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World File Search System失误
天然气战略是澳大利亚实现目标道路上的重大失误......
正如总理安东尼·阿尔巴尼斯在推出雄心勃勃的《澳大利亚制造未来法案》时所说，澳大利亚必须拥抱新的低成本、零排放能源解决方案和未来产业，因为我们正在转向完全可再生的电网，而这种电网由州际电网传输、大规模部署成本不断降低、电池储能系统 (BESS) 得到改进、抽水蓄能以及需求响应管理 (DRM)、虚拟发电厂 (VPP) 和车辆到电网充电 (V2G) 等快速发展的技术所巩固。
COVID-19大流行对亚利桑那州农村和城市环境中医疗劳动力的失误影响
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重大失误：AI 将取代几乎所有东西
AI 将以惊人的速度取代白领工作。1 关于 AI 将如何影响“边缘”就业的承诺具有误导性。这将是一次直接打击，尽管所有炸弹爆炸需要几年时间。事实上，关于 AI 将产生的影响，唯一不确定的是影响何时到来。毫无疑问，它将消灭越来越多的工作。专业人士小心翼翼地向他们保证他们的工作和职业不会受到 AI 的威胁，这是欺骗性的。在最坏的情况下，它们是危险的，因为每个人都需要利用尽可能多的信息来规划他们的职业未来，而公司需要制定战略，以优化这一代人中最强大技术的应用。确信 AI 不会抢走他们的工作或商业模式，这是错误的。AI 会抢走他们所有人的饭碗。
摘要目的：本研究探讨了尼日利亚公共服务中人工智能实施的现状，以及利用人工智能改善治理和服务交付的潜在好处、挑战和战略步骤。方法：研究设计是定性的。数据是通过二次数据收集收集的，其中查阅了与人工智能相关的学术文章、书籍和报告的全面文献综述。本研究采用主题研究方法来阐明与治理和公共服务中的人工智能相关的潜在问题、信念和经验。该研究还以内容分析为基础。结果：研究结果表明，人工智能在尼日利亚公共服务中的应用仍处于早期阶段，在电子政务、医疗保健、银行业、房地产业务和执法/安全机构等领域取得了有希望的发展。尼日利亚政府需要在基础设施建设和人力资本发展方面投入大量资金，这反过来将弥补尼日利亚技术进步中对人工智能的无知而导致的技能差距、基础设施不足和失误。局限性：本研究通过确定影响人工智能采用和实施的主要障碍，考察了人工智能在尼日利亚公共服务和治理中的现状。该研究提出了将人工智能应用到尼日利亚公共服务和治理中的进步建议。贡献：本研究全面了解了如何在尼日利亚独特的环境中采用人工智能。结果：本研究未获得任何机构或组织的资助。关键词：人工智能 (AI)、公共服务、治理、效率、生产力引用方式：Nwosu, CC, Obalum, DC, & Ananti, MO (2024)。尼日利亚公共服务和治理中的人工智能。治理与问责研究杂志，4(2)，109-120。1. 简介人工智能 (AI) 正日益成为全球各个领域的变革力量，其在公共服务和治理中的应用在尼日利亚引起了广泛关注，尼日利亚是一个人口快速增长、社会经济挑战复杂的国家。将人工智能融入公共服务和治理，有可能解决诸如效率低下、腐败和服务交付差距等关键问题。人工智能技术可以增强决策过程，改善公共资源管理，并为政府机构面临的挑战提供创新解决方案。自动化日常行政任务，以增强复杂的数据分析和预测建模。人工智能提供
