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2021 年，意大利经济增长了 6.5%，到年底已收回了大部分疫情造成的产出损失。然而，短期前景
2021 年，意大利经济增长 6.5%，截至年底已收回大部分疫情造成的产出损失。然而，供应长期中断和能源价格大幅上涨给短期前景蒙上阴影。预计购买力下降和消费者信心减弱将在短期内削弱实际 GDP 增长，尤其是消费者服务。虽然新冠感染病例在 2022 年头几周激增，但高疫苗接种率可能会阻止大幅收紧遏制措施，并防止实际产出在今年头几个月萎缩。假设当前这波疫情势头强劲但持续时间短暂，预计经济活动将在 2022 年第二季度恢复势头，并在下半年继续保持扩张势头。
人工智能在公共部门审计中的伦理影响作者 Ahmed Eltweri 博士 利物浦约翰摩尔斯大学会计学助理教授 摘要 人工智能 (AI) 是一种大趋势技术，旨在模仿人类的智能和认知技能。此外，这项技术进步旨在为其用户提供竞争优势。因此，由于大多数司法管辖区的法律要求公共部门的审计公司和组织在资源使用和分配方面比私营公司更高效、更有效，从而实现物有所值，鉴于上述情况，许多会计师事务所宣布将人工智能纳入其审计和咨询职能，倾向于影响审计质量和费用的若干影响，例如数据分析、时间管理、准确性、对商业环境的透彻了解，从而增强客户服务 (Munoko 等人，2020 年)。然而，全球审计行业都面临着额外的要求，需要特别注意考虑尽管增加了好处，但这种采用可能仍会出现的其他后果。因此，监管机构、政策制定者和政府不断被提醒对这种新兴技术负有的责任。关键词技术、会计和审计职能、审计专业、道德参考文献
人工智能在公共部门审计中的伦理影响作者 Ahmed Eltweri 博士 利物浦约翰摩尔斯大学会计学助理教授 摘要 人工智能 (AI) 是一种大趋势技术，旨在模仿人类的智能和认知技能。此外，这项技术进步旨在为其用户提供竞争优势。因此，由于大多数司法管辖区的法律要求公共部门的审计公司和组织在资源使用和分配方面比私营公司更高效、更有效，从而实现物有所值，鉴于上述情况，许多会计师事务所宣布将人工智能纳入其审计和咨询职能，倾向于影响审计质量和费用的若干影响，例如数据分析、时间管理、准确性、对商业环境的透彻了解，从而增强客户服务 (Munoko 等人，2020 年)。然而，全球审计行业都面临着额外的要求，需要特别注意考虑尽管增加了好处，但这种采用可能仍会出现的其他后果。因此，监管机构、政策制定者和政府不断被提醒对这种新兴技术负有的责任。关键词技术、会计和审计职能、审计专业、道德参考文献
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
![通过分层相关性传播增强核电站 AI 模型的可解释性 Seung Geun Kim a*、Seunghyoung Ryu a、Hyeonmin Kim b、Kyungho Jin b、Jaehyun Cho ba 应用人工智能实验室/b 韩国原子能研究院风险评估与管理研究团队，韩国大田儒城区大德大路 989 号街 111，34057 * 通讯作者：sgkim92@kaeri.re.kr 1.简介 随着人工智能 (AI) 技术的快速发展，各个领域的应用数量巨大。核领域也紧跟这一趋势，许多研究利用 AI 模型解决事件诊断和自动/自主操作等问题。然而，占据近期 AI 技术应用最大份额的深度神经网络 (DNN) 具有不透明且可解释性低的局限性。对于基于 DNN 的模型，很难了解模型的内部逻辑或模型如何从给定的输入推断出输出。