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航空运输分散化 - 代尔夫特理工大学资料库
2 研究动机和方法 9 2.1 简介. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 2.5 研究方法 . ...
文化与经济：文献综述
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哥伦比亚麦德林数字游民的经济影响
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推荐引用 推荐引用 Queair, EC (2018)。美国军人子女和身份：对“Brat”经历的叙述性探究。https://aura.antioch.edu/etds/426
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选择确定信息需求的策略
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健康特别委员会提交的文件 - UC 研究资料库
• 拟议的基因技术法改革没有科学依据。风险分级框架与风险不成比例。它将降低监管负担，但会大大增加对人类健康和环境的风险。 • 我们认为，更换基于流程的框架是不合理的，因为没有对现行法规的实际独特成本进行实质性分析，也没有证据表明它们阻碍了创新。 • 简化在认证隔离设施中完成的工作合规性的替代基于流程的选项将更有效且更实惠。 • 拟议的改革基于对基因技术的理想化和肤浅的描述。与传统育种无法区分的理想结果只是每次使用基因技术时产生的众多产品之一。必须从产生的生物混合物中识别和确认理想的结果。 • 出于安全原因，所有其他强力诱变剂（包括化学和辐射诱变剂）都受到更严格的监督和控制。 • 能够产生类似危害的过程不一定会产生类似的风险。制造与传统育种无法区分的危害，并不等同于制造与传统育种无法区分的风险。• 新西兰将拥有世界上最极端的物种豁免组合（微生物、植物、动物）和工艺（例如 SDN2）豁免组合，且没有释放前逐案确认的安全网。• 构成与传统育种同等风险结果的因素不应留给次级立法。只有继续要求基因技术只能在经过认证的封闭设施中使用，并且结果必须确认符合释放标准，才能有效降低风险。• 该法案包括削弱新西兰人对基因技术可接受风险的决定权的条款。
期刊预校样 - 埃塞克斯研究资料库
从原始脑电信号中学习可区分的特征对于准确分类运动想象 (MI) 任务至关重要。为了结合脑电源之间的空间关系，我们开发了一个基于脑电图的特征集。在此图中，脑电通道表示节点，功率谱密度 (PSD) 特征定义其属性，边缘保留空间信息。我们设计了一个基于脑电图的图形自注意网络 (EGSAN) 来学习脑电图的低维嵌入向量，可将其用作运动想象任务分类的可区分特征。我们在两个公开可用的 MI 脑电数据集上评估了我们的 EGSAN 模型，每个数据集包含不同类型的运动想象任务。我们的实验表明，我们提出的模型有效地从脑电图中提取了可区分的特征，与现有的最先进方法相比，分类准确率明显更高。关键词：运动想象 (MI)、脑电图 (EEG)、特征学习、图形表示、自注意
人工智能聊天机器人：威胁还是机遇？ - 利兹贝克特资料库
2022 年 11 月，OpenAI 推出了 ChatGPT，这是一款人工智能聊天机器人，截至 2023 年 2 月，用户数量已超过 1 亿。基于大型语言模型和机器学习的人工智能聊天机器人有可能彻底改变我们与计算机和数字系统的交互方式。这些发展的支持者声称，这些应用可以而且将为每个人带来巨大的好处。许多其他人，包括那些处于技术前沿的人，则持更加怀疑的态度，一些人现在声称，目前形式的人工智能是有毒和危险的，可能对人类构成威胁。尽管后一种担忧似乎牵强附会和不合时宜，但这些最新发展的后果是严重的，需要广泛的分析、关注和采取行动，才能避免虚假信息呈指数级增长，从而导致人们对这些技术产生严重且不可挽回的不信任。
从 COVID-19 疫情中吸取的教训 - 伦敦大都会资料库
摘要 COVID-19 大流行暴露了全球医疗保健系统的脆弱性，并凸显了对人工智能 (AI) 等创新技术驱动解决方案的需求。然而，之前关于该主题的研究有限且支离破碎，导致对其应用的“内容”、“地点”和“方式”以及相关好处和挑战的理解不完整。本研究提出了一个全面的医疗保健 AI 框架，并评估了其在阿联酋医疗保健领域的有效性。它为从分子到人口层面的医疗保健利益相关者提供了有关 AI 应用的宝贵见解。该研究涵盖了从机器学习到计算机视觉所采用的不同计算技术，以及输入到这些技术中的各种类型的数据输入，包括临床、流行病学、位置、行为和基因组数据。此外，该研究强调了人工智能在增强医疗保健的运营、质量相关和社会成果方面的能力，并承认监管政策、技术基础设施、利益相关者合作和创新准备是推动人工智能应用的关键因素。最后，我们强调解决数据隐私、安全、通用性和算法偏差等挑战的重要性。我们的研究结果不仅在疫情期间有意义，还有助于促进制定与人工智能相关的政策干预措施和支持机制，以建立能够抵御未来挑战的弹性医疗保健部门。
机场协作决策 - 代尔夫特理工大学资料库
为了密切监控飞机的旅程，我们定义了 16 个里程碑。这些里程碑提供了一个通用定义，所有利益相关者都会遵循这个定义 [22]。A-CDM 中的一个关键里程碑是目标起飞时间 (TOBT)。TOBT 是飞机预计准备就绪的时间，所有舱门都关闭，登机桥都拆除。机场利益相关者使用 TOBT 来规划他们的活动。ATC 使用 TOBT 进行起飞前顺序规划系统，该系统确定飞机从跑道起飞的最佳顺序。周转协调员根据他掌握的周转过程（如餐饮、清洁、加油和乘客登机）的进度信息来更新 TOBT。然而，这些 TOBT 更新中的大部分发生在周转的最后 10 分钟内。这些最后一刻的更新会打乱机场利益相关者的日程安排，从而降低效率。