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学习人机团队的互补政策
当算法和人类都无法在给定上下文中的所有实例中发挥主导作用时，人机互补性就很重要。最近探索人机协作的研究考虑了与分类任务相对应的决策。然而，在许多人类可以从人工智能互补性中受益的重要情况下，人类会采取行动。在本文中，我们提出了一种新颖的人机协作框架，用于选择有利的行动方案，我们将其称为人机团队的学习互补政策 (LCP - HAI)。我们的解决方案旨在利用人机互补性来最大化决策奖励，通过学习旨在补充人类的算法策略，通过使用路由模型将决策推迟给人类或人工智能以利用由此产生的互补性。然后，我们扩展了我们的方法来利用机会并降低实践中重要情况下出现的风险：1）当一个团队由多个具有差异和潜在互补能力的人组成时，2）当观察数据包括一致的确定性动作时，3）当未来决策的协变量分布与历史数据不同时。我们使用真实人类反应和半合成数据证明了我们提出的方法的有效性，并发现我们的方法在各种设置下都提供了可靠且有利的性能，并且优于算法或人工智能自己做出决策时。我们还发现，我们提出的扩展有效地提高了人机协作性能在不同挑战性设置下的稳健性。
NIRN AI Hub 讲义 11 实施团队 .docx
● 模块 3：实施团队 - 实施团队通过整合实施阶段、驱动因素和改进周期的使用，支持可用创新的实施、可持续性和扩大规模。本模块旨在帮助新老实施团队积极建设能力并扩大计划和创新。 ● 建立实施团队 - 建立实施团队和确定团队成员并不一定意味着雇用新的专业人员，甚至不一定意味着增加一个“新”团队。首先要评估现有的团队和人员。是否应该为这项工作“重新调整”或重新设计现有团队？在重新调整目标的过程中，是否会将人员添加到现有团队中？还有哪些其他因素需要考虑？ ● 实施团队：职权范围 (ToR) - 当实施团队和其他利益相关者从一开始就明确其目的、成员、流程和工作方式时，他们就能够更好地避免误解并从事更有针对性的工作。 ● Fixsen, DL、Naoom, SF、Blase, KA、Friedman, RM 和 Wallace, F. (2005)。实施研究：文献综述。国家实施研究网络。
与人机团队一起设计 AI 系统
但当错误决策的潜在后果很严重时，就需要更强的态势感知能力。在这种情况下，人类可以充当哨兵，依靠他们的经验来管理风险情况。虽然算法可能擅长识别定义不明确的过程，但也可能需要有经验的人来训练人工智能系统，担任教练的角色。在复杂程度和风险程度很高的情况下，人机交互的需求将达到顶峰，成为一种相互学习的关系。在这种情况下，人类专家是长期、点对点关系中的同伴。
清除产品 - Teamster AB
teamster.se › uploads › Teamster-2019-eng PDF 2021年9月22日 — 2021年9月22日 配电设备具有非常高的可靠性和深远的自动化程度，......在安装之前，虚拟和数字化的双胞胎。
持续的数据团队：RISE 网络战略指南
RISE 网络代表在不同社区工作的教师、辅导员和管理人员之间的合作伙伴关系，旨在帮助所有学生在大学、职业和生活中取得成功。康涅狄格州 RISE 网络成立于 2016 年，其使命是帮助教育工作者取得突破性成果，帮助所有学生实现并发挥他们的全部潜力。RISE 目前与 9 个学区的 10 所公立高中合作，为超过 13,000 名学生提供服务。我们作为一个教育工作者社区进行合作，使用数据来查明需求、形成假设并寻求提高学生成绩的想法。除了我们的直接合作伙伴关系和学生成果目标外，我们还渴望发挥催化作用。正如我们在 RISE 网络内部和跨网络分享创新和学习成果一样，我们也致力于以开源方式与教育工作者共享资源，以增强我们的集体影响力。我们希望本战略指南能够支持您为提高社区学生参与度、学习和成就所做的努力。
深入研究：敏捷产品团队的AI
