XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System非技术
机器学习的非技术介绍
人类易于执行而计算机难以完成的任务包括识别照片中的物体、面孔或动物，或者识别语音中的单词。另一方面，也有一些任务对计算机来说很容易，而对人类来说很难，比如处理大量数字或准确记忆大量文本。机器学习是过去几年取得最令人瞩目的成功的人工智能技术。然而，它并不是人工智能的唯一方法，还存在概念上不同的方法。机器学习也与其他科学领域有着密切的联系。首先，它与统计学有着明显的密切联系。事实上，大多数机器学习方法都利用了数据的统计特性。此外，机器学习中使用的一些经典方法实际上是在统计学中发明的（例如线性或逻辑回归）。如今，统计学和机器学习的进步之间存在着持续的相互作用。 ML 还与信号和图像处理有着重要的联系，ML 技术在这些领域的许多应用中都很有效，信号/图像处理概念通常是设计或理解 ML 技术的关键。它还与数学的不同分支有各种联系，包括最优化和微分几何。此外，ML 方法设计的一些灵感来自于对生物认知系统的观察，因此与认知科学和神经科学有着联系。最后，数据科学这个术语已经变得很普遍，指的是使用统计和计算方法从数据中提取有意义的模式。在实践中，机器学习和数据科学共享许多概念、技术和工具。然而，数据科学更注重从数据中发现知识，而机器学习则侧重于解决任务。本章首先介绍了一些关于人工智能和机器学习的历史里程碑（第 2 节）。然后，它继续介绍 ML 的主要概念，这些概念是理解本书其他章节的基础。
环境报告 - 非技术摘要
，尽管单独地确定结果对海目标1-7具有积极，中立和未知的影响，主要是因为ICP的服务以及相关的船只 /车辆 /车辆 /人员的运动可能会增加或减少，因为ICP可以组合起来，因此可以从私人车辆访问私人服务方面有效地降低了对私人的依赖，从而可以降低私人服务的正常运输，以降低私人的依赖性。并且，任何新的船只 /服务都更加高效，污染物更少。因此，SAP结果被认为对海目标1具有不显着的积极累积影响；没有 /未知对海目标2 - 7的累积影响；积极对海目标8（材料资产）的累积影响不大；对海目标9（人口和人类健康）的显着积极影响，因为已经确定了对渡轮依赖社区的多重和互补益处。
机器学习的非技术介绍
人类易于执行而计算机难以完成的任务包括识别照片中的物体、面孔或动物，或者识别语音中的单词。另一方面，也有一些任务对计算机来说很容易，而对人类来说很难，比如处理大量数字或准确记忆大量文本。机器学习是过去几年取得最令人瞩目的成功的人工智能技术。然而，它并不是人工智能的唯一方法，还存在概念上不同的方法。机器学习也与其他科学领域有着密切的联系。首先，它与统计学有着明显的密切联系。事实上，大多数机器学习方法都利用了数据的统计特性。此外，机器学习中使用的一些经典方法实际上是在统计学中发明的（例如线性或逻辑回归）。如今，统计学和机器学习的进步之间存在着持续的相互作用。 ML 还与信号和图像处理有着重要的联系，ML 技术在这些领域的许多应用中都很有效，信号/图像处理概念通常是设计或理解 ML 技术的关键。它还与数学的不同分支有各种联系，包括最优化和微分几何。此外，ML 方法设计的一些灵感来自于对生物认知系统的观察，因此与认知科学和神经科学有着联系。最后，数据科学这个术语已经变得很普遍，指的是使用统计和计算方法从数据中提取有意义的模式。在实践中，机器学习和数据科学共享许多概念、技术和工具。然而，数据科学更注重从数据中发现知识，而机器学习则侧重于解决任务。本章首先介绍了一些关于人工智能和机器学习的历史里程碑（第 2 节）。然后，它继续介绍 ML 的主要概念，这些概念是理解本书其他章节的基础。
研讨会（非技术）
