这些讨论的一般结论是,对该主题的观点非常两极化。一方面,岛化现象被认为是罕见或不可能的事件,因此不值得特别考虑。另一方面,在实验室实验中证实,仅仅是无意的岛化的理论可能性就足以使个人对岛屿的可能性有很大的关注。现实概率位于两个极端之间。这里的一个重要问题是缺乏有关在实践中发生岛化的频率和多长时间以及与发生的相关风险的任何真实数据。关于岛屿的讨论中的一个重要观察是,讨论是基于“个人感觉”和/或“直觉”的,这使讨论变得更加困难。
政府范围内的政策要求所有联邦雇员(如美国法典第 5 USC § 2105 条所定义)接种 COVID-19 疫苗,法律规定的例外情况除外。员工可以使用此表格申请因残疾而合法豁免疫苗接种要求。该机构还可能根据需要要求提供其他信息。“医疗便利”或“医疗例外”请求将被视为残疾便利请求,并根据适用的《康复法》标准进行评估和决定,以获得合理便利,而不会给机构带来过度困难。员工还可能基于某些医疗考虑而要求延迟遵守疫苗接种要求,这些考虑可能不构成《康复法》规定的例外。更安全的联邦劳动力工作组关于可能需要延迟的医疗考虑的指导可在此处获得。该机构将被要求对所提供的任何医疗信息保密,但须遵守适用的《康复法》标准。获得疫苗接种要求豁免或延迟的员工将遵守其他健康和安全协议。
1 简介 ................................................................................................................................................ 1 2 了解互连流程和时间表 .............................................................................................................. 3 2.1 州强制互连时间表要求 ........................................................................................................ 3 2.2 互连时间表的历史分析 ........................................................................................................ 5 3 数据和方法 ................................................................................................................................ 5 3.1 数据分析 ...................................................................................................................................... 7 3.2 局限性 ...................................................................................................................................... 7 4 结果 ............................................................................................................................................. 8 4.1 州级互连要求与时间表 ............................................................................................................. 8 4.2 州时间表比较 ............................................................................................................................. 13 4.3 缩短时间表的机会和障碍 ............................................................................................................. 13 4.3.1 改进互连时间表的实践 ................................................................................................ 14 4.3.2 常见障碍互连应用和克服这些困难的实践 ...................................................................................................................................... 15 5 结论 ................................................................................................................................................ 16 参考书目 ................................................................................................................................................ 17