由于这一限制，尽管基于 DNN 的模型的性能可以接受，但人们对将其实际应用于安全关键领域和与道德/法律问题相关的领域仍犹豫不决。为了克服可解释性低的限制，已经提出了许多可解释的人工智能 (XAI) 方法。XAI 方法可以提供详细的解释，例如模型的内部逻辑和输入与输出之间的关系。然而，尽管可解释性问题对于安全关键的核领域至关重要，但缺乏处理 XAI 的研究。在本研究中，为了提高核领域人工智能模型的可解释性和实用性，研究了分层相关性传播 (LRP) [1]，它是 XAI 方法之一，与其他 XAI 方法相比，它在许多应用中表现出更好的性能。论文的其余部分组织如下。在第 2 章中，对 XAI 和 LRP 进行了简要说明。第 3 章描述了可行性检查实验，第 4 章总结了本文。 2. 前言 2.1 可解释人工智能 可解释人工智能 (XAI) 是一种使人类轻松理解 AI 模型的技术。大多数 AI 模型在数据处理和解决问题的方法方面与人类不同。例如，AI 模型识别具有像素 RGB 值的图像，而人类则不能。提出 XAI 是为了减轻理解 AI 模型内部过程或推断某些输出的原因的难度。](/simg/d/dd5abf0752fcc9f891dc4a96743f916f96f28350.png)
通过分层相关性传播增强核电站 AI 模型的可解释性 Seung Geun Kim a*、Seunghyoung Ryu a、Hyeonmin Kim b、Kyungho Jin b、Jaehyun Cho ba 应用人工智能实验室/b 韩国原子能研究院风险评估与管理研究团队，韩国大田儒城区大德大路 989 号街 111，34057 * 通讯作者：sgkim92@kaeri.re.kr 1.简介 随着人工智能 (AI) 技术的快速发展，各个领域的应用数量巨大。核领域也紧跟这一趋势，许多研究利用 AI 模型解决事件诊断和自动/自主操作等问题。然而，占据近期 AI 技术应用最大份额的深度神经网络 (DNN) 具有不透明且可解释性低的局限性。对于基于 DNN 的模型，很难了解模型的内部逻辑或模型如何从给定的输入推断出输出。由于这一限制，尽管基于 DNN 的模型的性能可以接受，但人们对将其实际应用于安全关键领域和与道德/法律问题相关的领域仍犹豫不决。为了克服可解释性低的限制，已经提出了许多可解释的人工智能 (XAI) 方法。XAI 方法可以提供详细的解释，例如模型的内部逻辑和输入与输出之间的关系。然而，尽管可解释性问题对于安全关键的核领域至关重要，但缺乏处理 XAI 的研究。在本研究中，为了提高核领域人工智能模型的可解释性和实用性，研究了分层相关性传播 (LRP) [1]，它是 XAI 方法之一，与其他 XAI 方法相比，它在许多应用中表现出更好的性能。论文的其余部分组织如下。在第 2 章中，对 XAI 和 LRP 进行了简要说明。第 3 章描述了可行性检查实验，第 4 章总结了本文。 2. 前言 2.1 可解释人工智能 可解释人工智能 (XAI) 是一种使人类轻松理解 AI 模型的技术。大多数 AI 模型在数据处理和解决问题的方法方面与人类不同。例如，AI 模型识别具有像素 RGB 值的图像，而人类则不能。提出 XAI 是为了减轻理解 AI 模型内部过程或推断某些输出的原因的难度。
