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调查问卷“医疗器械中的人工智能（AI）”
A) 一般要求 1. 人工智能的可认证性 使用人工智能/机器学习 (AI/ML) 的医疗器械在假设已进行适当的合格评定程序的前提下，原则上是可认证的。 对于所有医疗软件，包括人工智能设备，监管要求都为认证设定了限制。 根据法规 2017/745/EU 附件 II (4.) 或 2017/746/EU 附件 II (4.)，制造商必须遵守其产品的一般安全和性能要求。 对于基于人工智能的产品，尤其是使用复杂随机机器学习技术的产品，而不是软件包含明确、确定性算法的产品，证明符合性具有挑战性。 因此，本指南旨在提供针对人工智能的特定行动指导，以证明符合性。 因此，认证的可能性需要经过公告机构的审查，并逐案决定。 一般来说，软件设备在投放市场之前必须经过验证。相应验证的证明是技术文件的一部分，将由公告机构进行评估。对于“学习型”软件系统，学习过程通常会改变设备的性能。如果此类变化超过一定水平，则必须被视为重大变化，需要进行新的一致性评估，该评估必须在设备投放市场之前再次进行。实践表明，制造商很难充分证明人工智能设备的一致性，这些设备使用现场自学习机制更新底层模型。除非制造商采取措施确保设备在技术文件中描述的验证范围内安全运行，否则公告机构不会将基于这些模型的医疗设备视为“可认证的”。2. 流程制造商应在程序说明或相关计划中涵盖以下列出的所有方面，以确保系统地保证产品的安全性。通常，以下标准操作程序或计划会受到影响：
TRADOC 小册子 525-8-2
2030-2040 年陆军学习概念 GARY M. BRITO 美国陆军指挥官将军 WILLIAM T. LASHER G-6 副参谋长历史。本出版物是对修订后的 TRADOC 小册子 525-3-1（美国陆军 2028 年多域作战）出版的重大修订。TRADOC 小册子 525-8-2 修订版在变更摘要和执行摘要中有详细说明。摘要。本小册子将陆军的未来描述为一个学习型组织，培养适应性强、有思想的士兵和陆军文职专业人员，他们具备组建和维持训练有素的团队的知识、技能和态度。2030-2040 年陆军学习概念侧重于个性化、量身定制和终身学习，并与单位训练系统和流程无缝集成，形成一个学习连续体，以支持开展多域作战。有关更多详细信息，请参阅本小册子的执行摘要。适用性。本手册为陆军部制定条令、组织、训练、物资、领导力与教育、人员、设施和政策能力等活动提供了依据。2030-2040 年陆军学习概念为后续概念和联合能力整合与发展系统流程提供了参考。它支持 AR 71-9 和 AR 71-32 中描述的陆军能力发展流程，并作为制定未来部队相关概念的基础。它还支持 AR 350-1 和 TRADOC 条例 350-70 中描述的陆军训练和领导者发展。提议者和例外权力。本手册的提议者是美国陆军联合兵种中心指挥官。提议者有权批准符合控制法律和法规的本手册的例外或豁免。 *本出版物取代了 2017 年 4 月 13 日发布的 TRADOC 手册 525-8-2。
实施战略模块信息
附加信息 MBA 的一部分对于学徒期 (SLMDA - 36519) 的学生，涵盖以下标准 - B5/B6 发起和领导组织变革；营造创新和创造力的环境，确立创意和变革举措的价值并推动持续改进 C1/C2/C3/C4 了解道德和价值观的领导力；监管环境、法律、健康和安全以及福利和合规要求；企业社会责任；风险管理、环境影响和网络安全 C5/C6/C7 了解竞争策略和企业家精神、有效决策方法以及使用大数据和洞察力来实施和管理变革 D1/D2/D3 了解财务策略，包括情景、建模和识别趋势；将经济理论应用于决策以及如何评估财务和非财务信息 D4/D5 了解财务治理和法律要求；以及采购策略 D6/D7 监督财务策略/管理、结果和组织预算的制定；并挑战支撑战略的财务假设D8 负责根据相关信息（如关键绩效指标/记分卡）做出决策D9 使用财务数据分配资源D10 能够监督采购和供应链管理及合同F3 了解战略劳动力规划的方法，包括人才管理、学习型组织、劳动力设计、继任计划、多样性和包容性F8/F9 确保利用劳动力技能，平衡人才和技术技能；鼓励持续发展G2/G3 了解外部政治环境，知道如何与不同的内部和外部利益相关者群体进行外交G4 了解如何与董事会和公司结构合作G5 了解品牌和声誉管理H2 判断力和挑战性H3 勇气和好奇心H4 估值H5 专业
