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人工智能在公共部门审计中的伦理影响作者 Ahmed Eltweri 博士 利物浦约翰摩尔斯大学会计学助理教授 摘要 人工智能 (AI) 是一种大趋势技术，旨在模仿人类的智能和认知技能。此外，这项技术进步旨在为其用户提供竞争优势。因此，由于大多数司法管辖区的法律要求公共部门的审计公司和组织在资源使用和分配方面比私营公司更高效、更有效，从而实现物有所值，鉴于上述情况，许多会计师事务所宣布将人工智能纳入其审计和咨询职能，倾向于影响审计质量和费用的若干影响，例如数据分析、时间管理、准确性、对商业环境的透彻了解，从而增强客户服务 (Munoko 等人，2020 年)。然而，全球审计行业都面临着额外的要求，需要特别注意考虑尽管增加了好处，但这种采用可能仍会出现的其他后果。因此，监管机构、政策制定者和政府不断被提醒对这种新兴技术负有的责任。关键词技术、会计和审计职能、审计专业、道德参考文献
人工智能在公共部门审计中的伦理影响作者 Ahmed Eltweri 博士 利物浦约翰摩尔斯大学会计学助理教授 摘要 人工智能 (AI) 是一种大趋势技术，旨在模仿人类的智能和认知技能。此外，这项技术进步旨在为其用户提供竞争优势。因此，由于大多数司法管辖区的法律要求公共部门的审计公司和组织在资源使用和分配方面比私营公司更高效、更有效，从而实现物有所值，鉴于上述情况，许多会计师事务所宣布将人工智能纳入其审计和咨询职能，倾向于影响审计质量和费用的若干影响，例如数据分析、时间管理、准确性、对商业环境的透彻了解，从而增强客户服务 (Munoko 等人，2020 年)。然而，全球审计行业都面临着额外的要求，需要特别注意考虑尽管增加了好处，但这种采用可能仍会出现的其他后果。因此，监管机构、政策制定者和政府不断被提醒对这种新兴技术负有的责任。关键词技术、会计和审计职能、审计专业、道德参考文献
技术 - 受访和就业能力 - 访问 -
在快速变化的数字景观中摘要，将技术纳入技术和职业教育和培训（TVET）课程已变得越来越重要。在快速技术创新时期，技术将技术的接受和融合到TVET计划中已成为教育质量和劳动力准备的关键因素。本研究研究了在技术和职业教育和培训（TVET）的背景下，就业能力，获得数字技能和拥抱技术之间的关键联系。在以急流技术为标志的世界中，TVET毕业生拥抱和利用数字技术的能力极大地影响了他们在就业市场的前景。本研究旨在评估毕业生在寻找工作方面的就业能力和成功如何受到技术接受程度以及在TVET计划中获得的数字技能的影响。混合方法研究方法用于收集经验数据，包括与最近的TVET毕业生，雇主和行业专家的调查，访谈和焦点小组。在数据分析过程中，将回归分析和其他定量方法与定性方法相结合，以提供有关正在研究的复杂关系的透彻了解。
分类偏向于预测阿尔茨海默氏病的明显脑年龄
气候模拟始终显示到21世纪后期欧洲近地表空气温度的升高，尽管模型之间对近地表风速和辐照度的预测有所不同，并且伴随着较大的自然变异性。这些因素使估计物理气候变化对电力系统计划的影响很难。在这里，估计气候变化对未来的欧洲电力系统的影响。我们第一次展示了一组不同的未来电力系统场景如何导致到2050年欧洲总能源平衡（需求 - 可再生供应）的显着差异，这在与气候变化相关的不确定性（分别〜50％和〜5％）上占主导地位。但是，在任何给定的电力系统方案中，国家电力系统可能会受到气候变化的巨大影响，尤其是对于可再生资源之间的季节性差异（例如，风力发电可能会受到约20％或更多的影响）。在这些影响的时空模式方面，甚至在风和太阳能变化方向上，气候模型之间几乎没有一致的一致性。因此，需要更透彻地考虑气候不确定性，因为这对于强大的未来电力系统计划和设计可能非常重要。©2020作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
识别和量化人员技能差距
在特定环境或一组环境中，工作和工作场所数据内容要求的多方面集合，用于支持人力、培训和 HIS 分析。HCO 由 SkillObjects TM 组成。JASS 职务评估选拔软件。美国陆军在 20 世纪 80 年代开发的一种程序，用于对工作进行分类和比较。知识一个人通过经验或教育获得的信息和事实。对某一特定主题的透彻理解 (Wilson 等人，2012 年)。KSAO 知识、技能、能力和其他 KSA 知识、技能和能力。MOS 军事职业专长。陆军用来对工作进行分类的分组。可靠性测试在反复对同一个人进行测试时能够可靠地产生相同结果的能力。技能差距对该职位人员目前不具备的技能的要求。技能做好某事的体力、口头或心理能力。(Wilson 等人，2012 年)。 SkillObjects TM 可观察的职业技能，包含工作层面和上下文工作元素的独特知识、技能、能力、工具、任务和资源 (KSATTR)。
提案 | 连接 NCDOT
