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AI决策在陆基运营中的作用
在当今日益复杂且不可预测的全球景观中，人工智能（AI）在军事决策中的作用已成为必要的工具，也已成为变革性的力量。AI处于创新和道德复杂性的缔合，能够重塑陆基军事行动并提高运营效率，但它也给透明度和治理带来了关键的挑战。在研究AI在欧洲陆基军事决策中的作用时，本文将技术进步AI带来的技术提出，其解决方案及其部署所需的谨慎。受乌克兰正在进行的冲突影响的大规模土地战的复兴强调了强大，响应迅速和技术实现军事系统的重要性。AI已成为该方程式中的基本组成部分，增强了实时数据分析，预测性建模和情境意识。这种整合使欧洲的土地力量能够保持竞争优势，从而解决了战略必需品，例如速度和联盟行动中的互操作性。开发AI驱动的传感器到射击器系统和多域操作能力有望简化决策过程，从而创造出更敏捷和反应迅速的军事力量。随着这些技术的进步，面临重大挑战。AI的双重用途性质，即它在平民和军事领域的适用性 - 使其采用了复杂性。维持人的监督对于避免对可能缺乏透明度和问责制的算法过度依赖至关重要。欧洲军事力量面临着将AI整合到其运营框架中的挑战，同时坚持严格的道德和法律标准。AI开发的快速速度，再加上碎片的全球监管景观，需要具有凝聚力的管理结构。没有明确的标准和国际法规，AI技术可能会加剧安全风险，增加意外升级的潜力，甚至挑战人道主义法的基本原则。依赖AI引入了道德考虑，尤其是在讨论能够在不进行人类干预的情况下做出生死决策的自主系统时。对于欧洲的土地力量，必须采用AI，以确保道德完整性，运营透明度和技术整合的平衡方法来追求AI。本文反映了AI在军事决策中的潜力和责任。这条道路将需要在拥抱创新和保护人类的道德和法律基础之间取得微妙的平衡。将AI整合到MIL ITARY框架中代表了战略优势，但是必须对其进行远见和谨慎的态度，以维护支撑我们民主社会的价值观。
实时系统运营中的人工智能和机器学习白皮书 – 2024 年 11 月第 1 版
虽然人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和数据科学已经研究和开发了几十年，但技术发展和公众关注度最近激增。这导致市场上出现了大量的研究和新解决方案，影响到工作和个人生活的几乎每个方面。随着人们的兴趣不断增长以及投资和研究扩展到新领域，创新和讨论继续迅速发展。在实时电力运营领域，人们也认识到由于不断发生的变化，BPS 的复杂性和复杂性不断增加，其中有几个新的用例扩展了系统的假设（例如，对网络方面的担忧日益增加、过量的太阳能流入输电系统、电动汽车充电的负载显着增长、AI/ML 的功率需求不断增长、区块链上的加密货币挖掘和其他数据中心运营）。BPS 是北美能源基础设施的支柱。它对整个大陆和国家的安全和经济稳定都至关重要，并支撑着我们的日常生活。管理系统的实时可靠性需要控制室操作员拥有不断提高的认知、注意力、警惕性、知识和抽象推理水平，这必然会导致许多人考虑新的 AI/ML 解决方案。由于 BPS 是地球上最复杂的社会技术系统（涉及复杂人类和复杂系统以及它们之间复杂交互的系统），因此需要考虑许多因素以尽量减少系统风险。本文档旨在供决策者、监管者和这些技术的最终用户使用，特别是在实时操作中。断言这些技术是否应该用于实时操作是没有用的，因为对整个行业主要利益相关者的调查和访谈表明，这种情况已经发生了。“精灵”无法被放回瓶子里（本文档并未断言应该这样做）。相反，本文档提供了有关人们应该询问这些技术的问题类型的指导，以彻底了解它们的能力以及正确实施它们需要进行哪些类型的更改。以前进入市场的技术已经陷入了典型的模式，导致最初的“坎坷”实施，出现意外风险或不良事件。本文档提供了实时操作的途径（在这种操作中，此类不良事件是无法容忍的），旨在确保能够以最大程度地提高成功部署和可靠性的方式实施 AI/ML 技术。业界已经认识到，许多组织已经在考虑 AI/ML 应用，并做出了各种决定，积极尝试避免这些应用（例如，人工智能从传统的机器学习方法（例如，阻止工作计算机访问生成式预训练变压器 (GPT) 并制定有关信息安全的政策）转变为拥抱它们（例如，利用更好的客户呼叫跟踪、确保加强资产健康以及预测实时运行参数，如风力发电、太阳能发电和负载）。现在和未来的 AI/ML 技术的表面积非常巨大。本文档重点介绍当前可用的技术，这些技术是为处理特定情况而构建、训练和部署的，不能在其训练领域之外工作（例如，不能依赖太阳能发电预测器来预测风力发电），通常称为狭义人工智能（或有时称为弱人工智能）。这包括最近快速增长的领域，包括生成新内容的能力（使用 GPT 等生成式人工智能算法）。
网络研讨会 2：构建微电网开发和运营中高效利用能源的商业案例
本地图上使用的名称和呈现的材料并不代表联合国秘书处或联合国开发计划署对任何国家、领土、城市或地区或其当局的法律地位，或对其边界或边界的划分表达任何意见。
审查MAS货币市场运营中的2023/241