跨越行业的敏捷产品团队越来越多地利用AI（从机器学习分析到生成的AI）来更好地了解客户并提供创新的解决方案。一项2024年的调查显示，AI采用激增，有65％的组织定期使用生成AI（比10个月前的速率几乎是AI的两倍）（2024年初的AI状态| McKinsey）。至关重要的是，这些AI部署不仅仅是效率；他们正在产生新的客户见解和创意产品策略。下面，我们研究了三个深入的案例研究（来自初创公司，中型科技公司和一家大型企业），这些案例研究说明了AI驱动的方法如何与敏捷方法配对，转化了产品发现和交付。然后，我们将密钥课程和原则提炼为寻求最大化AI影响的敏捷团队。
2.3综合社区团队核心优惠和实施
执行摘要：根据我们的战略“改善生活”，论文规定了根据我们的共享交付计划（SDP）一致的ICT核心提供的响应。这是我们希望在ICT将在所有16个社区中提供的一致的护理和成果模型。在社区中提供新的护理模式，同时开发提供商的合作措施是具有挑战性的，需要时间。作为一个系统，我们开始使用新的社区心理保健模型动员化（2024年10月），该模型为进一步开发综合社区团队方法提供了正确的基础。我们还开始了几项在邻里层面上进行的变化测试，为有最高需求的人提供积极的护理，使用当前委托服务，社区资产的不同工作以及今年冬天的工作。与地方当局和相关系统合作伙伴合作，将通过我们的主要和社区提供者的合作伙伴关系。我们将要求整个系统中的提供商对付现有资产，以服务这项共同的努力。
对行星表面作业宇航员-探测车团队进行形式化验证
摘要——本文介绍了一种使用 Brahms 多智能体建模语言对模型进行形式化验证来确保宇航员探测车 (ASRO) 团队自主系统可靠性的方法。行星表面探测车已被证明对几次载人和无人月球和火星任务至关重要。第一批探测车是遥控或手动操作的，但自主系统越来越多地被用于提高探测车操作的效率和范围，例如 NASA 火星科学实验室。预计未来的载人月球和火星任务将使用自主探测车协助宇航员进行舱外活动 (EVA)，包括科学、技术和施工作业。这些 ASRO 团队有可能显著提高地面作业的安全性和效率。我们描述了一个新的 Brahms 模型，其中自主探测车可以执行几种不同的活动，包括在 EVA 期间协助宇航员。这些活动争夺自主探测器的“注意力”，因此探测器必须决定哪些活动当前最重要，并参与其中。Brahms 模型还包括一个宇航员代理，它可以模拟宇航员在舱外活动期间的预测行为。探测器还必须对宇航员的活动做出反应。我们展示了如何使用 Brahms 集成开发环境模拟这个 Brahms 模型。然后，还可以使用 SPIN 模型检查器通过从 Brahms 自动翻译到 PROMELA（SPIN 的输入语言），根据系统要求对模型进行正式验证。我们表明，这种正式验证可用于确定任务和安全关键操作是否正确执行，从而提高 ASRO 团队行星探测器自主系统的可靠性。
虚拟：Microsoft Teams 会议 - 拉克罗斯县
拉克罗斯县司法部 Gloria Doyle/Todd Bjerke 拉克罗斯县威斯康星大学推广部 Heather Quackenboss 梅奥诊所健康系统 Emily Meyer New Horizons Ann Kappauf 其他（仅限议程） 拉克罗斯 Next Chapter Tierre Webster Ho Chunk Nation ORC Industries Mary Rohrer Lorie Graff Partners in Excellence Katie Wilhelm 威斯康星州计划生育协会 Karolee Behringer 救世军 Kayla Ryan 拉克罗斯学区 Troy Harcey/Kristi Arenz 奥纳拉斯卡学区 Carrie Werkheiser The Good Fight 社区中心 Amanda Holmgaard The Parenting Place Jodi Widuch 西部技术学院 Mary Church-Hoffman Workforce Connections, Inc. Teresa Pierce/Gina Brown 劳动力发展委员会 Claire Bakalars YWCA Jayme Larson