投标人已仔细检查了合同编号为 DN00122 的拟议工程的地点；已仔细检查了被视为提案一部分的计划和规范、特殊条款、提案、合同形式以及合同付款保证金和合同履约保证金的形式；并透彻理解了这些规定、要求和条款。下列签名的投标人同意在其执行投标以及随后交通部根据本提案将其授予合同后，在收到书面授予合同通知后的十四天内提供必要的合同付款保证金和合同履约保证金。下列签名的投标人进一步同意提供所有必要的机械、工具、劳动力和其他施工手段；并根据《2012 年道路和结构标准规范》在项目特别条款中规定的日期之前并根据工程师的要求，按照此处所含表格中给出的各项项目的单价或总价（视情况而定）完成并完成上述合同所需的所有工作和提供所有材料（除非另有说明）。投标人应提供并提供所有材料、机械、器具、设备和工具，并执行工作和所需的劳动力，以建造和完成
添加剂制造的数字双胞胎-Dr -ntu
摘要：随着行业4.0的发展，添加剂制造将被广泛用于生产定制组件。但是，使用反复试验的增材制造产生具有声音结构和良好机械性能的组件是相当耗时且昂贵的。要获得最佳的过程条件，需要进行大量实验来优化给定的机器和过程中的过程变量。数字双胞胎（DT）被定义为生产系统或服务的数字表示形式，或者只是以某些属性或条件为特征的主动独特产品。它们是协助克服添加剂制造中许多问题的潜在解决方案，以提高零件质量并缩短限定产品的时间。DT系统可能非常有帮助，可以理解，分析和改进产品，服务系统或生产。然而，由于许多因素，例如缺乏对DT概念，框架和开发方法的透彻理解，因此仍然阻碍了真正的DT的开发。此外，现有的Brown Filed Systems及其数据之间的链接正在开发中。本文旨在总结DT的当前状态和增材制造的问题，以便为随后的DT系统研究提供更多参考。
深层配置性能学习
性能可以说是反映可配置软件系统质量的最关键属性。但是，鉴于现代软件的规模和复杂性的增加，建模和预测各种配置如何影响性能成为软件维护的主要挑战之一。因此，性能通常是在不透彻了解软件系统的情况下建模的，而是主要依靠数据，这完全符合深度学习的目的。在本文中，我们对可配置软件的性能学习深度学习的主题进行了全面评论，涵盖了跨越六个索引服务的1,206篇搜索论文，根据其中提取和分析了99篇主要论文。我们的结果概述了关键统计，分类法，优势，劣势和最佳用法方案，用于与配置数据的制备有关的技术，深度学习绩效模型的构建，对这些模型的评估以及它们在各种软件配置相关的任务中的利用。我们还从调查的研究中确定了良好的实践和潜在问题现象，以及对该领域未来机会的可行建议和见解的全面摘要。为了促进开放科学，可以在我们的存储库中访问本调查的所有原始结果：https：//github.com/ideas-labo/dcpl-slr。
太阳能项目建议书征求书 (RFP)
要成为本协议的提供商，主要提供商或合资企业必须单独或共同证明其接受过广泛的培训、具备相关的专业知识以及对专业服务、职能、活动和相关职责的透彻了解，以便成功履行其在该太阳能光伏安装中的职责。现行工资根据明尼苏达州法规 177.41 至 177.44 和相应的明尼苏达州规则 5200.1000 至 5200.1120，与提供商签订的合同须遵守明尼苏达州劳工和工业部制定的现行工资。具体而言，所有承包商和分包商必须向所有劳工和机械师支付合同规定的现行工资。提供商将在每个工资支付期结束后 14 天内协助当地政府填写并提交所需的认证工资报告。工资决定必须在项目现场的显眼位置张贴。有关现行工资的更多信息，请点击此处。供应商可以在劳工和工业部网站上选择项目所在的县，找到适用于该项目的现行工资标准。如有疑问，请联系：Stephanie Selb 高级劳工调查员 明尼苏达州劳工和工业部 stephanie.selb@state.mn.us。
教学计划和教学大纲
1. 理解数据结构的基本概念。 2. 理解用于分析算法性能的符号。 3. 为特定应用选择并应用适当的数据结构。 4. 理解递归的概念及其在解决问题中的应用。 5. 展示对搜索和排序算法的透彻理解。 UNIT-I 简介：数据类型、数据结构、数据结构类型、操作、ADT、算法、算法比较、复杂性、时间-空间权衡。递归：简介、递归函数的格式、递归与迭代、示例。 UNIT-II 链表：简介、链表和类型、链表的表示、链表上的操作、链表与数组和动态数组的比较。 UNIT-III 堆栈和队列：堆栈简介、堆栈的应用、堆栈实现的实现和比较。队列简介、队列的应用和实现、优先级队列和应用。 UNIT-IV 树：定义和概念、二叉树的运算、二叉树的表示、一般树到二叉树的转换、树的表示、树的遍历、二叉搜索树。 UNIT-V 图：介绍、图的应用、图表示、图遍历、最小生成树。搜索和排序：线性搜索、二叉搜索、排序算法 - 冒泡排序、选择排序、快速排序、堆排序。教科书：
神经学鸿沟：散文和代码写作的 fMRI 研究
软件工程涉及编写新代码或编辑现有代码。最近的研究已经调查了与阅读和理解代码相关的神经过程——然而，我们缺乏对代码编写背后的人类认知过程的透彻理解。虽然散文阅读和写作已经得到了彻底的研究，但同样的研究还没有应用于代码编写。在本文中，我们利用功能性脑成像来研究代码编写与散文写作的神经表征。我们提出了第一项人类研究，其中参与者在接受功能性磁共振成像 (fMRI) 脑部扫描时编写代码和散文，使用全尺寸 fMRI 安全的 QWERTY 键盘。我们发现代码编写和散文写作是截然不同的神经任务。虽然散文写作需要与语言相关的大量左半球活动，但代码编写需要更多右半球的激活，包括与注意力控制、工作记忆、规划和空间认知相关的区域。这些发现与研究代码和散文理解的现有工作不同。相比之下，我们提出了第一个证据，表明代码和散文写作在神经层面上有很大不同。