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从Frontier Development Lab和Spaceml
使用AI/ML技术的研究生活在各种环境中，经常具有异步性的目标和时间表：学术实验室和政府组织从事开放式研究，重点是具有长期价值的发现，而行业研究的研究是由商业追求的驱动，而从中则集中在短期时间表和投资回报上。从研究到产品的旅程通常是默认或临时的，导致技术过渡失败，当研发是跨组织和跨学科的时候，进一步加剧了。更重要的是，许多产生结果的能力仍然锁定在私人存储库和个人研究人员的知识中，减慢了他人对未来研究的影响，并为ML社区在可重复性方面的挑战做出了贡献。与研究组织有关爆炸式阵列的研究组织，汉多佛的机会以及跨学科研究的成熟减少。在这些紧张局势的情况下，我们看到有必要衡量研究过程中研究的正确性，影响和相关性，以实现更好的协作，提高可重复性，更快的进步和更受信任的结果。我们对NASA和ESA的公私合作伙伴关系下的AI加速器进行Frontier Development Lab（FDL）进行案例研究。FDL研究遵循以负责任的开发，进行和传播AI研究为基础的原则实践，使FDL能够通过NASA的技术准备水平来衡量成功的跨学科和组织跨学科和组织间研究项目。我们还看一下Spaceml开源研究计划，该计划有助于加速FDL的研究，以在公民科学家中采用广泛采用的可部署项目。
存储未来研究：未来几十年的关键经验
本作品部分由美国国家可再生能源实验室撰写，该实验室由可持续能源联盟有限责任公司为美国能源部 (DOE) 运营，合同编号为 DE-AC36-08GO28308。州际可再生能源委员会也为本作品提供了支持，协议编号为 SUB-2021-10440。本文表达的观点不一定代表美国能源部或美国政府的观点。美国政府保留，而出版商在接受发表本文时，即承认美国政府保留非独占、已付费、不可撤销的全球许可，可以出于美国政府目的出版或复制本作品的已出版形式，或允许他人这样做。
从三个大型语言模型概念证明
注意：应将本文档理解为对2024年期间三个时间点概念证明的反思，该证明是由政府CIO在公共支出部门NDP交付和改革部赞助的，并由相关行业的反馈告知。它旨在为公共服务中的非技术和技术人员提供背景和见解。，就采用人工智能而言，这并不是要表明整个公共服务中通常发生的事情。
关键学习内容 开发全球 1 型糖尿病数字登记处和生态系统
历史数据上传：通过数据上传模块，将现有的 T1D 患者记录整合到新注册表中似乎很容易。然而，许多第一波国家的数据质量低下、不完整且不规则。上传过程需要解决数据一致性、准确性和兼容性问题，以确保历史数据在新系统中准确呈现。适当的集成可以全面了解患者病史并促进护理的连续性。我们为每个变量开发数据验证逻辑，并定义其数据类型和范围。这也导致设计和开发数据错误表，以便用户查明上传表中的错误并进行修复。目前，各国已开发的注册表中上传了超过 10,000 条患者 T1 记录。
缩短工作时间的前沿公司对四天工作周的启示
*组织经常遇到的一个问题是，如何衡量生产力。根据 BLS，经典方法是将产出除以总工作小时数。12 定义“生产性产出”至关重要，因为总产出或工作量可能会减少，但目标是保持生产性产出。在这种情况下，我们将“产出”澄清为业务成果，表明如果公司在工作时间减少的情况下仍能保持业务成果，那么他们的总体生产力就会提高。请参阅上文“业务成果”中可衡量的业务成果示例。
访问不是事后的想法：将来可以公平地获得救生治疗剂的学习和机会
