根据大多数概念、计划和计划,2020 年代对于俄罗斯联邦经济所有战略优先领域的数字化至关重要。这一趋势可以通过对特定企业情况的分析以及俄罗斯和世界各地的公司和控股公司的例子来追踪。本文概述了为公司或在协会中运营的军工综合体企业开发和实施数字平台的想法。基于企业的信息化需求,提出了一种有效管理各类资源的理念。提出了企业与合作伙伴在平台上互动的具体方案,并强调了行业数字化的其他积极影响。工作中获得的结果适合提高军工联合体企业的活动效率。
引用Lai,Adrian K M,Dick,Taylor J M,Biewener,Andrew A和Wakeling,JamesM。皇家学会界面杂志18,第1期。174(2021):20200765。
● 从地理覆盖、时间表、财务要求、预期气候影响、更广泛的利益(社会、经济)等方面细化已确定项目的项目范围 ● 确定拟议解决方案的技术和财务适用性,同时探索替代解决方案(可能/相关的情况下) ● 进一步细化已确定的最佳拟议解决方案,包括后续步骤和技术要求 ● 确定项目需求并确定实施差距 ● 概述潜在的商业和融资模式情景,以评估项目的财务可行性和创新融资选择(即长期融资模式) ● 概述实施和运营选定行动所需的法律和监管框架,包括所需的许可证、审批和许可(包括与省和国家政府的气候目标和指标保持一致) ● 进行彻底的利益相关者映射 ● 进行内部和外部利益相关者参与,收集对拟议的废物和能源项目的意见和建议,包括将关键反馈纳入项目实施计划并向利益相关者报告 ● 开发相关的研讨会材料,以进一步完善行动,确定项目需求、潜在障碍和解决方案。 ● 建立两个项目城市茨瓦内和约翰内斯堡之间的联系,以确定在实现既定优先事项方面可能开展合作的领域 ● 制定子行动路线图和估算成本,以便实施行动
a.为了让陆军信息系统物资开发商最大限度地利用专门针对国家安全需求的现有和未来太空资产,陆军需要深入了解现有和未来太空资产的属性和局限性,无论它们专注于支持哪个部门。陆军需要这种理解来利用国家安全太空资产,继续并扩大其已经成功的国家能力战术利用 (TENCAP) 计划。陆军需要建立新的手段,使其能够与商业太空系统开发商合作,目标是使商业太空系统尽可能地支持陆军的需求,同时陆军的投资最少或适度。
阿尔奥拉皇家委员会为历史遗迹制定了地理空间战略,包括阿尔奥拉的文化和自然遗产,并着手制定长期计划,为该地区带来敏感而可持续的转型,为全球旅游业做好准备。地理空间分析和智能地图对于支持所有数据需求至关重要,有助于开发满足当地人和游客需求的世界级公共交通系统。这是通过访问地理空间权威数据、数据管理、自动驾驶汽车、电动汽车和混合动力汽车预计运动的基础地图查看以及变化检测等高级地理参考功能实现的。
本文档及其所述技术的目标用户主要是从设计生命周期的早期阶段开始就参与具有大量交互组件的产品的系统工程师。不要求工程师具备人为因素、认知工程或心理学方面的特定背景,但使用该方法的工程师有时可能需要人为因素专家的帮助来解决特定问题。虽然人为因素专业知识对于该过程并非必不可少,但对新系统所处领域和环境的理解更为重要。事实上,该技术可以看作是一种允许工程师将其应用领域专业知识应用于用户界面设计问题和界面设计决策的可靠性影响的方法。
3.4采购实体的机构或现任雇员不得在其部委,部门或机构下担任顾问。另一方面,如果没有利益冲突,可以接受采购实体的前政府雇员为其前部,部门或机构工作。当顾问提名政府部或公共机构中雇用的任何人(除了采购实体外)在其技术建议中提名时,该人员必须从公共服务委员会中授权,而公共服务委员会的雇员在政府部的雇员或公共机构雇员的任命权限的证明。此类授权必须确认并允许该员工工作并全职致力于咨询服务(在他或她在政府部或公共机构中的正式职位之外)。应由顾问作为其技术建议的一部分向顾问提供此类认证。
备注:1。空缺,需求和成功/不成功的分配数据显示该课程类别,除非另有说明,否则本回合中的主列表中选择的课程类别。2。在不同的“选择课程”回合的不同学生可以使用同一门课程。一般指南检查该课程是否在特定的一轮中可用如下:•“选择课程”第1轮是针对计划要求,受限/直接次要要求和CELC英语要求的受保护回合。•“选择课程”第2轮开始包括针对大学级别要求和不受限制的选修要求选择课程。3。“空缺”列显示了当前一轮的选择课程分配时的配额(按学生的职业生涯)。它会受到变化的约束,例如在为应得的学生运行分配过程之前由管理员分配的课程。在处理选定课程(第3轮)并提交课程请求时,将合并课程课程的所有可用空缺。当课程课程达到其最大容量时,它将使用“ - ”更新。在这种情况下,不允许学生选择课程或提交上诉。4。“其他”列包括诸如课程已经分配的原因,正在取消课程或学生的计划状态不再活跃。5。请注意,大多数法律选修课程的总配额(在所有学术职业中)为50。第1页,共110页,AS 8-JAN-25
征文:教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点,旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论,讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究,也包括社会科学、经济学和人文学科,包括所有学科,如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产,以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面,我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面,我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法(包括使用人工智能的方法)、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下,不同观点之间的沟通和相互理解至关重要,这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说,我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题:在最广泛的层面上,立法和规范问题;在公司层面,关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题;在个人层面,关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此,技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序(以及如何开发)来解决第 1 部分提出的问题的(计算机科学主导)讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年,但近年来,由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长,其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻,人工智能专家和教育专家必须携手合作,以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中,我们特别关注人工智能的技术方面,重点关注用于内容创建(生成式人工智能)、学生分析(机器学习)、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
在日益占主导地位的知识经济中,计算卓越性是竞争力的一大驱动力。在过去十年中,计算人工智能 (AI) 在经济发展和市场竞争力中的作用已从小到大。其经济重要性怎么强调都不为过——在源自加拿大的神经网络模型训练创新的推动下,巨大的变化颠覆了许多领域的市场部门领导地位,包括信息搜索、语音识别、自然语言理解、导航助手、自动驾驶汽车、诉讼准备、制造资格等。对于加拿大经济来说,人工智能在高级研究计算 (ARC) 提供的学术计算创新与工业竞争力的良性循环中发挥重要作用至关重要。
