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海军中将 Jan C. Kaack 海军监察员
1982–1983 导航员，7。1984-1987 年就读于基尔 Schnellbootgeschwader 大学，主修经济学和组织科学，汉堡联邦武装部队大学 1988-1991 年担任艇艇操作官，3 级。快艇队，弗伦斯堡 1991-1992 导航员，FS“圣女贞德”，布雷斯特（法国） 1992-1994 指挥官，快艇“S49 Wolf”和“S50 Panther”，3。快艇中队，弗伦斯堡 1994–1995 高级作战训练，海军作战学校，不来梅港 1995–1997 舰船作战官，驱逐舰“隆美尔”，基尔 1997–1999 海军上将参谋培训，德国联邦国防军指挥参谋学院，汉堡 1999–2001 驱逐舰“Mölders”大副，基尔 2001–2003 参谋，J5 部门，盟军欧洲北部地区总部，布林瑟姆（荷兰）（包括三个月育儿假）2003–2004 护卫舰“巴伐利亚”号指挥官，威廉港 2004–2006 联邦国防部武装部队联合参谋部 FüS III 6 军事政策处副处长，柏林 2006–2007 美国海军战争学院研究生学习，美国罗德岛州纽波特（美国） 2007–2008 海军导师，总参谋部/海军上将服务国际课程，德国联邦国防军指挥参谋学院，汉堡 2008–2012 作战舰队 1 副司令兼参谋长，基尔 2012–2014 联邦国防部战略和行动部军事政策和行动（萨赫勒以南非洲、美洲、北极）SE II 4 处处长，柏林 2014–2015海军司令部，罗斯托克 2015-2018 年 第一作战舰队司令兼北约密闭水域和浅水作战卓越中心主任，基尔 2018-2019 年 联合支援司令部作战负责人，波恩 2019-2021 年 北约联合作战中心司令，斯塔万格（挪威） 2021-2022 年 舰队与支援部队司令兼海军副督察，罗斯托克海军司令部 自 2022 年 3 月起 海军督察，罗斯托克海军司令部
德国海军司令 Jan C. Kaack 中将
1982–1983 年 领航员（入伍），基尔第 7 高速巡逻艇中队 1984–1987 年 汉堡联邦国防军大学商业与管理专业学习 1988–1991 年 弗伦斯堡第 3 高速巡逻艇中队水上作战军官 1991–1992 年 FS“Jeanne d'Arc” 领航员，布列斯特（法国） 1992–1994 年 弗伦斯堡第 3 高速巡逻艇中队 FGS“S49 Wolf” 和 FGS“S50 Panther” 指挥官 1994–1995 年 不来梅港海军作战学校首席作战军官培训（AWW） 1995–1997 年 基尔 FGS“Rommel” 驱逐舰水上作战军官1999–2001 年 汉堡联邦国防军指挥参谋学院 1999–2001 年 基尔 FGS“Mölders”号驱逐舰执行官 2001–2003 年 布林瑟姆 (荷兰) 盟军北欧地区总部 J5 参谋 (包括 3 个月陪产假) 2003–2004 年 威廉港 FGS“Bayern”号护卫舰指挥官 2004–2006 年 柏林联邦国防部军事政策司分部副主任 2006–2007 年 美国海军战争学院 (美国罗得岛州纽波特) 研究生学习 2007–2008 年 汉堡联邦国防军指挥参谋学院国际海军上将参谋军官课程主任 2008–2012 年 基尔德国海军第 1 舰队副司令兼参谋长 2012–2014 年 战略与作战局分部主任（萨赫勒以南非洲、美洲、北极），联邦国防部，柏林 2014-2015 年 德国海军总部概念与国际合作分部负责人，罗斯托克 2015-2018 年 德国海军第 1 舰队司令兼北约密闭水域和浅水作战卓越中心主任，基尔 2018-2019 年 德国联合支援服务总部作战副参谋长，波恩 2019-2021 年 北约联合作战中心司令，斯塔万格（挪威） 2021-2022 年 德国舰队司令兼德国海军副司令，德国海军总部，罗斯托克 自 2022 年 3 月起 德国海军司令，德国海军总部，罗斯托克
欧盟氢政策 - 欧洲议会AIDA工作文件 - 欧洲议会