摘要目的：本研究探讨了尼日利亚公共服务中人工智能实施的现状，以及利用人工智能改善治理和服务交付的潜在好处、挑战和战略步骤。方法：研究设计是定性的。数据是通过二次数据收集收集的，其中查阅了与人工智能相关的学术文章、书籍和报告的全面文献综述。本研究采用主题研究方法来阐明与治理和公共服务中的人工智能相关的潜在问题、信念和经验。该研究还以内容分析为基础。结果：研究结果表明，人工智能在尼日利亚公共服务中的应用仍处于早期阶段，在电子政务、医疗保健、银行业、房地产业务和执法/安全机构等领域取得了有希望的发展。尼日利亚政府需要在基础设施建设和人力资本发展方面投入大量资金，这反过来将弥补尼日利亚技术进步中对人工智能的无知而导致的技能差距、基础设施不足和失误。局限性：本研究通过确定影响人工智能采用和实施的主要障碍，考察了人工智能在尼日利亚公共服务和治理中的现状。该研究提出了将人工智能应用到尼日利亚公共服务和治理中的进步建议。贡献：本研究全面了解了如何在尼日利亚独特的环境中采用人工智能。结果：本研究未获得任何机构或组织的资助。关键词：人工智能 (AI)、公共服务、治理、效率、生产力引用方式：Nwosu, CC, Obalum, DC, & Ananti, MO (2024)。尼日利亚公共服务和治理中的人工智能。治理与问责研究杂志，4(2)，109-120。1. 简介人工智能 (AI) 正日益成为全球各个领域的变革力量，其在公共服务和治理中的应用在尼日利亚引起了广泛关注，尼日利亚是一个人口快速增长、社会经济挑战复杂的国家。将人工智能融入公共服务和治理，有可能解决诸如效率低下、腐败和服务交付差距等关键问题。人工智能技术可以增强决策过程，改善公共资源管理，并为政府机构面临的挑战提供创新解决方案。自动化日常行政任务，以增强复杂的数据分析和预测建模。人工智能提供
使用AI检测近乎失误的碰撞
成立于1991年，与卢卡斯学院（Lucas College）和圣何塞州立大学（SJSU）合作的有组织的研究和培训部门Mineta Transportation Institute（MTI），通过提高所有人的安全，效率，可访问性以及我们国家运输系统的便利性来提高所有人的流动性。通过研究，教育，劳动力发展和技术转移，我们帮助创建了一个联系的世界。MTI领导了由美国运输部（California State University Consmentation Consortium），由美国运输部（CSSUTC）资助的，由美国运输部（CSUTC）资助了由加利福尼亚州的联邦法案1和极端的培训（CCE）培训（CSUTC）资助（CSUTC），由美国运输部（CSSUTC）通过1和极端的活动培训（CCE）（CSCE）（CSUTC）资助了美国运输部（CSUTC），由美国运输部（CSSUTC）和极端的培训（CCE）培训（CSCE）（CSCE），领导了美国运输部（CASUTC）资助的公平，高效和可持续运输（MCEEST）的内部收益联盟（MCEEST）（CSUTC）。MTI专注于三个主要职责：
通过人工智能预防医疗失误
医疗失误是全球医疗保健系统面临的重大问题，对患者安全和护理质量构成风险。本叙述性综述旨在根据现有文献，全面概述医疗失误、其类型、原因和潜在解决方案。本综述强调了通过多学科方法解决医疗失误的重要性，包括改善沟通、加强教育和培训、实施技术和人工智能以及质量改进举措。它还强调需要持续监测和报告医疗失误，以推动变革并改善患者结果。人工智能 (AI) 已成为一项变革性技术，具有彻底改变医疗保健的巨大潜力。人工智能在医疗保健中的应用为改善诊断、治疗计划、患者监测和医疗保健管理开辟了新途径。关键词：医疗失误、医疗保健系统、患者安全、护理质量、人工智能。
制药制造业中人为失误的发生率不断上升
电子邮件：jyoti.j.pant[at]gmail.com 摘要：人为错误是人类行为的一个基本方面。“人为错误”这个短语经常用于制药行业。它来自制造过程中的“质量和安全”理念。在 SISPQ 领域，人为错误已成为一个重大问题，而且由于监管机构的存在，对人为错误研究的需求很高。通过质量工作，各个层面的人为错误正在减少。由于持续的挑战，人为错误在制药行业的重要性不容忽视。制药行业的专业人士担心与人为错误相关的事件数量不断增加，并采取一切合理的预防措施，以防止相关行业发生此类事件。通过对文献的全面回顾，本研究论文旨在研究人为错误在制药行业中的相关性和重要性。关键词：良好生产规范、SISPQ、人为错误、培训、人为因素、制药行业、合规性 1。简介 “人为错误”一词的出现是人们在发生人为事故后集思广益的结果。