通过分层相关性传播增强核电站 AI 模型的可解释性 Seung Geun Kim a*、Seunghyoung Ryu a、Hyeonmin Kim b、Kyungho Jin b、Jaehyun Cho ba 应用人工智能实验室/b 韩国原子能研究院风险评估与管理研究团队，韩国大田儒城区大德大路 989 号街 111，34057 * 通讯作者：sgkim92@kaeri.re.kr 1.简介 随着人工智能 (AI) 技术的快速发展，各个领域的应用数量巨大。核领域也紧跟这一趋势，许多研究利用 AI 模型解决事件诊断和自动/自主操作等问题。然而，占据近期 AI 技术应用最大份额的深度神经网络 (DNN) 具有不透明且可解释性低的局限性。对于基于 DNN 的模型，很难了解模型的内部逻辑或模型如何从给定的输入推断出输出。由于这一限制，尽管基于 DNN 的模型的性能可以接受，但人们对将其实际应用于安全关键领域和与道德/法律问题相关的领域仍犹豫不决。为了克服可解释性低的限制，已经提出了许多可解释的人工智能 (XAI) 方法。XAI 方法可以提供详细的解释，例如模型的内部逻辑和输入与输出之间的关系。然而，尽管可解释性问题对于安全关键的核领域至关重要，但缺乏处理 XAI 的研究。在本研究中，为了提高核领域人工智能模型的可解释性和实用性，研究了分层相关性传播 (LRP) [1]，它是 XAI 方法之一，与其他 XAI 方法相比，它在许多应用中表现出更好的性能。论文的其余部分组织如下。在第 2 章中，对 XAI 和 LRP 进行了简要说明。第 3 章描述了可行性检查实验，第 4 章总结了本文。 2. 前言 2.1 可解释人工智能 可解释人工智能 (XAI) 是一种使人类轻松理解 AI 模型的技术。大多数 AI 模型在数据处理和解决问题的方法方面与人类不同。例如，AI 模型识别具有像素 RGB 值的图像，而人类则不能。提出 XAI 是为了减轻理解 AI 模型内部过程或推断某些输出的原因的难度。
豪岛勋爵可再生能源项目系统...
Howe Island委员会（LHEB）和当地社区可持续能源工作组（SEWG）一直在调查选择选择的选择，以减少多年来Howe Island的进口柴油发电的依赖。HREP的历史悠久，最初的可行性活动早在2011年开始。在2016年，基于太阳能光伏，电池存储和风能的设计组合，最初的应用没有获得发育批准。在联合国教科文组织世界遗产岛上的风力涡轮机的审美性质少，是未获得同意的主要驱动力。同意使用太阳能光伏和电池存储，项目团队开始了开发解决方案的旅程，该解决方案将成功实现最低可再生能源分数，仅使用太阳能PV和BESS的组合，可以成功实现67％的最低可再生能源分数。
人工智能如何改变我们做出购买决策的方式？这对商标法意味着什么？商标法的核心在于如何购买商品和服务，而由于人工智能正在影响购买过程，因此从定义上讲它也影响着商标法。人工智能通过两种方式影响购买过程：（a）消费者可获得的品牌信息和（b）谁来做出购买决策。亚马逊的 Alexa 等人工智能个人零售助理有可能成为品牌向消费者提供的“守门人”，控制向消费者提供哪些品牌信息，并以纯粹的形式购买品牌产品，在人工智能所谓的“自动执行模型”中几乎不需要或根本不需要人为干预，从而有效地将传统的购物体验从“先购物后发货”模式颠覆为“先发货后购物”模式。商标法的许多关键方面都涉及人性的弱点。如果您考虑商标法和实践中的一些“流行词”，例如“混淆”、“不完全记忆”、“联想”和“商标混淆”，这些概念都围绕着人类的弱点。然而，人工智能有可能从购买过程中消除“人性”和“弱点”。人工智能应用程序可以通过“给我买个灯泡”等一般命令来购买产品。人类消费者与人工智能应用程序购买的灯泡品牌没有任何互动。人工智能应用程序会混淆吗？它会混淆商标吗？人工智能应用程序甚至会通过传统的听觉、语音和概念比较商标的方式来评估产品购买，这就是所谓的人工智能黑箱问题吗？人工智能应用程序经常受到个人消费者过去购买决策的影响，而人工智能应用程序做出购买决定或建议的原因有时可能难以理解。