15:05休息/名片交换/互动休息15:10邀请15P-K201-5玻璃的结构和物理特性。 1, Richard Black 1, Pashmina Cameron 1, Burcu Canakci 1, Andromachi Chatzieleftheriou 1, James Clegg 1, Daniel Cletheroe 1, Tim Deegan 1 , Austin Donnelly 1 , Rokas Drevinskas 1 , Christos Gkantsidis 1 , Ariel Gomez Diaz 1 , Freddie Hong 1 , Valentin Kapitany 1 , Takashi Lawson 1 , Sergey Legtchenko 1，Antony Rowstron 1，Ioan Stefanovici 1，David Sweeney 1，Benn Thomsen 1，Charles Whittaker 1，Hugh Williams 1，Stefan Winzeck 1
拟议的市中心第2行扩展名和现有南北线环境研究（ES）非技术摘要（NTS）
•互换站工作地点，用于建造及其相关设施的车站以及隧道钻孔机（TBM），将主隧道驶向中间站，并朝向Gali Batu Train Debot的接待轨道； •中级站工作场所，用于建造其相关设施和隧道钻孔机（TBM）主隧道驶向停靠轴工作现场的车站； •对接轴工厂，用于从中间站对接TBM的现有DTL2 Overrun Tunnel从DT1 Bukit Panjang站进行对接； •用于临时潜在的未来基础设施开发的工作人员，以连接Interchange站和Gali Batu Train Debot。潜在的未来基础设施的可行性仍在研究中，准备就绪时将分享； •检索轴工厂，旨在从交换站检索接收轨道隧道以及接收轨道的建设以及潜在的未来基础设施；行人Linkbridge Column Worksite，用于建造高架桥以连接Choa Chu
引用方式：Mokganya, PJ、Webber-Youngman, RCW、Uys, J. 和 Olwagen, J. 2024。领导力在南非技术采用中的作用
技术采用包括组织内部对创新的接受和利用。它指的是个人、组织或整个市场接受并开始使用新技术的过程。罗杰斯（2003）将技术采用过程分为三个不同的阶段，即创新的开发、早期采用者的试用测试和创新的更广泛实施，作者分别将其分为开发、实施和应用。➤ 文献中有各种技术采用模型，其目的是提供一个结构化的框架来理解个人、团体和组织如何采用和整合新技术。这些模型有助于描述影响采用过程的因素，预测用户行为并指导决策以成功引入新技术。
人口因素对本地就业和非技术就业的影响
引言 能源是工业的重要组成部分，是可持续发展的基础要素。除了工业应用之外，能源还在社会发展中发挥着重要作用，它为供暖、照明、交通运输以及教育和科学研究提供了便利。当前全球能源供应和消费模式在环境、经济和社会方面都是不可持续的。然而，可再生能源通过利用自然界丰富的资源、应对气候变化、加强能源安全和促进经济增长，为更清洁、更绿色、更具弹性的未来提供了一条可持续的道路。可再生能源资源丰富且取之不尽，可提供可持续的供应，能够无限期地满足全球能源需求，而不会耗尽有限的资源。可再生能源部门推动经济增长和创造就业机会，为创新、投资和当地发展创造机会，特别是在农村地区。可再生能源面临的一个主要挑战是其间歇性，太阳能和风能发电会随天气条件而变化。能源存储、电网管理和混合系统方面的技术进步对于缓解这一问题至关重要。将可再生能源整合到现有电网和基础设施中需要大量投资和精心规划，以确保可靠性、稳定性和与传统电源的兼容性。政策、激励措施和监管框架对于加速可再生能源技术的采用、吸引投资和促进市场竞争至关重要。持续的研究和开发对于提高可再生能源技术的效率、可靠性和可负担性以及探索潮汐能和波浪能等新的可能性至关重要。目前，研究人员已经分析了人口统计学对公众对可再生能源相关就业创造的看法的影响。研究范围本研究深入探讨了与蒂鲁内尔维利可再生能源 (RE) 相关的本地和非技术就业创造动态，重点关注当地人口的社会人口特征研究目标 1. 评估公众对不同人口群体可再生能源项目创造本地就业机会的潜力的判断。 2. 评估公众对不同人口群体可再生能源项目创造的非技术就业机会的看法。
