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多伦多大学研究专长
重点研究中心和基础设施 加速联盟 [先进材料 | 人工智能] https://acceleration.utoronto.ca/ 加速联盟通过开发自动驾驶人工智能引导的机器人实验室，引领科学发现的范式转变，这些实验室加速了先进材料和小分子的发现，从几十年到几年。该联盟解决了深度学习算法、材料建模和机器人技术等基本课题，以及发现可用于广泛商业应用的材料等应用挑战。加速联盟支持以商业化为重点的生态系统，旨在通过初创企业和行业合作伙伴关系将材料发现转化为成果。 AGE-WELL [老龄化 | 数字技术] https://agewell-nce.ca/ AGE-WELL 是加拿大的技术和老龄化网络，致力于创造造福老年人和护理人员的技术和服务。这个国家卓越中心 (NCE) 的目标是通过技术和服务帮助加拿大老年人保持独立、健康和生活质量，提高他们的安全、支持他们的独立生活，并提高他们的社会参与度。 分析和人工智能工程中心 [人工智能 | 工程] https://www.engineering.utoronto.ca/carte/ 分析和人工智能工程中心 (CARTE) 汇集了 30 多位在优化、分析和人工智能以及能源、交通和生命科学等不同领域具有专业知识的教授。人工智能 (AI) 越来越多地成为我们日常生活的一部分，其应用从语音助手到自动驾驶汽车 — — 它的影响力持续增长。这个多学科研究中心利用人工智能的力量来应对广泛领域的挑战，包括人类健康、可持续性和先进制造业。 数据科学研究所 [数据科学 |计算生物学] https://datasciences.utoronto.ca/ 数据科学研究所 (DSI) 是大学所有数据科学事务的入口，包括研究、培训和合作伙伴关系。该计划提供了领导力和能力，以公平和道德的方式催化数据科学在学科中的变革性质，利用和加强多伦多大学在数据科学方面的优势来解决社会复杂而紧迫的问题。研究工作侧重于数据科学方法和工具的进步，这些方法和工具可应用于各种领域以及新兴的数据科学学科本身。生物医学工程研究所 [健康 | 工程] https://bme.utoronto.ca/ 多伦多大学的生物医学工程研究所 (BME) 是一个多学科研究社区，工程、医学和牙科研究人员合作开发创新解决方案，以应对人类健康方面的全球挑战。 医学设计 [再生医学] https://mbd.utoronto.ca/ 医学设计 (MbD) 汇集了多伦多大学及其附属医院的 130 名科学家、工程师和临床医生，以应对再生医学方面的挑战。 这些研究团队增进了我们对人体再生能力的了解，并开发了临床解决方案来改善健康结果。 PRiME [精准医学] https://www.prime.utoronto.ca/ 多伦多大学的精准医学计划 (PRiME) 利用多伦多大学在生物制剂、组学、分子化学、液体活检、纳米医学、芯片生物学和相关领域的世界级专业知识，为人类疾病的未满足需求开发新的解决方案。 PRiME 的多学科方法超越了基因组学和突变分析，更全面地了解疾病的生物学，为
ENTEC能源过渡专业知识中心
hoogland的Onne Hoogland； Vere Fluri，流体。基督教成本。玛丽安·克洛巴萨（Marian Klobasa），玛丽安（Marian）。马蒂亚斯·库恩巴赫（MatthiasKühnbach）。 Manishra，Manish。 Michelle Enter，Michelle。乔里斯·科恩夫（Joris Coorneef），老人；哈利。 Aravind Satish，满足； Battistutta的Eliza Battistutta；卡琳娜·维姆（Carina Veum），生命。 JoãoGorensteinDeDecise，轭式侵犯； Anniek Doorman，Doorman。 Luc Van Nuffel，虚荣； ttrinomics。 Breitschopm，芭芭拉。安德里亚·赫布斯特（Andrea Herbst）。
能源专业知识 // 智能电网研究与实验室