ED396188.pdf - ERIC - 教育部
本文档包含有关诺瓦东南大学于 1996 年冬季开展的致力于在数字时代创建和维持学习社区的实习的材料和产品。首先，人力资源开发计划被讨论为培养高绩效学习者、工作者和领导者的工具，他们具备在高科技工作场所工作所需的批判性思维、沟通能力和专业工作技能。接下来介绍建立/维护在线学习社区的努力，包括大费城地区城市州计划和宾夕法尼亚州西部的人力资源开发计划。研究了在线学习社区对高等教育的影响以及创建和维持/扩展它们的考虑因素。本文档的附录超过 907 个，包含有关美国国家信息基础设施计划产品的信息、五份关于维持学习型社区的新闻通讯以及以下研讨会和实习论文：“加勒特社区学院人力资源开发分析”（Thomas H. Kierstead）；“加勒特社区学院补习和发展数学：未来愿景”（Thomas H. Kierstead）；“加勒特社区学院补习和发展数学计划战略计划”（Thomas H. Kierstead）；“奥尔德森-布罗德杜斯学院人力资源开发工作优势和劣势分析”（Derek Crews）；“奥尔德森-布罗德杜斯学院学习障碍学生项目愿景”（Derek Crews）； “为 Alderson-Broaddus 学院学习障碍学生实施计划的多年期行动计划”（Derek Crews）；“培养具有批判性思维技能的毕业护士的战略计划”（Amy P. Leehan）；“为 Mount Vernon Nazarene 学院教师教育计划制定的多年期计划评估行动计划”（Bevin Shiverdecker）；“为认证网络管理员课程制定调查问卷”（James E. Barger）；以及“为社区提供多站点电子工程技术计划的战略计划的制定
知识管理案例研究
自 20 世纪 90 年代中期以来，知识管理 (KM) 作为研究课题的重要性和受欢迎程度不断提高。这段时间足以让许多组织实施知识管理计划和知识管理系统 (KMS)。本书介绍了 20 个案例，研究了在多个商业和行业环境以及各种全球环境中实施知识管理的情况。本书的目的是弥补我在教授知识管理时发现的一个缺陷。知识管理正在专业课程中教授，并作为决策支持系统 (DSS)、企业信息系统 (EIS) 和管理信息系统 (MIS) 问题课程中的一个主题。我观察到的缺陷是将知识管理的讨论从关注理论转移到更实际的焦点，即如何实施知识管理以帮助组织提高绩效。现有的课程材料确实包括一些简短的案例和/或小插图，讨论商业环境中的知识管理，但我没有找到任何包含多个详细教学案例的资料。本书旨在填补这一空白。本书中包含的案例以教学案例的形式呈现。所有案例都有讨论问题，并且以学生可以轻松阅读和理解的风格编写。此外，在适当的情况下还包括其他来源和支持材料。本书包括来自许多不同国家的案例，试图吸引尽可能多的受众。案例来自澳大利亚、奥地利、巴林、中国、埃及、德国、英国、香港、印度、新西兰和美国。此外，还介绍了各种业务情况，包括银行、咨询、工程、政府机构、制造业、军事、项目管理、软件开发和公用事业。此外，还讨论了几种不同的相关流程和技术。相关流程包括组织学习 (OL) 和组织记忆 (OM)。技术包括客户关系管理 (CRM)、企业资源计划 (ERP)、数据仓库、网络和内部网。最后，解决了几个问题，包括知识获取、知识共享、知识转移、知识表示、组织文化、管理支持、KM/KMS 成功、KM 可持续性、保留员工知识、创建学习型组织和管理支持。
2024-25 战略和学习者支持部门发展计划.xlsx
