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阿拉斯加联合太平洋阿拉斯加靶场综合设施 (JPARC) 的靶场、空域和训练区现代化和增强的环境影响声明
军事用地。在训练活动期间，平民和非参与军事人员不得进入图 2-9 所示的拟建 R-2205 下方区域。训练活动的增加将导致道路和小径（包括 YTA 上的 Salcha Caribou 雪橇道（一条 RS-2477 小径））因危险的军事活动而更频繁地关闭。这可能会直接影响从艾尔森空军基地到满洲路、从理查森高速公路到约翰逊路以及 Salcha-Caribou 雪橇道（一条 RS-2477 小径）的使用。军事任务已经限制了这些路线的使用，但该提案将进一步减少它们进入 YTA 以及通过 YTA 北部地区的可用性。影响将是中等的，具体取决于通道关闭的持续时间和时间。USAG-FWA 将与 ADNR 和 BLM 合作，根据需要调整限制并向公众传播信息和地图，以降低无意中不兼容的公共使用风险（参见第 3.4.10.4 节） ）。
阿拉斯加联合太平洋阿拉斯加靶场综合设施 (JPARC) 的靶场、空域和训练区现代化和增强的环境影响声明
军事用地。训练活动期间，平民和非参与军事人员不得进入图 2-9 所示的拟建 R-2205 下方区域。训练活动的增加将导致道路和小径（包括 YTA 上的 Salcha Caribou 雪橇道（RS-2477 小径））因危险的军事活动而更频繁地关闭。这可能会直接影响从艾尔森空军基地到满洲路、从理查森高速公路到约翰逊路以及 Salcha-Caribou 雪橇道（RS-2477 小径）的使用。这些路线的使用已经受到军事任务的限制，但该提案将进一步减少其进入 YTA 以及通过 YTA 北部地区的可用性。影响将是中等程度，具体取决于通道关闭的持续时间和时间。USAG-FWA 将与 ADNR 和 BLM 合作，根据需要调整限制并向公众传播信息和地图，以降低无意中导致公共使用不兼容的风险（见第 3.4.10.4 节）。
阿拉斯加联合太平洋阿拉斯加靶场综合设施 (JPARC) 的靶场、空域和训练区现代化和增强的环境影响声明
军事用地。训练活动期间，平民和非参与军事人员不得进入图 2-9 所示的拟建 R-2205 下方区域。训练活动的增加将导致道路和小径（包括 YTA 上的 Salcha Caribou 雪橇道（RS-2477 小径））因危险的军事活动而更频繁地关闭。这可能会直接影响从艾尔森空军基地到满洲路、从理查森高速公路到约翰逊路以及 Salcha-Caribou 雪橇道（RS-2477 小径）的使用。这些路线的使用已经受到军事任务的限制，但该提案将进一步减少其进入 YTA 以及通过 YTA 北部地区的可用性。影响将是中等程度，具体取决于通道关闭的持续时间和时间。USAG-FWA 将与 ADNR 和 BLM 合作，根据需要调整限制并向公众传播信息和地图，以降低无意中导致公共使用不兼容的风险（见第 3.4.10.4 节）。
阿拉斯加联合太平洋阿拉斯加靶场综合设施 (JPARC) 的靶场、空域和训练区现代化和增强的环境影响声明
军事用地。训练活动期间，平民和非参与军事人员不得进入图 2-9 所示的拟建 R-2205 下方区域。训练活动的增加将导致道路和小径（包括 YTA 上的 Salcha Caribou 雪橇道（RS-2477 小径））因危险的军事活动而更频繁地关闭。这可能会直接影响从艾尔森空军基地到满洲路、从理查森高速公路到约翰逊路以及 Salcha-Caribou 雪橇道（RS-2477 小径）的使用。这些路线的使用已经受到军事任务的限制，但该提案将进一步减少其进入 YTA 以及通过 YTA 北部地区的可用性。影响将是中等程度，具体取决于通道关闭的持续时间和时间。USAG-FWA 将与 ADNR 和 BLM 合作，根据需要调整限制并向公众传播信息和地图，以降低无意中导致公共使用不兼容的风险（见第 3.4.10.4 节）。
阿拉斯加联合太平洋阿拉斯加靶场综合设施 (JPARC) 的靶场、空域和训练区现代化和增强的环境影响声明
军事用地。训练活动期间，平民和非参与军事人员不得进入图 2-9 所示的拟建 R-2205 下方区域。训练活动的增加将导致道路和小径（包括 YTA 上的 Salcha Caribou 雪橇道（RS-2477 小径））因危险的军事活动而更频繁地关闭。这可能会直接影响从艾尔森空军基地到满洲路、从理查森高速公路到约翰逊路以及 Salcha-Caribou 雪橇道（RS-2477 小径）的使用。这些路线的使用已经受到军事任务的限制，但该提案将进一步减少其进入 YTA 以及通过 YTA 北部地区的可用性。影响将是中等程度，具体取决于通道关闭的持续时间和时间。USAG-FWA 将与 ADNR 和 BLM 合作，根据需要调整限制并向公众传播信息和地图，以降低无意中导致公共使用不兼容的风险（见第 3.4.10.4 节）。
人工智能在财务分析和预测中的作用：使用数据和算法
该研究的重点是AI在银行业的应用。本研究还研究了其应用对预测的影响，特别是在金融市场和统计分析方面。它将试图分析涉及经济数据，股票价格和货币利率的众多财务方面。该研究采用基于机器学习原理等先进方法，例如梯度提升机，但它也使用了传统的统计方法，例如Arima模型和随机森林。这些不是人工智能技术，因为随机森林取决于从决策树和Arima模型中学习的整体学习，而在时间序列预测中使用的无需涉及鼻网络。这些集成通过将财务决策和提高预测准确性提高30％，并提高风险评估的准确性以及预测交易量的能力提高20％，从而提供了更好的结果。随着AI的进步，财务决策的准确性和简单性将大大提高。当人工智能（AI）进入图片时，银行业面临一些问题。这些问题包括隐私问题，机器偏见和不公平的问题。这项研究表达了这些研究人员，商人和政客都需要共同努力解决这些问题，以便通过公平和创造力地正确地使用AI。