有许多报告称，人类对某些偏差或灾难负有责任，而这些偏差或灾难本可以通过适当的举措和方法避免。此类灾难的名单从大到小不等，包括福岛核电站灾难、深水地平线漏油事件、哥伦比亚号航天飞机灾难等，这些灾难值得特别提及（MESSER，2016 年）。错误一词通常与个人错误有关，例如例如，意识到自己的错误意味着一个人做错了什么事（ARMITAGE，2009）。正如 Hansen（2006）所引用的，Erwin 提到飞行员失误是 1995 年至 1999 年间记录的 72% 海军和海军陆战队飞行事故的原因，而 Green 和 Senders 则提到人为失误是 57% 道路交通事故的唯一原因，也是 90% 以上事故的促成因素。事故大多发生在直路上，而不是弯道或十字路口，由此得出结论，人为失误是导致道路交通事故的主要因素，而不是环境因素。（Arora 等人，2013）各种统计数据不时可用，探讨人为失误在事故监管中的作用。Hansen (2006) 指出，人为失误占事故总数的 30% 至近 100%。根据 Wood 和 Banks（1993 年，Liginlal 等人，2009 年引用）的说法，在所分析的公司中，数据泄露的最常见原因被确定为人为错误。在计算机科学和其他技术领域，错误与系统故障有关，但在其他领域，该词仍然有
战略失误
人们经常会犯一些影响他人的错误。假设一家垄断竞争企业在考虑预计需求和竞争对手价格的情况下，选择价格以实现利润最大化。企业决策过程的复杂性表明，即使问题定义明确，并且肯定存在理想的解决方案，但确定该解决方案却很困难。因此，企业可能无法设定最佳价格。这种偏离理想价格的情况可能会影响所有其他竞争对手从设定正确价格中获得的收益——例如，通过改变他们面临的剩余需求。此外，其他企业的定价可能会直接影响设定正确价格的成本——例如，如果激烈的竞争导致管理压力，从而导致决策更糟糕。因此，观察到的定价源于战略错误的过程：不完善的优化和战略互动的结合可能会影响精确决策的收益和成本。为了研究这种战略错误，本文引入了一个非参数、状态依赖的随机选择模型，该模型适用于具有连续行动的连续博弈。代理人的收益取决于他们自己的行为、外生状态以及他人行为横截面分布的一维总和。这种设定在宏观经济模型中普遍存在，包括定价模型（Woodford，2003 年；Ma´ckowiak 和 Wiederholt，2009 年；Costain 和 Nakov，2019 年）、生产模型（Angeletos 和 La'O，2010 年、2013 年；Benhabib 等人，2015 年；Chahrour 和 Ulbricht，2023 年）以及更普遍的选美游戏模型（Morris 和 Shin，2002 年；Angeletos 和 Pavan，2007 年；Bergemann 和 Morris，2013 年；Huo 和 Pedroni，2020 年）。代理面临着成本高昂的控制问题：根据他们对基本面和他人行为的猜测，他们会选择一种随机选择模式，在采取最佳行动和惩罚过于精确的行动之间做出权衡。我们引入了一组新的控制成本函数，它们是状态可分离的，即总控制成本在各个状态下是加性的。这些成本使我们能够对几种以前未曾联合研究过的决策摩擦进行建模。第一种是事后错误优化，如控制成本（Stahl，1990；Van Damme，1991）和量子反应平衡（McKelvey 和 Palfrey，1995；Goeree 等人，2016）等文献中所述，其中代理的不精确行动会对给定世界状态下的战略激励做出反应。第二个是事前规划摩擦，如博弈论中关于昂贵信息获取的文献（参见例如 Yang ，2015 ；Morris 和 Yang ，2022 ；H´ebert 和 La'O ，2022 ；Denti ，2023 ），其中代理必须权衡精确规划状态的好处与该状态永远不会实现的成本。第三个是控制成本的外生和内生状态依赖性，如 H´ebert and La'O ( 2022 ) 和 Angeletos and Sastry ( 2023 ) 所述。第四个是主体的考虑集的均衡决定，即主体所采取的行动子集，如 Matˇejka ( 2015 ) 和 Stevens ( 2019 ) 所述。
