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丹尼尔·梅达利亚上校
在完成飞行学校和获得 UH- 60 黑鹰直升机资格后，她的下一个任务是加入第一骑兵师，担任 2-227 航空团 Alpha 连的排长。在排里待了一段时间后，她在营参谋部任职，并被派往伊拉克担任营助理 S3 和首席空中突击规划师，以支持伊拉克自由行动 II。在重新部署并完成航空职业课程后，她搬到了德国卡特巴赫，在那里加入了第 12 战斗航空旅。2006 年 12 月，她从旅 S3 车间调到风暴骑士营，并担任 3-158 航空团查理连的指挥官。作为风暴骑士，梅达利亚上校担任空中突击连指挥官 18 个月，其中 12 个月支持伊拉克自由行动，在巴格达行动区执行任务。
国家和地区的概述和...
关于国际可持续发展法中心（CISDL），CISDL的使命是通过促进对国际可持续发展法的理解，发展和实施来促进可持续社会和保护生态系统。CISDL是一个独立的法律研究中心，与麦吉尔大学法学院合作，还与发展中国家法律学院的网络合作。CISDL参与可持续发展法研究的六个主要领域，包括：贸易，投资和竞争法；自然资源法；生物多样性和生物安全法；气候变化和脆弱法；可持续发展法中的人权和消除贫困；以及可持续发展法中的健康和危害。由于其正在进行的法律奖学金和研究的结果，CISDL出版了英语，西班牙语和法语的书籍，文章，工作文件和法律简介。CISDL举办学术研讨会，对话会议，法律专家小组，法律课程和研讨会系列和会议。它为发展中国家政府和国际组织在可持续发展领域的国家和国际组织提供讲师，讲座和能力建筑材料，并与国家合作制定国家法律以在这些领域实施国际条约。国际可持续发展法中心大臣日厅，蒙特利尔，QC，H3A 1W9电话3644号。+1 514 398 8918 /传真。免除本文档中作者表达的意见和观点可能并不代表其各自雇主的官方观点。+1 514 398 8197 / www.cisdl.org Contacts Dr. Marie-Claire Cordonier Segger, Senior Director – mcsegger@cisdl.org Prof. Jorge Cabrera Medaglia, Lead Counsel, Biodiversity & Biosafety Law - jcabrera@cisdl.org Frederic Perron-Welch, Programme Coordinator, Biodiversity &生物安全法-fperron@cisdl.org致谢作者要承认，由Kathryn Garforth，IsabelLópez，Jorge Cabrera Medaglia，Jorge Cabrera Medaglia，Jorge Cabrera Medaglia，Nnadozie和Kent Nnadozie和GabrielNemogá批准的“ Orderional and ofdrientional and ofdrientional”和第三次发行的CISDL研究所做的贡献。我们还表示衷心感谢瑞士联邦环境办公室（FOEN）和英国环境，食品和农村事务部（DEFRA）提供的所有评论和贡献。最后，感谢我们的研究人员AlineJäckel，Alexandra Keenan，Nihaya Khalaf，Guy Jules Kunga，Surya Mani Tripathi，Katharina Rogalla von Bieberstein和Olivier Rukundo作为CISDL成员的贡献。此外，它们不代表瑞士联合会或联邦环境办公室（Foen）的官方观点。Jim Maragos/U.S的封面图像。鱼类和野生动物服务公司，“ Palmyra Atoll National National Wildlife Rebuge的珊瑚礁”，在2.0的创意共享许可证中使用了CC。 https://www.flickr.com/photos/usfwspacific/5565696408/。
推荐引用 推荐引用 Monshizada, Sahber；Sarbazhosseini, Hamed；Mohammadian, Masoud，“从人员、流程、数据和技术的角度概念化人工智能管理”（2021 年）。ACIS 2021 会议论文集。64。https://aisel.aisnet.org/acis2021/64
