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引用本文：Ruby O'Connor、Mitzi Bolton、Alexander K. Saeri、Tom Chan 和 Ross Pearson (2024) 人工智能与复杂的可持续性政策问题：将承诺转化为实践，政策设计与实践，7:3，308-323，DOI：10.1080/25741292.2024.2348834
摘要 应对可持续发展政策挑战需要能够驾驭复杂性的工具，以改善政策流程和结果。过去十年来，人们对人工智能 (AI) 工具的关注度和政府对其使用的期望急剧上升。我们对学术和灰色文献进行了叙述性回顾，以调查人工智能工具如何用于政策和公共部门决策。我们发现，学者、政府和顾问对人工智能表达了积极的期望，认为人工智能可以或应该用于解决广泛的政策挑战。然而，关于公共决策者如何实际使用人工智能工具或对使用结果的详细洞察的证据却少得多。从我们的研究结果中，我们得出了将人工智能的承诺转化为实践的四个教训：1) 记录和评估人工智能在现实世界中对可持续发展政策问题的应用；2) 关注现有和成熟的人工智能技术，而不是投机性的承诺或外部压力；3) 从要解决的问题开始，而不是要应用的技术；4) 预测并适应可持续发展政策问题的复杂性。
NAVFAC 开放环境修复资源 (OER2)：确定 MEC/MPPEH 水下埋藏深度的方法军用弹药被发现在某些水下位置，这是历史处置活动以及实弹训练、测试和其他操作的结果。在水下环境中仍能发挥作用的射弹和其他弹药构成爆炸危险，可能会迁移，使人员接触到这些弹药。这种爆炸危险的管理很复杂，取决于特定地点的考虑因素，例如弹药类型、海洋环境、移动潜力以及人员如何接触和与弹药互动。本次网络研讨会的目的是总结为了解水下环境中弹药的移动性和埋藏而开发的科学。将介绍环境观测、弹药观测技术、移动性和埋藏现场观测、移动与埋藏的物理学以及埋藏的物理过程建模。演示将以将这些知识在现有场地的实际应用结束。 演讲者：Bryan Harre，NAVFAC EXWC 和 Joe Calantoni，美国 NRL 博士 日期：2022 年 11 月 9 日，星期三 时间：太平洋时间上午 11 点 | 美国东部时间下午 2 点 通过以下链接注册参加网络研讨会：https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=697664&k=0468450F7D53 如果您无法点击链接，请将地址复制并粘贴到您的网络浏览器中。 州际技术与监管委员会 (ITRC) 关于可持续弹性修复 (SRR) 的网络研讨会 极端天气事件会对修复措施保护人类健康和环境的能力产生不利影响。可持续弹性修复 (SRR) 被定义为“清理和再利用危险废物场地的优化解决方案，可限制负面影响、最大化社会和经济效益并增强对日益增加的威胁的抵御能力”。该网络研讨会介绍了一些工具，可帮助将可持续和有弹性的实践融入修复项目中。主题：可持续的弹性修复演讲者：ITRC 日期：2022 年 11 月 17 日时间：太平洋时间上午 10 点 | 美国东部时间下午 1 点通过以下链接注册参加 ITRC 网络研讨会：https://clu-in.org/conf/itrc/SRR/有关更多信息，请查看 ITRC 关于此主题的报告：https://srr-1.itrcweb.org/ RPM 培训活动主题的最后一次征集 RPM 培训主题的最后一次征集：现在到 2022 年 11 月 16 日链接：https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=699708&k=04684B0E7B5F RPM 培训日期更新：2023 年 3 月 14 日至 16 日*这与原始/预计日期不同* 正在评估场地，活动举办批准将决定最终日期和地点。