主任前言 在我们开始新的业务年度之际，我要感谢所有员工一直以来的承诺，确保我们的孩子、年轻人和各个年龄段的学习者都快乐、安全、茁壮成长，并充分发挥他们的个人、社交和学习潜力。我们将继续努力确保每个儿童和年轻人都得到平等的重视，并实现我们雄心勃勃的优先事项。作为主任，我为我们在过去一年里取得的服务成就感到自豪；我们团队合作，关注并倾听我们的孩子和年轻人的意见，追求卓越，诚信行事——我们将卡马森郡的核心价值观付诸实践。2023/24 年对我们的服务进行的各种检查证明了这一点。Estyn 对我们地方当局教育服务的检查指出：'卡马森郡的教育服务由高级领导和民选成员强有力地领导，他们对当局内的教育有着清晰的愿景。总体而言，开放、积极的文化和严格的自我评估与改进规划流程是实现这一目标的有力支撑。通过这种方式，领导者在大多数负责领域对改善教育供应和学习成果产生了积极影响，并能够为未来的进一步改进设定明确的方向……'作为一个教育和儿童服务团队，我们有效地开展工作，确保我们的儿童和年轻人能够获得教育和他们所需的所有服务。所有部门和学校的员工都表现出创新、毅力和热情，他们共同克服挑战、解决问题，确保我们的孩子、年轻人及其家人能够获得关键服务，这让我印象深刻。然而，必须承认，作为一个部门和县议会，我们正面临着重大的财政挑战。对我们服务的需求是多年来最高的，财务状况极其困难。然而，我们将继续尽最大努力，提供最好的服务来支持我们的孩子和年轻人。作为教育和儿童服务部，我们是一个学习型组织，不断寻求如何进一步发展、解决问题和改进。因此，该部门近期的主要优先事项概括为以下 8 条高层声明：
知识管理案例研究 - 父目录
自 20 世纪 90 年代中期以来，知识管理 (KM) 作为研究课题的重要性和受欢迎程度不断提高。这段时间足以让许多组织实施知识管理计划和知识管理系统 (KMS)。本书介绍了 20 个案例，研究了在多个商业和行业环境以及各种全球环境中实施知识管理的情况。本书的目的是弥补我在教授知识管理时发现的一个缺陷。知识管理正在专业课程中教授，并作为决策支持系统 (DSS)、企业信息系统 (EIS) 和管理信息系统 (MIS) 问题课程中的一个主题。我观察到的缺陷是将知识管理的讨论从关注理论转移到更实际的焦点，即如何实施知识管理以帮助组织提高绩效。现有的课程材料确实包括一些简短的案例和/或小插图，讨论商业环境中的知识管理，但我没有找到任何包含多个详细教学案例的资料。本书旨在填补这一空白。本书中包含的案例以教学案例的形式呈现。所有案例都有讨论问题，并且以学生可以轻松阅读和理解的风格编写。此外，在适当的情况下还包括其他来源和支持材料。本书包括来自许多不同国家的案例，试图吸引尽可能多的受众。案例来自澳大利亚、奥地利、巴林、中国、埃及、德国、英国、香港、印度、新西兰和美国。此外，还介绍了各种业务情况，包括银行、咨询、工程、政府机构、制造业、军事、项目管理、软件开发和公用事业。此外，还讨论了几种不同的相关流程和技术。相关流程包括组织学习 (OL) 和组织记忆 (OM)。技术包括客户关系管理 (CRM)、企业资源计划 (ERP)、数据仓库、网络和内部网。最后，解决了几个问题，包括知识获取、知识共享、知识转移、知识表示、组织文化、管理支持、KM/KMS 成功、KM 可持续性、保留员工知识、创建学习型组织和管理支持。
生成式人工智能
摘要 为什么要对生成式人工智能进行拉特瑙扫描 (Rathenau Scan)？生成式人工智能 (GAI) 是指可以根据用户请求自动创建内容的人工智能系统。比如，你可以让系统做一个摘要，或者按照画家梵高的风格创建一张照片。自 2022 年 11 月 ChatGPT 推出以来，全球数百万用户一直在尝试这项技术。这项技术已经对社会产生了影响，人们对它将给社会带来什么寄予厚望。此扫描概述了与 GAI 相关的机遇、风险和行动方案。生成式人工智能是新鲜事物吗？生成式人工智能建立在现有人工智能技术的基础上，形成学习型人工智能系统的一个子类。同时，生成式人工智能系统具有许多与众不同的特性： • 首先，生成式人工智能系统在语言处理方面明显优于其他人工智能系统； • 其次，该系统可以很好地与不同的“模态”配合使用，例如图像、声音、视频、语音，甚至蛋白质结构和化学化合物等； • 第三，生成式人工智能系统接受通用训练，为各类具体应用提供基础。由于这些原因，GAI 系统可以执行许多不同的任务，这与许多其他属于“狭义 AI”的 AI 系统不同，后者仅针对一项特定任务进行训练。您可以使用生成式人工智能做什么？在这次扫描中，我们区分了 GAI 系统可以发挥的四种作用。 GAI系统可以用作：1.学习工具：例如查找信息或作为做作业时的信息来源； 2. 生产工具：系统代表用户生产某些东西。许多职场人士已经在尝试这种做法。 3. 复杂问题解决者：例如在科学领域，GAI 系统有助于折叠蛋白质结构，包括着眼于开发新药； 4. 创造体验：一些用户发现与 GAI 系统交互很有趣或很有趣。例如，GAI 系统就可以充当伴侣。例如，有人创建了一个模仿他已故亲人的聊天机器人。尽管具有这些功能，但该技术仍存在一些局限性。生成式人工智能系统计算出最可能的答案。这可能会导致错误的答案或歧视性的内容。底层算法也是如此
