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劳动力文化多样性和员工绩效：孟加拉国雇员的定量研究
本文研究了各种文化背景对芬兰科科拉员工绩效的影响。本论文的目的是研究文化多样性如何影响员工绩效。这项研究收集了孟加拉国员工的数据，了解他们在芬兰科科拉的工作场所的经验。使用结构化调查，可以确定工人在整合多种文化和交流方面的困难如何影响他们在工作中的乐趣和生产。虽然多元化的团队更适合学习和创造力，但他们还需要可以通过多种方式互动并应对语言挑战的成员。研究的结果可以帮助企业和孟加拉国员工适应并为城市的各种劳动力做出重大贡献。通过消除这些障碍并激励员工参与，公司可能能够建立一个友好的环境，使种族变化可以提高满意度和生产力。本文表明，通过社区参与和培训的正确组合，外国工人可能能够成功地表现。所获得的知识可用于修改工作场所实施的文化多样性政策，从而提高周围环境的公平，友善和生产力。
人工智能与监管执法
“人工智能” (AI) 包括一组技术概念，通常可以通过其自动化人类能力来理解。近年来，越来越多的政府机构将人工智能系统纳入其监管执法流程。这些应用的一些例子包括美国证券交易委员会，该委员会使用机器学习工具来识别可疑文件或内幕交易，以及美国环境保护局，该机构正在试验自动化设施检查目标。这些系统的潜在效率收益很容易理解，特别是在公众要求行政国家用更少的资源做更多事情的背景下。它们还可能提供机会扩大政府机构的处理能力，以新颖和前所未有的方式提高研究和分析能力。在监管目标日益复杂的情况下，这种改进可能是必要的。然而，尽管人工智能系统具有所有潜在的好处，但它也引发了许多难题。特别是，人们担心人工智能对决策公平性的影响。除了偏见、偏差和准确性等众所周知的挑战外，透明度、问责制和程序公平性也存在根本问题。在公众对政府以及我们更广泛的公共机构的信任度下降到临界水平的时候，这些系统进一步侵蚀人民与行政国家之间关系的可能性应该得到极其认真的考虑。我们应该欢迎公共服务提供方面的创新。然而，负责任和负责任的政府需要就使用人工智能执行关键政府任务进行公开讨论，特别是在监管执法方面，其中正当程序考虑至关重要。有效的跟踪和协调是提供这些技术用例完整图景的必要第一步。必要的第二步是建立一套健全的流程，对已经试行的人工智能系统进行审计和评估，以诚实地评估其成功和失败。审计和评估对于指导下一代实施非常重要。最终，行政机构以及我们各级政府的目标应该是制定一个有效、透明且相对一致的决策框架，以规范公共部门人工智能的使用。在制定一个强有力的人工智能监管执法治理框架时，有许多有用的国际模式可供借鉴。其中包括自 2019 年以来实施的加拿大《自动决策指令》。并要求建立健全基于风险的评估流程，并根据评估结果确定相应的责任。欧盟的《人工智能法案》是另一个众所周知的基于风险的模型，加利福尼亚州、马里兰州、伊利诺伊州和华盛顿州等多个州都提出了自己的框架，以解决和缓解与这些技术相关的治理和问责挑战。早在 2016 年，联邦政府就已颁布了多项行政命令，要求政府负责任地使用人工智能，但最重要的举措是制定具体、可操作的协议，规定行政国家应如何以监管方式对待人工智能
克拉克县区域阿片类药物专项小组......
克拉克县区域阿片类药物工作组由 2023 年内华达州立法机构第 82 届会议的 AB132 号法案创建，由克拉克县委员会任命的十五 (15) 名个人组成。该工作组应包括一名社会服务机构的代表、一名家庭服务部的代表、一名青少年司法服务部的代表、一名南内华达卫生区的代表、一名从南内华达卫生区提交的候选人名单中选出的在公共卫生流行病学领域具有经验的成员、一名在初级保健领域具有经验的成员、一名在精神卫生领域具有经验的成员、一名克拉克县学区的代表、一名代表拉斯维加斯大都会警察局执法部门的成员、一名在行为健康领域具有经验的成员、一名在成瘾医学领域具有经验的成员、一名代表紧急医疗服务提供者的成员、一名代表公共卫生教育者或社区卫生工作者（代表或服务于英语水平有限的人）的成员、一名代表药物预防联盟的成员以及克拉克县验尸官或其指定人员。
实时数字双胞胎具有用于工业操纵器应用的加固学习：在NVIDIA ISAAC健身房的ABB Yumi机器人数字双胞胎设计和建筑RL应用程序
