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Geneva中的Uber驱动程序
本文介绍了由非政府组织个人达塔（NGO PersonalData.io）和hestia.ai公司进行的倡导计划的民族志叙述，该倡议旨在使用欧盟一般数据保护法规，通过帮助他们通过数据访问权益来帮助他们通过数据访问权益访问其个人数据，以赋予演出工人的能力。它是基于对日内瓦Uber驱动因素的案例研究，该案例与全球范围内的经济相关。以前自我雇用，驾驶员现在被归类为员工，必须根据当地劳动法来计算其工作时间和收入。我们通过从基础设施的角度通过个人数据专注于乘车平台的算法管理辩论。首先，我们专注于个人数据保护与算法管理之间的联系，以了解乘车平台对工人生产手段的统治，即，他们的个人数据。为了算法问责制，我们就Uber的数据结构提供了经验透明度。这些结构用于它们的激增定价算法，并最终控制着劳动力。第二，在集体治理过程中，我们建立了参与式工具和方法，以授权演出工人和数据科学家。这些是计算收入和工作的手段，使明确成为工作的新社会意义，即，“骑在游乐设施之间的时间”。
利用人工智能监控不健康食品和数字媒体上针对儿童的品牌营销
室内时间增加。10 社区安全状况较差（尤其是在学校可能是社区唯一安全游乐空间的国家），使得儿童在学校关闭时更难活动。在家里，互联网访问量可能会减少，或者无法支付增加的数据使用量以访问在线内容，例如视频和虚拟活动课程。许多旨在促进儿童健康运动行为的资源迅速涌现。因此，确实需要通过可靠的活动来源和精心策划的在线资源来支持利益相关者。此类活动和资源应考虑公平、最少的设备、保护儿童上网、亲子互动的机会以及对小空间的考虑。这对于很少使用互联网的社区尤其重要。根据提供的证据，我们概述了在 COVID-19 大流行期间促进健康运动行为的建议（小组）。我们承认，许多父母在监督孩子的日常学习的同时，还要应对收入减少、粮食不安全和在家工作等问题，因此运动行为可能不是优先事项。然而，我们认为，疫情提供了一个机会，可以提高人们对儿童运动行为指南的认识，并促进社会各界对其的接受。
世界地理：气候区域，生态系统和生物群落
能源生产沙漠中晴朗的天空和高水平的太阳能是发电的理想选择。摩洛哥的NOOR太阳能电厂是世界上最大的浓缩太阳能（CSP）开采大型石油和天然气储量。例如，沙特阿拉伯拥有第二大石油储备，卡塔尔拥有第三大已验证的天然气储量。两个国家都位于阿拉伯沙漠中。可以转移定居水供应，以使城市在沙漠中生长。例如，埃及的Sharm El Sheikh以其水上运动和水肺潜水而闻名。但是，由于该地区缺乏淡水，两家政府拥有的淡化公司正在运营，需要大量的能量使用。该地区依靠旅游业，因此需要游泳池和酒店的水。该市计划在2045年根据联合国栖息地计划获得无污染的计划。旅游业许多沙漠国家现在正在利用景观来产生游客的收入。活动包括骆驼游乐设施，沙丘越野车和砂板。尽管位于沙漠中，但阿拉伯联合酋长国的迪拜市仍有许多景点。其中包括一个水族馆，一个室内滑雪坡和一个水上乐园。
约瑟夫班克斯爵士公园丛林护理计划 2024
3. 约瑟夫班克斯爵士公园 描述 约瑟夫班克斯爵士公园由当时的海事服务委员会于 1979 年至 1982 年间修建，是植物湾大型工业港口设施建设的一部分。市议会已将约瑟夫班克斯爵士公园确定为重要的区域设施，服务于城市的大部分地区以及地方政府区域以外的社区。其他地方描述为“滨海保护区”的区域（包括原始沙丘系统和所有填海土地）由 Bruce Mackenzie & Associates 开发，该公司是当时的海事服务委员会在 20 世纪 70 年代中期委托的一家景观咨询公司。堆土和塑造沙土区域是该项目的第一阶段，土方工程于 1980 年初完成。在接下来的五年里，通过种植当地物种重新创造沿海丛林，安装小径、木板路、一系列池塘和其他公园基础设施（第二阶段）。 SJBP 分为两 (2) 个主要部分：Sir Joseph Bank Park 游乐花园、草地和娱乐设施（“绿地”）和滨海保护区（“重建的丛林”）。SJBP 通过其管理的绿地和公园南部的相关设施以及北部的丛林步行道网络提供被动娱乐区；这些步行道与滨海大道平行。
