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在人类计算机相互作用研究中与人分发
定性分析（QA）是人类计算机互动研究不可或缺的一部分，需要对该数据进行人类生产的数据和人类分析，以阐明人类对技术的看法和经验。我们使用GPT-3和CHATGPT来代替人类分析，然后完全分配人类制作的文本。我们发现GPT-3能够自动识别主题并产生与人类研究人员所写的定性数据的细微分析。我们还简要思考了这项研究的哲学意义。
PM&C 包容性与多元化战略
PM&C 在澳大利亚公共服务部门中有责任通过向政府提供最高质量的政策建议和支持来改善所有澳大利亚人的生活。通过我们员工的多样性反映所有澳大利亚人的需求可以增强这一机会。当我们有能力理解社区的多层次和细微需求，当我们以合作的方式制定政策时，我们就会与他人建立基于同理心和尊重的关系。多元化的员工队伍使我们更加强大，因此我的目标是继续增加我们各个级别和业务领域的员工队伍的多样性。
Vandevelde，Eric D.Chris Whittaker 碳捕获项目的中游运输协议：关键问题和注意事项 Martie Kutscher ClarkChris Whittaker碳捕获项目的中游运输协议：关键问题和注意事项Martie Kutscher Clark
Martie以她能够处理新兴技术引起的新法律问题的能力而闻名，并提供了预期未来风险的战略顾问。她在将复杂的技术概念提炼成清晰，有说服力的论点方面使她成为了人们的追求 - 在需要对法院和事务调查员的复杂技术进行细微的解释的情况下，她的结果驱动的焦点和战略方法使她成为了塞里康谷（Silicon Valley）的许多知名公司的信任倡导者和顾问。
供应链排放热点和分配方法分析
这个顶峰项目“供应链发射热点和分配方法”，深入研究了温室气体（GHG）排放报告与全球供应链中排放的分配之间的复杂相互作用，重点是戴尔技术作为案例研究。该研究解决了准确计算和管理范围3排放的关键挑战，该排放包括公司价值链中的所有间接排放。我们的研究强调了供应商的发射数据，用于计算排放的方法和报告排放的可靠性之间的细微关系。
小型自主记录单元的现场测试
摘要小型自动录制器的增殖使您比以往任何时候都更容易采样陆地声学动物和音景。i进行了四个小录音机的比较，以评估其在现场的表现：野生动植物声学歌曲表mini;野生动物声学歌曲仪表微观；开放声学的声音；和康奈尔·斯威夫恩（Cornell Swiftone）。i解决了两个问题：（1）如何使用这些小的自动录制器比较基于录音机的点计数？（2）录音的质量如何比较这些小型自主录音机？为了评估录音机的性能，我在十个位置进行了面对面和基于记录的点计数。在点计数上，每个录音机的表现都相似地表现出色，从而产生了物种丰富度的COM寓言估计，尽管所有自主录音机都低估了物种丰富度。为了评估记录质量，我进行了声音传输测试，广播和录音声音。记录器的频率响应在12 kHz以上有所不同，但在12 kHz以下的频率下仅显示出频率响应的细微差异。我得出的结论是，这些类型的小记录器中的每一种都为有用的工具提供了用于进行点数计数的有用工具，以及用于对动物声音的被动监测，在研究的模型中只有细微的差异。
增长势头，因为有85％的被调查资产所有者整合或计划将自然和生物多样性整合到可持续性策略
尽管取得了进展，但资产所有者在报告与自然有关的风险方面仍然面临着巨大的挑战。该报告强调了挑战并不在于数据的可用性，而在于数据的多样性和解释。与气候指标（例如碳排放）不同，更简单的生物多样性评估需要一种细微的方法，将定性和定量见解融合。许多资产所有者仍在建立内部能力，探索合适的指标并与学术机构和非政府组织建立伙伴关系，以驾驶这些复杂性。
人工智能时代已然来临 - 阿斯彭研究所
计划，我要感谢 Michael Ferro 和 Ferro 研究所在组织这次圆桌会议方面的领导和支持。还要感谢我们的报告员 David Bollier，他将各种对话和细微的观点记录到首届人工智能圆桌会议的报告中。正如我们的圆桌会议的典型做法一样，这份报告是报告员对对话的提炼。它不一定反映会议上每位参与者的意见。最后，我要感谢项目经理 Jennarose Placitella 和 Kristine Gloria 以及董事总经理 Tricia Kelly 为会议所做的工作，并使这份报告得以实现。
使用视网膜图像的心脏病发作风险预测
评估心血管风险。高级图像处理和机器学习：系统采用最先进的图像处理技术和机器学习算法来从视网膜图像中提取相关特征。与心血管健康指标的相关性：通过建立视网膜血管变化与心血管健康之间的相关性，该系统提供了更全面的风险评估。早期检测潜力：拟议的系统有可能在早期阶段识别出心血管风险的细微指标，从而及时干预。具有成本效益且易于使用的：视网膜成像为
司法部刑事法庭统计指南 - GOV.UK
- 在本版本的前一版本 2 中，提出了对我们处理和发布刑事法院数据的方式的拟议变更。欢迎用户就这些变化发表意见。我们可以确认没有提出任何担忧，并且提议的变更已延续到本版本中。- 这些引入的变化反映了司法部内部更精简的数据流的开发和实施，消除了分析团队之间的重复，并有机会转向更一致、更连贯的刑事法院数据发布方法。- 在对刑事法院估计方法进行改进后，2014 年的案件可以一致地获得。2020 年 1 月至 3 月版的刑事法院统计数据 3 提供了 2014 年之前的数据。同样，自 2020 年 9 月以来，随着通用平台在英格兰和威尔士的推广，皇家法院的操作系统也发生了变化，导致在此版本之前版本中发布的统计指标的底层方法存在细微的不一致。来自旧系统和通用平台的“组合”指标将存在细微的方法差异，这是由于数据记录方式的根本差异造成的，例如字段不可用、未来将添加系统功能以及系统设计方式不同。在可能的情况下，我们已经制定了“最佳等效”指标，并将在法院继续推广到通用平台系统时继续积极审查方法。及时性估计（T1 到 T3）直接从底层治安法院管理系统（LIBRA 和通用平台）的摘录中创建。