XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System采用的
发展计划采用的政策地图.pdf
所采用的政策已准备好以地理方式说明该政策在剑桥发展规划中的应用，并已进行更新以反映 2018 年 10 月通过的当地规划。它包括在符号和注释中解释哪些位置的关键。 2018 年 10 月通过的剑桥发展计划包括： • 剑桥地方计划 2018（2018 年 10 月） • 剑桥东部地区行动计划（不包括 CE/3 和 CE/35）（2008 年 2 月）；以及 • 剑桥西北地区行动计划（2009 年 10 月） • 剑桥郡和彼得伯勒矿产和废物地方发展框架 2011 – 核心战略和建议地图 2011、场地具体建议计划Nand Pro po sa lsMa pAa 和 B2012。
人工智能（AI）采用的道德含义在...
人工智能（AI）融入金融部门的融合提出了需要解决的道德问题。本文分析了在财务决策中使用AI的道德意义，并强调了道德框架的重要性，以确保其公平和值得信赖的部署。该研究探讨了各种道德考虑因素，包括解决算法偏见的需求，促进AI系统中的透明度和解释性，并遵守保护公平，问责制和公共信任的法规。通过综合研究和经验证据，本文强调了AI创新与财务中的道德完整性之间的复杂关系。为了解决这个问题，本文提出了一个全面且可行的道德框架，该框架倡导明确的准则，治理结构，常规审计以及利益相关者之间的协作。该框架旨在最大程度地发挥AI的潜力，同时最大程度地减少负面影响和意外后果。这项研究是政策制定者，行业专业人士，研究人员和其他利益相关者的宝贵资源，促进了知情的讨论，基于循证的决策，并开发了在金融部门负责AI的最佳实践。最终目标是确保公平，透明度和问责制，同时收获AI对金融部门和社会的收益。
电力可靠性的价值：电池采用的证据
2024 年 9 月 23 日 本研究项目获得了加拿大政府阿尔伯塔大学未来能源系统研究计划下加拿大第一研究卓越基金的支持。作者感谢编辑 Robert Metcalfe 和两位匿名审稿人的评论和建议。我们还要感谢 Reid Fortier、Bonnie Luo 和 Zack Moline 的研究协助，以及 Nicolas Astier、German Bet、Jenet Dooley、Naima Farah、Meredith Fowlie、Kristin Hayes、Jesse Jenkins、Ted Kury、Erin Mansur、Ignacia Mercadal、Mar Reguant、John Rust、David Sappington、Brandon Schaufele、Stefan Staubli、Frank Verboven、Frank Wolak、Joel Wood 以及 2022 年 ASSA 年会、IAEE 网络研讨会系列、落基山脉电力营、联邦能源管理委员会、罗格斯大学 CRRI 监管与竞争研讨会、汤普森河大学和佛罗里达大学的研讨会参与者提出的有益意见和建议。
CEPEJ在其第43届全体会议上采用的文件
2。法院在最后一个案件（最高法院）对其裁决的全部或部分裁决的出版物，甚至可能是由法院相关部门和/或签署法官签署的法官建议选择的其他下级法院的“领先”案件，在欧洲是长期的传统。在普通法国家中，判例法的发布自然更为广泛，通常由私人或第三部门运营商进行。过去，创建详尽的案例法数据库所涉及的困难（本质上是基于纸张的文件，存储和出版物问题）可能会导致创建内容有限的数据库（例如，最高法院的决策或其摘要的决定选择）以及基于法律或摘要的搜索系统。
青年对气候智能农业技术采用的韧性
气候变化和粮食安全是在全国和全球范围内要解决的关键问题，以实现可持续的农业发展目标，以满足不断增长的人口。最大的挑战是适应气候变化，同时通过可持续的农业实践来增加粮食生产，这需要农民向气候智能农业技术（CSAT）进行范式转变。鼓励农民采用和实施CSAT已成为政府制定计划的优先事项。问题是，文莱可以采取什么措施跳入这一技术潮流，以振兴农民进行这种转变。在这项研究中，我们专注于评估青年农民对CSAT进化的韧性。我们提出了一个关于如何使用集成技术采用（ITA）框架实施CSAT的平台，并提出了七种方法来启动我们的“假设（H1 E H7）”。生成了一份特定的问卷，以在文莱技术教育研究所就读于农业学校的122名学生中，以实现定性和定量数据收集。统计分析表明，四个假设（H1，H4，H6和H7）被充分接受，而其他三个假设（H2，H3和H5）与预期的测试值有显着偏差，并且它们被简单地拒绝了。ITA框架强烈主张积极的个性和态度是采用CSAT的主要驱动力，其中88％的人对此决定因素做出了积极反应。尽管CSAT应用程序知识差距，但年轻人还是受到CSAT的感知利益的动机。数据发现表明，除传统补贴（定量支持）外，政策制定者和专家小组成员还应专注于审查定性的政府支持加强意识和培训，这些补贴易于访问。此外，需要通过负担得起的财务计划来改善社区支持和农业链生态系统。
