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January 27, 2025 The Honorable Delegate Cliff Hayes, Chair House Communications, Technology and Innovation Committee House Committee Room C - 206 Dear Chair Hayes and members of the Committee: On behalf of Chamber of Progress, a tech industry association supporting public policies to build a more inclusive country in which all people benefit from technological leaps, I write to respectfully urge you to oppose HB 2094, which would hinder the adoption of innovative AI技术没有有意义地推进公民权利。进步会议厅旨在确保所有美国人都从技术飞跃中受益。我们的公司合作伙伴包括Google,Apple和Amazon等AI创新者,但我们的合作伙伴对我们的职位没有投票或否决。AI具有改善教育,实现创造性表达和创造新的商机的巨大潜力。因此,公共政策促进这些创新的广泛和公平分配至关重要。因此,政策制定者应避免政策适得其反,以适得其反地采用AI技术。HB 2049将人工智能系统定义为“基于机器学习的系统,对于任何明确或隐式的目标,从该系统的输入中注射,将收到如何产生输出,包括内容,决策,预测和可能影响物理或虚拟环境的建议”,这将涵盖大多数软件,而这些软件将涉及大多数软件,同时忽略了离线,实际上,实际上是歧视性的,潜在地构成了潜在的,这将涉及。HB 2049的赞助商正当关注侵犯民权,尤其是住房,就业或贷款方面的歧视。历史上边缘化的社区在这些地区又反复歧视,
摘要:遗传算法(GA)比其他方法(例如梯度下降或随机搜索)更有用,尤其是对于具有许多局部最小值和Maxima的非不同的函数,例如梯度下降或随机搜索。标准GA方法的缺点之一是需要设置许多超参数,并且基于复杂规则而不是更直观的模糊规则,选择压力是基于复杂的规则。通过模糊逻辑调整此类参数的遗传算法的变体,以使参数更新原理更容易解释,构成模糊遗传算法(FGAS)的类别。本文提出了对具有N个特性和自动生成规则的两个相对模糊遗传算法(FGA)的修改,以及旨在改善模拟运行时的计算优化。在基准功能(Ackley,Griewank,Rastrigin和Schwefel)上评估了修改,并且选择了每个修改方法的最佳设置(即成员资格功能,术语数,T-norm和t-conorm)。将结果与标准GA和粒子群优化(PSO)进行了比较。结果表明,FGA方法可以使用缓存和最近的邻居方法进行优化,而不会失去准确性和收敛性。证明这两种修改后的方法在统计学上的表现明显比基线方法差。结果,我们提出了对现有两种算法的两种优化:通过缓存和测试其性能,通过规则生成和最近的邻居估算进行外推。
1。我们希望这些文件会有慷慨的引用,但是我们不需要像您在正式法律写作中看到的那样逐句引文支持。相反,在辩论或与之互动时,或者在依靠它来提出实质性事实时,请参考文献。2。同样,我们有意不要求使用特定的引用格式。对我们来说最重要的是,我们可以看到并理解您用来提出观点的文献,以及(当作品分页时)在工作中我们可以找到特定的实质性支持。3。这些是共识文件。没有提交将完美捕捉团队中任何一个人的观点,也不应该。我们期望一路上有分歧,并做出一些努力来辩论并达成共识。4。如果在关键问题上存在分歧,并且在辩论后您无法达成共识,则可以通过提出相互矛盾的观点及其相对优势/劣势来指出。
摘要:本文介绍了柔性自动运输系统中工件转运机器人离散操作的控制算法和通信系统,研究了控制站主站综合系统和移动机器人从站控制器之间的信息传输和接收算法。
