或防火墙 • 根据现有要求进行改变。 • 危险用房:H1、H2、H3、H4 和 H5 • 装配用房:A-1、A-2、A-3、A-4 和 A-5 • 餐厅、杂货店和其他食品设施的改建或增建 • 需要升级或修改无障碍设计和施工的改建或增建,如通行路径、无障碍卫生间等 • 储罐和容器 • 需要按照 2010 CBC 和 ASCE 7-05 第 13 章和第 15 章设计的机械和设备 • 屋顶安装的机械设备 • 学校和日托用房 E 和 I-4 • 医院用房:I-1、I-2 和 I-3 • 具有 S-1、S-2、F-1 和 F-2 用房的项目 • 归类为 R-1 和 R-2 用房的酒店、汽车旅馆、公寓和公寓用房 • 混合用房项目 • 改造项目高层建筑(楼层高度超过 75 英尺) • 利用嵌入地面的杆件的抗侧力系统 • 高度超过 4 英尺或靠近车库门开口的矮墙 • 建筑官员认为需要由加州注册工程师或持牌建筑师进行专业设计的任何项目 欲了解更多信息,请访问我们的网站 www.chicoca.gov 或拨打我们的信息热线 (530) 879-6700。此外,您还可以访问市政大楼二楼的建筑部门。部门办公时间:
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在研究和撰写本书的过程中,我有幸与海军历史和遗产司令部 (NHHC) 的许多才华横溢的历史学家和档案保管员一起工作。Justin L. C. Eldridge 最初在 2016 年底将这个项目交给我,并在确定其参数方面提供了宝贵的帮助,直到 2017 年他离开 NHHC。从那时起,Mark Nicholas 一直给我时间来完成这个项目。多年来,我与 NHHC 的现任和前任同事进行了讨论,这些同事包括 Regina Akers、Greg Bereiter、Frank Blazich、Chris Havern、Rich Hulver、Jon Middaugh、John Sherwood 和 Curtis Utz,这些讨论使我的想法得到了检验、磨练和丰富。当时受雇于 NHHC 的 Thomas Hone 从他的个人文件中提供了大量有关 F/A-18E/F 开发的资料。如果没有 NHHC 参考档案管理员的帮助,特别是 Dale “Joe” Gordon、John Greco、John Hodges 和 Laura Waayers 找到并访问相关记录,这个项目是不可能完成的。通信和外联部门的 Carsten Fries 编辑了手稿并协调了书籍的制作和出版。
纵观历史,智人一直利用技术来更好地满足自身需求。需求与技术之间的关系如此根本,以至于美国国家研究委员会将技术的显着特征定义为其目标“改变世界以满足人类需求” [1]。人工智能 (AI) 是我们这个时代最有前途的新兴技术之一。与其他技术类似,AI 也有望“满足 [人类] 需求”。在本文中,我们反思需求与 AI 的关系,并呼吁实现需求感知的 AI 系统。我们认为,重新思考对 AI 的需求、通过 AI 的需求和通过 AI 的需求,可以成为开发可持续的以人为本、负责任、守法和合乎道德 (HALE) 的 AI 系统的现实方法的非常有用的手段。我们讨论了共同创建未来基于 AI 的社会技术系统的一些最关键的差距、障碍、推动因素和驱动因素,在这些系统中 [人类] 的需求得到充分考虑和满足。最后,我们概述了应仔细考虑的潜在威胁和 HALE 注意事项,并呼吁联合、立即和跨学科的努力和合作。
1996 年《教育(北爱尔兰)法令》 生效日期:1998 年 9 月 1 日 ESAGS “特殊教育需求和包容性的未来之路”(2009 年) SEND 法案 2016 年 我们的学校将所有需要照顾的孩子视为个体,我们的目标是鼓励自尊和自信,并促进*有效学习,以便每个学生都能取得成功。我们认识到孩子们的能力各不相同。虽然有些孩子表现出学术能力,但大多数孩子会处于平均水平,有些孩子会遇到困难,这些困难可能是重大的,也可能是轻微的,可能是永久性的,也可能是暂时性的。我们承认每个学生都有权最大限度地利用北爱尔兰课程 (NIC),并将在我们的资源范围内努力确保这种机会。定义《1998 年实践守则》由教育部根据《1996 年教育(NI)令》第 4 条颁布,并于 1998 年 9 月生效。立法中对“特殊教育需要”一词的定义是“需要特殊教育安排的学习困难”。 “学习困难”是指儿童在学习方面比大多数同龄儿童困难得多,或患有残疾,妨碍其使用普通学校通常提供的设施。 “特殊教育安排”是指与通常为同龄儿童提供的教育安排不同且作为补充的教育安排。
摘要(这是摘要头像样式)人工智能 (AI) 在算法偏见方面具有巨大的潜力和重大挑战。本文探讨了女权主义理论如何为理解和解决算法偏见的根本原因和影响提供关键视角。系统性歧视的历史背景揭示了权力不平衡如何影响数据收集和分析,导致有偏见的数据集通过人工智能系统延续不平等。“黑匣子”问题进一步掩盖了这些偏见,放大了各个领域的歧视性结果。女权主义干预,特别是交叉女权主义,提供了一个框架,用于揭示算法偏见如何与多种形式的压迫相互作用。女权主义数据科学挑战传统方法论,倡导人工智能发展的透明度、问责制和多样性。对技术解决方案主义的批评强调了在技术修复的同时需要更广泛的社会变革。通过采用女权主义方法,我们可以设想并努力实现人工智能技术用于社会正义、包容性和集体解放的未来。
