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委员会 人工智能 (AI) 应用特别委员会 问题编号 001 参考 2024 年 5 月 21 日 委员会成员 参议员 David Shoebridge
参议员 DAVID POCOCK：您提到了您所做的实验，让您的团队输入意见，然后让人工智能——您是否愿意提交一份关于生成结果差异的摘要？这是您可以做的吗？ Jefferson 先生：我们可以在通知中提供有关该实验结果的更多详细信息。 Longo 先生：我记得，当委员会听取有关此事的汇报时，人工智能给出了我称之为“平淡无奇”的意见摘要。它没有误导，但很平淡。它确实没有抓住意见的内容，而人类能够提取细微差别和实质内容。我认为这不是一个糟糕的总结。 Jefferson 先生：是的。我们主要感兴趣的是，在参议院财政和公共管理参考委员会对咨询公司的调查中，公众提交的意见中提到了 ASIC。我们发现，正如主席所说，一般而言，这些摘要非常笼统，关于如何引用 ASIC 的细微差别并没有在 AI 生成的摘要中体现出来，而 ASIC 员工在做摘要工作时并没有体现出来。 参议员 DAVID POCOCK：是与一家澳大利亚公司合作吗？ Longo 先生：我们自己做的。 Jefferson 先生：我们与位于澳大利亚的 AWS 合作完成了这项工作。我们使用了 Llama 2 大型语言模型，我相信它是 Meta 的产品。 参议员 DAVID POCOCK：AWS 是亚马逊网络服务，您使用了两家美国公司来帮忙？ Jefferson 先生：基本上是的。…… 参议员 SHOEBRIDGE：您是否说过会接受参议员 Pocock 提出的提交报告的请求？您会有一份关于离线 AI 测试的报告。 Jefferson 先生：我们可以提供有关它的更多细节。隆戈先生：我能否向委员会坦诚相待？我会尽可能地坦诚相待，但要遵守公共利益豁免权。参议员 SHOEBRIDGE：我要求提交报告。如果您能注意到它，那么您就可以处理它。隆戈先生：我认为我们可以为委员会提供一些信息，以展示我们做了什么以及从中学到什么。参议员 SHOEBRIDGE：我要求提交报告；这就是我所要求的，我想您会注意到它？隆戈先生：好的。
采用自动化和智能机器辅助...
自动机器引导施工 数字化施工数据存储库，可用于数字孪生应用 高度遵循设计规范 时间高效，减少浪费 在不影响施工质量的情况下按时施工（平整、充分均匀压实的表面） 改善驾驶性能 增强性能耐用性和使用寿命 提高生产力 实时文档和更好的透明度和最少的人为干预 3. NHAI 在勒克瑙-坎普尔高速公路项目中开展了一个 AIMC 试点项目，其中使用了自动化和智能机器，例如 GPS 辅助平地机、智能压实机和无绳摊铺机。在对本项目中展示的 AIMC 功效的评估以及项目利益相关方的反馈意见的基础上，考虑了这方面的国际指南/规范，决定在以下项目中试点在 NH 建设中采用 AIMC：
Adoption of AI, Blockchain and other emerging technologies within the European public sector
Figure 1. Virtual Worlds' continuum Figure 2. Evolution of the PSTW database from previous publication Figure 3. PSTW composition by technology type Figure 4. Distribution of cases according to their starting date Figure 5. Distribution of cases according to administrative level of application Figure 6. Cases across levels of administration, by technology Figure 7. Distribution of cases according to administrative level and e-government interaction Figure 8. Distribution of cases according to level of administration and status of development Figure 9 . Public value assessment of the cases Figure 10. Public value assessment by type of technology Figure 11. Public assessment subcategories for Improved Public Services Figure 12. Public assessment subcategories for Improved administrative efficiency Figure 13. Public assessment value for Open government capabilities Figure 14. Distribution of AI cases by status of development Figure 15. Distribution of cases by type of e-government service and level of administration Figure 16. Distribution of AI cases by process type and level of administration. Figure 17. Distribution of cases across type of services and functions of government Figure 18. Distribution of AI cases according to application type and function of government. Figure 19. Distribution of AI cases according to technology subdomain. Figure 20. Distribution of Generative AI cases by status of development Figure 21. Geographic distribution of the Generative AI cases and their responsible organisations Figure 22. Distribution of Blockchain-based cases by status of development. Figure 23. Distribution of Blockchain-based cases by level of administration. Figure 24. Blockchain-based cases by e-government type of interaction and level of administration. Figure 25. Blockchain-based cases across type of interaction and function of government. Figure 26. Blockchain-based cases by type of application and function of government. Figure 27. Distribution of AI and Blockchain cases by cross border sector feature Figure 28. Distribution of AI and Blockchain cases by cross sector border feature Figure 29. Distribution of cases of other emerging technologies across functions of government. Figure 30. Cases of emerging technologies by type of service and level of administration.
