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引导负责任和合乎道德的
2024 年 4 月由 FSMB 众议院通过 执行摘要 人工智能 (AI) 具有巨大潜力，可帮助医疗保健提供者进行诊断、治疗选择、临床记录和其他任务，以提高质量、可及性和效率。但是，如果没有适当的“护栏”和理解，这些技术就会带来风险，这可能会影响临床实践中的考虑因素以及州医疗委员会的监管流程。通过采取以道德原则为基础的主动和标准化治理方法，州医疗委员会可以促进各种形式的人工智能的安全有效整合，同时优先考虑患者的健康。本报告总结了专家意见和程序，以制定 FSMB 道德和专业委员会的指导方针，以帮助医生和州医疗委员会引导负责任和合乎道德的人工智能融入，重点是 (1) 教育、(2) 强调人类责任、(3) 确保知情同意和数据隐私、(4) 主动解决责任和义务问题、(5) 与专家合作以及 (6) 将人工智能治理锚定在道德原则上。必须持续监控和改进使用人工智能的临床系统和流程。这不应在真空中进行，而应成为医生、卫生系统、数据科学家和监管机构（包括州医疗委员会）之间协作的重点。通过深思熟虑地应对人工智能在医疗保健领域带来的机遇和挑战，州医疗委员会可以促进人工智能的安全、有效和合乎道德的使用，将其作为一种工具来增强（但通常不会取代）医疗实践中人类的判断力和责任感。在履行其使命以确保患者从人工智能的应用中受益而不是受到伤害的过程中，州医疗委员会必须避免过度监管和监管过度，避免试图监管不属于其职权范围的领域。通过集中精力关注持照人使用人工智能的现状和未来，州医疗委员会可以保持监管效率，实现跨辖区在临床实践中对人工智能监管的一致性，帮助确保人工智能的益处，并在维护专业标准的同时积极保护患者。
职位名称：长期 COVID 和 ME/CFS 家庭和社区服务 (HCBS) 导航员 工作地点：远程（最好位于明尼苏达州） 组织：我的
该职位负责为患有长期 COVID、ME/CFS 和相关疾病的个人提供量身定制的以人为本的指导和直接申请协助，帮助他们申请明尼苏达州 MA 提供的家庭和社区服务。导航员的工作包括解释 MA 和长期服务和支持如何帮助患有长期 COVID、ME/CFS 或相关疾病的人。然后，导航员将帮助参与者了解、填写和提交申请 MA 所需的各种申请表和补充文件，这些申请表和补充文件将分阶段进行，以尽量减少参与者的症状恶化。在提交各种申请后，导航员将帮助监控申请状态并根据需要帮助解决申请处理问题，向参与者解释他们目前所处的过程以及接下来会发生什么。如果参与者需要支持，导航员将可以虚拟参加他们的 MNChoices 评估，帮助从长期 COVID、ME/CFS 的角度解释概念，并支持任何评估安排。导航员将远程工作，主要通过电话、电子邮件和视频会议与参与者沟通，时间安排灵活。
导航陷入困境的水
1绿色蝎子：金融自然的宏观临界性。基于场景的基础，分析了与物理性质相关的复杂和级联的财务风险。NGFS 2023年12月2日IPCC（2023），AR6综合报告：气候变化2023，https：//www.ipcc.ch/report/sixth-sixth-sixth-sustryment-restement-report-report-cycle/。3浇水？调查金融体系中与水有关的风险的财务重要性，Mireille Martini的Lylah Davies。经合组织环境工作文件，第224号2023年9月4日，联合国水，2016年：https：//press.un.org/en/2016/sgsm18114.doc.htm 5改善对自然有关的风险和机会的治理。董事会简报，2024年3月 - 气候治理倡议，英联邦气候与法律计划，世界基准联盟。6生物多样性风险：对公司及其董事的法律影响；联邦气候和法律倡议。珍妮弗·拉莫斯（Jennifer Ramos）和扎内塔·塞迪尔科娃（Zaneta Sedilekova），2022年12月
海军作战部长 - 航行计划
部队设计定义了水面、水下和航空平台类型，并结合正确的概念、能力、信息系统和网络，以在快速发展的战略环境中履行海军的国防承诺。这与海军的 30 年造船计划和部队结构评估相辅相成，具有长期战略愿景，利用整个海军的组织学习，包括战争游戏、分析以及对新兴技术的研发。与中国的战略竞争既是当前挑战，也是长期挑战。将我们的部队设计重点放在 2045 年将为海军在未来关键十年需要做出的最重要的决策和投资提供信息。
探索人工智能的未来：
我的 AI 架构看起来会是什么样子？...........................................................................................................
视觉导航的体积环境表示
Vision语言导航（VLN）要求代理在基于视觉观察和自然语言说明的3D环境中导航。很明显，成功导航的关键因素在于全面的场景理解。以前的VLN代理使用单眼框架直接提取透视视图的2D特征。虽然很简单，但他们为捕获3D几何和语义而努力，导致部分不完整的环境代表。为了实现具有细粒细节的全面3D表示，我们引入了体积环境（VER），将物理世界脱氧于结构化的3D细胞中。对于每个单元格，通过2D-3D采样将多视图2D特征归纳到如此统一的3D空间中。通过对VER的粗略到纤维特征进行推断和多任务学习，我们的代理人可以共同预测3D占用率，3D房间布局和3D边界框。基于在线收集的vers，我们的代理构成了体积状态估计，并构建情节内存以预测下一步。实验结果表明，我们从多任务学习的环境表示导致了VLN的可观绩效提高。我们的模型在VLN基准（R2R，Reverie和R4R）之间实现了最新的性能。
导航印度股票市场
印度股票市场（通常称为股市）在印度金融景观的复杂挂毯中扮演着中心和必不可少的作用。它是一个动态且多方面的平台，使企业能够利用重要的资本，并为投资者提供与这些企业互动的门户，因为他们绘制了他们的增长和扩张轨迹。在这个金融生态系统的背景下，对其错综复杂的动态的深刻理解不仅有价值，而且势在必行。这种理解不仅限于特定的利益相关者群体；相反，它在整个范围内引起共鸣，包括寻求机会的投资者，塑造监管框架的政策制定者以及在市场细微差别的财务专家。本质上，印度股票市场远不止是传统的交易平台。它体现了一个充满活力的国家的愿望，创新和愿望，使其成为所有投资印度经济旅程的人的持久相关性和审查的主题（Bhattacharya and Gama，2019年）。