数字时代非技术教育者采用 AI 工具的障碍 Rohit Reddy Chananagari Prabhakar cprohit1998@gmail.com 摘要：人工智能工具与教育的结合有望带来显著的益处，从个性化学习到管理效率。然而，非技术教育者面临着阻碍他们采用此类技术的障碍。本文通过混合方法研究了这些障碍，结合文献综述以及对来自不同学术背景的教育者进行的调查和访谈。确定的关键障碍包括缺乏技术培训、抵制变革、基础设施缺陷、对数据隐私的担忧以及对 AI 特定资源的有限访问。还探讨了其他挑战，例如 AI 工具与课程需求不一致、对工作流失的担忧以及 AI 与传统教学法结合的复杂性。该研究的结果强调需要有针对性的专业发展、资源配置和基础设施改进，以促进 AI 工具在教育环境中的有效整合。关键词：人工智能工具采用、非技术教育者、人工智能集成的障碍、教育数字化转型、人工智能驱动的教学法、教育技术、教育者的技术培训、人工智能采用的阻力、教育基础设施挑战、教育数据隐私、传统教学法中的人工智能、教育人工智能的伦理问题、人工智能集成的专业发展、人工智能与数字鸿沟
数字时代非技术教育者采用 AI 工具的障碍 Rohit Reddy Chananagari Prabhakar cprohit1998@gmail.com 摘要：人工智能工具与教育的结合有望带来显著的益处，从个性化学习到管理效率。然而，非技术教育者面临着阻碍他们采用此类技术的障碍。本文通过混合方法研究这些障碍，结合文献综述以及对来自不同学术背景的教育者进行的调查和访谈。确定的关键障碍包括缺乏技术培训、抵制变革、基础设施缺陷、对数据隐私的担忧以及对 AI 特定资源的有限访问。还探讨了其他挑战，例如 AI 工具与课程需求不一致、对工作流失的担忧以及 AI 与传统教学法结合的复杂性。该研究的结果强调需要有针对性的专业发展、资源配置和基础设施改进，以促进 AI 工具在教育环境中的有效整合。关键词：人工智能工具采用、非技术教育者、人工智能集成的障碍、教育数字化转型、人工智能驱动的教学法、教育技术、教育者的技术培训、人工智能采用的阻力、教育基础设施挑战、教育数据隐私、传统教学法中的人工智能、教育人工智能的伦理问题、人工智能集成的专业发展、人工智能与数字鸿沟
气候变化风险评估的非技术摘要：Marsa Liquefied天然气项目Sohar的物理风险和机会筛查，
1。公开披露的上下文此非技术摘要准备完全遵守赤道原则（2020）原则10：报告和透明度，要求公司公开披露ESIA的摘要，并使其可在线访问和在线上，包括来自气候变化风险评估的摘要。此非技术摘要来自ERM（2023年11月）进行的气候变化风险评估报告，并与气候变化的物理风险 - 位置纸张LNG植物工程设计（2024年2月），尤其是在推荐缓解措施的一致性方面。重要的是要注意，在ESIA过程中确定和评估的空气排放和缓解措施的某些方面已经成为ESIA先前的公开披露过程的一部分。但是，这种特定的披露旨在证明Marsa LNG项目对与利益相关者的透明度和公开通信的承诺，特别是与气候变化风险和影响力项目领域内的影响有关的承诺。对气候变化风险评估（CCRA）的非技术摘要的披露：物理风险和机会筛查是整体ESIA公开披露过程的综合部分。通过电子访问来促进此公开披露，并通过链接[https://totalenergies.com/oman/marsa-lng-project-project-environmental-and-social-social-socact-impact-sassment-esia]和电子邮件地址和电子邮件地址[esia.grm@totalenergies.com]，以交流任何反馈或建议的反馈，评论或建议。2。简介此外，将考虑在整个公开披露期间致电或发送WhatsApp消息到电话号码：00968 9200 8157。
项目：南非技术评估国家验证研讨会
南非绿色氢电解技术技术评估 (TA) 试点项目即将结束。南非团队已成功完成联合国贸易和发展会议 (UNCTAD) 技术评估方法中概述的所有步骤，并完成了一份全面的技术评估报告。该报告分析了绿色氢电解技术在该国国家发展中的作用及其挑战和机遇，并附有一份旨在促进技术评估广泛采用和传播的行动计划草案。