尽管这一变化仍处于起步阶段,但它已直接影响了 PSC 在近期监管程序中的决策。例如,它出现在 PEPCO 的多年期费率计划程序(案卷 FC1156)中。在该案卷中,PSC 召开了为期两天的技术会议并提供了书面评论机会,随后通过了评估公用事业替代费率制定提案的十项原则。该框架呼应了新的要求,指示提案除其他优先目标外,还促进“环境质量的保护,包括对全球气候变化的影响和特区的公共气候承诺”。PSC 的命令还更广泛地引用了新要求作为采用该框架的理由,并在裁决中断言:委员会的使命是确保公用事业以公正合理的价格向客户提供安全可靠的服务。根据哥伦比亚特区法典第 34-808.02 条,在监督和管理公用事业或能源公司时,委员会“应考虑公共安全、特区经济、自然资源保护和环境质量维护,包括对全球气候变化的影响和特区的公共气候承诺。”该命令是委员会履行其法定使命的又一步。8
美国社会在不断发展,美国陆军必须保持灵活性。它必须利用新兴趋势来完成任务。通过使体检政策与 ADHD 诊断和大麻合法化的现实相结合,陆军可以扩大其招募范围,而不会损害部队质量。通过使体检标准与社会健康趋势相结合,陆军将在不降低标准的情况下提高招募绩效。
生物多样性是生态系统韧性和人类福祉的基石,但面临着未表现的人为威胁。尽管保护生物学家努力解决生物多样性危机以来[1],但生物多样性弹性和恢复的行星前景仍然很可怕。前几十年的经验教训表明,实现所需的生物多样性结果所需的干预措施需要范围内和跨学科的努力[2],并且迫切需要迫切需要快速改善全球物种的韧性和恢复(《生物多样性公约秘书处》(《生物学多样性公约》)。全球生物多样性展望5)。但是,有效的生物多样性保护的途径不仅需要良好的意愿。它需要采取行动,以源于数据驱动的策略和基于证据的决策[3]。然而,仅生物学和生态数据并不能产生生物多样性保护。这是因为保护是人类的决策问题;大多数人类选择会影响生物多样性的成果,而保护成功取决于我们认为的重要性以及我们为实现既定目标做出的决定[4,5]。人们始终将环境保护作为优先级[6],但是,迄今为止,人类决策不足以考虑不同选择的生物多样性后果。这些决定可能是关于土地使用变化,经济发展,商业实践或政策制定的。如果它们对环境质量或物种持久性产生后果,它们会隐含影响生物多样性。当我们面对保护生物多样性的挑战时,至关重要的是要确保索式和相关的数据指导我们的决策和行动[4]。已经汇编了与生物多样性决策相关的大量数据,但不一定用来以促进更好结果的方式进行决策[7],如霍金斯在本期中所讨论的[8]。决策者通常没有能力确定其选择的生物多样性结果或哪些数据与当前的决策最相关(例如[9])。我们争辩说,需要将数据生成和用于生物多样性保护的方法开头。通过关注所需的结果,我们可以清楚地识别
许多拥有最重要的CRM资源和/或最大潜力的国家是新兴和发展中的经济体。这些通常需要更强大的资源治理,并且能够减轻提取活动增加的经济和环境后果的能力有限。15 2017年的一项研究发现,在治理不令人满意的国家中,有超过四分之一的已知铜资源是,因此不可避免地会有一些产品来自此类国家。16截至2019年,大约有10-15%的铜,锂和钴生产以及其镍产量的几乎一半来自治理得分低和高排放强度的地区(图3)。
1 欧洲个性化医疗联盟,比利时布鲁塞尔 1040; jayasinghtec29@gmail.com(JS); marta.kozaric@euapm.eu (MK) 2 分子与细胞工程系,雅各布生物技术与生物工程研究所,工程与技术学院,山姆希金博顿农业、技术与科学大学,Prayagraj 211007,印度 3 比利时癌症中心,Sciensano,1050 布鲁塞尔,比利时; marc.vandenbulcke@sciensano.be 4 意大利那不勒斯费德里科二世大学公共卫生系,80138 那不勒斯, umberto.malapelle@unina.it 5 国家癌症研究所“G. Pascale Foundation”—IRCCS,意大利那不勒斯 80131; n.normanno@istitutotumori.na.it 6 意大利那不勒斯费德里科二世大学分子医学和医学生物技术卓越系,80138; edotto70@gmail.com 7 意大利卡塔尼亚 95126 Cannizzaro 急救医院临床病理学和基因组学系 8 意大利米兰国家肿瘤研究所 IRCCS 基金会肿瘤内科系,20133; arsela.prelaj@istitutotumori.mi.it 9 米兰比可卡大学 MBBM 基金会儿科血液学科,20126 蒙扎,意大利; carmelo.rizzari@gmail.com 10 欧洲癌症患者联盟,1000 布鲁塞尔,比利时; aliki.stathopoulou@ecpc.org (AS); francesco.delorenzo@ecpc.org (FdL) 11 Astra Zeneca,Concord Pike,威尔明顿,特拉华州 19803,美国; france.dube@astrazeneca.com 12 