XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System责任制
2017 年起机械工程硕士班
研究和审查过程简介研究的性质和目标、研究主题、文献综述、问题的提出、研究设计、抽样技术、数据收集、数据的统计和敏感性分析、结果解释和报告撰写。实验设计简介基本原理、实验中的误差分析、实验设计的分类、一、2k 和 3k 个因素实验的设计和分析、完全随机和随机完全区组设计田口设计和方差分析田口方法、借助正交表进行实验设计、参数选择和田口稳健参数设计、方差分析、主效应和相互作用、二因素和三因素相互作用和方差分析、噪声因素、控制因素的容差。信噪比的形成和分析。响应曲面法和其他过程优化方法响应曲面方法简介、二阶响应曲面分析、响应曲面设计中的阻塞、稳健设计的响应曲面方法、问题解决。统计软件 SPSS、MS Excel、Mini Tab 或 MATLAB 等统计软件在数据分析中的应用 研究伦理 剽窃工具、可重复性和责任制 推荐书籍： 1. Autar K Kaw、Egwu E Kalu 和 Duc Nguyen 著的《数值方法及其应用》 2. Douglas C. Montgomery 著的《实验设计与分析》，John Wiley & Sons（亚洲）
机库文摘 - 空中机动司令部博物馆
每次我坐下来写这篇专栏时，我都会重读上一篇，以确保我不会重复自己。我不应该担心，因为事情总是以如此快的速度发生，有些事情现在已经是旧闻了。一个非常明显的新改进是增加了我们缺少的 B-17 的最后一块主要部件。我指的是安装 .50 口径机枪的左脸窗。到目前为止，我们安装了一块普通的有机玻璃窗板，但多亏了 B-17 网络，我们能够从加利福尼亚的 Bruce Orriss 那里购买一个制作精美的仿制窗框。另一位志愿者 Dave Godek 来自俄勒冈州，但很快将搬到特拉华州，他将出售一幅原创油画的收益捐赠给了 B-17 的改进基金。Kevin Wysopal 是我们飞行堡垒的长期机组长，还有两位新近服役的钣金志愿者 Albert 和 Nick，他们正在安装窗框。他们还为我们制造了一把 .50 口径枪的复制品，这样我们就不必使用真枪了。过去，我们使用了一些复制品和一些通过焊接非军事化的真枪。有了复制品，问责就容易多了，所以从现在开始我们就这样做。从五英尺远的地方，即使是军械员也分辨不出区别。一个非常重要的幕后事件让我们忙了好几个月，而我们的访客几乎看不到它。作为确保安全和遵守责任制计划的一部分，我们对所有飞机进行了一系列深入检查。
转变人工资本：利用人工智能革新现代工作场所的人力资源策略
摘要目的：本文讨论了有关当前创新的人力资源管理（HRM）策略的评估及其在改变现代工作场所面孔时使用AI的转型。理论框架：鉴于技术景观，人口趋势和当前市场力量的变化，组织必须重新考虑其对HRM的方法。通过这种观点，本文通过应用技术和新方法来探讨关键领域的创新HRM策略，例如人才获取，员工参与度和技能发展。它着眼于向以员工为中心的模型的转变，重点是更积极的工作场所文化，更大，更深的多样性和包容性以及培养持续学习。方法：在混合方法技术中使用了分层随机抽样，以收集100位受访者的数据，其中包括员工，经理，AI专家和人力资源专业人员，这些专业人员使用SPSS软件来研究HRM中AI的看法，优势和困难。结果和讨论：研究中发现的主要发现表明，AI大大提高了人才管理（49.5％），并使员工的经验提高了（29.7％）。但是，诸如AI算法（34.7％）的偏见和缺乏全面披露（29.7％）等挑战强调了既有道德和负责任的执行必要性。研究意义：该研究加强了在AI驱动决策中保证责任制，公平性和开放性的法律。为了减少算法偏见并促进可持续劳动力发展的多学科策略的要求是加强的关键词：工作场所改革，人力资源管理，创新战略，员工参与，组织发展，组织发展
ZKCROSS：跨链隐私的新颖体系结构 -