我们在这里分享的观察结果是基于访问价值链的系统性分析，包括财务，政治和监管组件。在本文档中，我们重点介绍了Covid-19的有关治疗产品的经验教训，以确保将来考虑特定于治疗剂的元素，以及从诊断和疫苗中学到的经验教训。本文档中总结的见解是指COVID-19治疗学，并以我们作为获得Covid-19的Covid-19工具加速器（ACT-A）的共同领导1的经验为基础，我们的经验是我们在低名和中等阶级的典范中，以候选者为单位进行的综合评估，从而获得许多计划的经验。除了支持早期引入治疗剂和诊断的投资外，还可以对人口进行测试和治疗，这是严重的Covid-19的最高风险（以及与WHO，全球基金以及国际基金以及国际和国家利益相关者在内的发现并与多个合作伙伴进行协调）。该报告侧重于治疗学，但其他健康工具的许多相同问题和机会都更加普遍。我们继续倡导将这些机会包括在内，作为不断发展的全球大流行准备的基本组成部分。
公共部门低碳供热 – 技术介绍和项目经验
继《建议和证据》报告之后，2021 年 9 月，向能够在 2022 年 3 月之前交付示范项目的公共机构提供了资本补助资金。这项初始资本补助由能源服务部门制定，并由 Salix Finance 管理。共计 320 万英镑投资于 5 个公共机构的 11 个计划。报告中提供了其中一些项目的案例研究。
来自亚洲的案例研究：全球塑料污染条约的城市级学习
合作伙伴和贡献者：以下组织的代表通过访谈或参与利益相关者研讨会做出了贡献：绿色乔伊； hasiru dala; Qyos（Enviu的倡议）；国际自然保护联盟；菲律宾绿色和平组织；温泉香港；香港食品潘达； Deutsche Gesellschaftfürinternationale Zusammenarbeit（giz）;牡蛎; Delterra;塑料智商；汤姆拉Yunus环境中心； Systemiq;维奥利亚；亚洲发展银行；市政环境和自然资源（菲律宾）； Fecomee（外国环境合作中心，生态与环境部）；泰国Tambon Koh Yao Yai市公共卫生与环境部；气候变化和环境可持续发展部（菲律宾奎松市）的气候变化适应部；东京大都会政府环境局的可持续材料管理部；印度尼西亚海事事务和投资部；地方政府部门，菲律宾唐索尔；菲律宾八打雁市的城市环境和自然资源办公室；联合国亚洲和太平洋经济社会委员会
解释性现象学分析：将IPA作为教育研究中的定性方法
抽象的摘要解释性现象学分析（IPA）是一种既定的定性方法，在基于健康的研究中广泛采用。但是，文献中的一个差距是关于IPA在教育程度的研究中的就业能力的文章很少。我们的论文旨在证明IPA是教育研究的合适方法。本文有两个部分。在第一部分中，作者利用训练和理论分析的方法来阐明并提供有关IPA经常被误解的哲学和理论背景的清晰度。在第二部分中，我们倡导IPA作为教育环境中定性研究的合适选择。为执行这一倡导，作者提出了定性研究的特定例子，该研究成功地将IPA用作其方法论方法和分析系统。我们介绍了一个研究项目的细节，该研究项目利用IPA探索幼儿教育环境中的灵性，并在此过程中说明了如何实现IPA的理论和方法，从而以连贯的方式将IPA引入教育环境中。本文的总体目的是确认IPA是对教育研究人员的可行定性方法。
欧盟肿瘤药物 HTA 法规：从拟议的 EUnetHTA21 方法的影响模拟中学习
该法规适用于欧盟所有 27 个成员国 (MS)，并引入了相关产品相对有效性的联合临床评估 (JCA) 作为关键支柱，新型肿瘤疗法和先进治疗药物 (ATMP) 将成为 2025 年 1 月通过该系统的首批医疗技术。但是，产品价值评估以及随后的报销和定价决策仍将属于各个 MS 的职权范围。由于不同 MS 的评估方法不同，欧盟委员会 (EC) 委托由 13 个欧洲 HTA 机构组成的联盟 EUnetHTA21 为未来流程提出方法和流程指南。自 2023 年 9 月起，监督未来欧盟联合 HTA 工作的职责已转移到成员国的 HTA 协调小组 (HTACG)。 HTACG 预计将在 2024 年底前完成未来 JCA 系统的最终方法指南。