工业部门正在经历一个变革阶段，随着先进的机器人技术和人工智能（AI）技术的整合。本论文，探讨了数字双技术的协同应用以及增强学习在增强工业环境中机器人操纵器的效率和适应能力方面的应用。这项研究的核心前提重点是解决动态和复杂工业环境中手动程序方法的局限性。手动编程通常缺乏在各种且无法预测的环境中有效操作所需的适应性和学习能力。加固学习的合并使机器人操纵者能够通过与环境的互动来学习和调整，从而提高了运营效率，并最大程度地减少了对广泛编程工作的需求。数字双胞胎是物理环境的数字虚拟复制品。这允许在受控的，无风险的设置中对机器人操纵器行为进行模拟，分析和优化。将数字双胞胎与增强学习的集成能够对机器人系统进行有效的培训，从而使他们能够学习复杂的任务并适应新场景，而无需与现实培训相关的身体磨损和风险，并设置了环境。研究方法涉及开发数字双胞胎模拟环境，强化学习算法在此环境中的机器人操作器中的应用，并引起了学习任务转移能力对现实应用程序的重要性。该研究还研究了与数字双胞胎和加强学习技术相关的挑战。预期的结果包括提高机器人操纵器在工业应用中的适应性和效率，从而减少了为特定任务提供机器人所需的时间，成本和资源。此外，预计自动驾驶机器人操作的安全性和可靠性增强。这项研究旨在证明强化学习和数字双技术在转变工业机器人技术方面的潜力，从而为机器人应用提供了更具灵活，高效和智能的开发过程。本文对工业自动化的未来具有重要意义，为更适应性，高效和智能机器人系统提供了一种途径。通过利用AI和模拟技术的最新进步，它旨在为工业机器人技术的发展做出贡献，为更先进的工业解决方案铺平道路。
劳动力报告
自 2021 财年修订预算以来，该州已为州雇员提供了一系列薪酬补贴和生活费 (COLA) 调整：• 在 2025 财年，该州为所有州雇员提供了 4% 的生活费补贴，并为选定的 POST 认证执法人员提供了 3,000 美元的专项加薪。修订后的 2024 财年预算还包括 1,000 美元的一次性工资补贴。• 2024 财年预算为州工作人员提供了 2% 的生活费补贴，并为某些执法人员增加了工资。• 2023 财年预算提供了 5,000 美元的生活费补贴，并将 GSEPS 401(k) 的雇主匹配率从最高 3% 提高到 9%。• 修订后的 2022 财年预算包括为州雇员提供 5,000 美元的工资调整。修订后的 2021 财年预算为目前工资低于 80,000 美元的全职州雇员提供 1,000 美元的一次性工资补贴。
致命的自主武器系统（法律）通过算法执行人权？
本文的目的是从国际法的角度了解相对较新的致命自动机器人和武器系统（LARS或法律）的领域，重点是人权遵守。最初，该主题成为2009年公众意识和讨论的主题，并很快获得了兴趣和批评。此类武器系统的发展同时升高了法律，道德，实用和道德问题。在没有针对他们的特定法律规定的情况下，本文应试图评估这种概念在多大程度上通过人道主义法的现有规定认为法律和道德理由。在任何情况下，由于法律提供了重要的福利，因此由于对人权，战斗外部和平民的影响，应在严重的法律保护下考虑它们。所有这些好处都必须以道德原则和法律规定为指导，无论是已经应用的，还是新的，可以更适合这一特定领域的规定。
空军生产
《国防战略》强调了对手的快速威胁，强调了培养和维持一支能力强、适应性强的部队的必要性。招募、发展和留住一支技术娴熟、多元化的劳动力队伍，确保美国空军能够随时随地投射空中力量。为了保持空中优势的领先地位，空军正在其人才管理框架内实施变革。这些努力包括优化人力资本战略、培养持续学习的文化，以及确保培训与任务要求紧密结合。此外，空军正在对人事系统进行现代化改造，以更好地将空军人员与能够最大限度发挥其潜力的角色相匹配，支持留任，并创建灵活的职业道路以响应作战需求。在本期《空军》杂志中，我们探讨了空军人才管理如何成为部队战备和恢复力的基石。我们访问了位于阿拉巴马州麦克斯韦空军基地的空军大学，并与领导人讨论了正在进行的重大变革，包括重新引入准尉、重新设计培训计划以培养以人为本的领导者，以及重新关注数字技能以使数据成为可靠的武器。通过这些举措，空军为飞行员配备了满足当今需求和应对未来挑战所需的技能和适应能力。
建立一支强大且具有代表性的野火缓解和管理队伍
野火救援人员一直是全球关注的焦点，这是有充分理由的。最近几年的灾难性火灾给野火响应系统带来了巨大压力，包括广泛的资源短缺以及消防员的疲劳和倦怠。人们越来越普遍地认识到，社会必须与火灾建立一种新的关系——这种关系需要创新的土地管理方法，以管理社会生态健康而不是火灾。为了打破火灾状况不断恶化、工作人员负担越来越重以及响应者和社区面临更严重风险的循环，有必要进行主动投资，以准备、减少和建立对建筑和自然环境以及人员的野火影响的抵御能力。然而，有许多挑战阻碍了这种模式转变的实现，包括劳动力能力不足以满足日益扩大的野火风险管理需求，而不仅仅是灭火；劳动力持续同质化；社区参与和影响火灾管理决策的机会不足；以及消防管理人员过度依赖灭火实践。