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管理人工智能
人工智能 (AI) 越来越普及，对日常生活至关重要，从应用程序和各种智能设备到自动驾驶汽车和医疗设备。然而，随着万物互联和响应速度日益提高，人工智能也带来了一系列法律、社会、经济和文化挑战。涉及的利益相关者多种多样——涵盖全球各国政府、行业和用户——为如何最好地促进创新人工智能应用的安全和公平开发、部署和使用提供了独特的机遇和治理问题。世界各地的州、国家和国际监管机构都在积极考虑下一步如何监管这一系列技术，但几乎不清楚他们的努力如何相互借鉴和相互促进。这种状况表明需要采取新的嵌套治理方法，特别是在美国、欧盟和中国等领先的人工智能大国之间。本文概述了人工智能及其面临的诸多挑战，特别关注自动驾驶汽车，同时探讨了从多中心治理框架中可以吸取的教训以及如何将这种社会科学构造应用于人工智能世界。引言.................... ...
报告研发支出：技术经理和高级管理人员的视觉方法
摘要 - 可视化有可能成为一种强大的交流手段，尤其是用于定量数据，帮助管理人员“看到”重要的模式和偏差。要有效，视觉效果需要适合任务并正确设计。大多数组织倾向于将自己限制在相当简单的图形和图表的小曲目中。可以部署更具表现力和直观的表示形式，以提供有用和引人入胜的格式。本文提出了一种新的可视化形式，旨在更好地将研究和开发预算和支出数字传达给高级管理人员。除了提供数据概述外，该功能设计的可视化还提供了一种在管理会议中构建讨论的方法，并激发了对数据在财务分配，最高预算持有人，要求的资金，潜在的短缺，潜在的短缺，弱/强的表现方面的含义。可视化部署了Sankey Flow流，迷你饼图，技术准备水平，条形图，带注释的Tick-Marks和图形均衡器式的TALLY TALLY栏的组合。使用现实世界数据集，提供了一个说明性示例。这种新颖的视觉对象组合提供了一个典范，其他组织可以适应和应用，以支持资金评论和投资决策。关键词：研发预算，战略规划，技术管理，可视化I.简介
关于管理人工智能/机器学习系统中的漏洞
本文通过一个思想实验探讨了当前的漏洞管理范式如何适应包括机器学习系统：如果机器学习 (ML) 中的缺陷被分配了通用漏洞和暴露 (CVE) 标识符 (CVE-ID)，会怎么样？我们同时考虑 ML 算法和模型对象。假设场景围绕探索漏洞管理六个领域的变化而构建：发现、报告接收、分析、协调、披露和响应。虽然算法缺陷在学术研究界众所周知，但这个研究界与部署和管理使用 ML 的系统的运营界之间似乎没有明确的沟通渠道。思想实验确定了 CVE-ID 可以在这两个界之间建立一些有用的沟通渠道的一些方法。特别是，它将开始向研究界介绍操作安全概念，这似乎是现有努力留下的一个空白。
为代理商管理人员开张的消防研讨会
“由规定的消防培训中心进行的机构管理员研讨会对于任何机构管理员来说都是必须的，无论经验水平如何。尽管我有处方的背景，但通过上课，我意识到我还需要学习多少。班级在结合课堂和实地考察方面做得很好，为学生提供全面的学习经验。最令人印象深刻的是，讲师花了一些时间来真正了解学生的需求，并实际上改变了议程以解决紧迫的问题（我从未参加过这样做的课程）。底线 - 这是一门可以帮助您更好地完成工作的课程！”
管理人工智能的五个成熟度级别：从孤立
摘要。为了指导未来关于管理人工智能 (AI) 的讨论，本文提出了一个具有五个成熟度级别的 AI 管理框架，这些框架与自动驾驶框架的五个级别相当，从无自动化到完全自动化。如果公司超越了孤立无知（0 级），它们将具有初始意图（1 级），通常会发展为独立主动性（2 级）。更高级的管理将导致交互式实施（3 级）和相互依存的创新（4 级）。在此基础上，人工智能与人类知识的紧密结合可通过综合智能（5 级）实现可持续的竞争优势。该框架借鉴了基于智能的公司绩效方法，并为组织中的人工智能成熟度评估提供了基础。它进一步有助于识别许多公司的管理挑战以及主要的组织限制，即使在那些通常被视为人工智能领导者的公司中也是如此。
