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加速量子计算准备
量子计算对金融、医疗保健、密码学和交通运输等各个行业的潜在影响是巨大的；因此，由于这项技术的复杂性，各个行业面临着从何处入手的挑战。尽早开始探索应该做什么对于为各个行业提供必要的知识、工具和流程以跟上量子计算的快速发展至关重要。本文强调了咨询和治理解决方案的重要性，这些解决方案可帮助各个行业为量子计算革命做好准备。本文首先讨论了各个行业需要为量子计算做好准备的原因，并强调了主动准备的重要性。它通过提供一个现实世界的合作伙伴关系示例来说明这一点。随后，文章提到了量子计算准备的好处，包括提高竞争力、提高安全性和结构化数据。此外，本文还讨论了各个行业可以采取的步骤来实现量子准备，并考虑到行业中的潜在风险和机遇。实现量子计算准备就绪的建议解决方案包括建立量子计算办公室、与主要量子计算公司签约以及向量子计算组织学习。本文详细介绍了每个步骤的优缺点，并强调需要仔细评估其潜在缺点，以确保它们符合该行业的独特需求、目标和可用资源。最后，本文为各行业实现量子计算准备就绪提出了各种解决方案和建议。
AI准备报告| kyndryl
以此为核心，人工智能准备是一种行为转变，它不仅需要新技术。它需要一种战略方法来改变管理。企业必须采用以人为本的设计原理，以成功地驾驶这一转变，以确保AI的解决方案与将与他们互动的需求，关注和期望保持一致 - 员工，库斯 - 托姆斯和领导者也是如此。有效的变更管理在推动采用，减少分析和促进信任和适应性文化方面起着至关重要的作用。这不仅仅是实施；它正在为人们准备不可避免的破坏，解决处理或工作流程标准的例外，并提供正确的支持，以帮助他们拥抱AI作为推动者而不是破坏者。
环境准备计划手册
前言 本手册实施海军作战部长指令 (OPNAVINST) 5090.1E《环境准备计划》中规定的政策。本手册根据海军部长指令 (SECNAVINST) 5090.8A《环境保护、自然资源和文化资源计划政策》（2006 年 1 月 30 日）发布。本手册包含海军的环境准备政策指导。本手册讨论了要求，划定了职责，并发布了所有海军舰艇和岸上活动的环境、自然和文化资源管理政策指导。本手册立即生效。本手册是强制性的，适用于所有海上和岸上海军司令部。可通过海军部 (DON) 发行网站 (https://www.secnav.navy.mil/doni/default.aspx) 的“手册”选项卡访问本手册。本手册已获准供授权注册用户使用，且分发不受限制。本手册的参考资料（非法律、法规、行政命令或国际协议）位于海军部发布网站（https://www.secnav.navy.mil/doni/default.aspx）、国防部发布网站（https://www.esd.whs.mil/dd/）和海军作战部长办公室、能源与环境准备部（OPNAV N45）环境规划与合规图书馆网站（https://epl.navfac.navy.mil/）。RL WILLIAMSON 海军作战部副部长（舰队准备与后勤）
可再生能源准备就绪评估：阿尔巴尼亚
国际可再生能源机构（IRENA）是国际合作，卓越中心，政策，技术，资源和财务知识的存储库以及采取行动驱动力的主要平台，以推动全球能源系统的转型。一个政府间组织成立于2011年，艾琳娜（Irena）促进了各种形式的可再生能源的广泛采用和可持续使用，包括生物能源，地热，水力发电，海洋，太阳能和风能，以追求可持续发展，能源访问，能源通道，能源安全以及低碳经济增长和繁荣。www.irena.org
陆军战略与作战准备
首席信息官/副参谋长，G – 6 • 2 – 3，第 6 页 国民警卫队局局长 • 2 – 4，第 6 页 副参谋长，G – 1 • 2 – 5，第 6 页 副参谋长，G – 2 • 2 – 6，第 6 页 副参谋长，G – 3/5/7 • 2 – 7，第 6 页 副参谋长，G – 4 • 2 – 8，第 7 页 副参谋长，G – 8 • 2 – 9，第 8 页 美国陆军预备役局长 • 2 – 10，第 8 页 工程兵团长 • 2 – 11，第 8 页 卫生局局长 • 2 – 12，第 8 页 副参谋长，G–9 • 2 – 13，第 8 页 美国陆军特种作战司令部司令 • 2 – 14，第 9 页 美国陆军部队司令部司令 • 2 – 15，第 9 页美国陆军训练与条令司令部司令 • 2 – 16，第 9 页 美国陆军物资司令部司令 • 2 – 17，第 9 页 美国陆军设施管理司令部司令 • 2 – 18，第 9 页 军事表面部署与配送司令部司令 • 2 – 19，第 9 页 美国陆军网络司令部司令 • 2 – 20，第 9 页
生物银行对人工智能的准备情况
OpenAI 最近推出了语言和文本处理人工智能 (AI) 平台 ChatGPT，这显著提高了人们对 AI 的兴趣，并预示着机器和深度学习新时代的到来。AI 可以定义为一种自动化软件系统，它可以提取、编译和分析数据和领域知识，以呈现明智的、特定于上下文的输出。作为国际生物和环境资源库协会 (ISBER) 最佳实践第 5 版信息管理（数据、系统和网络）部分的贡献者，我们一直满怀期待地关注着 AI 在医疗保健、研究和生物银行领域的进展和实施。我们也看到了 ISBER 成员的同样兴奋，正如 ISBER 开放论坛上的积极讨论所表明的那样。根据其工程和功能，深度和机器学习 AI 平台有许多不同的类型和类别。尽管早在 20 世纪 50 年代，计算机科学领域就已描述了 AI，最早的 NIH 医学 AI 会议也于 1975 年举行，1 但直到最近，其使用中的一些技术限制才被克服，包括数据可用性，从而使其得到更广泛的应用。我们在日常生活中经常遇到 AI 驱动的程序，尽管在过去几年中我们可能并未完全意识到它们的存在。例子包括聊天机器人、语音助手（如亚马逊的 Alexa 或苹果的 Siri）以及基于筛选的算法（如乳房 X 线摄影中使用的算法），这些算法可以检测出可能表明需要更仔细检查的异常模式。成像算法可以通过持续使用进行学习，从而提高性能。最近，AI 已更广泛地融入医学和科学实践中。印度和美国已成功模拟了通过解读临床图像来筛查糖尿病视网膜病变的 AI 程序，2 泰国的全国性卫生系统也已实施了该筛查。3