区块链研究中关注的关注点之一是如何在不牺牲系统的安全性和可信赖性的情况下实现保护隐私的审计。但是，同时实现审计和隐私保护，这是两个看似存在的目标，这是具有挑战性的，因为审计系统将需要透明度和责任制，这可能会造成隐私和安全漏洞。这在跨链场景中变得更糟，其中来自多个链条的信息孤岛进一步使问题变得复杂。在本文中，我们确定了跨链隐私审计的三个重要挑战，即跨链连接性暴露（CLE），隐私和审计（IPA）（IPA）以及完全审计效率低下（FAI）。为了克服这些挑战，我们提出了ZKCROSS，这是一种新型的两层跨链体系结构，配备了三种跨链协议，以实现隐私保护的跨链审核。在这三个协议中，有两个是保存隐私的跨链协议，用于转让和交换；第三个是有效的跨链审核协议。这些协议建立在坚实的跨链方案上，以确保隐私保护和审计效率。我们对本地和云服务器进行了ZKCROSS，并执行全面的测试，以验证Zkcross非常适合处理大规模隐私审计任务。我们根据运行时间，延迟，吞吐量，气体消耗，审核时间和证明规模评估所提出的协议的性能，以证明其实用性。
农村经济中的职业二元论和代际教育流动性：来自中国和印度的证据
了解家庭背景对 15 亿人口教育机会的影响本身就是一项重要的研究课题，而中印两国的政策差异使得这样的比较研究尤为有趣。4 在我们实证分析的儿童上学的 1970 至 1990 年代，最重要的差异或许是中国因户口登记制度而限制农村人口向城市的迁移。5 相比之下，印度对农村人口向城市的迁移没有任何政策限制。由于 1970 至 1990 年代的家庭责任制、农村工业化（乡镇企业）以及缺乏运作良好的劳动力市场等政策，中国农村地区农业和非农业职业的教育回报也可能不同。6 这一时期印度农村和中国农村的另一个重要差异是他们的学校制度，私立学校在印度农村发挥着更为突出的作用。在我们的分析中，我们密切关注这些跨国差异的影响。标准的代际教育流动模型以父母的教育程度作为家庭背景的唯一指标，但由于忽略了农村经济中农业和非农部门的职业二元性，因此不适合我们的分析。7 即使父母的教育背景相似，非农家庭出生的孩子也可能面临与农业家庭出生的孩子不同的教育机会。在一定的教育水平下，父母的非农职业可能通过两个主要渠道影响对子女教育的投资。首先，非农职业的较高收入可能会放松对学校教育投资的信贷约束。8 其次，非农职业的较高收入可能会放松对学校教育投资的信贷约束。
COVID-19 疫苗分发追踪系统 (VDTS) ...
简介及时准确地跟踪 COVID-19 疫苗产品对于卫生部监督和监测 COVID-19 疫苗库存至关重要。目的本政策和用户指南将为社区药剂师提供一种一致的方法来利用 COVID-19 疫苗分发跟踪系统 (VDTS) 跟踪和记录疫苗库存。背景：卫生部和所有参与 COVID-19 疫苗分发和管理的组织都有责任确保疫苗从交付到接种都有记录。为了确保对 COVID-19 疫苗保持适当的问责制和责任制，开发了一种快速录入工具来每天捕获疫苗库存。在许多情况下，COVID-19 疫苗将直接从制造商运送到疫苗中心。从中心，疫苗将被重新分配到全省的小型诊所或其他中心。COVID-19 VDTS 是一款易于使用的应用程序，可跟踪 COVID-19 疫苗的运输、分发和使用情况。它是一个独立系统，不与省级疫苗库存库 (Panorama) 交互。政策从 2022 年 10 月 1 日开始，所有接收 COVID-19 疫苗的社区药房都将使用 VDTS。那些已被其组织确定在 VDTS 中输入信息的人，将需要填写申请表，提交给药物计划和扩展福利部门以获得批准。请参阅疫苗分发跟踪系统工作标准的配置访问权限流程。每个用户都应在将数据输入系统之前完成培训。作为批准用户，您：
ldc5零草稿-CS FFD组
•最不发达国家经济体的系统性转型取决于解决国际经济体系中的障碍； •期望在内的发展中国家（包括最不发达国家）在国家一级取得了重大进展，而不会放松外部约束，从而缩小其财政和政策空间就像期望他们双手束手无策； •优先级应解决这些外部限制因素，这些限制缩小了不利权的财务流动，债务和多层政策条件等政策和政策空间，这些条件范围缩小了最不发达国家专注于以人为基础的，基于权利的社会经济转型策略； •消除性别不平等的方法应集中于解决主要的结构原因，即无偿的家庭和护理工作是对性别平等的主要宏观经济挑战。我们拒绝使妇女提高经济增长和盈利能力的方法，而这与认识妇女的人权相关。 •深切关注基于私人投资者的融资策略的波动和不可靠性，并且迫切需要将全球财务重新带入民主责任制，而不是一种促进财富，利用劳动力，扩大性别不平等并破坏全球经济稳定的系统； •全球财务问题的全球规范设定在遭受严重民主赤字的论坛中继续发生。在此过程中，最不发达国家被系统地排除在决策之外，而不是“统治者”而不是“规则制定者”。结果是一种全球经济和金融体系，无效且不适合最不发达国家。 •LDC5结果文件应包括具体的承诺，以在全球财务问题上建立全球规范流程，以代表和协调的唯一论坛，即联合国。