• 开发系统以协调能够可靠传输数据的多个网络，然后管理 ICT 系统资源以有效提取有用信息来支持智能电网应用 • 具有大规模可再生资源整合的灵活主动配电网的运营规划和优化 • 与海上可再生能源弹射器合作开发新型电力系统规划方法，用于在严重不确定性下规划海上风电输电系统的基础设施 • 多学科多合作伙伴项目，研究实现大规模海上风电整合的措施 • 为电网规模存储应用和电网整合研究建模抽水热电存储系统 • 证明分布式能源资源控制器的自组织网络可以获取网络拓扑信息以做出智能控制决策。该方法包括在闭环运行的网络上运行的控制器硬件，并使用 RTDS 进行实时配电网络模拟。 • 设计智能定价方案以增强需求侧管理功能。它采用多目标优化方法，赋予智能电网中各种市场参与者权力。此外，还解决了消费者的隐私问题。 • 研究网络灵活性对增强网络稳定性和运行安全性的影响 • 评估大规模可再生能源整合对电力系统稳定性和安全性的影响
欧洲中小企业在 5G 及后续技术领域的专业知识
我很高兴能再支持我们的中小企业工作组主席 Jacques Magen 推出新版“中小企业手册”。智能网络和服务联合项目和 NetworldEurope ETP 现已启动并运行，而 5G 公私合作伙伴关系 (5G PPP) 仍有几个项目有待完成。后者已经为中小企业带来了巨大的成功，其参与份额超过了 20% 的目标值。SNS JU 已经在第一次征集时选出了资助项目，中小企业的参与程度令人鼓舞，与 JU 的目标值相差不大，SNS JU 还有很多年的机会。从这个角度来看，中小企业仍然在大力支持 6G 社区（大型企业、学术界和研究机构）制定研发工作计划和提案。
竞争专业知识和未来外交
有大量分析文献通过倡导一种更灵活、更具创造性、更能容忍风险的“新外交”来应对这种职业身份危机，这种外交更善于通过社交媒体进行实时宣传，更善于使用大数据。根据这些远见卓识者的说法，未来的外交官将成为精通技术的网络通才，他们在灵活的层级结构中运作，能够快速调动不同的技能组合来应对威胁或机遇。 他们将受益于外交部、其他政府部门、私营部门、学术界和智库之间更大的渗透性。1 “新外交”支持者经常假设，传统的“通才”外交官模式——全面而适应性强的官员，能够对一系列问题做出良好的判断，但缺乏任何一个领域的专业知识——不可避免地会将一些优势让给专家同事——这些外交官拥有更深厚的专业知识，这些专业知识建立在多年处理特定问题或地区的经验之上，包括精通外语和在实地拥有强大的联系网络。
人机协作团队和互补专业知识
人们在各个领域都考虑人工智能系统的建议，从识别医学图像中的肿瘤到决定哪双鞋与某套衣服搭配起来好看。决策过程隐含着对人工智能系统专业知识的感知。在本文中，我们研究了人们如何信任和依赖人工智能助手，人工智能助手的专业水平与人不同，从完全重叠的专业到完美互补的专业。通过一系列受控的在线实验室研究，参与者在人工智能助手的帮助下识别物体，我们证明参与者能够感知助手在同一任务中是专家还是非专家，并调整他们对人工智能的依赖，以提高团队绩效。我们还证明，通过解释文本的语言属性传达专业知识是有效的，其中接受语言会增加依赖，而疏远语言会减少对人工智能的依赖。
人工智能开发中领域专业知识的低技能化
农民和放射科医生等现场工作人员在资源匮乏的环境中为人工智能模型的数据集收集发挥着至关重要的作用。然而，我们对现场工作人员的专业知识如何在数据集和模型开发中得到利用知之甚少。根据对 68 名为资源匮乏环境构建人工智能开发人员的采访，我们发现开发人员将现场工作人员降格为数据收集者。开发人员将数据质量差归咎于工人的做法，认为工人腐败、懒惰、不守规矩，他们自己就是数据集，他们追求监视和游戏化来训练工人收集更高质量的数据。尽管模型试图模仿现场工作人员的专业知识，但人工智能开发人员将工人视为非必需品，并降低了他们的专业知识以服务于构建机器智能。我们说明了为什么应该将现场工作人员视为领域专家，并重新想象领域专业知识是人工智能发展的重要伙伴关系。
附件 D 申请人的组织专业知识
(1) 要颁发场地证书，理事会必须认定申请人具备组织专业知识，能够按照理事会标准和场地证书条件建造、运营和退役拟议设施。要认定申请人具备此专业知识，理事会必须认定申请人已证明有能力按照场地证书条件并以保护公众健康和安全的方式设计、建造和运营拟议设施，并已证明有能力将场地恢复到有用、无危险的状态。理事会可以考虑申请人的经验、申请人获得技术专业知识的渠道以及申请人在建造、运营和退役其他设施方面的过往表现，包括但不限于向申请人发出的监管传票的数量和严重程度。