企业资产战略
o 通过最大限度地发挥托儿所、儿童中心、游乐设施和学校资本计划的潜力，支持我们的居民有一个良好的开端 o 通过最大限度地发挥公园、休闲和图书馆设施、负担得起的工作空间、碳中和计划以及工作年龄成年人的独立生活的潜力，支持我们的居民过上好日子 o 通过保持获得好生活资产的机会以及提供专业护理，支持我们的居民健康地老去 o 加快供应更多负担得起的体面住房 利用资产基础支持自治市的志愿和当地商业部门的发展和繁荣，提供负担得起的基地，帮助最大限度地提高社会价值和当地企业，增加当地的就业机会 利用建筑和技术基础设施支持居民参与和客户服务，重点关注理事会的早期干预优先事项 为理事会工作人员和交付合作伙伴创建现代化的工作空间，帮助确保我们最大限度地提高向居民提供服务的有效性和效率，并支持我们的工作人员尽可能灵活地工作 在建筑物和设施最有效地用作商业资产的情况下，确保它们为委员会带来最大的财务回报委员会提供额外投资来帮助伊斯灵顿变得更加公平。
使用先进的摩托车模拟器研究血液酒精浓度对摩托车手的骑行性能的影响
在很大程度上接受，驾驶饮料驾驶显着增加了驾驶员可能从事冒险行为并从而导致道路崩溃的可能性。尽管已经进行了一些研究，研究了血液酒精浓度（BAC）对发达国家骑手表现的影响，但尚无对BAC水平对摩托车骑手在发展中国家表现的影响进行任何研究。这项研究试图评估低BAC水平（即0.05 g/dl或0.05）对使用高级摩托车骑行模拟器在越南运动骑手的骑行性能的影响。34岁的34岁摩托车骑手在三个BAC级别上完成了18-40个完整的模拟游乐设施，即0.00、0.02和0.05。骑行性能指标是测量的，并在不同的BAC水平上进行了比较。这些指标包括平均速度，平均横向超车距离，制动反应时间，加速度，减速和车道变化频率。在BAC = 0.02或更低的水平上，对骑手安全控制摩托车的能力的负面影响在静态上是微不足道的。在BAC = 0.05的水平上，所有性能都受到损害，负面影响在统计学上显着。比较新手和经验丰富的参与者之间的BAC，平均速度和新手参与者的加速率显着高于经验丰富的参与者。基于发现，本文进一步讨论了骑行表现减少与道路撞车风险之间的经验关系，以及对骑摩托车骑手的饮酒威慑政策制定的见解。2020 Elsevier Ltd.保留所有权利。
促进经济发展，对当地社区至关重要
英国剧院是经济强国。该行业每年创造 44 亿英镑的营业额，为 GVA 贡献 23.9 亿英镑，并为 205,000 名工人提供支持。每花费 1 英镑购买剧院门票，就会为当地经济带来 1.40 英镑的额外支出。剧院对英国蓬勃发展的创意产业至关重要，也是英国全球化的关键，为英国电影和电视输送人才，推动入境旅游，并向世界各地出口作品。剧院在当地社区中发挥着重要作用，带来变革性的社会利益。它们为儿童提供免费的游乐空间，积极促进社会流动，并在冬季充当指定的温暖空间。剧院是社会利益的源泉，促进幸福感、同理心、自信，并提高教育水平。英国剧院也在引领可持续未来，开创了将可持续实践融入制作和组织中的举措。但英国戏剧行业面临风险。制作成本继续以高于通货膨胀的速度上涨，自 2019 年以来能源成本上涨了 120%。过去 14 年，公共艺术投资实际大幅下降。如果未来五年不对物理基础设施进行认真投资，近 40% 的场馆面临关闭风险，40% 的场馆将变得太不安全而无法使用。在您的支持下，我们可以为剧院的蓬勃发展创造条件。1.通过“每个孩子的戏剧”打破机会障碍。扩大访问范围