社会和经济模式 | 欧盟
与其他人相比，他们面临着非常高的失业率和不稳定。这种情况对他们的日常生活和自主权产生了许多影响，例如获得住房或社会保护制度。除了需要找到改善青年脆弱处境的方法外，青年体面地融入劳动力市场也应该成为讨论欧盟经济和社会模式未来的一个重要部分。我们坚信，欧洲青年公约是改善青年社会状况的重要政策工具，成员国必须全面实施。我们还认为，重组行动及其与就业和该领域其他政策的联系所提出的问题凸显了适应变化的必要性，这种变化与保障受薪工人的就业能力和促进他们过渡到同等质量的工作密切相关。关键是让公司的参与者能够预测变化，而不仅仅是管理变化对工人甚至企业造成的往往是灾难性的后果。预测、管理和监督重组过程需要所有相关参与者的积极参与。任何此类行动都必须以政治、立法、合同和金融手段之间的明确协同作用为基础。最后，我们认为灵活性和安全性之间的平衡也需要解决。事实上，新的弹性保障概念对我们来说就是在适应性企业/工作场所的需求与人类、社会和发展的长期目标之间找到一种社会可接受的平衡。劳动力市场的灵活性或活力对工人和整个经济都很重要。它是经济发展的重要组成部分，但工人也需要劳动力市场上的更多选择。积极的灵活性对于工人找到新工作和发展事业很重要。终身学习是一个基本要素，也是工作组织朝着更可持续、学习型工作场所发展的重要因素。可以通过实施以下行动来应对上述挑战：1. 达成具有影响力的欧洲青年协议：• 必须在 2010 年前将青年失业率降低一半• 制定一项关于住房和青年问题的倡议• 就确保良好的就业条件和对欧洲实习生的基本社会保护达成共识。• 为青年人获得信贷提供便利，充分考虑他们的具体需求。2. “实现真正的公民对话”：通过建立机制，建立一个包括政策制定者和公民社会组织在内的共享和参与的决策过程。
生成式人工智能
摘要 为什么要发布 Rathenau 对生成式 AI 的扫描？ “生成式 AI” (GAI) 一词指的是能够根据用户要求自动创建内容的 AI 系统。例如，您可以要求这样的系统生成摘要，或者以梵高的风格创建图片。自 2022 年 11 月 ChatGPT 推出以来，全球数百万用户一直在尝试这项技术，它已经对社会产生了影响，同时人们对它会带来什么的期望很高。本扫描概述了与 GAI 相关的可能性和风险以及潜在的政策行动。 生成式 AI 是新事物吗？ 生成式 AI 建立在现有 AI 技术的基础上，是学习型 AI 系统的一个子集。同时，生成式 AI 系统具有许多与众不同的特点： • 首先，它们在语言方面明显优于其他 AI 系统； • 其次，它们可以有效地处理不同的“模态”，例如图像、声音、视频和语音，甚至蛋白质结构和化合物等； • 第三，生成式人工智能系统接受一般训练，这为各种特定应用提供了基础。因此，GAI 系统可以执行许多不同的任务，而不像许多其他属于“狭义人工智能”类别的人工智能系统，它们只接受一项特定任务的训练。 生成式人工智能能做什么？ 在目前的扫描中，我们区分了 GAI 系统可以履行的四个角色。GAI 系统可以部署为： 1. 学习工具：例如查找信息或在做作业时充当信息来源； 2. 生产工具：系统根据用户的要求创建某些东西。许多人已经在工作场所尝试这样做了； 3. 复杂问题的解决者：例如在科学领域，GAI 系统帮助折叠蛋白质结构，例如支持开发新型药物； 4. 创造体验：一些用户发现与 GAI 系统互动很有趣或很吸引人，它可以扮演伴侣的角色。例如，有人已经创建了一个模仿已故亲人的聊天机器人。尽管存在这些可能性，但该技术也有其局限性。生成式人工智能系统基于统计数据，因此会计算出最有可能的答案。这可能会导致错误答案或歧视性内容。底层算法也非常复杂，人们只能在有限的范围内理解它们的运作方式——包括那些开发这些算法的人。因此，该技术还不足以应用于医疗诊断等重要流程。