背景 ................................................................................................ 4 重启机制的目的 ...................................................................................... 4 我们正在就哪些内容进行磋商 .............................................................................. 5 背景和相关出版物 ...................................................................................... 5 下一步 ...................................................................................................... 6 如何回应 ...................................................................................................... 6 您的回应、您的数据和保密性 ...................................................................... 6 一般反馈 ...................................................................................................... 7 如何跟踪磋商进度 ...................................................................................... 8
在本文中,我们首先将公共部门使用人工智能 (AI) 系统定义为长期合理化和官僚化进程的延续和强化。借鉴韦伯的观点,我们认为这些进程的核心是用工具理性取代传统,即实现任何给定政策目标的最可计算和最有效的方式。其次,我们展示了公众和学术界对人工智能系统的批评有多少源于众所周知的韦伯式合理化核心矛盾。为了说明这一点,我们引入了一个思想实验,其中人工智能系统用于优化税收政策以推进特定的规范目标:减少经济不平等。我们的分析表明,建立一个促进社会和经济平等的机器式税收制度是可能的。然而,我们的分析还强调,人工智能驱动的政策优化 (i) 排除了其他竞争性政治价值观,(ii) 凌驾于公民对彼此的 (非工具性) 义务感之上,以及 (iii) 破坏了人类作为自我决定生物的概念。第三,我们观察到,当代旨在确保人工智能系统合法、合乎道德和安全的学术研究和倡导建立并强化了合理化过程所依据的核心假设,包括现代观念,即科学可以扫除压迫性制度,并用理性规则取而代之,从而将人类从道德不公正中拯救出来。这过于乐观:科学只能提供手段——它们不能决定目的。尽管如此,在公共部门使用人工智能也可以使自由民主国家的机构和进程受益。最重要的是,人工智能驱动的政策优化要求规范性目的明确化和形式化,从而使其受到公众的审查、审议和辩论。
随着 Newell Brands 扩大其 SKU 产品组合以推动业务增长并满足多样化的消费者需求,随之而来的复杂性增加开始阻碍供应链效率、盈利能力和有效的库存管理。为了应对这些挑战,该公司寻求开发一种 SKU 合理化方法,使他们能够简化产品供应、降低成本并提高整体供应链绩效。这个顶点项目通过整合财务和物料清单 (BOM) 复杂性指标,为 Newell Brands 制定了 SKU 合理化战略。该方法采用评级系统根据年总销售额、年总利润、子组件数量、最小家族等级和唯一组件数量来评估 SKU。三步筛选程序确定了在各种业务场景下可合理化的 SKU 候选者。将该程序应用于多个场景表明,调整筛选标准使公司能够控制标记的 SKU 数量。这些原则可以扩展到其他面临产品扩散和行业供应链运营类似挑战的公司。
1 IOPFE Institute,St.26,圣彼得堡194021,俄罗斯; cabri@mail.ru(V.S.G. ); zumisi@gmail.com(D.A.K. ); Sviatoslab。 ); ); pkervycova@mail.offe(P.D.C. ); (S.I.P. ); milk@mail.io.ru(S.A.R. ); ); (N.D.P. ); 2物理系。 vsysoev@stu。 ); solatinin1994@gmail.com(M.A.S. ); 柏林,柏林和能源,柏林,柏林,德国; 4 NRC“学院研究所”,学院学院。 1,莫斯科123182,俄罗斯;1 IOPFE Institute,St.26,圣彼得堡194021,俄罗斯; cabri@mail.ru(V.S.G.); zumisi@gmail.com(D.A.K.); Sviatoslab。);); pkervycova@mail.offe(P.D.C.); (S.I.P.); milk@mail.io.ru(S.A.R.);); (N.D.P.);2物理系。 vsysoev@stu。); solatinin1994@gmail.com(M.A.S.);柏林,柏林和能源,柏林,柏林,德国; 4 NRC“学院研究所”,学院学院。1,莫斯科123182,俄罗斯;