面向管理人员的能源分析和大数据
描述 本在线课程广泛而又温和地介绍了当今能源行业正在实施的快速发展的分析和大数据学科。课程部分致力于培养对所有能源部门使用的术语、方法、应用程序和工具的基本理解。教学包括企业用例和更正式的案例研究的介绍和讨论，特别是来自石油/天然气和电力部门的案例研究，以强调能源公司的分析价值主张。参与者还使用 Excel 和示例数据集完成入门到中级计算机练习，旨在培养数据管理和数据清理技能，并强调描述性、诊断性和预测性分析范式。课程的部分内容是定量的，因此需要具备商业统计的基础知识，以及 Excel 的工作知识，以及在 Microsoft 操作环境中的强大文件管理技能。课程将涵盖分析和大数据的实时应用，以及关于使用 Spotfire 的入门培训课程，Spotfire 是一种广泛用于整个能源行业的分析和可视化软件包。总体主题：本课程主要关注数据和定量素养的发展。课程内容旨在提高或建立对大数据以及整个能源综合体的支持流程和技术的实际理解。课程还向学员介绍了当代分析、算法和模型的基本思想，但不包括编程/脚本语言的具体培训。谁应该参加？本课程适合对能源分析和大数据概念相对陌生的技术专业人员，以及希望/需要进一步了解大数据分析是什么、它包含什么以及如何在整个行业的商业环境中实施它的监督/管理人员。目标和教育目标完成课程的学员将：
使用贝叶斯理论和概率推理管理人工智能和专家系统中的不确定性
引言人工智能 (AI) 发展最快的领域之一是管理不确定性 [1] [2] [3]。智能系统能够利用不确定或模糊的信息并不奇怪，因为人类也会在没有精确和确定信息的情况下进行推理和决策 [4] [5]。不确定性是日常互动和人类生活各个领域的常见现象，尤其是在处理来自不同来源的信息时。这些信息可能不可靠，因为它们的来源或收集方法不同，例如随机抽样或其他统计方法，而不是分类方法 [6]。不确定性可能来自不完整的数据或信息、模糊和不一致的数据或信息。在大多数需要智能行为的任务中，不确定性问题不能完全排除。例如，规划、推理、复杂问题解决、决策和分类问题等任务在某种程度上都存在不确定性因素，因为所有任务都需要智能；可能是人类或机器。即使是专家系统的机器，软件也是由人类专家开发的，他们也容易出错 [8] [9]。
应急管理人员
该职位的目的是制定、协调和实施应急和灾难准备、响应、恢复和非结构性灾害缓解计划、流程和程序。该职位担任城市应急准备计划、职能和举措的技术顾问。该职位担任紧急行动中心协调员，进行演习，并制定和实施旨在验证应急计划、操作程序和操作指南的培训练习。该职位将需要与其他城市部门以及政府和私人机构合作，为城市制定和实施应急和灾难管理计划。该职位可能被分配到不同地点的应急响应角色，并可能监督其他应急管理人员、其他类别的城市员工和/或参与应急和灾难管理工作的志愿者。该职位必须在该地区建立关系和角色，以确保与其他地方管辖区、县和州应急管理部门以及政府委员会建立联系，包括参与工作组、区域应急管理会议和咨询委员会。该职位负责研究资助机会、展示资助申请流程的基本知识以及撰写定期报告以满足资助要求。
数字经济与工商管理人才培养转型
摘要。本文介绍了数字经济和工业 4.0 对作为全球机制的教育系统以及部门经济的有形部分——农业的影响的研究结果。本研究的目的是确定在数字经济和工业 4.0 的影响下，教育系统结构和实质转型的主要方向。根据研究结果，俄罗斯进入数字世界系统受到许多因素的阻碍，包括俄罗斯联邦在突破性技术方面落后于世界主要经济体、缺乏“工业 4.0”专业人才以及数字文化发展水平。由机器人技术和人工智能等现代技术提供的农业工业综合体数字经济的发展意味着高生产率、提高效率、安全性和便利性。但另一方面，它也提出了关于数字化对农业工业综合体劳动力市场、技能和能力的更广泛影响的复杂问题。