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人工智能促进非洲包容性发展——第一部分：治理
o 非洲各国政府必须制定国家人工智能战略，为有效的人工智能治理奠定基础。政府官员应考虑与人工智能领导者、行业专家、企业和国际合作伙伴合作，制定强有力的人工智能战略，明确目标并鼓励跨部门合作，并制定清晰、可衡量的实施路线图。理想情况下，战略和路线图应在综合经济增长战略的背景下制定，并与之保持一致，指导长期目标并最大限度地发挥潜力。这些指导文件不应仅仅阐明愿景；它们应包括分析和决策，以确定优先事项、优化资源配置和确定实施需求。国家战略应与非洲联盟即将出台的非洲大陆人工智能战略保持一致并为其实施提供支持。11
高级管理委员会 (HLCM) ...
人工智能 (AI) 有可能通过提高效率、决策能力和全球影响力，大大增强联合国系统各组织的使命和业务。通过以合乎道德和得到适当管理的方式利用人工智能技术，各实体正在释放其潜力，更好地分析数据以识别模式和趋势，从而做出更明智的决策，以支持任务的执行、保护人权、推动实现可持续发展目标，以及支持获取机构知识和产生新见解。例如，人工智能支持的数据分析可以帮助监测和预测地方和全球危机、优化资源配置、确保向受影响人群提供有针对性和有效的援助，并提高维和任务的效力。人工智能可以通过提供先进的建模和模拟工具，增强联合国应对气候变化、健康流行病和可持续发展等复杂全球挑战的能力。
战略协调：为印度-太平洋战略提供资源的必要性
2014 年，我发布了一份参议院外交关系委员会多数党工作人员报告，题为《再平衡：美国在亚太地区的外交战略资源配置》，该报告审查了奥巴马政府在将美国国家安全战略转向亚太地区方面取得的进展。在那份报告中，我认为再平衡对美国和我们的国家安全利益来说是正确的决定，但为了取得成功，政府必须愿意投入政治资本，确保该战略得到充分和充足的资源配置。九年来，经历了两届政府和无数战略之后，令人遗憾的是，这份报告中提出的建议非常相似。美国政府需要以资源充足、全政府参与的方法来处理印度-太平洋地区问题，将军事安全要素与外交、经济和民间社会要素同步，使所有要素齐心协力，确保获得最大的成功。我认为，拜登总统一年前发布的印度-太平洋战略就采用了这种全政府方针。如果这一战略具备取得成功所需的全部工具，它将巩固美国在 21 世纪世界上最具影响力和活力的地区中的领导地位。为了实现这一目标，我们必须愿意做出艰难的决定。首先，政府必须做出权衡，以确保资金与其战略保持一致。在国际事务职能 150 账户内重新分配资金是必要的，但还不够。政府必须投入必要的政治资本，结束数十年来外交和发展机构资金不足的局面，确保它们既有能力推进美国在亚洲的利益，又有能力在全球范围内与中华人民共和国竞争。其次，政府必须积极培养国会作为全面合作伙伴，推动美国外交和发展工具现代化，并加强两党对印度-太平洋地区的支持投资。最后，政府需要推进一项雄心勃勃的、实质性的经济议程，扩大美国企业的机会，并利用美国与盟友和合作伙伴合作的独特优势。
大数据、人工智能和机器学习......