研究指出，实施人工智能 (AI) 的组织面临着诸多挑战。这些挑战的例子包括缺乏利用人工智能的经验和技能 (Desouza 2018；Ichishi 和 Elliot 2019)、有效管理信息安全 (Choudhary 等人2020；Wirtz 等人2019) 和数据可用性 (Desouza 等人2020；Sun 和 Medaglia 2019)。研究人员提出的挑战会影响组织内人工智能的最终结果和成功实施。最近的研究主要集中在识别人工智能挑战上，很少有研究探索组织如何通过克服这些挑战来成功利用人工智能。本研究旨在探讨以下问题——组织如何从非技术角度管理人工智能，以提高人工智能项目的成功交付率？
引用本文：Oliver Neumann、Katharina Guirguis 和 Reto Steiner (2022)：探索公共组织中人工智能的采用：比较案例研究，公共管理评论，DOI：10.1080/14719037.2022.2048685
代理和助手、预测分析、欺诈和威胁检测、资源分配以及支持专家任务 (Mehr、Ash 和 Fellow 2017；Wirtz、Weyerer 和 Geyer 2019)。不出所料，公共组织越来越多地考虑采用人工智能技术 (Sun 和 Medaglia 2019)，并已开始发布有关使用人工智能的政策文件 (Ulnicane 等人2021)。然而，虽然在某些早期采用人工智能的国家（例如美国或英国），公共部门对人工智能的使用正在增加，但在许多公共组织中，生产性应用仍然很少（Mikalef 等人2021 ；Oxford Insights 2020 ；Margetts 和 Dorobantu 2019 ；Wirtz 和 Müller 2019 ）。政府中的人工智能通常处于实验阶段（Margetts 和 Dorobantu 2019 ），或者传统自动化解决方案被错误地标记为“人工智能”。
文献计量分析和未来研究方向
人工智能 (AI) 无疑正在改变整个社会，包括人际交往 (Acemoglu & Restrepo, 2018; Wang W. & Siau, 2019)、城市组织 (Guo et al., 2018)、政策制定 (Sun & Medaglia, 2019)、商业实践和行业 (Hilb, 2020) 等等。尽管如此，AI 的影响力有可能解决包括可持续性在内的重大社会问题。自然环境退化和气候危机是极其复杂的现象，需要最先进和创新的解决方案。正如本文所讨论的，AI 在环境可持续性方面的应用已经支持组织过程、森林和物种管理以及个人实践，以减少人类活动对自然资源和能源使用的影响。根据 Nishant 等人的说法。(2020)，然而，人工智能的实际价值超出了其对社会减少能源、水和土地使用的支持；相反，它可能在更高层次上促进和促进环境治理。环境治理被定义为在决策过程中管理人类行为的正式和非正式规则。决策本身决定了社会如何确定和采取行动来管理自然资源的目标和优先事项（Linkov 等人，2018 年）。
已发布版本的引用（APA）：Manzoni, M., Medaglia, R., Tangi, L., Noordt, C. V., Vaccari, L., & Gattwinkel, D. (2022)。AI Watch 公共部门采用人工智能之路：政策制定者、公共行政部门和相关利益相关者手册。欧盟出版局。 https://doi.org/10.2760/288757
本出版物是联合研究中心 (JRC) 的一份政策科学报告，JRC 是欧盟委员会的科学和知识服务机构。它旨在为欧洲政策制定过程提供基于证据的科学支持。所表达的科学成果并不意味着欧盟委员会的政策立场。无论是欧盟委员会还是代表委员会行事的任何人均不对本出版物的使用负责。有关本出版物中使用的数据的方法和质量的信息，这些数据的来源既不是欧盟统计局也不是其他委员会服务机构，用户应联系引用的来源。地图上使用的名称和材料的呈现方式并不意味着欧盟对任何国家、领土、城市或地区或其当局的法律地位，或对其边界或边界的划定发表任何意见。
谜中的中度/严重的创伤性脑nigu
