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联邦、州和行业领导者如何协调并......
第一场活动由公用事业商业模式 (UBM) 工作组赞助，汇集了联邦和州官员，解释项目、政策和资金的变化如何影响电网现代化。会议由美国能源部贷款计划办公室/能源部技术转型办公室顾问 Louise White 开场。她介绍了能源部新发布的《商业起飞之路：创新电网部署报告》，该报告定义了可用于现有输配电系统的商业可用先进电网解决方案，以更好地利用我们今天已有的电网并从中获得更多价值。该报告重点介绍了以下四类 20 种先进电网解决方案：先进输电技术、系统自动化解决方案、电网增强技术和应用以及基础系统。
将视觉原型与 BERT 嵌入对齐以进行少量...
少量学习 (FSL) 是从少量训练示例中学习识别以前未见过的图像类别的任务。这是一项具有挑战性的任务，因为可用的示例可能不足以明确确定哪些视觉特征最能体现所考虑类别的特征。为了缓解这个问题，我们提出了一种额外考虑图像类别名称的方法。虽然之前的工作已经探索过类名的使用，但我们的方法在两个关键方面有所不同。首先，虽然之前的工作旨在直接从词嵌入中预测视觉原型，但我们发现通过分别处理视觉和基于文本的原型可以获得更好的结果。其次，我们提出了一种使用 BERT 语言模型学习类名嵌入的简单策略，我们发现该策略大大优于之前工作中使用的 GloVe 向量。此外，我们提出了一种处理这些向量高维性的策略，该策略受到跨语言词嵌入对齐模型的启发。我们对 miniImageNet、CUB 和 tieredImageNet 进行了实验，结果表明我们的方法能够持续提高基于度量的 FSL 的最新水平。
将NetSkope平台对齐到NIST CSF 2.0
这种机制具有很高的灵活性，因为Netskope提供了在可能发生违规情况之前警告用户，完全阻止他们执行诉讼，或采取更加主动的步骤，例如实时教练，建议更安全的替代方案或要求为活动提供业务依据。
在国家规划过程中对可持续发展目标和NDC保持一致
•2030年愿景：该国的长期发展蓝图旨在将该国转变为新的工业化中等收入国家，到2030年，在干净，安全的环境中为所有公民提供了高质量的生活。•中期计划（MTPS）：肯尼亚正在实施可持续发展目标，已在MTP IV及其指标框架中主流化。在指示器框架中，我们将MTP IV指示器与相应的SDGS指示器链接起来。这也是在县层面综合发展计划（CIDP）的县级进行的。•政府的议程经济转型议程（Beta）：议程将环境变化和气候变化纳入了补充国家气候变化行动行动计划的实施方面的关注重点。•SDG在事工的战略计划中也已成为主流。
清洁网格LA计划更新 - 与LA100对齐
LA100研究了一个2035场景，其余方案针对的2045LADWP将在下一个战略性的长期资源计划（SLTRP）中学习到2035的路径但是，我们从LA100中学到了任何投资，我们可以在任何情况下进行投资我们可以进行清洁的投资计划。
scbd/ims/np/91580 2024年3月5日n o t i f全球植物保护战略成功地使行动与
这样的进展是该战略下行动的结果，并采用了一些专门针对GSPC目标的新举措。在没有GSPC的情况下，这些行动不太可能发生。这些包括在线建立世界植物区系和全球树木评估。由40多个关键机构组成的联盟领导的世界植物园在线创建了基于开放式网络的开放式网络纲要，该汇编是世界上35万种血管植物和苔藓（目标1-所有已知植物的在线植物群）的汇编，为世界工厂提供了全面的知识。全球树木评估旨在在2020年之前完成对世界所有树种的红色清单评估（目标2-对所有已知植物物种的保护状况的评估），对帮助优先考虑民族行动的优先级至关重要。该评估旨在确保没有树种灭绝，尽管目前已知目前已知全球有五分之一的树种受到灭绝的威胁。“植物多样性对于所有生态系统的运作至关重要，”生物多样性公约执行秘书长伊丽莎白·玛鲁玛·梅玛（Elizabeth Maruma Mrema）说。“植物生物多样性的衰落是我们与自然界关系中更大的问题的例证。我们工作
将数据和措施对准逻辑模型的输出和结果
逻辑模型是一个图形组织者，描述了程序或干预措施为创建短期和长期变化所做的工作。这是一个可行的计划，具有明确的步骤，将其映射到清晰识别结果并预期的长期影响。良好的逻辑模型为教育工作者提供了一个详细且实用的故事，讲述了一个程序将如何通过明确共享去向，他们将如何到达那里以及一旦到达后将展示的内容来改变。逻辑模型可以在计划组成部分和针对教育合作伙伴和资助者的预期成果上产生清晰度和特异性，在计划计划评估时提供帮助，并支持连续的改进周期（Kekahio等，2014; Lawton等，2014; Shakman＆Rodriguez，2015; Stewart等，2015; Stewart等，2015; Stewart等，20221）。
通过公共政策协调人工智能与人类
2022 年 5 月 4 日 摘要 鉴于人工智能 (AI) 日益渗透到我们的生活，我们必须系统地将人工智能目标与人类的目标和价值观保持一致。人机对齐问题源于明确指定人工智能模型在所有相关状态下采取的所有行动应获得的奖励是不切实际的。因此，一种可能的解决方案是利用人工智能模型的能力，从描述广泛背景下的人类价值观的丰富数据源中隐式地学习这些奖励。民主政策制定过程通过制定具体规则、灵活标准、可解释的指导方针和可推广的先例来产生这样的数据，这些先例综合了公民对世界许多州可能采取的行动的偏好。因此，对公共政策进行计算编码以使其对人工智能系统可读应该是解决更广泛的人机对齐难题的社会技术方法的重要组成部分。法律学者正在探索人工智能，但大多数研究都集中在人工智能系统如何适应现有法律，而不是人工智能如何理解法律。本文概述了人工智能研究，该研究学习了可用于下游任务的政策数据结构。为了展示人工智能理解政策的能力，我们提供了一个人工智能系统的案例研究，该系统预测了拟议立法与特定上市公司的相关性及其对该公司的可能影响。我们认为这代表了人工智能和政策的“理解”阶段，但利用政策作为人类价值观的关键来源来协调人工智能需要“理解”政策。我们概述了我们认为朝着这个方向前进需要做的事情，以及两个朝这个方向的示例研究项目。解决协调问题对于确保人工智能对个人（对部署人工智能的个人或团体）和社会都有益至关重要。随着人工智能系统在高风险环境中承担越来越多的责任，将民主决定的政策整合到这些系统中可以使其行为与人类目标保持一致，以响应不断发展的社会。
协调努力：北大西洋地区的人工智能
发展语言技术和人工智能对于数字时代的语言活力和保护至关重要。这一发展对于确保北大西洋语言继续在各个方面和语言领域蓬勃发展和发挥作用以及用户能够以母语获取信息和服务至关重要。
P21 通用核心工具包 - 对齐指南... - ERIC
为了在二十一世纪取得成功，所有学生都需要达到高标准并掌握严格的核心学科材料。 所有学生还需要获得认知和社交技能，使他们能够应对我们时代的复杂挑战。 21 世纪技能伙伴关系 (P21) 21 世纪框架准备度强调生活和职业技能、学习和创新技能、信息、媒体和技术技能以及核心科目和 21 世纪主题（请参阅附录中的完整框架）。 .