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World File Search System经验不足
化学工程中的人工智能
EFCE 差旅补助金为 EFCE 或成员协会的早期职业成员提供支持，使他们能够在各种 EFCE 活动中展示自己的工作，并建立重要的网络以进一步发展自己的事业。补助金申请将由 EFCE 早期职业部门进行评估，它还将为早期职业同事提供更多机会，通过社交媒体传播这些活动的知名度。注意：早期职业化学工程师是指正在攻读或已获得至少化学工程学士学位，并且如果拥有硕士学位，则相关专业经验不足约 8 年，如果拥有博士学位，则相关专业经验不足约 4 年。
CA 66-02.5
4.所完成的工作必须由主管检查员在相应栏目签字（使用指定印章作为证明），AM/QA 必须在摘要旁边签字（使用指定印章作为证明）。摘要应写在日志的单独一页或页末。如果在计算总经验后发现申请人因经验不足而不符合资格，则申请人将丧失其申请费。
2025的费率 - 咨询集线器
通货膨胀，我们不仅要确保面对行业完成，还可以对法规的国际发展做出反应，这不仅是确保我们已经接受了适当的培训员工。我们继续面临这些压力，并提议2025年的通货膨胀费用增加，使我们能够继续保留和招募熟练的员工，并为加入该委员会的任何经验不足的人提供相关的培训。。我们确实希望，一旦Bailiwick的最终MoneyVal报告在2025年初发布，我们将需要评估有关我们的监督程序和方法的任何相关建议，并在2025年期间对这些建议进行解决，这可能会对我们的2026年费用咨询产生影响。
基于人工智能的计算机辅助设计的不同优势...
目的：本研究评估了基于人工智能的乳腺超声计算机辅助诊断 (AI-CAD) 如何影响不同工作流程中不同经验水平的放射科医生之间的诊断表现和一致性。方法：纳入了 2017 年 4 月至 2018 年 6 月期间拍摄的 472 名女性的 492 个乳腺病变（200 个恶性肿块和 292 个良性肿块）图像。六名放射科医生（三名经验不足 [<1 年经验] 和三名经验丰富 [10 - 15 年经验]）分别在有和没有 AI-CAD 帮助的情况下审查了美国图像，首先按顺序审查，然后同时审查。计算并比较了放射科医生和 AI-CAD 之间的诊断表现和观察者间一致性。结果：实施 AI-CAD 后，无论经验和工作流程如何，特异性、阳性预测值 (PPV) 和准确度均显著提高（P 值均<0.001）。同时读取时，受试者工作特征曲线下的总面积显著增加，但仅限于缺乏经验的放射科医生。使用 AI-CAD 时，乳腺影像报告和数据库系统 (BI-RADS) 描述符的一致性通常会增加（κ =0.29 - 0.63 至 0.35 - 0.73）。与经验丰富的放射科医生相比，缺乏经验的放射科医生更容易接受 AI-CAD 结果，尤其是在同时读取时（P<0.001）。对于经验不足和经验丰富的放射科医生而言，同时读取的最终评估结果从 BI-RADS 2 或 3 变为 BI-RADS 高于 4a 或反之亦然的转换率也显著高于连续读取（总体而言，分别为 15.8% 和 6.2%；P<0.001）。结论：无论经验水平如何，使用 AI-CAD 解释乳腺超声检查均可提高放射科医生的特异性、PPV 和准确性。AI-CAD 在同时读取时可能效果更好，可以提高放射科医生之间的诊断性能和一致性，尤其是对于经验不足的放射科医生而言。
可再生能源难题——如何释放拉丁美洲和非洲的风能和太阳能潜力
虽然各地区存在细微差别，但从中可以看出，迄今为止，可再生能源发展有限，但存在许多共同点。缺乏“进入市场”的途径和政府激励措施、监管不确定性和行业经验不足、土地权利定义不明确以及与土著群体的期望和环境影响相关的问题，这些都对 IPP 构成了挑战。在这种背景下，对于那些投资可再生能源的公司来说，未能面对国家和地方背景剥夺了社区的权利，破坏了政府关系，并导致投资策略失算，造成延误和回报率下降。尽管存在挑战，而且公司在克服这些挑战方面也曾犯过错误，但这两个地区的可再生能源仍然显示出潜力，一些国家和 IPP 表明，积极推动该行业发展的努力可以取得成果，正如以下几页所示。
谁吸毒后开车？突出特征回顾
每当一个人坐在机动车的方向盘后面时，就有发生车祸的风险，可能导致严重受伤或死亡。风险的程度因多种因素而异，例如驾驶员年龄、经验、环境条件、车辆和道路状况以及这些因素之间的相互作用。了解导致车祸风险的因素可用于制定计划和政策以帮助降低风险。例如，针对新手司机的年龄和经验不足问题，我们制定了分级驾照计划，限制新手学习驾驶的时间和环境，从而允许他们在低风险条件下积累经验。这种方法已显著减少了该组驾驶员的严重车祸发生率（Foss、Feaganes 和 Rodgman，2001 年；Masten、Foss 和 Marshall，2001 年；Mayhew、Simpson、des Groseilliers 和 Williams，2001 年；Shope，2007 年）。
工作中的生成AI
我们使用来自5,172个客户支持代理商的数据研究了基于AI的对话助手的交错介绍。获得AI援助的访问可以提高工人的生产率，这是通过每小时解决的问题平均提高15％，工人之间存在很大的异质性。经验不足和低技能的工人提高了产量的速度和质量，而经验丰富，最高的工人的速度却很小，质量较小。我们还发现证据表明AI援助促进了工人的学习并提高了英语流利性，尤其是在国际代理商中。虽然AI系统通过更多的培训数据进行了改进，但我们发现AI采用的收益对于相对罕见的问题是最大的，因为人类代理人的基线培训和经验较少。最后，我们提供的证据表明AI援助可以改善两个关键方面的工作经验：客户更有礼貌，不太可能与经理交谈。