澳大利亚的经济复杂性和人工智能应用
澳大利亚正处于一个关键的经济关头。本报告通过“经济复杂性”的视角研究了澳大利亚和新加坡的对比战略——经济复杂性是衡量一个国家多样化和复杂生产能力的指标。澳大利亚依赖自然资源，而新加坡则发展了高科技产业和先进服务。我们探讨了人工智能 (AI) 如何改变澳大利亚的经济复杂性。通过分析这些方法和人工智能的作用，我们发现了对澳大利亚未来至关重要的见解。我们的研究结果为政策制定者和商界领袖提供了切实可行的建议，旨在利用人工智能来提高经济复杂性、促进创新并在竞争日益激烈的全球经济中增强韧性。今天的选择将影响澳大利亚几代人的繁荣。
对香烟中的吡嗪的研究以及如何使用添加剂来增强烟草成瘾
访问和使用高质量，完整数据对于AI性能，准确性和可靠性至关重要。17在澳大利亚，包括正式立法和政策在内的数据法规通常被视为数据共享的障碍。澳大利亚统计局LED人士综合数据资产（PLIDA）和澳大利亚卫生与福利研究所LED国家健康数据中心（NHDH）是可用健康数据资产的示例。这些数据资产可以洞悉澳大利亚卫生局势和卫生的社会决定因素，并在司法管辖区进行协作努力，以改善数据可访问性和共享。学者和行业是AI健康数据的主要用户，但是学者可能会有机会通过2022年的数据可用性和透明度法来促进健康数据。
机械系统预测和健康管理 (PHM) 中采用的人工智能 (AI) 算法的性能指标
摘要。近年来，人工智能 (AI) 算法在预测和健康管理 (PHM) 领域的应用研究，特别是用于预测受状态监测的机械系统的剩余使用寿命 (RUL) 的研究，引起了广泛关注。为 RUL 预测建立置信度非常重要，这样可以帮助运营商和监管机构就维护和资产生命周期规划做出明智的决策。在过去十年中，许多研究人员设计了指标或指标来确定 AI 算法在 RUL 预测中的性能。虽然大多数常用的指标（如平均绝对误差 (MAE)、均方根误差 (RMSE) 等）都是从其他应用程序中改编而来的，但一些定制指标是专门为 PHM 研究而设计和使用的。本研究概述了应用于机械系统 AI 驱动的 PHM 技术的关键绩效指标 (KPI)。它介绍了应用场景的详细信息、在不同场景中使用特定指标的适用性、每个指标的优缺点、在选择一个指标而不是另一个指标时可能需要做出的权衡，以及工程师在应用指标时应该考虑的一些其他因素。
农户数字技术采用情况...
该研究探讨了马哈拉施特拉邦 Hiware Bazaar 村农户采用数字技术的情况。Hiware Bazaar 村以集体努力和创新农业实践成功从干旱社区转变为繁荣社区而闻名。该研究采用了全面的案例研究方法，包括采访、调查和与当地农民的焦点小组讨论，以收集详细见解。结果表明，人们对数字工具的认识和使用程度很高，例如用于市场价格、天气预报和作物管理的移动应用程序，这些工具已显著提高作物产量和资源管理。尽管有这些好处，但该研究也发现了一些挑战，例如培训有限、基础设施不足以及社会文化对技术采用的抵制。结论强调了数字技术在印度农村地区彻底改变农业实践的潜力，倡导加强教育计划、基础设施建设、有针对性的激励措施和社区参与，以克服这些障碍。此外，它建议将传统农业知识与现代数字工具相结合，以最大限度地发挥效益并确保可持续发展。
评估血清晚期糖基化终端产品水平和1型糖尿病的儿童和青少年的微血管并发症
糖尿病中的慢性高血糖状态导致葡萄糖和蛋白质，DNA和脂质之间的共价加合物通过称为Maillard反应的非酶过程形成。此过程导致形成高级糖基化末端产品（年龄）。3晚期终端产物是不可逆的大分子，并通过年龄受体（RAGE）发挥其生物学活性。4年龄之间的相互作用与愤怒之间的相互作用破坏了内皮细胞中氧化 - 还原反应，并触发炎症和血栓形成反应。狂暴，高度涉及促炎性反应和自身免疫性，有助于糖尿病血管病，炎症和动脉粥样硬化过程的进展。5,6此外，年龄段轴可导致活性氧（ROS）的产生增加，而低密度脂蛋白（LDL）的氧化，加剧的斑块形成。7