NAVFAC 开放环境修复资源 (OER2)：确定 MEC/MPPEH 水下埋藏深度的方法军用弹药被发现在某些水下位置，这是历史处置活动以及实弹训练、测试和其他操作的结果。在水下环境中仍能发挥作用的射弹和其他弹药构成爆炸危险，可能会迁移，使人员接触到这些弹药。这种爆炸危险的管理很复杂，取决于特定地点的考虑因素，例如弹药类型、海洋环境、移动潜力以及人员如何接触和与弹药互动。本次网络研讨会的目的是总结为了解水下环境中弹药的移动性和埋藏而开发的科学。将介绍环境观测、弹药观测技术、移动性和埋藏现场观测、移动与埋藏的物理学以及埋藏的物理过程建模。演示将以将这些知识在现有场地的实际应用结束。 演讲者：Bryan Harre，NAVFAC EXWC 和 Joe Calantoni，美国 NRL 博士 日期：2022 年 11 月 9 日，星期三 时间：太平洋时间上午 11 点 | 美国东部时间下午 2 点 通过以下链接注册参加网络研讨会：https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=697664&k=0468450F7D53 如果您无法点击链接，请将地址复制并粘贴到您的网络浏览器中。 州际技术与监管委员会 (ITRC) 关于可持续弹性修复 (SRR) 的网络研讨会 极端天气事件会对修复措施保护人类健康和环境的能力产生不利影响。可持续弹性修复 (SRR) 被定义为“清理和再利用危险废物场地的优化解决方案，可限制负面影响、最大化社会和经济效益并增强对日益增加的威胁的抵御能力”。该网络研讨会介绍了一些工具，可帮助将可持续和有弹性的实践融入修复项目中。主题：可持续的弹性修复演讲者：ITRC 日期：2022 年 11 月 17 日时间：太平洋时间上午 10 点 | 美国东部时间下午 1 点通过以下链接注册参加 ITRC 网络研讨会：https://clu-in.org/conf/itrc/SRR/有关更多信息，请查看 ITRC 关于此主题的报告：https://srr-1.itrcweb.org/ RPM 培训活动主题的最后一次征集 RPM 培训主题的最后一次征集：现在到 2022 年 11 月 16 日链接：https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=699708&k=04684B0E7B5F RPM 培训日期更新：2023 年 3 月 14 日至 16 日*这与原始/预计日期不同* 正在评估场地，活动举办批准将决定最终日期和地点。
具有复杂性道德原则的 iBlastoid RAD 方法
Ankeny、Munsie 和 Leach (2022) 为 iBlastoids 提出的反思、预期和审议 (RAD) 方法虽然很有价值，但需要一个锚点来确保其方法的每个过程都已充分进行。否则，反思、预期和审议可能会偏离航向或过早结束。我们建议将 RAD 方法锚定到复杂性的道德原则上；(当前或潜在的) 类器官实体在本体论和认识论上越复杂，就越需要对该实体进行道德考量。基于 Preiser 和 Cilliers (2010) 的观点，类器官实体的复杂性可以有两个关键要素；类器官实体的特征和功能（本体论复杂性），以及我们目前对类器官实体的理解的功能（认识论复杂性）。这些复杂程度越高，RAD 方法就越需要关注这些要素——以免我们忽略潜在的道德显著特征、功能或知识。例如，对于肠道类器官，反思、预期和审议可能不需要像对于脑类器官、iBlastoids 或多细胞工程化生命系统 (M-CELS) 那样强大 (Sample 等人，2019)。这至少部分是因为脑类器官、iBlastoids 或 M-CELS 等类器官实体的复杂程度超过了肠道类器官。此外，它们的复杂特征和功能中有一些元素可能被视为道德显著的。因此，RAD 流程需要更多时间和精力来解决这些特征、功能和目前的理解。负责任的研究创新 (RRI) 框架的先前迭代将重点放在更好地
澳大利亚的经济复杂性和人工智能应用
澳大利亚正处于一个关键的经济关头。本报告通过“经济复杂性”的视角研究了澳大利亚和新加坡的对比战略——经济复杂性是衡量一个国家多样化和复杂生产能力的指标。澳大利亚依赖自然资源，而新加坡则发展了高科技产业和先进服务。我们探讨了人工智能 (AI) 如何改变澳大利亚的经济复杂性。通过分析这些方法和人工智能的作用，我们发现了对澳大利亚未来至关重要的见解。我们的研究结果为政策制定者和商界领袖提供了切实可行的建议，旨在利用人工智能来提高经济复杂性、促进创新并在竞争日益激烈的全球经济中增强韧性。今天的选择将影响澳大利亚几代人的繁荣。