图表C3显示了自动货币市场因素的流动性影响，其中包括：（i）公共部门运营； （ii）循环货币； （iii）新加坡政府证券（SGS）和国库账单（T-BILLS）发行，赎回和优惠券支付，比2023/24财年。公共部门的运营包括政府和CPF董事会与MAS的账户之间的资金净转帐，以及他们在银行的存款。在2023/24财年，这些自动货币市场因素的流动性影响继续在净基础上是收缩，这主要是由于公共部门运营和净SGS发行的基金流量。但是，MAS的外汇（FX）业务的流动性影响远远超过了，该运营将S $流动性注入了2023/24财年的银行系统。4
业务运营中的人工智能驱动流程自动化
人工智能驱动的流程自动化利用人工智能来自动化复杂的业务运营，提高生产力并减少人工干预。通过将人工智能集成到日常任务中，组织可以实现更高的准确性、速度和可扩展性，从而改变其运营和市场竞争方式。
SYE4003：制造和运营中的人工智能和先进技术
在工业 4.0 不断发展的背景下，本课程的学生将积极参与人工智能 (AI) 和新兴先进技术的变革性技术。通过利用数据学习，人工智能推动了复杂模型的开发。通过引人入胜的学习体验，学生将了解人工智能的基本概念，并探索人工智能和先进技术在制造和运营中的应用。该课程旨在使学生能够将机器学习和数据分析集成到智能制造流程中。这种集成对于实时监控订单、程序和外部影响至关重要。在课程结束时，学生将具备不仅理解而且应用人工智能和新技术以提高制造业效率和创新的知识和技能。
B9/67C 2024 年 8 月 19 日 行政长官 全体认可机构 先生/女士： 使用生成人工智能的消费者保障 我谨致函认可机构，从消费者保障的角度，就面向客户的应用中使用生成人工智能（“GenAI”）提供一套指导原则。 鉴于大数据分析及人工智能（“BDAI”）的发展，香港金融管理局（“金管局”）于 2019 年 11 月 5 日发出的通函“认可机构使用大数据分析及人工智能的消费者保障”（“2019 年 BDAI 指导原则”）中发布了一套指导原则，重点关注四个主要领域，即管治和问责、公平、透明度和披露，以及数据隐私和保护（请参阅附件 1 的简要摘要 1 ）。这些指导原则已被证明对银行和客户有益，并有助于促进香港银行业 BDAI 的健康发展，正如香港金融管理局最近进行的一项调查显示 BDAI 用例激增所见（调查结果摘要见附件 2）。更重要的是，2019 年 BDAI 指导原则还有助于增强客户对使用采用 BDAI 的银行服务的信心。近几个月来，香港金融管理局注意到银行业对在其运营中采用 GenAI 的兴趣日益浓厚。GenAI 是一种
B9/67C 2024 年 8 月 19 日 行政长官 全体认可机构 先生/女士， 使用生成人工智能的消费者保障 我谨致函，向认可机构提供一套关于从消费者保障角度在面向客户的应用中使用生成人工智能（“GenAI”）的指导原则。鉴于大数据分析和人工智能（“BDAI”）的发展，香港金融管理局（“金管局”）于 2019 年 11 月 5 日在《认可机构使用大数据分析和人工智能的消费者保障》通函中发布了一套指导原则（“2019 年 BDAI 指导原则”），重点关注四个主要领域，即管治和问责、公平、透明度和披露，以及数据隐私和保护（请参阅附件 1 的简要摘要 1 ）。这些指导原则已被证明对银行和客户有益，并有助于促进香港银行业 BDAI 的健康发展，正如香港金融管理局最近进行的一项调查显示 BDAI 使用案例激增所见（调查结果摘要见附件 2）。更重要的是，2019 年 BDAI 指导原则还有助于增强客户对使用采用 BDAI 的银行服务的信心。近几个月来，香港金融管理局注意到银行业对在其运营中采用 GenAI 的兴趣日益浓厚。GenAI 是 BDAI 的一种形式，可以生成新内容，例如文本、图像、音频、视频、代码或其他媒体，
从MedTech制造和质量运营中拿出费用
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州政府 IT 运营中的人工智能
NASTD 于 2024 年 5 月向 50 个州的中央 IT 部门分发了一份互联网调查。42 个州提交了调查答复：阿拉巴马州、阿拉斯加州、亚利桑那州、阿肯色州、康涅狄格州、特拉华州、佛罗里达州、乔治亚州、伊利诺伊州、印第安纳州、爱荷华州、堪萨斯州、肯塔基州、路易斯安那州、缅因州、马萨诸塞州、密歇根州、明尼苏达州、密西西比州、密苏里州、蒙大拿州、内布拉斯加州、内华达州、新罕布什尔州、新墨西哥州、北卡罗来纳州、北达科他州、俄亥俄州、俄克拉荷马州、宾夕法尼亚州、罗德岛州、南卡罗来纳州、南达科他州、田纳西州、德克萨斯州、犹他州、佛蒙特州、弗吉尼亚州、华盛顿州、西弗吉尼亚州、威斯康星州和怀俄明州。
FM 新兵训练营中的 AI：
Kenn Sullivan，博士，工商管理硕士：Kenn Sullivan 博士是亚利桑那州立大学 Del Webb 建筑学院的教授。他的专长包括领导力发展、组织转型、高级业务发展和 RFP 响应流程，以及公司运营和财务健康评估。Kenn 拥有土木和环境工程学士、硕士和博士学位，以及房地产和城市经济学工商管理硕士学位，均来自威斯康星大学麦迪逊分校。他是《管理盈利建筑业务》一书的合著者，并撰写了 200 多篇同行评审出版物。