• 人工智能人才是最难找到的,难度得分为 27(分数越高表示技能越难获得)。然而,自银行科技指数第 1 卷以来,这一分数已下降 7 分。网络安全紧随其后,难度得分为 26,自第 1 卷以来上升了 12 分。
本文探讨了美国在东南亚重建人权遗产的前景。尽管美国与越南于1995年恢复外交关系,但两国在人权问题上的关系仍然紧张。虽然越南在批准联合国禁止酷刑公约和释放部分囚犯方面取得了进展,但仍然存在重大挑战。美国国务院的年度人权报告被认为过于挑剔,而越南国营媒体则谴责美国对该国人权记录的批评。本文建议华盛顿需要采取多种策略来改善与越南的人权对话,包括培养越南民间社会成员之间的信任、解决战争遗留问题以及扩大相关发展项目。文章还指出,由于政治两极分化,外交政策难以保持一致,而且通过公开道歉弥补过去侵犯人权的行为也面临挑战。
全球正在努力“治愈自动化系统中隐藏的偏见和成见” 10 。2012 年,ImageNet 项目在为开发人员提供图像库以训练计算机识别视觉概念方面发挥了关键作用。斯坦福大学、普林斯顿大学和北卡罗来纳大学的科学家向数字工作者支付了一小笔费用,以标记超过 1400 万张图片,创建了一个大型数据集 11 ,并免费向公众发布。在极大地推动人工智能发展的同时,研究人员后来发现了数据集中的问题,例如,在数据集上训练的算法可能会将“程序员”识别为白人 12,因为有大量图片被这样标记。ImageNet 团队着手分析数据以发现这些偏见,并采取了一些措施,例如识别在图片上投射含义的单词(例如“慈善家”)并评估图片集中的人口和地理多样性。这项工作表明,算法可以重新设计以变得更加公平。
输出 • 适用的混合系统配置 • 多年期预测,包括 LCOE、NPV、IRR • 削减分析 • 针对当地激励措施的电池容量增加策略 • 要点摘要 • 混合资产性能的建模计算为混合运营提供了初步的可行性评估
本文介绍了一种简单的起重过程模拟模型,该模型可用于根据负载的各种参数和工人的健康状况预测基本手动装配任务序列所需的总时间。研究的目的是确定使用模拟工具(重新)设置手动装配任务时间标准的适当性。模拟模型中的化身执行处理质量高达 20.5 公斤的任务序列。分析了从模拟模型中获得的单个时间,并与几种时间预测方法进行了比较,并在实验室环境中进行了验证。还分析了不同负载参数对总时间的影响。依赖性大多是线性的,因此从实践者的角度来看,我们可以合理地确定任何尺寸和质量的箱子的任何手动装配任务序列的总时间。根据结果,我们可以确认模拟工具 JACK 不仅适用于人体工程学分析,还适用于为工人设定时间标准。此外,与其他方法相比,我们利用模拟工具分析流程并在更短的时间内获得准确的结果。
作者要感谢欧盟通过 ASEP 提供的财政支持以及 Joyce Marie P. Lagac 的出色研究协助。他们还要感谢 MERALCO PowerGen Corporation 允许使用 PLEXO 软件。本工作文件是一份正在进行的草稿,在线发布以激发讨论和批评意见。目的是挖掘读者的额外想法和贡献,以完成最终文件。本文表达的观点是作者的观点,并不一定反映马尼拉雅典耀大学的观点。通讯作者:Josef T. Yap 博士,雅典耀政府学院电子邮件:josef.t.yap@gmail.com | asep-cellspmo@ateneo.edu
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