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9 月 11 日 低代码 • DevOps • Kubernetes • 人工智能与机器学习 • API 与微服务 • Kubernetes • 业务流程编排 • RPA • UX • BPA • 流程与工作流 • 安全 • 遗留系统现代化
1 欧洲议会和理事会 2024 年 6 月 13 日第 (EU) 2024/1689 号条例,规定了有关人工智能的协调规则并修订了第 (EC) 300/2008 号条例、(EU) 167/2013 号条例、(EU) 168/2013 号条例、(EU) 2018/858 号条例、(EU) 2018/1139 号条例和 (EU) 2019/2144 号条例以及 2014/90/EU 指令、(EU) 2016/797 号指令和 (EU) 2020/1828 号指令(《人工智能法》),OJ L,2024/1689,2024 年 7 月 12 日,ELI:http://data.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj。 《人工智能法案》于 2024 年 8 月 1 日生效,并制定了统一的规则,要求人工智能在投放市场、投入使用或使用之前必须以人为本、值得信赖和安全,同时遵守《欧洲联盟基本权利宪章》所规定的基本权利。2 欧洲委员会《人工智能与人权、民主和法治框架公约》,由部长委员会于 2024 年 5 月 17 日在其第 133 届会议上通过。3 欧盟委员会卫生和食品安全总司 (DG SANTE) 委托普华永道 (PwC) 牵头的财团对人工智能在医疗保健领域的部署进行研究。该研究计划为期 12 个月,从 2024 年 2 月到 2025 年 2 月,将包括与利益相关者进行几次有针对性的磋商,以收集有关人工智能在医疗保健领域的部署的数据、见解和观点。欧盟委员会通信网络、内容和技术总司 (DG CONNECT) 还委托了由安永牵头的财团,通过参与针对特定利益相关者的在线调查和/或访谈,对人工智能在欧洲医疗保健中的应用对经济的影响进行研究。4 Gillner, Sandra。“我们现在正在实施人工智能,那么为什么不问问我们该怎么做?人工智能提供商如何看待和引导诊断人工智能在复杂医疗保健系统中的传播。”社会科学与医学 340 (2024):116442。
目标 项目目标: 1. 为 NUE 等复杂的农艺性状进行 GE 辅助品种开发的概念验证 2. 在发展中国家马达加斯加出现生物安全监管结构的背景下,分析在水稻等粮食作物上部署 GE 辅助品种的社会和制度可行性(法规、环境和社会风险、影响) 3. 通过信息交流和马达加斯加生物安全监管机构和其他利益相关者的培训,加强集体能力,以评估通过 GE 技术改良的新作物品种部署所带来的风险和机遇,并做出决策 研究问题 1. 优化水稻中的 CRISPR/Cas9 技术以同时进行 KO 和碱基替换,包括研究非整合方法, 2. 建立我们的主要目标基因 BT2/OsBT、植物氮状态、硝酸盐转运蛋白基因(如 NRT1.1/OsNRT1.1Bs、OsCCA1 和 OsELF4 时钟基因)之间的关系,拟南芥和水稻植物模型之间的 TGA 转录因子;3. 揭示与 GE 改良水稻品种的 NUE 相关的生态生理成分;4. 确定拟议的 GE 新品种的社会接受条件,考虑到对农民和当地水稻价值链其他利益相关者的潜在社会经济风险和影响;5. 解决能力建设或机构适应的需求,以实施国家生物安全立法。
核电 – 部署、运行和可持续性 由 Pavel V. Tsvetkov 编辑 由 InTech 出版 Janeza Trdine 9, 51000 Rijeka, Croatia 版权所有 © 2011 InTech 所有章节均为开放获取文章,根据 Creative Commons 非商业性相同方式共享署名 3.0 许可证分发,该许可证允许以任何媒介复制、分发、传播和改编作品,只要正确引用原始作品即可。在 InTech 出版该作品后,作者有权在其作为作者的任何出版物中全部或部分重新发布该作品,并对该作品进行其他个人使用。任何重新发布、引用或个人使用作品都必须明确标明原始来源。章节中表达的声明和观点均为个人贡献者的观点,不一定代表编辑或出版商的观点。我们不承担所发表文章中信息的准确性的责任。出版商对因使用本书所含材料、说明、方法或想法而造成的人身或财产损失不承担任何责任。出版流程经理 Petra Zobic 技术编辑 Teodora Smiljanic 封面设计师 Jan Hyrat 图片版权归 Barnaby Chambers 所有,2010 年。经 Shutterstock.com 许可使用 首次出版日期:2011 年 8 月 印刷日期:克罗地亚 本书的免费在线版本可在 www.intechopen.com 上获取 可从 orders@intechweb.org 获取其他印刷版 核电 - 部署、运行和可持续性,由 Pavel V. Tsvetkov p. cm 编辑。ISBN 978-953-307-474-0
本研究提出了一个基于经典 S 曲线的新模型,该曲线描述了最大容量下的部署和稳定。此外,该模型还扩展到增长后稳定期,其中技术能力根据设备寿命的分布进行更新。我们得到了两个定性不同的结果。在“快速”部署的情况下,其特点是部署时间相对于平均设备寿命较短,生产会出现显著波动。在“慢速”部署的情况下,生产单调增加,直到达到更新稳定期。这两个案例研究与直觉相反地验证了这些结果:核电站是快速部署,智能手机是慢速部署。这些结果对于长期工业规划很重要,因为它们使我们能够预测未来的商业周期。我们的研究表明,商业周期可以内生地源于安装和更新的工业动态,这与将波动归因于外生宏观经济因素的传统观点形成鲜明对比。这些内生循环与更广泛的趋势相互作用,可能会受到宏观经济条件的调节、放大或减弱。这种部署和更新的动态与长寿命基础设施技术(例如支持可再生能源行业的技术)有关,并对行业参与者具有重大的政策影响。
Deloitte 评估了客户的情况,并推荐了基于蓝绿方法的解决方案。推荐的解决方案包括采用单个应用程序负载均衡器 (ALB)、单个侦听器和两个侦听器规则。其中一条规则将根据指定的“路径”将应用程序流量引导至实际生产环境(蓝色),而另一条规则则使用“路径+标头”标准将流量路由到绿色(即测试环境)。每条规则依次与一个不同的目标组相关联。部署和成功测试后,通过在规则之间切换目标组,将发生流量重定向。这完全消除了停机时间,并为全面测试以及受控流量切换和故障转移提供了足够的时间范围。
1. 所有学生,无论是否需要额外照料,都欢迎并被允许入读当地学校。 2. 学校做出必要的调整,以接纳有额外照料需求的学生。学校工作人员可以对教学、学习、社交和物质环境做出必要的调整。 3. 学校有效地部署和管理额外支持,以支持最需要额外照料的学生。 4. 支持的分配和部署灵活,能够满足学生的需求,并专注于在适当的时间提供适当的支持以满足额外的照料需求。 5. 额外照料支持的使用侧重于培养学生的独立性,使他们能够在从学校过渡时过上独立的生活——符合他们的个人能力。 6. 额外照料支持用于促进学生取得更好的结果。
通过进一步让地方当局参与监管方面、可接受性和社会方面(已有近 70 个地方当局(包括市镇、城市群、部门和地区)以及连通性和物流利益相关者参与),已经证明其价值的合作工作方法将得到加强。