XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System保持一致
利用人工智能使人才战略与不断变化的业务需求保持一致
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。
不合能政策简要将关键原材料开发与可持续发展保持一致
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）。
法律为代码提供信息：一种法律信息学方法，将人工智能与人类保持一致
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。
供应链现代化：如何使您的方法与客户体验保持一致
库存管理的典型方法涉及供应人员（或库存技术人员）扫描和用手持设备或用剪贴板和纸张记录的护理用品。库存技术注释的供应需要补充或“提高到标准杆”，然后通常在同一天内的另一次旅行中重新填充垃圾箱。但是，通常会根据库存技术或“肠感觉”的经验来评估和补充此方法，这会导致计算所有供应和积压。此外，此过程导致产品到期和无法管理PARS。这可能会导致库存，有人会通知材料管理部门使他们加速交付用品（“需求电话”），或者护理人员将从其他位置搜索和提取物资。
引文 (APA) Peschl, M.、Zgonnikov, A.、Oliehoek, FA 和 Cavalcante Siebert, L. (2022)。道德：通过多目标强化主动学习使人工智能与人类规范保持一致。在 C. Pelachaud 和 ME Taylor (Eds.) 中，第 21 届自主代理和多智能体系统国际会议 (AAMAS '22) 论文集 (第 1038-1046 页)。国际自主代理和多智能体系统基金会。https://dl.acm.org/doi/abs/10.5555/3535850.3535966 重要提示 要引用此出版物，请使用最终发布的版本（如果适用）。请检查上面的文档版本。
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。
道德：通过多目标强化主动学习使人工智能与人类规范保持一致
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。
肯尼亚关于清洁烹饪能源的可持续发展目标 7 能源契约 下一个十年行动议程将推进可持续发展目标 7，实现人人享有可持续能源，与目标保持一致
目标：肯尼亚承诺到 2028 年实现现代能源烹饪服务的普遍使用，并加快实现其清洁烹饪目标的行动。有利环境 7.1.1 加强和实施优先考虑清洁烹饪解决方案的政策和监管手段和战略，以消除制约该行业发展的差距 7.1.2 建立和加强政治意愿，以加速可持续的清洁烹饪转型 7.1.3 利用现有的权力下放的政府系统来倡导清洁烹饪。加强供应 7.1.4 通过创新部署能够反映国家能源供应比较优势的基础设施和规划投资。这意味着要优先考虑该国位置最好的清洁烹饪基础设施 7.1.5 将该国定位为清洁烹饪生态系统投资和研究的首选目的地 7.1.6 动员和促进清洁烹饪行业发展的创新融资 刺激需求 7.1.7 加强和维持公民参与努力，推广清洁烹饪解决方案 7.1.8 赋予社区特别是妇女、弱势群体和青年人权力，使他们采用清洁烹饪，不让任何人掉队 跨领域问题 7.1.9 制定强有力的监测和报告框架，以便有效跟踪进展（知识管理门户） 7.1.10 促进清洁烹饪领域的创新、研究和开发 7.1.11 建设参与向清洁烹饪过渡的参与者的能力 7.1.12 建立推动实现全民清洁烹饪所需的伙伴关系和合作关系 时间范围：2021-2028 目标背景：全球有 380 万人因家庭原因导致的疾病而过早死亡空气污染（WHO，2018）主要是由于使用不清洁燃料和传统炉灶烹饪造成的。必须紧急采取措施加快清洁能源的普及速度，重点是清洁烹饪，以扭转这一趋势。肯尼亚全国人口普查（2019）显示，66.7% 的人仍使用木材或木炭做饭。只有约 24% 的家庭使用液化石油气 (LPG) 作为主要烹饪燃料，而其他清洁解决方案的使用微乎其微。导致空气污染的主要原因是
特殊教育部有助于MDE战略计划，并与MDE内部优先事项保持一致
•支持并跟踪所有残疾学生的毕业率，尤其是来自历史悠久的群体和明尼苏达州移民社区的学生。•促进残疾学生获得职业和技术教育的机会。•提高了地区复制成功方法的能力，并取得了积极的成果，以取得学生的参与和成就。•支持学区为有不再成功接受通识教育的学生提供额外的学术和行为支持。•协助全州评估和替代评估，包括文化响应式评估和评估。•提倡以人为中心的整个孩子的方法，该方法支持自决，有意义的教育经验以及在学校和社区中的学习。
使人工智能与人类价值观保持一致
摘要 人工智能必须以人为本。人工智能的发展产生了很大的不确定性，即如何确保从设计到使用的整个过程中人工智能与人类价值观保持一致（人工智能价值观一致）。为了解决这个问题，我们采用物质价值和技术中介的现象学理论作为第一步。在本文中，我们首先从相关的人工智能研究中讨论人工智能价值观一致。其次，我们简要介绍什么是物质价值和技术中介，并通过这些理论的视角反思人工智能价值观一致。我们得出结论，可以定义一组有限的人类价值观，并将其适应人工智能系统将被要求完成的稳定生活任务。人工智能价值观一致也可以通过技术中介在设计者和用户之间建立起来。在此基础上，我们提出了一套通过现象学理论理解人工智能价值观一致的共同原则。本文将现象学理论的独特知识贡献给人工智能与人类价值观一致的论述。
使公共事业委员会的职责与清洁能源的未来保持一致
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