在检查通往循环经济道路的障碍时,大多数与政策框架中的缺点和失败密切相关,尤其是经济的有缺陷的激励措施结构。这只能通过策略更改来解决。理想情况下在国际层面。欧盟的最新举措表明,在不久的将来,欧洲市场可能会在资源效率和循环方面发生重大变化。欧盟一级的政策措施将必须在成员国的水平上进行补充。至关重要的是,对于欧盟,它的成员国将为联合国,WTO,OECD,OECD,G7和G20级的后续行动做准备,以确保对CE的转型将与国际水平的规则制定兼容。
集中治理模式涉及一个明确的 AI 卓越中心,为整个组织制定标准;维护 AI 使用的通用指导、政策和程序;并根据组织的 AI 战略和 AI 治理目标确定哪些用例的优先级。明确的责任和监督有助于确保战略方向的一致性、推动一致的产出并避免跨业务部门的重复工作。也许最重要的是,拥有与法律和监管专家紧密联系的中央权威有助于降低监管不合规的风险。大型企业,尤其是大型科技和金融等行业的企业,更倾向于采用集中治理模式。根据最近的一项研究,77% 的企业领导者认为集中式 AI 治理可以帮助他们的组织保持竞争优势。xiii
您必须先成为优秀的追随者,然后才能成为优秀的领导者。陆军条令出版物 (ADP) 6-22《陆军领导力与职业》指出:“每位陆军领导者都是某人的下属,因此所有领导者也是追随者。”1 就像任何工作一样,陆军也信奉先“做”然后才能领导的方法。例如,步兵以步枪手的身份加入美国陆军。作为步枪手服役一段时间后,他们可能会晋升为携带和使用班组自动武器 (SAW),这种武器容量更大,可发射更多的小型武器。在证明作为 SAW 机枪手的熟练程度后,士兵可能会晋升为负责 3 至 4 名人员的小组领导,然后是负责 9 至 11 名人员的班组领导,依此类推。这种模式对许多组织来说并不新鲜,总会有基于单位需要和个人熟练程度的例外。然而,那些能够精通个人技能、学习上级的工作并完成其领导的工作的人,成为了精通和熟练的追随者的典范。这种类型的追随者不仅个人精通,而且能够进行有效和简洁的沟通,并且通常只需要一线主管的最低限度的指导。ADP 6-22 概述,“追随者对领导者的权威和具体指示做出反应。追随不仅仅是按照吩咐去做。动机是追随的一个方面。有效的追随需要有能力在必要时主动完成任务。有效的领导者学会成为值得信赖的追随者。”2
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我们有责任教会孩子们正确使用屏幕,同时建立明确的界限,确保他们的安全和健康。关键是要周到而平衡地引导他们,在健康的框架内促进技术技能的发展。
当我被要求为这本电子书写序言时,我花了一些时间思考我将关注什么。我想知道,不同心理治疗传统的众多多产贡献者会如何看待心理治疗的发展方式,但更重要的是,我们作为现代心理治疗师如何回答 COVID-19 危机提出的问题。我正在寻求那些为我们提供如此丰富思想的人的观点,这些思想为我们的实践提供了指导。我记得我总是对我指导的实习心理治疗师和心理学家说的话:我们需要一个适合我们所处时代的心理治疗职业。我们需要有心理治疗的视角,为当今多元文化当代社会中出现的大问题和挑战提供充分的答案。我们应该重视成为外向型职业一部分的愿景,这在危机时刻和未来都会带来希望。
Harry Dolstra和Iris Hagemans访问了UMC Utrecht,讨论了非病毒新颖ATMP技术的计划和要求。该团队现在正在考虑为GMP级CRISPR试剂建立路线图。Iris向几家公司询问了有关质量和定价的报价,这是CRISPR的学术临床翻译的主要瓶颈。组织了几次会议,并计划在来年进行更多会议,请在团队中找到议程(对于Dare-NL成员)。举行了一次会议,讨论联合外包以及内部生产。将在即将举行的会议上讨论有关GMP级CRISPR数量和质量要求的调查表的结果。
技术。纳米技术(分子机器合成研究)为几年前还只在科幻小说中讨论的新概念打开了大门。事实上,纳米机器可以执行目前大型机器执行的任务。纳米机器人不是让大块分子(人类当前的机器)作用于其他大块不规则的分子(机器正在作用的对象),而是如此之小,可以一次作用于一个分子,组装出完美精密的工具和极快的纳米电路。事实上,在极限情况下,这些极小的机器不仅可用于组装极小的工具,还可用于组装其他类似的纳米机器。换句话说,纳米组装器可以自我复制。纳米技术与人工智能的结合,为人类带来了智能纳米机器,而智能纳米机器则为人类带来了一把打开以前无法打开的锁的钥匙,即生命奥秘的钥匙。
本文探讨了在不断变化的技术中,人工智能 (AI) 在音乐学术研究中的应用现状和新兴趋势。通过技术决定论、技术介导学习和技术接受与使用的统一理论,研究人员进行了一项定性研究,考察了从大津巴布韦大学 (GZU)、米德兰兹州立大学 (MSU) 和津巴布韦大学 (UZ) 随机抽取的 10 名讲师和 40 名学生如何使用人工智能进行教学、学习和研究的经历。第四次工业革命 (4IR) 带来了新颖的教学和研究方式。不同的人工智能颠覆了传统的教育模式。教育现在依赖人工智能,因此需要拥抱它们。有人工智能资源可以检测抄袭、找到论文问题的答案、提供术语含义、将系统引用到信息源、分析数据、参与音乐编程、混音和掌握音乐。讲师使用 Bard、Bing AI、ChatGPT、Gemini、Google Scholar 和 WhatsApp 进行教学。学生使用人工智能写作业并在教学、学习和研究中获取知识。一些机构在接受人工智能资源方面面临困境。研究表明,人工智能资源既有用又有破坏性,然而,成熟的学者在音乐学术研究中利用人工智能的积极方面。人类参与人工智能可以保证验证想法、支持知识获取和强化关键概念。