内核机器学习方法可以使用复杂的预测变量处理缺失的响应。在使用Distribu
绿色流动性在21世纪的需求量很高。现代城市的快速增长导致了运输的增加，这导致了大量流通，化石燃料的稀缺性和日益增长的环境问题。因此，应使用新兴清洁剂技术来控制和减少车辆排放[1]。混合动力汽车（HVS），以通过将它们与电动机结合起来减少内燃机（ICES）。通过减少碳和其他污染排放，电动汽车（EV）对环境产生了积极影响。目前，接近零排放车辆的开发是一个巨大的挑战。evs由可再生能源（例如氢）所推动的是一个可行的选择，因为它们仅发出天然副产品，例如水而不是燃烧气体，而不是对空气质量和人口健康不利的燃烧气体。随着电池电动汽车（BEV）的出现，温室气体（GHG）的问题已部分解决。BEV是零发射车辆，由电池发电驱动。BEV不会从根本上减少温室气体排放，因为电力主要是由热植物产生的[2]。BEV有自己的腰靠背，例如有限的驾驶范围，较长的电池充电时间和电池安全性。因此，汽车行业开发了燃油电动汽车（FCEV），最近受到了广泛关注。FCEV由从燃料电池接收电源的电动机提供动力。氢与空气中的氧气结合在一起是FCEV中的主要能量动机。燃料电池具有许多好处，包括干净的燃料，高效率，没有有害排放和低声声音。插入式燃料电池混合动力汽车和燃料电池范围扩展器也引起了很多关注[3，4]。使用燃料电池作为EV的唯一电源时，需要一个启动系统。因此，汽车制造商开发了燃料电池混合动力汽车（FCHEVS），该电动汽车由燃料电池和一个或多个辅助电源（例如电池和超级电容器）提供动力。Daimler Mercedes Benz F-Cell，GM雪佛兰Volt，Toyota FCHV和Honda FCX都是混合动力汽车（HEVS），具有燃料电池 +电池的能量配置。由于FCHEVS的能源进料在燃料电池和辅助功率之间交替，因此需要可靠的能源管理系统（EMS）来根据车辆的操作模式或电源需求在燃料电池和辅助功率之间分发功率。成功的EMS不仅可以保证车辆的正常运行，还可以提高效率，解决物理限制，延长使用寿命并实现全面的燃油经济性。目前，中国香港特殊行政区（香港SAR）尚未发布最新的氢能战略。尽管目前的政策存在缺点，但香港的研究机构和企业仍致力于开发氢气流动性，以实现碳中立性和绿色运输。目前，带有最近，香港生产力委员会（HKPC）推出了香港的第一个燃料电池商业电动汽车 - 带有混合燃料电池和电池系统的氢供电叉车，如图1所示。
分开p和bqp：复杂性度量和甲骨文...
-FNP是NP：给定X的搜索版本，以及针对NP问题的多项式时间证书验证算法，找到任何证书y。- FP是FNP中的一组问题，其中Y可以通过多项式时间图灵机找到。（ZOO）-FBQP是存在BQP算法的一组关系R，该算法在输入x上找到任何满足的y（x，y）⊆r。（Aaronson09 [1]）
基于机器学习的直接金属沉积中复杂刀具路径的轨道高度预测
模具行业不断要求先进的技术来提高模具在其生命周期内的性能。直接金属沉积 (DMD) 为模具翻新提供了关键机会。然而，通过 DMD 的典型刀具路径由交替的平滑段和尖角组成。在这里，能量密度和粉末数量的波动通常会导致工具恢复部分出现严重的几何偏差。这项工作提出了一种基于机器学习的新型预测方法，该方法使用与工艺参数和执行的几何形状相关的特征来表征路径。该方法的优势已在刀具路径上得到验证，刀具路径通常表征工具翻新过程。© 2022 作者。由 Elsevier Ltd 代表 CIRP 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）
机器学习揭示了钯氧化中的隐藏复杂性，阐明了催化剂行为
通过将APE与机器学习的原子间电位（MLIP）整合在一起，研究人员将其应用于钯表面的早期氧化，这是污染控制的关键系统。当应用于钯表面的早期氧化（用于减少排放量的催化转化器中的关键材料）时，APE发现了近3,000种过程，远远超过了传统KMC模拟的能力。这些发现揭示了在催化中类似于分子过程的时间尺度上发生的复杂原子运动和重组过程。