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VHS是排除或消除狗心脏病的有用工具(Guglielmini等人。2009)。 当可将二极管造影不可行时,VHS也可以用作识别B2期退行性瓣膜疾病患者的替代品,这是启动心脏疗法的阈值(ITO 2022)。 补充,随着时间的推移,VHS的绝对VHS和变化已被证明可以预测多项研究的心力衰竭开始(Boswood等人。 2016,2020)。 VHS确实具有一定的可变性来源。 两项荧光镜研究的平均变化在心脏周期的收缩期和舒张期之间的平均变化约为0.3至0.4。 在呼吸周期的灵感和外向阶段之间也可以平均变化0.2椎骨(Olive etal。 2015)。 最后,人类的可变性研究表明,不同读取器的平均差异约为0.4至1.0椎骨(Hansson等人。 2005)。 最近,用于支持兽医心脏病学临床诊断的计算机辅助算法的开发已经增加(Burti等人 2020,Li等。 2020)。 计算机辅助的临床决策支持提高了依从性临床指南(Taheri Moghadam等人。 2021)。 此外,由于人类疲劳,注意力不集中和分心,常规诊断期间的人为错误通常是不可避免的(Alexander 2010,Waite等,Waite等人。 2017)。 2021,Baisan&Vulpe 2022,Wiegel等。2009)。当可将二极管造影不可行时,VHS也可以用作识别B2期退行性瓣膜疾病患者的替代品,这是启动心脏疗法的阈值(ITO 2022)。补充,随着时间的推移,VHS的绝对VHS和变化已被证明可以预测多项研究的心力衰竭开始(Boswood等人。2016,2020)。VHS确实具有一定的可变性来源。两项荧光镜研究的平均变化在心脏周期的收缩期和舒张期之间的平均变化约为0.3至0.4。在呼吸周期的灵感和外向阶段之间也可以平均变化0.2椎骨(Olive etal。2015)。最后,人类的可变性研究表明,不同读取器的平均差异约为0.4至1.0椎骨(Hansson等人。2005)。 最近,用于支持兽医心脏病学临床诊断的计算机辅助算法的开发已经增加(Burti等人 2020,Li等。 2020)。 计算机辅助的临床决策支持提高了依从性临床指南(Taheri Moghadam等人。 2021)。 此外,由于人类疲劳,注意力不集中和分心,常规诊断期间的人为错误通常是不可避免的(Alexander 2010,Waite等,Waite等人。 2017)。 2021,Baisan&Vulpe 2022,Wiegel等。2005)。最近,用于支持兽医心脏病学临床诊断的计算机辅助算法的开发已经增加(Burti等人2020,Li等。 2020)。 计算机辅助的临床决策支持提高了依从性临床指南(Taheri Moghadam等人。 2021)。 此外,由于人类疲劳,注意力不集中和分心,常规诊断期间的人为错误通常是不可避免的(Alexander 2010,Waite等,Waite等人。 2017)。 2021,Baisan&Vulpe 2022,Wiegel等。2020,Li等。2020)。计算机辅助的临床决策支持提高了依从性临床指南(Taheri Moghadam等人。2021)。此外,由于人类疲劳,注意力不集中和分心,常规诊断期间的人为错误通常是不可避免的(Alexander 2010,Waite等,Waite等人。2017)。2021,Baisan&Vulpe 2022,Wiegel等。此外,可以根据狗品种,身体状况和心脏状况进行VHS测量的其他差异来源(Puccinelli等人。2022)。本研究的目的是评估使用简化的Sanchez方法的使用VHS算法的性能与使用Buchanan方法在三位董事会认证的兽医心脏病学家之间分配的1200个X光片相比,使用了1200个X射线照片。
摘要 - 本文提出了一种旨在检测套利机会的模型,重点是三角形和跨市场套利。利用Bellman-Ford算法和图形理论,该模型有效地确定了负循环,指示了高流动性环境中潜在套利的负循环,并结合了虚拟和实时数据。虽然证明它对于三角套利特别有效,但该模型需要进一步的完善才能提高其在跨市场场景中的有效性。在实际交易方案中,该模型面临着重大挑战,例如需要快速执行,交易费用的影响以及波动金融市场的需求。该研究讨论了必要的模型增强功能,以提高现实世界的适用性和执行效率。
开始分析来自加拿大家庭的数千种母乳样本。在这种情况下,我们对加拿大这里更普遍的食物过敏,肥胖和问题等事物更感兴趣。但是,当然,母乳也与世界其他地方普遍存在的其他疾病有关。因此,盖茨基金会资助的研究是在他们正在进行的其他一些研究上都可以背负。所以一个在坦桑尼亚,一个在布基纳法索,另一个在巴基斯坦。因此,我们能够与这些研究联系,让它们收集母乳样本,然后将其送到曼尼托巴省。,然后我的团队与世界各地的专家建立了联系。,因此我们将这支大型团队聚集在一起,然后将所有这些数据放在一起,并尝试了解它如何合作?它如何支持婴儿健康?