Zürich的博士后研究员和气候变化主席AI，Lynn H. Kaack是该研究的作者之一，名为“通过机器学习解决气候变化”。在她的演讲中，Kaack女士强调需要创建专门的多学科研究中心，以确保必要的技能和资源可用，因为机器学习专家和气候变化专家的工作自然不会重叠。Kaack女士还谈到了人工智能识字和实施能力的民主化，并表示通常AI工程师很昂贵，而且科技公司在招聘方面取得了最大的成功，因此其他组织通常会剩有不足的AI人才。此外，Kaack女士认为，如果我们希望AI在2050年的时间表中为气候行动提供帮助，则应从一开始就将AI以正确的方式应用。她还说，AI不应取代其他脱碳技术，而是要利用它们。
气候变化与人工智能：机遇、挑战和考虑因素
年度公共政策会议，2023 年 9 月 19 日基于 Priya Donti、David Rolnick 和 Lynn Kaack 撰写的 ICML 2022 教程“气候变化和机器学习：机遇、挑战和考虑因素”
42 利用机器学习应对气候变化
DAVID ROLNICK，麦吉尔大学和 Mila - 魁北克人工智能研究所 PRIYA L. DONTI，卡内基梅隆大学 LYNN H. KAACK，赫蒂学院和苏黎世联邦理工学院 KELLY KOCHANSKI，科罗拉多大学博尔德分校 ALEXANDRE LACOSTE，Element AI/Service Now KRIS SANKARAN，威斯康星大学麦迪逊分校和蒙特利尔大学 ANDREW SLAVIN ROSS，纽约大学和哈佛大学 NIKOLA MILOJEVIC-DUPONT，墨卡托全球公共资源和气候变化研究所和柏林工业大学 NATASHA JAQUES，谷歌大脑和加州大学伯克利分校 ANNA WALDMAN-BROWN，麻省理工学院 ALEXANDRA SASHA LUCCIONI，Mila - 魁北克人工智能研究所和蒙特利尔大学 TEGAN MAHARAJ，Mila - 魁北克人工智能研究所和蒙特利尔理工学院EVAN D. SHERWIN，斯坦福大学 S. KARTHIK MUKKAVILLI，加州大学和劳伦斯伯克利国家实验室 KONRAD P. KORDING，宾夕法尼亚大学 CARLA P. GOMES，康奈尔大学 ANDREW Y. NG，斯坦福大学
非洲英语国家人工智能：在学术界和私营部门采用负责任的解决方案
许多非洲国家都设想实现联合国可持续发展目标 (SDG)，并在 2030 年成为拥有半工业化经济的中等收入国家 (Johnston，2016 年；Tjoa 和 Tjoa，2016 年；Pedersen，2018 年；Vinuesa 等人，2020 年)。实现这一工业化目标需要具备新兴技术的基本和高级技能，特别是利用第四次工业革命 (4IR) 技术，特别是人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) (Cioffiet al., 2020 年；Hamdan 等人，2020 年；Kshetri，2020 年；Felice 等人，2022 年；Noman 等人，2022 年)。值得注意的是，人工智能自诞生以来已经历了许多阶段，在解决许多社会和工业挑战中发挥着不可或缺的作用。因此，它可以通过改变医疗保健、基础设施、数据生态系统、数字经济、环境保护和农业等战略发展领域的公共服务提供方式，对全球南方产生重大影响 (Benke 和 Benke，2018 年；Heymann 等人，2018 年；Srivastava，2018 年；Nensa 等人，2019 年；Ifenthaler，2020 年；Lopez-Jimenez 等人，2020 年；Kipkorir-Songol 等人，2021 年；Kaack 等人，2022 年)。此外，人工智能还可以为中小型工业和企业提供一种蓬勃发展的手段，并提高国家的 GDP 增长率 (Kushwaha 和 Kar，2020 年；Hansen 和 Bøgh，2021 年；Sharma 等人，2022 年)。例如，在 2017 年、2018 年和 2019 年，国际电信联盟组织的“人工智能造福全球峰会”探讨了可以产生长期利益并有助于实现可持续发展目标的不同人工智能解决方案（人工智能国际电信联盟造福全球，2018 年；Cioffi 等人，2020 年；Floridi 等人，2020 年；Walsh 等人，2020 年；Holzmeyer，2021 年）。此类解决方案包括基于人工智能的疾病预测