ITTC 大楼，普利茅斯科学园，普利茅斯，PL68BX。 daniel.browning@nhs.net 01752764487 Megan Courtman 博士，普利茅斯大学，N6，ITTC 大楼，普利茅斯科学园，普利茅斯，PL68BX。普利茅斯，普利茅斯，英国 PL4 8AA。 megan.courtman@plymouth.ac.uk 01752764487 Aishwarya Kasabe，普利茅斯大学，N6，ITTC 大楼，普利茅斯科学园，普利茅斯，PL68BX。 aishwarya.kasabe@plymouth.ac.uk 01752764487 Emmanuel Ifeachor 博士，普利茅斯大学。普利茅斯大学工程、计算和数学学院，英国普利茅斯 PL4 8AA e.ifeachor@plymouth.ac.uk +44 1752 586241 Stephen Mullin，MRCP 博士，普利茅斯大学，N6 室，ITTC 大楼，普利茅斯科学园，普利茅斯，PL68BX。stephen.mullin@plymouth.ac.uk，01752764487 关键词：中风、机器学习、人工智能、风险预测、常规医院数据、公众-患者-参与
