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投资者的关键数据 - 纽伦堡市
房地产行业的租金和购买价格差异很大，并且在很大程度上取决于物业的位置和质量。纽伦堡的“房地产报告”提供了对办公区，零售贸易区以及生产和存储区域的主要数据和价格的合理调查。您可以免费订购报告或在http://www.economy.nuremberg.de（菜单项> Info Service <）上下载。下表仅旨在为纽伦堡的房地产价格提供粗略的指南，并且偏差是可能的：
马里兰州疫情救助计划的经济影响
资料来源：马里兰州审计长、税收估算局注：1 此行包括 2020 年 3 月估计的实际普通基金金额，当时新冠疫情正在蔓延 2 下表包括该财年估计值相对于新冠疫情前估计值的变化 3 这是一个非官方预测，旨在对潜在影响进行粗略估计 4 2020 财年仅比官方估计值高出 1.44 亿美元
63b0a-Basics-of-cyber-security_economy.pdf
以全面的方式处理。实际上，“垃圾邮件”一词在IT修正案中甚至没有提及。有必要指出的是，澳大利亚，澳大利亚和新西兰等国家通过涉及专门的反垃圾邮件立法来表明他们打算与垃圾邮件作斗争的意图。这使印度成为天堂，至于垃圾邮件，它没有解决管辖问题。互联网上的众多活动发生在不同的司法管辖区，并且有必要以比目前法律的粗略规定的方式以更全面的方式实现对印度的数据和影响印度的数据和信息的管辖权。
使用无人机和强化学习技术自动进行飞机扫描检查
在飞机日常维护中，通常需要对飞机外表面进行目视检查。使用配备传感器的移动机器人进行自动检查以替代耗时且容易出错的手动检查已成为一种趋势。利用机器学习和数据科学的力量，可以使用图像和点云等感测数据进一步表征缺陷。在这种机器人检查过程中，需要精确的飞机数字模型来规划检查路径，然而，飞机维修店通常无法获得飞机的原始 CAD 模型。因此，使用诸如 3D 激光扫描仪和 RGB-D（红、绿、蓝和深度）相机等传感器，因为它们能够以有效的方式生成感兴趣对象的 3D 模型。本文介绍了一种两阶段方法，使用配备 RGB-D 相机的 UAV（无人驾驶飞行器）自动扫描飞机，以便在无法获得飞机原始 CAD 模型的情况下重建飞机的数字复制品。在第一阶段，无人机相机系统遵循预定义的路径快速扫描飞机并生成飞机的粗略模型。然后，根据飞机的粗略模型计算全覆盖扫描路径。在第二阶段，无人机相机系统遵循计算出的路径对飞机进行紧密扫描，以生成飞机的密集而精确的模型。我们解决了飞机的覆盖路径规划 (CPP) 问题
影响人工智能的关键成功因素
食品供应链中的采用摘要 食品供应链 (FSC) 中采用人工智能 (AI) 可以通过提高透明度和可追溯性来解决食品安全、质量和浪费的独特挑战。然而，FSC 中的技术采用文献仍处于起步阶段，因此人们对可能影响 FSC 采用 AI 的关键成功因素知之甚少。因此，本研究通过研究影响食品供应链 (FSC) 采用人工智能 (AI) 的关键成功因素 (CSF) 进行了开创性的尝试。基于 TOEH（技术-组织-环境-人类）理论的概念框架用于确定在印度 FSC 背景下影响 AI 采用的 CSF。使用粗略 SWARA 技术根据相对重要性权重对 AI 采用的 CSF 进行排序和优先排序。研究结果表明，技术准备、安全性、隐私、客户满意度、感知收益、需求波动、法规遵从性、竞争对手压力和合作伙伴之间的信息共享是食品供应链采用人工智能最重要的关键成功因素。研究结果将有助于人工智能技术提供商、供应链专家和政府机构制定适当的政策，以促进食品供应链领域采用人工智能。关键词：食品供应链；关键成功因素；人工智能；可持续性；TOEH（技术-组织-环境-人类）；粗略理论
生物学中的定量理解1.3信心...
前瞻性研究的问题之一是，为了产生统计学上显着的结果，它们需要变得很大。在上一个示例中再次查看应急表和Fisher测试的结果，现在将其解释为前瞻性研究的数据。我们的假设研究涉及500名患者，但产生了非常广泛的置信区间：95％CI的优势比在0.4至200之间。一项有益的练习是了解我们的研究必须有多大的统计结果。，我们可以通过将偶然表的所有元素乘以一个恒定因素来粗略和人工变化研究的大小：
按需故障率 - BQR 可靠性工程
在许多情况下，产品设计阶段需要粗略估计故障率。例如：在早期设计阶段，需要进行初始可靠性和安全性分析，以准备初步设计评审 (PDR)。获取故障率可能需要花费大量时间，尤其是在安全和可靠性部门分开的大型组织中。为了解决这个问题，我们引入了一种基于 Web 应用程序的新方法，该方法提供了一种安全、快速的方法来获取电气元件和组件的故障率。在本文中，我们介绍了该方法和特殊功能，它们简化了流程并节省了工程师的时间和精力。关键词：故障率、MTBF、应用、电子产品。
AI和Human-AI互动医学和医疗保健
“ AI的准确而复杂的图片（与其流行的描述竞争）在开始时，由于难以钉住人工智能的精确定义而受到阻碍。……奇怪的是，缺乏精确的，普遍接受的人工智能定义可能帮助该领域以不断加剧的速度发展，开花和前进。AI的从业人员，研究人员和开发人员的指导下是一种粗略的方向感，并且必须“继续下去”。尽管如此，定义仍然很重要，而尼尔斯·尼尔森（Nils J. Nilsson）提供了一个有用的定义：“人工智能是致力于使机器变得聪明的活动，而智能是使实体能够在其环境中适当和远见的质量。” [1]” [2]