在这些情况下，知识产权侵权责任问题也引起了重要的问题。然而，即使人工智能应用程序不做出购买决策，它仍然会影响消费者在做出购买决策时可用的品牌信息。例如，亚马逊 Alexa 平均只向消费者推荐三种产品。它控制着向消费者推荐什么品牌产品，它而不是人类消费者掌握着所有的品牌信息。然而，人工智能对购买过程的影响必须放在历史背景中来看待。人工智能的兴起是新的，但并非史无前例。现代商标法诞生于十九世纪，并发展到现代。然而，在此期间，购买过程并非一成不变，而是发生了变化。我们只需看看从传统的十九世纪“店主”购买产品模式到二十世纪二十年代超市发明的变化，从互联网和社交媒体的兴起到人工智能的兴起。商标法已经适应并发生了变化，实际上可以说是适应性最强的知识产权法形式。例如，关于人工智能应用程序的责任问题，我们已经可以从关键词广告的案例中得到指导，例如谷歌法国，它是随着互联网购物的兴起而发展起来的。如果购买过程中的“参与者”如人工智能应用程序在购买决策/过程中扮演更被动的角色，则人工智能应用程序提供商不太可能被追究责任，如果人工智能应用程序在购买决策中扮演更积极的角色，并且可以说人工智能提供商在购买决策中强烈影响消费者，则更有可能发现责任。商标法已经适应了购买过程的变化，并且它将再次适应。HGF 合伙人兼特许商标律师 Lee Curtis
人工智能如何改变我们做出购买决策的方式？这对商标法意味着什么？商标法的核心在于如何购买商品和服务，而由于人工智能正在影响购买过程，因此从定义上讲它也影响着商标法。人工智能通过两种方式影响购买过程：（a）消费者可获得的品牌信息和（b）谁来做出购买决策。亚马逊的 Alexa 等人工智能个人零售助理有可能成为品牌向消费者提供的“守门人”，控制向消费者提供哪些品牌信息，并以纯粹的形式购买品牌产品，在人工智能所谓的“自动执行模型”中几乎不需要或根本不需要人为干预，从而有效地将传统的购物体验从“先购物后发货”模式颠覆为“先发货后购物”模式。商标法的许多关键方面都涉及人性的弱点。如果您考虑商标法和实践中的一些“流行词”，例如“混淆”、“不完全记忆”、“联想”和“商标混淆”，这些概念都围绕着人类的弱点。然而，人工智能有可能从购买过程中消除“人性”和“弱点”。人工智能应用程序可以通过“给我买个灯泡”等一般命令来购买产品。人类消费者与人工智能应用程序购买的灯泡品牌没有任何互动。人工智能应用程序会混淆吗？它会混淆商标吗？人工智能应用程序甚至会通过传统的听觉、语音和概念比较商标的方式来评估产品购买，这就是所谓的人工智能黑箱问题吗？人工智能应用程序经常受到个人消费者过去购买决策的影响，而人工智能应用程序做出购买决定或建议的原因有时可能难以理解。在这些情况下，知识产权侵权责任问题也引起了重要的问题。然而，即使人工智能应用程序不做出购买决策，它仍然会影响消费者在做出购买决策时可用的品牌信息。例如，亚马逊 Alexa 平均只向消费者推荐三种产品。它控制着向消费者推荐什么品牌产品，它而不是人类消费者掌握着所有的品牌信息。然而，人工智能对购买过程的影响必须放在历史背景中来看待。人工智能的兴起是新的，但并非史无前例。现代商标法诞生于十九世纪，并发展到现代。然而，在此期间，购买过程并非一成不变，而是发生了变化。我们只需看看从传统的十九世纪“店主”购买产品模式到二十世纪二十年代超市发明的变化，从互联网和社交媒体的兴起到人工智能的兴起。商标法已经适应并发生了变化，实际上可以说是适应性最强的知识产权法形式。例如，关于人工智能应用程序的责任问题，我们已经可以从关键词广告的案例中得到指导，例如谷歌法国，它是随着互联网购物的兴起而发展起来的。如果购买过程中的“参与者”如人工智能应用程序在购买决策/过程中扮演更被动的角色，则人工智能应用程序提供商不太可能被追究责任，如果人工智能应用程序在购买决策中扮演更积极的角色，并且可以说人工智能提供商在购买决策中强烈影响消费者，则更有可能发现责任。商标法已经适应了购买过程的变化，并且它将再次适应。HGF 合伙人兼特许商标律师 Lee Curtis
