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实施计划
实施计划是实施团队用来跟踪目标、策略、适当的进度基准和反思实施进度的工具。与通常由领导层或高层管理人员推动且不会随着实施过程而发展的项目管理计划不同，实施团队支持的实施计划提倡使用多种观点和分布式领导，这增加了策略与实施目标相匹配的可能性。制定实施计划可以帮助团队确定实现每个实施目标的适当策略，制定实施策略的可行时间表，并确定明确的角色和职责。无论您是在开发新事物、扩展已建立的计划或实践，还是支持包含多个计划和实践的计划，成功的实施都需要细心和关注。周到的实施规划是实现计划或计划预期结果的关键。考虑实施的当前阶段或阶段以匹配实施目标和策略。例如：• 在探索期间，评估重点人群的需求和资产，并将其与潜在计划的适合性和可行性进行比较，以在当前组织和系统环境中发挥优势并满足需求。实施计划可以帮助团队确保勘探活动的时间表切实可行，并让合适的合作伙伴参与到这一过程中。它还可以概述关键的勘探成果，包括一项计划中潜在计划或多个计划的可接受性和适当性。
人工智能在刑事司法系统中的应用（
本研究旨在定义人工智能是什么，它的基本组成部分，并展示如何使用人工智能实现刑事司法。然后揭示确保人工智能与人权兼容的各种机制，并寻找人工智能在打击犯罪和实现刑事司法方面可以发挥优势的领域。在研究中，研究人员使用了几种研究方法，即描述性方法、分析性方法和比较性方法，因为研究需要所有这些方法。研究人员得出了一些结果，提出了一些建议。至于结果，其中最重要的是人工智能可以实际履行警察的职能，包括监控和维持秩序、预测犯罪和预防犯罪。如果人工智能被很好地用于执行正义，它也被认为是司法官员手中的一个很好的工具，并且在调查管理和从被告的特征和情绪中了解被告状况方面具有巨大的力量。阿联酋联邦法律中还没有赋予人工智能在司法执法、调查和量刑判决领域工作合法性的文本。至于建议，其中最重要的是阿联酋需要从技术角度关注人工智能、机器学习和专家系统。并尝试鼓励公司（然后是个人）在工作中依赖人工智能，因为它具有准确性和速度快的特点。研究人员还建议有必要审查完整的刑事立法框架，并制定确保使用人工智能作为司法执法各个阶段良好支持系统的文本。
综合空间任务规划与航天器设计的多学科设计优化方法
太空任务规划和航天器设计紧密耦合，需要一起考虑才能获得最佳性能；然而，这个集成优化问题会导致大规模的混合整数非线性规划 (MINLP) 问题，而该问题的求解十分具有挑战性。为了应对这一挑战，本文提出了一种新的解决该 MINLP 问题的方法，即遵循多学科设计优化 (MDO) 的理念，通过增强拉格朗日协调方法迭代求解一组耦合子问题。所提出的方法利用问题的独特结构，将其分解为一组不同类型的耦合子问题：任务规划的混合整数二次规划 (MIQP) 子问题和航天器设计的一个或多个非线性规划 (NLP) 子问题。由于可以将专门的 MIQP 或 NLP 求解器应用于每个子问题，因此所提出的方法可以有效地解决原本难以解决的集成 MINLP 问题。还提出了一种自动有效的方法来寻找这种迭代方法的初始解，这样就可以在不需要用户定义的初始猜测的情况下进行优化。在演示案例研究中，使用子系统级参数化航天器设计模型优化了载人月球探测任务序列。与最先进的方法相比，即使没有并行化，所提出的公式也可以在更短的计算时间内获得更好的解决方案。对于更大的问题，所提出的解决方法也可以轻松并行化，因此有望进一步发挥优势和可扩展性。
人工智能是一把双刃剑
摘要 人工智能 (AI) 与教育的融合引发了关于其对学生学业成绩影响的激烈争论。一方面，人工智能有可能通过提供个性化指导、自动评分和提供实时反馈来提高学习成果。人工智能工具还可以方便获取大量教育资源，使学习更具吸引力和效率。另一方面，过度依赖人工智能可能会阻碍批判性思维、创造力和解决问题的能力。过度依赖人工智能生成的解决方案可能导致对基本概念的理解不足，最终对学业成绩产生负面影响。此外，人工智能驱动的评估可能会优先考虑死记硬背而不是更深入的理解，这可能会扼杀求知欲。这项研究工作旨在探索人工智能对学业成绩的双重影响，研究其优点和缺点。它还旨在调查人工智能对学业成绩的积极和消极影响之间的平衡，探索最大化利益同时减轻缺点的策略。通过研究人工智能与学生学习之间的相互作用，我们可以利用人工智能的潜力来增强教育，同时减轻其负面影响。平衡的方法将使教育工作者能够利用人工智能作为一种工具来增强而不是取代传统的教学方法，最终促进更有效和更具包容性的学习环境。研究人员最后鼓励同时使用人工智能和人类智能。为了最大限度地发挥优势并尽量减少缺点，教育工作者必须制定人工智能使用的指导方针，促进数字素养，并鼓励人机协作。通过承认人工智能的双重性质并努力实现平衡，我们可以利用其潜力来提高学术成绩，同时保持人类智能的价值。研究人员使用二次数据收集来生成数据。关键词：双刃剑、人工智能、学术、表现
内部指导
缩略语 JSC：联合指导委员会 MAF：管理和问责框架 MAPS：主流化、加速和政策支持 M&E：监测和评估 MDG：千年发展目标 NGO：非政府组织 OECD：经济合作与发展组织 RBM：基于结果的管理 RC：驻地协调员 SDGs：可持续发展目标 UN：联合国 联合国 CCA：联合国共同国家分析 UNCT：联合国国家工作队 UNDAF：联合国发展援助框架 UNDP：联合国发展计划署 UNEG：联合国评价小组 UN JSC 联合国推进人道主义和发展合作联合指导委员会 UN-SWAP：联合国全系统行动计划 前言 2030 年可持续发展议程要求联合国发展系统灵活、具有凝聚力并能响应国家优先事项和人民需求。它要求以权利为基础制定 2030 年议程，并以强有力的国家分析为基础，重新推动集体行动和伙伴关系，并全心全意帮助各国实现可持续发展目标，不让任何人掉队。这就是新版《联合国可持续发展合作框架内部指导》所体现的精神，也是我们改革进程的核心。我们的新合作框架植根于四个关键目标。首先，它们必须明确表达联合国的集体反应，帮助各国解决国家优先事项和实现可持续发展目标道路上的差距。《合作框架》是支持经济转型的工具，提供围绕可持续性重新制定经济政策和实践的选项，以实现包容性、多元化和就业密集型的经济转型，从而促进所有公民的权利和福祉，加强经济并保护地球。其次，《合作框架》必须体现《2030 年议程》核心的伙伴关系精神。这意味着不仅要与东道国政府建立伙伴关系，还要与所有利益相关者（民间社会、学术界、议会、私营部门、双边伙伴）建立伙伴关系，以发挥优势，推动变革。