与业务计划和人民战略保持一致。这是一个关键文档,将在接下来的12-36个月内列出劳动力司机。该计划将详细说明建立差距,将未来员工的需求与我们当前的劳动力数字和技能进行比较。它还将介绍实现所有这些工作所需的员工人数和新角色,并将通过更详细的服务劳动力计划来增强。4.12劳动力计划最好被描述为:“在正确的时间让合适的人能够在正确的地方提供合适的技能和能力,以在您负担得起的预算范围内提供最优质的服务。”实际上,这将涉及以下内容:
这里我们描述了 Acrivon 发现的 ACR-2316,它是一种强效、选择性 WEE1/PKMYT1 抑制剂,临床前研究表明其单药活性优于基准抑制剂。该化合物是使用 AP3 专门设计的,通过平衡抑制 PKMYT1 来克服 WEE1 特异性抑制的局限性,我们的 AP3 平台发现这是 WEE1 抑制剂诱导的主要耐药机制。通过结构引导的药物设计,我们实现了对 WEE1 和 PKMYT1 的精确选择性,确保了主要基于机制的可逆性不良事件。在与基准临床分子的头对头临床前研究中,ACR-2316 与目前的临床 WEE1 或 PKMYT1 抑制剂相比表现出更优异的效力和活性。正在进行的 ACR-2316 单药疗法临床试验的患者给药已经开始,旨在评估 ACR-2316 的安全性和耐受性。
自动化工厂、核电站、电信中心和空间站等设施的计算机控制操作环境正变得越来越复杂。随着这种复杂性的增加,使用集中管理和调度策略来控制此类环境将变得越来越困难,这些策略既能应对意外事件,又能灵活应对可能随时间发生的操作和环境变化。解决这个问题的一个越来越有吸引力的方法是将此类操作的控制权分配给许多智能的、能够完成任务的计算代理。现实世界领域可能由多个代理组成。在这样的领域中,代理通常会执行许多复杂的任务,这些任务需要在一定程度上关注环境变化、时间限制、计算资源界限以及代理的短期行动可能对其长期目标产生的影响。在现实世界中操作意味着必须在时间和空间的多个粒度级别上处理意外事件。虽然代理必须保持反应能力才能生存,但如果代理要与其他代理协调其行动并以有效的方式处理复杂任务,则需要一定程度的战略和预测决策。本论文提出了一种新的集成代理架构,旨在为具有
预测人工智能的进展对于减少不确定性至关重要,以便适当规划人工智能安全和人工智能治理方面的研究工作。虽然这通常被认为是一个重要的主题,但对此的研究很少,也没有发表任何对该领域进行全面概述的文献。此外,该领域非常多样化,没有关于其方向的公开共识。本文介绍了预测人工智能进展的研究议程的制定,该议程利用德尔菲技术来征求和汇总专家对优先考虑哪些问题和方法的意见。专家们指出,应该考虑多种方法来预测人工智能的进展。此外,专家们还确定了一些突出的问题,这些问题既普遍存在,又完全是预测人工智能进展问题所特有的。一些最高优先级的主题包括(部分未解决的)预测的验证、如何使预测具有行动指导作用,以及不同绩效指标的质量。虽然统计方法似乎更有前景,但人们也认识到补充判断技术可能会非常有益。
在此背景下,两大研究团队围绕CRISPR-Cas9技术基础专利持续数年的争端显得尤为重要。 4 一边是布罗德研究所(由麻省理工学院和哈佛大学联合支持)的张锋,另一边是 Emmanuelle Charpentier 和 Jennifer Doudna。这场争议涉及 CRISPR-Cas9 技术基本要素的权利。尽管卡彭蒂耶和杜德纳于2020年10月因其研究获得了诺贝尔化学奖,但张锋迄今为止在美国这场纠纷中胜过了研究人员。然而,法律情况很复杂——部分原因是不同的司法管辖区会出现不同的结果。
Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主任。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师,他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁,涉及技术、反情报和禁毒主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问,专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了他的官方职责外,他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官;为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。