本研究调查了新西兰全国样本中人们对新冠疫苗的犹豫、对雇主强制接种疫苗的支持以及对解雇未接种疫苗员工的支持。共有 1852 人参与了这项研究。结果表明,能够接种疫苗的参与者不太可能支持雇主强制接种疫苗和雇主有权解雇拒绝接种疫苗的员工。但是,自我认定可以接种疫苗并对新冠疫苗有更高信心的人更有可能接种疫苗。年龄和对疫苗的信心会影响对强制接种疫苗的支持,而年龄和政治派别会影响对雇主有权解雇未接种疫苗员工的支持。在企业和国家应对日益严重的新冠疫情问题时,了解对此类举措的支持或不支持至关重要。
过去十年,由于航天工业的深刻范式转变,面向太空用户的 GNSS 市场发展极为迅速。以向非政府和更具商业导向的参与者开放该行业为特征,一种颠覆性的商业驱动太空方法已经出现,再加上重要的技术进步,导致卫星数量不断增加。进入第三个千年时,约有 800 颗卫星在地球轨道上运行。二十年后,这个数字现已超过 3,000 颗卫星,预计未来十年将增加四倍。突显了我们社会中太空的民主化以及该行业与日益数字化的人类活动的融合,低地球轨道 (LEO) 上新的卫星巨型星座系统的发展是这个新时代的标志。
本文探讨了向由人工智能和人类工作者组成的群体动态分配任务的问题。目前,众包创建人工智能程序是一种常见的做法。为了将这类人工智能程序应用于一组任务,我们通常采取“全有或全无”的方法,等待人工智能足够好。然而,这种方法可能会阻止我们在过程完成之前利用人工智能提供的答案,也会阻止探索不同的人工智能候选者。因此,将创建的人工智能与其他人工智能和人工计算相结合,以获得更高效的人机团队并非易事。在本文中,我们提出了一种解决这些问题的方法,即采用“分而治之”的策略来评估人工智能工作者。在这里,只要最终结果满足给定的质量要求,分配给人类的任务数量最少,分配就是最优的。本文对所提出的方法进行了理论分析,并利用开放基准和真实数据集进行了大量的实验。结果表明,当人工智能难以满足整个任务集的质量要求时,该算法可以向人工智能分配比基线多得多的任务。它们还表明,它可以根据现有人工智能工作者的表现灵活地改变分配给多个人工智能工作者的任务数量。
将鼓励新员工在开始日期之前接种疫苗。如果新员工在开始日期之前未完全接种疫苗,就像所有其他免疫接种一样,将要求他们根据适当的疫苗接种时间指南在租用日期后的30天内开始疫苗接种过程。如果新员工在开始之前收到了COVID疫苗的文件,则可以在线提交文档,或在新雇用培养期间将其提交职业健康。如果新员工尚未完全接种疫苗,则可以通过职业健康或提供Covid疫苗的VUMC位置获得第一剂或第二剂。还需要远程工作的所有新员工才能满足此要求。
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如果您使用 InCommon 联合帐户(即参与 InCommon 联合组织验证其自己的用户时),您的参与组织将需要在 2021 年 9 月 15 日之前实现对 NIH 双重身份验证标准的支持,以便您能够继续使用这些帐户登录。如果没有,一旦您需要过渡到双重身份验证,您将需要切换到 Login.gov 来访问 eRA 系统。NIH 一直在与 InCommon 联合组织(负责协调大学/组织之间的联合身份验证)合作开展这项工作。
CIPL 对欧盟委员会关于《人工智能法案》草案的咨询的回应 CIPL 1 欢迎就欧盟委员会关于《欧洲人工智能法案》2(“AI 法案”或“法案”)的提案进行咨询,以将其纳入欧盟立法程序。CIPL 很高兴看到《人工智能法案》采纳了 CIPL 关于采用基于风险的方法监管欧盟人工智能的文件中提出的几项建议。3 这些建议旨在培养对人工智能的信任,而不会妨碍其负责任的发展。特别是,CIPL 欢迎该法案基于风险的方法,该方法将适用于高风险的人工智能用例,而不会监管人工智能技术本身或整个行业。CIPL 还欢迎拟议使用统一标准和行业自我评估产品符合性,因为这些机制已被证明能够成功推动创新并在欧盟市场开发安全可信的技术。CIPL 还欢迎旨在支持创新的措施,特别是通过为监管沙盒提供法定基础。最后,CIPL 很高兴看到《人工智能法案》中概述的一些要求与一些现有的行业惯例相一致,这些惯例为确保负责任地开发和使用人工智能设定了高标准。4 然而,CIPL 遗憾的是,《人工智能法案》没有充分考虑到一些必要条件,例如提供基于结果的规则;明确允许组织根据人工智能系统的风险和收益来调整对要求的遵守情况;奖励和鼓励负责任的人工智能实践;利用监管沙盒的经验教训;并澄清《人工智能法案》的监督和执行条款也应基于风险。CIPL 重申,要使《人工智能法案》有效地保护基本权利,同时也为欧盟创新的新时代奠定基础,它需要足够灵活以适应未来的技术。此外,该法案不能过于严格,以免抑制包括公共卫生或环境在内的一系列行业和部门对人工智能的宝贵和有益的创新和使用。最后,《人工智能法案》将受益于有针对性的调整,以更好地明确人工智能提供者、部署者和用户的责任平衡,特别是对于通用人工智能和开源人工智能模型。