引用：Rahlin M, Duncan B, Howe CL, et al. 物理治疗强度如何影响粗大运动功能测量 (GMFM-66) 总分
摘要 简介 对脑瘫 (CP) 儿童实施的强化物理治疗 (PT) 干预已在已发表的文献中引起大量关注。然而，不同研究的治疗强度存在很大差异，而且明显缺乏关于最佳干预剂量的信息。这使得临床医生很难使用证据来指导实践。许多研究使用粗大运动功能测量 (GMFM-66) 来评估 CP 儿童的功能进展。本系统评价的目的是确定已发表研究中报告的 GMFM-66 变化评分，并根据干预强度确定结果。还将评估 PT 干预类型、儿童年龄和粗大运动功能分类系统水平是否影响 GMFM-66 评分。方法与分析本系统评价方案是根据系统评价和荟萃分析方案的首选报告项目 (PRISMA-P) 2015 清单制定的。 2018 年 3 月，我们在九个数据库（PubMed、Ovid MEDLINE、Cochrane Library、Embase、Scopus、Web of Science、CINAHL、ClinicalTrials.gov 和 REHABDATA）中搜索了使用 GMFM-66 作为 18 岁以下 CP 儿童结果测量的任何类型和强度的 PT 干预的临床对照试验和单一受试者设计研究。两位作者独立审查了标题和摘要，并就全文审查的论文选择达成共识。根据进一步详细的纳入标准，全文文章筛选使用相同的流程，最终选择适合数据提取的论文。在开始数据提取之前，所有搜索都将更新，并重新筛选新结果。伦理与传播本研究将涉及对已发表文章的系统评价，但不收集原始数据。因此，不需要伦理批准。结果将在同行评审的出版物中传播并在科学会议上发表。 PROSPERO 注册号码 CRD42020147669
作者：Karen Howes 公共分机：38730 DERBYSHIRE ...
区域发展基金 (Regional Development Fund)，自 2015 年以来一直与专项储备相匹配，并有助于减轻税收预算的负担。此外，新的“企业和投资”职能的实施仍在继续。招聘工作现已完成，尽管这导致今年的人员配备支出不足。此外，企业支持干预措施和投资/贸易促进仍在继续发展。随着实施的继续，支出不足的水平将会下降。就业和技能超支 0.075 万英镑超支是由于发生目前未列入预算的工资成本，有待整个经济和再生服务结构合理化。万锦谷支出不足 0.063 万英镑支出不足主要是由于相关工资被计入资本，导致工资支出减少。预算节省除了人员配备预算削减外，今年没有为该投资组合分配额外的削减。风险英国脱欧对经济和再生投资组合服务需求的影响尚不清楚。旨在确定和解决英国脱欧影响的伙伴关系将持续到 2020 年 12 月及以后。在下一个财政年度，这些资金可能会增加，用于商业支持、商业救济和出口/贸易支持。这可能会对人员配备和其他资源产生重大影响，不仅对理事会，而且对其合作伙伴也是如此。专用储备金与此投资组合相关的专用储备金总计 69.1 万英镑，目前用于支持未来计划的支出。这些储备金的详细信息如下所示：
红岩湖休闲区豪威尔站登陆点 - 美国陆军
美国陆军工程兵团管理的船坡，例如 South Overlook、Marina Cove、Whitebreast 和 Howell Station Landing 船坡，均要求支付每日 5.00 美元的使用费，除非另有规定。