弗吉尼亚州阿灵顿市 22204-2490 案卷号 8163-22 参考：签名日期发件人：海军记录修正委员会主席致：海军部长主题：审查美国海军预备役第 XXX-XX 号海军记录参考：(a) 10 USC § 1552 (b) 国防部指令 1341.13，2013 年 5 月 31 日 (c) 10 USC § 1145 附件：(1) DD 表格 149 及其附件(2) DD 表格 214 (3) NAVPERS 1000/4 军官任命接受和宣誓(4) PERS-97 电子邮件，2022 年 10 月 17 日 1. 根据参考 (a) 第 1552 节的规定，主题，以下简称为请愿人，向委员会提交了附件 (1)海军记录更正委员会，要求更正他的军官任命接受书和就职宣誓书。 2. 委员会由、和组成，于 2023 年 1 月 19 日审查了请愿人的错误和不公正指控，并根据其规定，决定根据现有的记录证据采取下述纠正措施。委员会审议的文件材料包括附件、请愿人海军记录的相关部分以及适用的法规、条例和政策。 3. 在向该委员会提出申请之前，请愿人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。委员会审查了与请愿人的错误和不公正指控有关的所有记录事实，发现如下：a.请愿人于 2022 年 9 月 30 日完成其所需的现役服务后辞去其常规职务，并于 2022 年 10 月 3 日被任命为海军预备役军官。附件 (2)-(3)。b. 请愿人声称，在退役后，他必须转入海军预备役，不能中断服役，因为他在将 9/11 后教育福利转移给子女后承担了服务承诺。由于海军人事司令部 (NPC) 的行政失误，他未能及时转入预备役现役名单 (RASL)，即 2022 年 10 月 1 日，即他退役后的第二天。对于退役并转入预备役现役名单的军官，NPC 的一贯做法是将军官从现役转入预备役名单，以确保他们不会中断服役。
弗吉尼亚州阿灵顿市 22204-2490 案卷号 8163-22 参考：签名日期发件人：海军记录修正委员会主席致：海军部长主题：审查美国海军预备役第 XXX-XX 号海军记录参考：(a) 10 USC § 1552 (b) 国防部指令 1341.13，2013 年 5 月 31 日 (c) 10 USC § 1145 附件：(1) DD 表格 149 及其附件(2) DD 表格 214 (3) NAVPERS 1000/4 军官任命接受和宣誓(4) PERS-97 电子邮件，2022 年 10 月 17 日 1. 根据参考 (a) 第 1552 节的规定，主题，以下简称为请愿人，向委员会提交了附件 (1)海军记录更正委员会，要求更正他的军官任命接受书和就职宣誓书。 2. 委员会由、和组成，于 2023 年 1 月 19 日审查了请愿人的错误和不公正指控，并根据其规定，决定根据现有的记录证据采取下述纠正措施。委员会审议的文件材料包括附件、请愿人海军记录的相关部分以及适用的法规、条例和政策。 3. 在向该委员会提出申请之前，请愿人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。委员会审查了与请愿人的错误和不公正指控有关的所有记录事实，发现如下：a.请愿人于 2022 年 9 月 30 日完成其所需的现役服务后辞去其常规职务，并于 2022 年 10 月 3 日被任命为海军预备役军官。附件 (2)-(3)。b. 请愿人声称，在退役后，他必须转入海军预备役，不能中断服役，因为他在将 9/11 后教育福利转移给子女后承担了服务承诺。由于海军人事司令部 (NPC) 的行政失误，他未能及时转入预备役现役名单 (RASL)，即 2022 年 10 月 1 日，即他退役后的第二天。对于退役并转入预备役现役名单的军官，NPC 的一贯做法是将军官从现役转入预备役名单，以确保他们不会中断服役。