对 COVID-19 药物研发所采用的计算方法的综述
美国北卡罗来纳州教堂山市北卡罗来纳大学埃舍尔曼药学院。电子邮件：alex_tropsha@unc.edu b 加利福尼亚大学圣地亚哥分校，美国加利福尼亚州圣地亚哥 c 戈亚斯联邦大学药学系，巴西哥伦布省戈亚尼亚 d BenevolentAI，英国伦敦 e Collaborations Pharmaceuticals，美国北卡罗来纳州罗利 f 北卡罗来纳州立大学化学系，美国北卡罗来纳州罗利 g 卡内基梅隆大学化学系，美国宾夕法尼亚州匹兹堡 h 石溪大学应用数学与统计学系，美国纽约州石溪 i 墨西哥国立自治大学药学系，墨西哥墨西哥城 j 密歇根州立大学化学系，美国密歇根州东兰辛 k 新墨西哥大学内科系和 UNM 综合癌症中心，美国新墨西哥州阿尔伯克基 l 瑞典哥德堡大学风湿病与炎症研究系 m丹麦哥本哈根 n 俄罗斯莫斯科生物医学化学研究所 o 瑞士苏黎世瑞士联邦理工学院药学研究所 p 英国伦敦大学学院药学院 q 法国斯特拉斯堡大学化学系 r 澳大利亚维多利亚州墨尔本莫纳什大学莫纳什药学研究所 s 澳大利亚邦多拉拉筹伯大学拉筹伯分子科学研究所生物化学与遗传学学院 t 英国诺丁汉大学药学院 u 美国马里兰州贝塞斯达国家转化科学促进中心 v 加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华不列颠哥伦比亚大学温哥华前列腺中心。电子邮箱：acherkasov@prostatecentre.com w 日本札幌北海道大学化学反应设计与发现研究所（WPI-ICReDD）
污名化是阻碍创新采用的因素
精神疾病、艾滋病毒或某些癌症等疾病带有耻辱感，这可能会阻止患者寻求治疗，进而阻碍创新疗法的传播。我们利用过去十年中安大略省（加拿大）被诊断为晚期肺癌的患者群体来研究社会耻辱作为获得治疗的障碍与采用创新之间的联系：在所有癌症中，肺癌因与吸烟行为有关而受到的耻辱感最强。得益于丰富的地理层面患者信息，我们能够将社会耻辱纳入患者寻求治疗的效用模型中。我们发现患者面临着严重的耻辱感，这成为参与治疗的障碍，进而减缓了创新肺癌治疗的采用。消除社会耻辱将使创新治疗的使用率增加 4%，生存获益超过额外的治疗费用。
影响组织中AI采用的变量
本评论论文调查了影响组织如何采用人工智能（AI）的因素。它专注于技术，组织，人类和外部方面，分析驱动因素和AI整合的障碍。关键框架，例如技术接受模型（TAM），创新（DOI）理论的扩散（DOI）和技术 - 组织 - 环境（TOE）框架，用于了解这些动态。本文解决了诸如技术困难和道德问题之类的挑战，以及AI所能提供的好处，例如提高决策和提高效率。它还着眼于诸如可解释的AI之类的新兴趋势，并为组织提供了有效使用AI技术的指导。该分析旨在为学术讨论做出贡献并提供可行的见解，以协助组织克服AI采用的复杂性并利用其变革性效应。
AI在医疗保健中采用的挑战和好处
2qh ri wkh prvw vljqlilfdqw wuhqgv ri wrgd \¶Vkhdowkfduh lv edvhg rq rq wkh xvdjh ri $组织医疗体系所需的期权的有效性。以下可能性使信息技术，尤其是人工智能可以解决成本的增长和卫生保健工作者的不足以及全世界医疗保健分配不均的问题。但是，II也出现了其缺点，例如数据隐私影响；算法中的偏见；监管限制；以及包括医疗保健提供者在内的员工的抵抗。 具有讽刺意味的是，可以使用道德自由，例如开放性，责任和平均值的自由，可以使用AI的正确结构。 因此，从本文中，我们建议随着AI的进步继续进行，有机会通过集成块链来改善IOMT，以提供更好，更快，更安全的患者护理。 同时，在患者层面上，它基于人工智能状态将个体和精密医学的概念整合在一起，以基于基于基因组学和患者表型的个体治疗来改变治疗算法。 但是，从这些成就中学习，全世界的卫生系统的发展面临一些挑战：包括：低调的技术设备，以制造相关，负担得起和可采用的人工智能解决方案。但是，II也出现了其缺点，例如数据隐私影响；算法中的偏见；监管限制；以及包括医疗保健提供者在内的员工的抵抗。具有讽刺意味的是，可以使用道德自由，例如开放性，责任和平均值的自由，可以使用AI的正确结构。因此，从本文中，我们建议随着AI的进步继续进行，有机会通过集成块链来改善IOMT，以提供更好，更快，更安全的患者护理。同时，在患者层面上，它基于人工智能状态将个体和精密医学的概念整合在一起，以基于基于基因组学和患者表型的个体治疗来改变治疗算法。但是，从这些成就中学习，全世界的卫生系统的发展面临一些挑战：包括：低调的技术设备，以制造相关，负担得起和可采用的人工智能解决方案。此外，它还假定了正确的政策和道德行为准则的规范，以及AI，临床医生和政策制定者的持续共同参与。这是关于AI为什么能够和将来会彻底改变将来医疗保健以变得公平效率和以患者为中心的全球医疗保健提供的问题。