![PC12 是同类飞机中制造最精良、飞行最安全的飞机之一。对吗？作者：John Morris 绝对正确！但既然如此，那么为什么在过去一年（2008 年 9 月至 2009 年 8 月）期间，[报告的] 事件（1）/ 事故（4 起致命）不幸增加？当局对所有 PC12 事故（视为已结案）以及美国大多数航空事故给出的主要原因是人为因素或空间定向障碍，通常意味着这是飞行员的错。无论使用何种措辞，将其归咎于飞行员，有时似乎是一个过于简单的借口，而且不公平，尽管将其归咎于其他人（或事物）已成为一种全国性的消遣。然而，与所有其他指责者不同，在提到人为因素的情况下，飞机事故调查的范围及其结论确实指向某种判断或决策错误，而这种错误至少可能导致最终结果。我们都应该意识到导致这一结果的事件“链”，飞行员的行为或不作为可以形成联系或打破这一链条。所以我们又一次在这里讨论决策和风险管理。为什么？在我看来，我们需要另一次审查，也许还需要一个不同的视角。FAA [风险管理手册 - 2009 年 5 月]、AOPA 和其他来源提供了风险管理工具。它们非常有用，至少应该定期参考。但本文将重点关注从不同角度看到的决策和风险管理，即对 PC12 能力可能过度自信，导致决策失误和风险增加。在我多年的教学中，我通常会提到 Pilatus 如何出色地“确保”PC12 的飞行员安全，这意味着消除了许多飞行员可能导致事故/意外的经典方式。但没有人可以完全消除人为因素或消除破坏系统的手段。最终，重力总是占上风。因此，我们希望努力涵盖所有有形因素，并为无形因素做好准备。我很好奇，驾驶员是否会对 PC12 及其功能过于自信。让我们谈谈有形因素。技术是否助长了这种过度自信？当今的技术比以往任何时候都更加神奇，而且变化/改进的速度不是几年，而是几个月。因此，我确实相信，这会产生问题，成为链条中的一个环节，直到飞行员适应更新的可用技术。这方面的例子包括改进的下载天气信息、WAAS 升级的航空电子设备-自动驾驶仪接口，甚至 PC12NG 与 Apex 系统。我所说的调整是指正确理解和利用这些新信息，因为它适用于增强 PC12 的飞行。这也意味着了解这项新技术不那么明显的局限性，从而知道何时使用标准、基本的飞行判断，如果有疑问。另一个有形的是飞行员驾驶 PC12 的一般熟练程度，而不仅仅是仪表熟练程度。FAA 通过改变方法提供了一些帮助](/simg/0/0c8b4eda4fc8ae024a47f4fd15f050b785d51a52.webp)
PC12 是同类飞机中制造最精良、飞行最安全的飞机之一。对吗？作者：John Morris 绝对正确！但既然如此，那么为什么在过去一年（2008 年 9 月至 2009 年 8 月）期间，[报告的] 事件（1）/ 事故（4 起致命）不幸增加？当局对所有 PC12 事故（视为已结案）以及美国大多数航空事故给出的主要原因是人为因素或空间定向障碍，通常意味着这是飞行员的错。无论使用何种措辞，将其归咎于飞行员，有时似乎是一个过于简单的借口，而且不公平，尽管将其归咎于其他人（或事物）已成为一种全国性的消遣。然而，与所有其他指责者不同，在提到人为因素的情况下，飞机事故调查的范围及其结论确实指向某种判断或决策错误，而这种错误至少可能导致最终结果。我们都应该意识到导致这一结果的事件“链”，飞行员的行为或不作为可以形成联系或打破这一链条。所以我们又一次在这里讨论决策和风险管理。为什么？在我看来，我们需要另一次审查，也许还需要一个不同的视角。FAA [风险管理手册 - 2009 年 5 月]、AOPA 和其他来源提供了风险管理工具。