道德AI：解决自主决策系统中的偏见，公平和问责制
AI是最奇妙的技术领域之一，它为与多元化的地区提供了几个方面。AI的力量带来了许多悬而未决的道德困境，在其在独立决策制定方面的扩张过程中需要关注。伦理AI是AI中包含的全包宇宙，涵盖了偏见校正，公平性和责任机制的安装。AI系统中的偏见可以是一种有缺陷的算法的表现，因此可以区分算法。因此，可能要应用诸如数据预处理和公平算法之类的操作来解决该问题。在整个AI系统中都有一些自然的公平性，但是这种公平的结果应该是与每个人的每个人打交道，并以相同的条件对待，并且必须采取一种全面的方法来解决社会力量。道德AI的第三个关键方面是责任制，从某种意义上说，它要求清晰的框架来定义责任的内容，并为AI系统中的权力询问和遏制设置程序。它将回顾AI已经存在的道德挑战，并提供一个假设的模型，该模型将指导行业的利益相关者创建技术先进，道德上合理且对社会有益的AI系统。需要解决这些道德问题，以便根本没有道德问题，同时创建AI来提高我们的智力能力，并且不会损害我们的道德准则。完整的论文以更详细的方式详细阐述了这些问题。它对AI以及开发人员，政策制定者和用户的道德方面提供了详细的分析。
Medicine® -InfoDottori
医疗保健中的人工智能（AI）和机器人技术的摘要预示了医学创新的新时代，有望增强的诊断，简化过程和改善的患者护理。然而，这场技术革命伴随着需要细致考虑的复杂道德意义。本文在医疗保健中围绕AI和机器人技术的复杂道德地形导航，深入研究特定的维度，并为道德导航提供策略和最佳实践。隐私和数据安全是最重要的问题，需要强大的加密和匿名技术来保护患者数据。负责任的数据处理实践，包括分散数据共享，对于保护患者隐私至关重要。算法偏见提出了一个重大挑战，要求各种数据集和正在进行的监控以确保公平性。AI决策过程中的透明度和解释性增强了信任和问责制。明确的责任框架对于解决制造商，医疗机构和专业人士的责任制至关重要。道德准则，定期更新和所有利益相关者可以访问，并在此动态景观中指导决策。此外，AI和机器人技术的社会含义扩展到可及性，公平和社会信任。必须优先考虑桥接数字鸿沟并确保公平访问的策略。全球合作在制定适应能力的法规并应对责任和知识产权等法律挑战方面至关重要。伦理必须在医疗保健技术不断发展的领域保持最前沿。通过采用这些策略和最佳实践，医疗保健系统和专业人员可以利用AI和机器人技术的潜力，确保负责任和道德的整合，从而使患者受益，同时维护最高的道德标准。
群体动力学的多学科混合方法研究...
摘要：在二十一世纪初出现了主动学习空间。主动学习空间设计不仅代表了传统教室的身体外观的大修，而且还反映了从以教师为中心的学习到以学生为中心的学习的范式转变。当前的可用研究主要集中于学生的学业表现以及学生和教师的看法。进行了有限的研究，以调查学生一级的互动，以找出在积极学习空间中正在发生的互动以及它们如何影响学生学习。这项研究采用了顺序的探索性混合方法设计，首先通过学生焦点小组讨论，然后进行在线学生调查，从而在活跃的学习空间中进行学生学习。利用了焦点小组讨论中出现的主要主题来开发在线调查。这项调查的目的是交叉验证定性结果，并进一步寻求有关定性发现引发的未解决问题的答案。定性数据表明，主动学习空间中的空间平等使学生处于积极的心态并诱发了积极的课堂参与。相互联系的屏幕使学生可以轻松查看课堂内容并与同行协作。在空间中进行的小组工作促进了相互学习，促进了学习责任制并改善了同伴关系。验证和加强定性发现的群体动力学的定量调查数据。本文将帮助教育工作者更好地了解主动学习空间中的学生行为，并更好地设计适合空间的教学策略。