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报告针对实施欧洲法规的工作组建立人工智能规则（«template»）
3联合国，AI顾问委员会，《人类管理》，2024年9月，第1页。 29。另请参见：Hagendorff，《绘制生成AI的伦理：综合范围评论》，斯图加特大学，2024年； Gabriel，I.，Manzini，A.，Keeling，G.，Hendricks，L.A.，Rieser，V. Marchal，N.，Griffin，C.，Mateos-Garcia，J.，Weidinger，L.，Street，W.，Lange，B.，Ingerman，A.，Lentz，A. Alberts，L.，Balle，B.，De Haas，S.，Ibitoye，Y.，Dafoe，A.，Goldberg，B.，Krier，S.，Reese，A.A.，Lehman，J.，Klenk，M.，Vallor，S.，Biles，C.，Ringel Morris，M.，King，H.
QI-Space：太空领域的人工智能革命
我们知道，人类经常通过利用过去获得的不同经验和知识来学习，以改进新的、新颖的任务。迁移学习的本质与此类似，因为它允许将从一个来源学到的知识应用于解决另一个来源的新问题。迁移学习方法有望成为极其有用的方法，因为它可以通过成功运用从不同但相关的问题中获得的知识来大幅减少所需的训练量。迁移学习评估比较了学习率、初始优势和渐近优势等绩效指标。初始优势（或快速启动）是迁移导致的代理性能的初始提升。学习率是达到特定性能水平（尤其是渐近性能）所需时间的减少。（Klenk, M., Aha, DW, & Molineaux, M., 2011）。由于迁移学习能够从现有的实验和模拟数据中提取见解，因此对于面临未知因素和其他挑战的科学家来说，迁移学习是一种很有前途的工具。
团结。经验丰富。金属切割。
CERATIZIT 集团正在整合四大全球领先品牌，以巩固和加强其对整个工程领域客户的支持。它们是 Cutting Solutions by CERATIZIT、KOMET、WNT 和 KLENK。这四个品牌被整合到 CERATIZIT UK & IRELAND Ltd 旗下，为客户带来了更大的利益，客户现在可以获得更广泛的产品、技术知识和客户支持。虽然这四个品牌各自都是各自领域的领导者，但结合起来，它们将客户支持和技术卓越提升到了新的水平。市场领先的高品质切削工具系列只是 CERATIZIT UK & IRELAND 成功的一部分，其客户受益于一流的专业知识、物流和客户服务。这为客户的日常业务带来了益处，因为它直接利用了技术销售工程师团队的知识，这些工程师对客户面临的问题有第一手的了解。这种产品、技术专长和服务的组合为每个客户提供了他们所需的支持，在正确的时间提供正确的工具和应用知识，使加工过程更加有效。
基于代理的建模，以整合来自不同学科的元素的雄心勃勃的气候政策
避免危险气候变化所需的严格政策很难实施，这主要是由于相当大的社会和政治抵抗（Klenert等，2018）。除其他外，这部分是通过废除澳大利亚的碳定价而创建的（Crowley，2017年），两次公开全民投票拒绝在华盛顿州引入碳税的倡议（Reed等人，2019年），以及诸如Fab fab affice and for Fab a Fuel and carbone and Carnecn and carbone and Commente and and and and and and and Carnement（Reed ver）（car）。在澳大利亚，在美国和法国的化石燃料大厅率领的虽然是抵抗运动，但政策的高度感知成本和潜在的回归效果驱动了普通大众的负面影响。其他气候政策工具，例如可再生能源，燃料排放标准和公路通行费的补贴，也看到了公众抵抗（Aasen＆Sælen，2022； Benegal＆Holman，2021; Stokes; Stokes，2016）。要克服这种抵抗，我们需要更好地理解此类政策的后果。目前有许多用于评估气候政策的环境，社会和经济影响的模型，但其中大多数遭受了纪律偏见。说明了：在经济平衡模型中，理性代理的操作狭窄；对公司和跨部门联系在心理学和社会学研究中的作用以及跨部门联系的关注；对既得利益的力量的了解有限（Farmer等，2015； Stern，2016）。反过来，这可能会削弱对气候政策的社会和政治支持（Sarewitz，2011年）。例如，Adger等人。这种偏见会导致忽视重要的政策影响，这使对所有相关标准的平衡评估变得复杂，例如有效性，效率，公平性和可接受性。要仔细比较气候政策工具，我们建议整合来自不同社会科学的要素，尤其是心理学，社会学，经济学和政治学（图1）。这些要素可能涉及特定学科的重点，机制，指标和政策工具。对这些的核算将有助于对潜在政策的影响以及认识和价值在学科之间的差异和价值上的差异（Klenk＆Meehan，2015年）。在本文中，我们认为基于代理的模型（ABM）构成了一种适当的工具，可以启用这种集成并将其性能与替代建模方法进行比较。几项早期的研究承认ABM在此类任务中的潜在作用。（2013）认为，他们“整合了关于变革的传统和科学观点[…]，以特别支持自适应管理系统的设计[用于气候变化适应]”。
基于代理的建模，以整合来自不同学科的要素以供雄心勃勃的气候政策
避免危险气候变化所需的严格政策很难实施，这主要是由于相当大的社会和政治抵抗（Klenert等，2018）。除其他外，这部分是通过废除澳大利亚的碳定价而创建的（Crowley，2017年），两次公开全民投票拒绝在华盛顿州引入碳税的倡议（Reed等人，2019年），以及诸如Fab fab affice and for Fab a Fuel and carbone and Carnecn and carbone and Commente and and and and and and and Carnement（Reed ver）（car）。在澳大利亚，在美国和法国的化石燃料大厅率领的虽然是抵抗运动，但政策的高度感知成本和潜在的回归效果驱动了普通大众的负面影响。其他气候政策工具，例如可再生能源，燃料排放标准和公路通行费的补贴，也看到了公众抵抗（Aasen＆Sælen，2022； Benegal＆Holman，2021; Stokes; Stokes，2016）。要克服这种抵抗，我们需要更好地理解此类政策的后果。目前有许多用于评估气候政策的环境，社会和经济影响的模型，但其中大多数遭受了纪律偏见。说明了：在经济平衡模型中，理性代理的操作狭窄；对公司和跨部门联系在心理学和社会学研究中的作用以及跨部门联系的关注；对既得利益的力量的了解有限（Farmer等，2015； Stern，2016）。反过来，这可能会削弱对气候政策的社会和政治支持（Sarewitz，2011年）。例如，Adger等人。这种偏见会导致忽视重要的政策影响，这使对所有相关标准的平衡评估变得复杂，例如有效性，效率，公平性和可接受性。要仔细比较气候政策工具，我们建议整合来自不同社会科学的要素，尤其是心理学，社会学，经济学和政治学（图1）。这些要素可能涉及特定学科的重点，机制，指标和政策工具。对这些的核算将有助于对潜在政策的影响以及认识和价值在学科之间的差异和价值上的差异（Klenk＆Meehan，2015年）。在本文中，我们认为基于代理的模型（ABM）构成了一种适当的工具，可以启用这种集成并将其性能与替代建模方法进行比较。几项早期的研究承认ABM在此类任务中的潜在作用。（2013）认为，他们“整合了关于变革的传统和科学观点[…]，以特别支持自适应管理系统的设计[用于气候变化适应]”。