亚历山大·奥尔森（Alexander Olsen）1.2＆babyan talin K.Håberg14.15 28,29＆Lucia M. Li 30,31＆Hannah M. Lindsey F.J. 44,45＆David Sharp A. Wilde 5.19.28＆Frank G. Hillary 52.52
xxiv国会
意大利心血管研究协会（SIRC）的国会代表了我国所有心脏科学的双年展参考事件。自SIRC庆祝其三十周年以来，此版本尤为重要。1993年教授。博洛尼亚大学生物化学前教师克劳迪奥·马塞洛·卡尔达拉（Claudio Marcello Caldarera）直觉将SIRC作为心血管研究领域在世界各地运作的意大利科学卓越性的聚会场所和比较。伊莫拉（Imola）的家乡安东尼奥·玛丽亚·瓦尔萨尔瓦（Antonio Maria Valsalva）是一位杰出的医生，解剖学家和外科医生以其严格的科学方法而闻名的，今年14世纪死亡周年纪念日举行了该国会。Imola，金牌的军事价值之城，其人口几乎不受洪水影响，SIRC从第一小时开始就保持接近。今天，由于我们先前的人的出色工作，SIRC已经成长，并已续签，并继续吸引来自不同科学学科的最聪明的头脑。尽管目前不稳定和未来的不确定性，但意大利心脏科学家们却以极大的热情和热情和热情对实验性活动无所畏惧，而没有将目光转移到那些因心血管，急性和慢性疾病而受苦的人身上，以及应有的疾病以及应有的反应以及适合足够的足够的反应。
欺诈检测中的人工智能和算法决策
例如人工智能 (AI)、大数据分析、机器学习和区块链对管理和组织系统和实践的影响 (Tan and Taeihagh, 2021 ; Dickinson et al., 2021 ; Leiman, 2021 ; Radu, 2021 ; Taeihagh, 2021 ; Ulnicane et al., 2021 )。这些技术正在彻底改变现有的行政系统和实践，使其成为人与机器之间新型的互动，有时被称为算法官僚主义 (Vogl et al., 2020 ; Tan and Crompvoets, 2022 )。然而，由于组织内部和外部感知到的技术、系统、行政和监管障碍导致各种价值观保留，公共部门组织采用新的数字技术面临挑战（Tan 等人，2022 年；Bullock 等人，2020 年；Vogl 等人，2020 年；Tangi 等人，2021 年，Sun 和 Medaglia，2019 年）。公共管理研究已开始调查与系统应用人工智能和算法决策相关的挑战（Exmeyer 和 Hall，2022 年；Neumann 等人，2022 年）、问责机制（Busuioc，2021 年）、公民信任和决策的可解释性（Grimmelikhuijsen，2022 年）、组织重组（Meijer 等人，2021 年）、行政自由裁量权和实施意愿（Alshallaqi，2022 年；Wang 等人，2022 年）、道德原则和公民隐私（Willems 等人，2022 年）、能力差距和知识管理（Wilson 和 Broomfield，2022 年）。然而，这些新兴文献提供了如何在公共政策过程中整合人工智能和算法决策的零散图景。两种理论模型评估公共政策过程中的技术采用：行为模型通过分析用户对技术的感知和用户级特征的中介影响来解释技术采用过程，结构模型通过组织和机构因素与用户行为的相互作用来解释技术采用过程。这两种模型都侧重于用户的感知，但并没有提供整体视角来解释不同机构、组织、技术和个人层面驱动因素之间的感知关系及其对系统应用的影响（Dawes，2009；Engvall 和 Flak，2022）。这使得为公共政策过程中的人工智能和算法决策制定可行的数字化转型战略变得复杂。我们的具体研究问题是：本文旨在通过开发一个整体模型 1 来解决文献中的这一空白，该模型可以解释影响人工智能和算法工具在公共政策过程中整合的感知驱动因素之间的相互关系。具体来说，本研究重点关注税收和社会保障领域的欺诈检测案例，这些领域是使用机器学习和人工智能驱动的高级分析技术的主要政策领域。虽然这些技术有可能改进欺诈检测流程，但采购障碍、培训不足的工人、数据限制、缺乏技术标准、组织变革的文化障碍以及遵守负责任的人工智能原则的需要阻碍了它们的广泛采用 (West, 2021 )。