J.P. Morgan中盖增长策略
季度审查•J.P. Morgan Mid Cap增长托管帐户表现不佳，截至2023年12月31日的季度，Russell Mid Cap增长指数。•在CrowdStrike中的超重位置是最大的贡献者，在发布了稳固的结果后，估算了其网络安全产品的持续基础需求所推动的估计。该公司仍然是其单一安全平台继续引起客户并推动收养的顶级持有。•Uber Technologies的超重位置也是最大的贡献者。在对管理层的指导向上修订后，股票的表现均优胜，期望预订的增长和盈利能力更好。我们在增长和利润的扩大潜力上保持建设性，并相信我们在游乐设施和食用企业的早期开始了广告的增长。•最重要的不屑一顾，是针对多元化和靠银行的客户的数字金融服务提供商的超重职位。在第四季度管理指南之后，股票表现不佳，低于预期，因为该公司预计会增加营销支出以推动未来的增长。，由于其现代技术平台，合理的执行以及在大型可寻址客户群中建立信任的能力，我们继续喜欢这个名称作为强大的特许经营权，其竞争地位变得越来越强大。•汇合处的超重位置也有所损害。尽管报告了一个稳定的季度，但由于管理层缩小了全年销售指导的范围，但股票的交易较低，这在很大程度上是由于巨大的逆风和销售方法的变化。定罪仍然是公司关键任务的产品和持续强烈采用的云。
公平决策的结果主义方法
摘要。试图使算法公平，机器学习文献主要集中在跨种族或性别群体之间的决策，结果或错误率平等。要说明，请考虑一个假设的政府乘车计划，该计划为即将到来的法院日期提供的低收入人士提供运输援助。遵循这些文献，可以将游乐设施分配给每美元估计效果最高的治疗效果的人，同时将支出限制为在种族群体之间相等。然而，这种方法忽略了这种约束的下游后果，因此会造成意外伤害。例如，如果一个人群群体居住在远离法院的情况下，则执行平等的支出必然意味着提供的总乘车量更少，并且可能会因失踪法院而受到更多罚款。在这里，我们提出了设计公平算法的替代框架，该算法预示了决策的后果。在我们的方法中，第一个在可能的决定和由此产生的结果的空间中引起了利益相关者的偏好，例如平衡支出平价与法院出庭率的偏好。然后，我们在决策政策的空间中进行了优化，以最大化引起的公用事业的方式进行权衡。为此，我们开发了一种算法，以从大型表达效用函数的数据中从数据中效率地学习这些最佳策略。尤其是，我们使用上下文的强盗算法来探索政治空间，同时在每个步骤求解凸优化问题，以根据可用信息估算最佳策略。这种后果主义范式促进了公平决策的更加友好的方法。
公平决策的结果主义方法
摘要。试图使算法公平，机器学习文献主要集中在跨种族或性别群体之间的决策，结果或错误率平等。要说明，请考虑一个假设的政府乘车计划，该计划为即将到来的法院日期提供的低收入人士提供运输援助。遵循这些文献，可以将游乐设施分配给每美元估计效果最高的治疗效果的人，同时将支出限制为在种族群体之间相等。然而，这种方法忽略了这种约束的下游后果，因此会造成意外伤害。例如，如果一个人群群体居住在远离法院的情况下，则执行平等的支出必然意味着提供的总乘车总数较少，并且可能会因失踪法院而受到更多惩罚的人。在这里，我们提出了设计公平算法的替代框架，该算法预示了决策的后果。在我们的方法中，首先引起了利益相关者在可能的决策和由此产生的结果的方面的偏好，例如平衡支出平价与法院出庭率的偏好。然后，我们在决策政策的空间中进行了优化，以最大化引起的公用事业的方式进行权衡。为此，我们开发了一种算法，以从数据中从数据中有效地学习这些最佳策略的算法，以提供大量表达效用功能。尤其是，我们使用上下文的强盗算法来探索poli cies的空间，同时在每个步骤求解凸优化问题，以根据可用信息估算最佳策略。这种后果主义范式促进了公平决策的更霍利斯的方法。