马德里政治技术大学照相技术和生物工程系,28040马德里,西班牙; manuel.ottaviano@upm.es 13 意大利罗马圣心天主教大学生命科学与公共卫生系卫生科,20123; stefania.boccia@unicatt.it 14 意大利罗马 A. Gemelli IRCCS 基金会妇女儿童健康和公共卫生系,00168 15 米兰大学肿瘤学和血液肿瘤学系,20122 米兰,意大利; gabriella.pravettoni@ieo.it 16 欧洲肿瘤研究所 (IEO) IRCCS 认知和心理科学应用研究部,20139 米兰,意大利 17 Novartis Farma SpA,20154 米兰,意大利; ivana.cattaneo@novartis.com 18 西班牙国家癌症研究中心 (CNIO) 遗传和分子流行病学组,28029 马德里,西班牙; nmalats@cnio.es 19 科隆肺癌组、病理学和医学院研究所、科隆/波恩综合肿瘤学中心、科隆大学医院,德国科隆 50937; reinhard.buettner@uk-koeln.de 20 巴塞罗那大学医学人工智能实验室(BCN-AIM),西班牙巴塞罗那 08007; karim.lekadir@ub.edu 21 想象 Margo,78100 圣日耳曼昂莱,法国; patricia.blanc@imagineformargo.org 22 蒙彼利埃大学医学中心稀有人类循环细胞实验室,法国蒙彼利埃 34093; c-panabieres@chu-montpellier.fr 23 国际癌症儿童组织,1200 维也纳,奥地利; sara@bwconsultancy。法国蔚蓝海岸大学巴斯德医院临床和实验病理学实验室,邮编 06000 尼斯, hofman.p@chu-nice.fr 25 INSERM U1287,古斯塔夫鲁西癌症园区,94805 维尔瑞夫,法国; eric.solary@gustaveroussy.fr 26 巴黎第十一大学医学院,勒克里姆林-比克特,91405 法兰西岛,法国 27 古斯塔夫鲁西癌症中心血液学系,94805 巴黎,法国
•一种整合整个国内和国际决策的可持续发展方面的方法。…作者:(i)促进协同效应并最大程度地利用经济,社会和环境政策领域的福利,(ii)将国内政策目标与国际认可的可持续发展目标保持平衡,以及(iii)解决政策的跨期和长期影响,包括可能影响发展中国家的人。” OECD
应用深度学习 AI 的力量 Eightfold 的深度学习 AI 使用神经网络提供实时人才情报,随着时间的推移,情报的准确性会越来越高。由此产生的见解和建议比触发逻辑或简单的关键字匹配产生的见解和建议更具相关性和针对性。尽管算法非常复杂,但 Eightfold 并不将 AI 视为黑匣子。相反,该平台遵循可解释 AI 的原则。例如,在将人员与工作进行匹配时,Eightfold 会显示哪些因素使某人适合该职位。这种可见性建立了人们对平台建议的信任。
从演示和成对偏好推断奖励函数是将强化学习 (RL) 代理与人类意图相结合的良好方法。然而,最先进的方法通常专注于学习单一奖励模型,因此很难权衡来自多位专家的不同奖励函数。我们提出了多目标强化主动学习 (MORAL),这是一种将社会规范的不同演示组合成帕累托最优策略的新方法。通过维持标量权重的分布,我们的方法能够以交互方式调整深度 RL 代理以适应各种偏好,同时无需计算多个策略。我们在两种场景中通过实证证明了 MORAL 的有效性,这两种场景模拟了交付和紧急任务,需要代理在存在规范冲突的情况下采取行动。总的来说,我们认为我们的研究是朝着具有学习奖励的多目标 RL 迈出的一步,弥合了当前奖励学习和机器伦理文献之间的差距。
此外,欧盟(EU)法律要求所有大型公司和所有上市公司(除列出的微型企业除外),以披露有关他们认为是由社会和环境问题以及活动对人们和环境的影响所带来的风险和机会的信息。2021年4月,欧盟委员会通过了公司可持续性报告指令(CSRD),该指令要求其范围内的公司符合欧洲可持续性报告标准(ESRS)的报告。有12个ESR涵盖了全部可持续性问题,其中之一是生物多样性和生态系统上的ESR E4。公司将不得不在2024年(欧盟大型公司),2025年(大型非欧盟公司),2026-2028(上市中小型企业)和2028年(欧盟每年超过1.5亿欧元的非欧盟公司)中开始报告。
摘要 - 人工智能(AI)功能正在迅速发展。高功能的AI可能会根据其开发和部署方式引起根本不同的期货。我们无法以可靠地指导AI行为的方式指定人类的目标和社会价值观。指定在世界特定状态下采取特定行动的AI的可取性(值)超出了非常有限的国家行动价值。机器学习的目的是在一部分状态下进行训练,并使最终的代理推广在未经验证的情况下选择高价值动作的能力。不可避免地,训练期间将价值观归因于代理商的行为的功能是对人类价值观的不完整封装,而训练过程是对与所有可能未来相关的状态的稀疏探索。在训练后,AI被用粗大的人类首选领土部署,并且通常会选择与我们首选路径不结盟的动作。