当今的电子渲染框架在计算机图形学、虚拟现实和增强现实等各个领域都至关重要，可以为现代社会提供有效且令人印象深刻的教育。将大数据、人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术集成到电子渲染框架中，对于提高渲染效率、优化资源配置和提高渲染输出质量具有巨大潜力。随着大数据的出现，可以收集和分析大量与渲染相关的数据。这些数据包括渲染参数、场景描述、用户偏好和性能指标。通过应用数据分析，可以得出重要信息，从而在渲染过程中做出更明智的决策。此外，可以采用神经网络和深度学习等人工智能技术从收集的数据中学习并生成更准确的渲染模型和算法。
2025 年倡导战略
资源配置建议是发展和完善与 2025 战略相一致的宣传职能，并确保它在 GOAL 内得到适当的领导、资源和人员配备。这将包括任命一名研究协调员，他将审查并与同事就我们关注的全球和地方变革领域内的机会进行磋商。这项工作将与区域主任合作，并得到全球公民部和宣传战略小组成员的大力支持和协调。至关重要的是，我们的宣传工作在各个层面（总部、区域、国家）和跨部门之间都高度一致。关键部门包括国际项目、通信、资金和业务发展 (FBD)、项目技术团队 (PTT)、MEAL、创新实验室和筹款，以确保我们实现更强的一致性，从而加强我们的品牌。
欧盟分类法和欧洲央行货币政策
欧洲央行遵循“市场中立”原则，尽量减少其运营对市场结构的影响——这符合《欧洲联盟运作条约》中“自由竞争的开放市场经济，有利于有效配置资源”的原则。然而，欧洲央行董事会成员施纳贝尔 (2021) 已表示将从“市场中立”转向“市场效率”，以“避免对气候变化相关风险的错误定价”。欧洲央行对欧元区大型银行进行的气候压力测试 (ECB 2022a) 和欧洲央行公司债券持有量的逐步脱碳 (ECB 2022a) 可以看作是欧洲央行货币政策绿化与《巴黎协定》目标相一致的第一步。本文探讨了可能的实施方式以及对欧盟资源配置和增长的影响。
肾脏护理中的人工智能和机器学习趋势
由于人口老龄化、糖尿病、高血压和肥胖症发病率上升，未来几年 CKD 和 ESKD 的患病率预计会大幅上升。13、17-21 AI 和 ML 在肾脏病学中的整合有可能有助于肾脏疾病的早期发现和预防。7 它可以预测患 CKD 的风险并识别有 ESKD 风险的患者，从而及时干预和管理。7、22-25 AI 和 ML 还可以根据患者的特点确定最佳治疗干预措施，从而帮助为个体患者提供个性化治疗。例如，AI 算法可以分析患者的病史、实验室检查和影像学研究等数据，以预测对特定治疗或药物的反应，降低不良事件的风险并改善患者的预后。 7、22-25 此外，人工智能和机器学习可以通过减少不必要的检查、程序和住院次数来帮助优化资源配置并降低医疗保健成本。7、22-25
人工智能驱动的预测性维护 - ijrpr
人工智能 (AI) 的进步已经将世界上许多行业彻底改变了不同的创新形式 (Rashid 和 Kausik，2024)。在这种情况下，各行各业的物流凭借其变革潜力而成为一项关键优势 (Kern，2021)。因此，在人工智能的许多最流行和最可靠的应用中，预测性维护是一种主动方法，它影响机器学习算法、实时数据分析和预测分析，以在设备故障发生之前进行预先预测 (Çinar 等人，2020；Keleko 等人，2022)。从被动和预防性维护到预测性维护的转变通过减少停机时间来改革物流功能 (Carvalho 等人，2019a)。此外，它还增强了资源配置，降低了供应链网络的相关成本 (Molęda 等人，2023)。由于预测性维护提高了重要资产（例如运输车辆、存储系统和物料处理设备）的可靠性，因此它以效率和可持续性增强了最终供应链目标。
通过调查最终用户负荷需求测量来评估二次配电网的电池存储“2279
摘要：预计储能系统将用于满足日益增长的能源电气化需求，并减轻太阳能和风能等间歇性能源的发电量。聚合和分布式电池储能系统可以通过提供智能能源管理选项和高效的资源配置来提高电网的可操作性和安全性。本文探讨了二次配电级别的电池存储。调查基于最终用户的能源需求行为。因此，在住宅区测量和分析了电能消耗模式。收集和分析了测量数据，以记录客户的行为，旨在揭示他们的差异和相似之处。随后，根据测量的电力消耗模式的特征计算聚合和分布式电池储能系统，旨在估计可能激励安装电池系统的因素，无论是在低压变压器侧聚合还是在负载侧分布式系统。根据系统的盈利能力，定性评估了影响系统经济可行性的参数。