它们非常有用，至少应该定期参考。但本文将重点关注从不同角度看到的决策和风险管理，即对 PC12 能力可能过度自信，导致决策失误和风险增加。在我多年的教学中，我通常会提到 Pilatus 如何出色地“确保”PC12 的飞行员安全，这意味着消除了许多飞行员可能导致事故/意外的经典方式。但没有人可以完全消除人为因素或消除破坏系统的手段。最终，重力总是占上风。因此，我们希望努力涵盖所有有形因素，并为无形因素做好准备。我很好奇，驾驶员是否会对 PC12 及其功能过于自信。让我们谈谈有形因素。技术是否助长了这种过度自信？当今的技术比以往任何时候都更加神奇，而且变化/改进的速度不是几年，而是几个月。因此，我确实相信，这会产生问题，成为链条中的一个环节，直到飞行员适应更新的可用技术。这方面的例子包括改进的下载天气信息、WAAS 升级的航空电子设备-自动驾驶仪接口，甚至 PC12NG 与 Apex 系统。我所说的调整是指正确理解和利用这些新信息，因为它适用于增强 PC12 的飞行。这也意味着了解这项新技术不那么明显的局限性，从而知道何时使用标准、基本的飞行判断，如果有疑问。另一个有形的是飞行员驾驶 PC12 的一般熟练程度，而不仅仅是仪表熟练程度。FAA 通过改变方法提供了一些帮助
PC12 是同类飞机中制造最精良、飞行最安全的飞机之一。对吗？作者：John Morris 绝对正确！但既然如此，那么为什么在过去一年（2008 年 9 月至 2009 年 8 月）期间，[报告的] 事件（1）/ 事故（4 起致命）不幸增加？当局对所有 PC12 事故（视为已结案）以及美国大多数航空事故给出的主要原因是人为因素或空间定向障碍，通常意味着这是飞行员的错。无论使用何种措辞，将其归咎于飞行员，有时似乎是一个过于简单的借口，而且不公平，尽管将其归咎于其他人（或事物）已成为一种全国性的消遣。然而，与所有其他指责者不同，在提到人为因素的情况下，飞机事故调查的范围及其结论确实指向某种判断或决策错误，而这种错误至少可能导致最终结果。我们都应该意识到导致这一结果的事件“链”，飞行员的行为或不作为可以形成联系或打破这一链条。所以我们又一次在这里讨论决策和风险管理。为什么？在我看来，我们需要另一次审查，也许还需要一个不同的视角。FAA [风险管理手册 - 2009 年 5 月]、AOPA 和其他来源提供了风险管理工具。它们非常有用，至少应该定期参考。但本文将重点关注从不同角度看到的决策和风险管理，即对 PC12 能力可能过度自信，导致决策失误和风险增加。在我多年的教学中，我通常会提到 Pilatus 如何出色地“确保”PC12 的飞行员安全，这意味着消除了许多飞行员可能导致事故/意外的经典方式。但没有人可以完全消除人为因素或消除破坏系统的手段。最终，重力总是占上风。因此，我们希望努力涵盖所有有形因素，并为无形因素做好准备。我很好奇，驾驶员是否会对 PC12 及其功能过于自信。让我们谈谈有形因素。技术是否助长了这种过度自信？当今的技术比以往任何时候都更加神奇，而且变化/改进的速度不是几年，而是几个月。因此，我确实相信，这会产生问题，成为链条中的一个环节，直到飞行员适应更新的可用技术。这方面的例子包括改进的下载天气信息、WAAS 升级的航空电子设备-自动驾驶仪接口，甚至 PC12NG 与 Apex 系统。我所说的调整是指正确理解和利用这些新信息，因为它适用于增强 PC12 的飞行。这也意味着了解这项新技术不那么明显的局限性，从而知道何时使用标准、基本的飞行判断，如果有疑问。另一个有形的是飞行员驾驶 PC12 的一般熟练程度，而不仅仅是仪表熟练程度。FAA 通过改变方法提供了一些帮助