A. 要求市议会废除附录 AB 中列出的政策和指导方针,要求市议会在根据建议 A 废除 ArbutusRidge/Kerrisdale/Shaughnessy 社区愿景、Dunbar-Southlands 社区愿景、Hastings-Sunrise 社区愿景、Kensington-Cedar Cottage 社区愿景、Kingsway-Knight 邻里中心住房区计划、Renfrew-Collingwood 社区愿景、Riley Park/South Cambie 社区愿景、Sunset 社区愿景、Victoria-Fraserview/Killarney 社区愿景和 West Point Grey 社区愿景的前提下,批准附录 B 中概述的临时重新分区政策。目的和执行摘要本报告提出了两项关键建议,以推进温哥华计划的方向,协调和简化现有的城市建设规则。建议 A 建议废除 72 项市议会批准的过时或与温哥华计划和其他最新政策方向不相容的政策和指导方针。建议 B 承认《社区愿景》中的部分重新分区授权条款仍然适用于申请处理,并建议引入一项临时重新分区政策,提供相同的重新分区机会。预计该临时重新分区政策将持续有效,直至完成进一步工作,以更符合温哥华规划目标的重新分区授权政策取而代之,从而进一步提升全市的公平性、宜居性和可负担性。
捐助方推动的可再生能源 (RE) 研究和实施可能不一定与发展中国家的物质、社会、经济和政治环境产生共鸣。我们以南亚发展中国家尼泊尔为例,探讨为什么在过去三十年里,尽管得到了大量捐助方的支持和补贴,太阳能和风能技术仍然失败。我们结合广泛的文献综述、专家访谈以及我们在尼泊尔可再生能源领域长达二十年的职业生涯中的阅读,得出了合理的结论。几乎所有过去由国际资助和政府补贴的离网太阳能和风能项目都在资金中断后失败了。此外,原始的喜马拉雅环境被迫承担危险废物管理的负担。尼泊尔是水电最好的国家之一,应该专注于这项技术。其他可行替代方案的适用性、便利性和社会接受度决定了技术的命运。需要更好地利用捐赠/补贴,通过开发自下而上的“生态系统”,促进新技术成为可持续能源结构的一部分。通过本文,我们针对可再生能源领域的捐赠和补贴的使用提出了具体建议,这些建议源自尼泊尔的案例,但总体上适用于全球南方国家。
1912 年的 Dehomag 制表机,带有木板作为书写抽屉和三个计数器。(来源:Hans Görlitz,《Hollerith 分类和制表机及其在交通计数中的应用》,载于:《Elektrische Kraftbetriebe und Bahnen》第 11 卷,1913 年,第 3 期,第 55 页)
EU的合格产品名称声明:MTC-L4G2D-B03/ MTC-L4G2D-B03-KIT和MTC-L4G2D-B01/ MTC-L4G2D-B01/ MTC-L4G2D-B01-B01-WW姓名和地址制造商的姓名和地址制造商的责任。声明的目的:LTE CAT 4细胞调制解调器上述声明的对象与相关的欧盟协调立法一致:指令2014/53/eu,指令2014/35/eu指令2011/65/eu由指令修订,由指令2015/863/eu Place:Mount:Mount dive,Mount dive:3月202日。
设计师通常不必要地支付比仅仅用于适应他们所选择的申请中迫在眉睫的电阻稳定性偏移所需的更严格的公差付费。在这些应用程序中选择像CSM这样的高稳定性组件,消除了由于“计划不稳定”而导致的偏移津贴的需求,并且允许使用基于其他技术的电流感应电阻所需的较松开始的初始公差。
对于公众来说,“人工智能”一词让人联想到具有人类个性和思维过程但具有无限内存和处理速度的机器。可以教导模仿人体(主要是大脑)的机器。该领域的术语也随之发展,出现了机器学习、超级智能和人工神经网络等术语。然而,虽然人工智能 (AI) 术语有助于描述计算机技术可能实现的愿景,但该术语可能暗示了不存在的计算机功能,同时隐藏了实际应用中使用的计算机机制。人工智能可能看起来具有神奇的能力,可以复制几乎不为人知的人类思维过程,但通常无法适应环境的变化,将其范围扩展到其狭窄的指定领域之外,并且需要大量的人力才能重新训练 (Brooks, 2017)。在一个治理、法律和道德相关领域越来越关注流氓人工智能的能力、偏见、错误、对就业的影响,甚至危险的世界里,这样的语言可能会产生误导。