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World File Search System任务优先
与任务优先限制的人类机器人共享工作空间协作的软件工具
人类机器人共享工作空间中的一个关键挑战是定义决策标准，以选择浮华，有效和安全的协作的下一个任务。在工业环境中使用机器人时，任务可能符合要执行的优先限制。在机器人独自结束之前，当人无法执行任务时，行业中的优先限制的一个典型例子发生在汇编站。本文介绍了一种基于最大熵逆最佳控制的方法，用于识别人类目标的概率分布，并将其包含在人类机器人共享 - 工作空间协作的软件工具中。软件分析人类目标和目标优先限制，并且能够确定最佳机器人目标以及相对运动计划。所使用的方法是一种用于管理目标优先限制的算法和用于选择下一个机器人动作的部分可观察到的马尔可夫决策过程（POMDP）。与15名参与者进行了比较研究，在现实世界中进行了。该实验的重点是评估任务效果，任务效率和人类满意度。所提出的模型显示机器人闲置时间的减少并增加了人类满意度。
OIG-24-01云计算审核
我们的审计结果确定NCUA需要范围范围的云计算方法，以有效收缩和管理云计算服务。NCUA应将策略和程序与这种企业范围的方法保持一致。我们的审核还确定了NCUA实施的云计算服务，因为发生了符合任务优先事项的情况或业务需求。我们认为，这种方法不允许NCUA清楚地解决联邦指导，创造了不一致的流程，并允许做出决策和实施服务。因此，我们在报告中提出了两个建议，并注意管理层已同意这两个建议。鉴于当前对机构云计算服务的方法，OIG计划在实施本报告中的建议后，对其使用云计算服务的合同和风险管理进行后续审核。
2023/24 Brightred学生研究奖指南
我们的愿景是：生活。不受心脏病和中风不间断。我们的使命是：促进健康。挽救生命。增强恢复。心脏和中风对研究卓越的投资，对改善加拿大家庭的健康产生了最大的影响。自1952年成立以来，Heart＆Stroke已投资了超过16.3亿美元，就重要的心脏和中风研究投资，使其成为联邦政府之后加拿大最大的贡献者。心脏与中风Brightred学生研究奖计划（仅在新斯科舍省提供）是一项由捐助者资助的投资，它与培训机构合作为学生研究人员提供奖学金机会；为了加强与心脏与中风的战略任务优先事项相吻合的新斯科舍省研究人员的招聘和保留。目标
导航能量过渡的物理现实
McKinsey的可持续性是公司的客户服务平台，旨在帮助所有行业部门到2050年达到净零碳排放，而全世界达到了与巴黎协议保持一致的目标。可持续性是麦肯锡的关键任务优先事项，我们一直在帮助客户脱碳，建立气候韧性并应对二十年来的可持续性挑战。我们渴望成为脱碳的最大私营部门催化剂，并与全球各地的公司（包括高发射机）的公司合作，以帮助他们创新，减少排放和向可持续增长模型的过渡。我们通过利用我们的思想领导力，创新的工具和解决方案，领先的专业知识和合作者的生态系统来领导一波创新和经济增长，以维护我们的星球并提高可持续性。仅在2023年，有4,500多个同事与750名客户合作，近67个国家 /地区的1,700个可持续性客户参与。McKinsey设定了基于科学目标的基于科学的目标，该目标是根据1.5度途径一致的，并致力于通过将我们自己的操作脱碳并永久消除所有剩余排放而达到零净。www.mckinsey.com/sustainability
空间技术咨询委员会（STAC）
征集主席提名英国航天局正在寻求提名空间技术咨询委员会 (STAC) 主席一职。该委员会就与空间技术发展计划有关的事项为该机构提供建议和支持，（主要是英国参与英国技术发展、潜在的衍生应用；BEIS 工业战略和优先事项；英国、欧空局和其他任务优先事项；更广泛的社会和工业背景以及发展英国技能基础的潜力。STAC 成员包括来自工业界和学术界的代表，涉及广泛的主题领域，从总承包商、中小企业、供应商和学术界的不同角度出发。这将涵盖一系列空间技术（硬件和软件），并包括空间技术路线图中涉及的不同空间主题 - 太空探索和机器人技术、位置导航和定时传感、电信。委员会主席将在指导讨论、整理有关具体活动（例如路线图更新）的信息和向该机构报告任何结果方面发挥重要作用。请通过求职信申请，描述您在太空领域的相关经验和背景。合适的候选人应包括参与国际空间计划的工作，以及在政府或其他公共机构（研究委员会/政府机构）担任任何类似顾问职位的经历。这不应超过 300 字。主席职位任期为两年，将从下一次 STAC 会议开始。注意：会议日期目前尚未确定，但预计将于 2021 年 12 月举行。接受他人提交或代表他人提交的提案。但是，如果您提名的不是您自己，请确保您在提交提案时以书面形式提供被提名人的同意。
避免自主系统在...
在开放世界中运行的自主系统通常使用其环境不完整的模型。模型不完整是不可避免的，这是由于精确模型规范和有关开放世界环境的数据收集的实际限制。由于模型的有限性，部署时可能会产生负面影响（NSE）。负面效应是对环境对代理作用的不良，未建模的影响。nses在设计时识别出来的挑战性，并且可能影响系统的可靠性，可用性和安全性。我们提出了两种互补的方法来减轻NSE通过：（1）从反馈中学习，以及（2）环境塑造。解决方案通过不同的假设和代理职责来实现目标设置。在从反馈中学习时，代理商将学习与NSE相关的惩罚功能。我们研究了不同反馈机制的效率，包括人类的反馈和自主探索。该问题被称为多目标马尔可夫决策过程，以便优化代理的指定任务优先于减轻NSE。Slack参数表示允许的最大偏差与代理商任务的最佳预期奖励，以减轻NSE。在环境塑造中，我们研究了人类如何帮助代理人，除了提供反馈之外，并利用其更广泛的知识范围来减轻NSE的影响。我们将问题提出为与脱钩目标的人类合作。代理优化其分配的任务，并在其操作过程中可能会产生NSE。人类通过对环境进行适度的重新配置来协助代理，以减轻NSE的影响，而不会影响代理人完成其分配任务的能力。我们提出了一种用于塑造和分析其特性的算法。经验评估证明了在不同环境中缓解NSE的不同方法的贸易。