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1960年代的绿色革命通过遗传改善，化学肥料，灌溉和机械化而实现了作物产量的显着增加。然而，在气候变化和地缘政治动荡的背景下，目前人口增长的轨迹预测，农业生产将不足以确保未来三十年的全球粮食安全。迫切需要对超出增量收益的农作物的改进。植物生物学近年来还通过开发和应用功能强大的技术（包括基因组测序），“ OMICS技术，精确的基因组编辑以及结构生物学和显微镜的步骤变化”，进行了一场革命。proteostasis-控制细胞蛋白质补体的集体过程，包括合成，修饰，定位和降解 - 是一个从这些进步中受益的领域。本期特刊介绍了这个充满活力的领域的最新研究，特别关注蛋白质降解。在当前文章中，我们强调了植物蛋白质症对农艺特征的多样化和广泛的贡献，提出了机遇和策略，以操纵蛋白质静态机制的不同元素以改善作物，并讨论将这些思想付诸实践所涉及的挑战。
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1 约翰·英纳斯中心，诺里奇研究园区，诺里奇，英国；2 伯明翰大学生物科学学院，伯明翰，英国；3 约翰·宾厄姆实验室，剑桥，英国；4 澳大利亚堪培拉联邦科学与工业研究组织、农业与食品部 (CSIRO)；5 意大利菲奥伦佐拉达尔达基因组学和生物信息学研究中心农业研究与经济理事会；6 欧洲分子生物学实验室，欧洲生物信息学研究所，威康基因组园区，欣克斯顿，英国；7 罗瑟姆斯特德研究中心，哈彭登，英国；8 昆士兰大学昆士兰农业与食品创新联盟，圣卢西亚，澳大利亚；9 诺丁汉大学植物与作物科学系，萨顿博宁顿校区，拉夫堡，英国； 10 意大利博洛尼亚大学农业与食品科学系（DISTAL）；11 加拿大萨斯卡通萨斯喀彻温大学作物发展中心；12 墨西哥埃尔巴丹国际玉米和小麦改良中心（CIMMYT）
人工智能和继续教育计划
进一步说，终身学习的根源在于这样的信念：教育不局限于人生的某个特定时期或阶段，而是一个不断获取新知识和技能的过程。这一框架认识到，个人需要不断适应和学习，以满足劳动力不断变化的需求，并追求个人成长和发展。在人工智能和继续教育计划的背景下，终身学习的原则为理解将人工智能融入教育和技能提升计划的重要性提供了基础，以使个人在就业市场上保持竞争力。通过接受终身学习原则，个人可以培养学习和适应新技术和进步的能力，并在快速变化的就业市场中继续取得成功。
Chris Hyams — 劳动力人工智能洞察论坛
当今职场上，最大的问题莫过于人工智能会创造还是摧毁就业机会，以及这种颠覆会以何种形式出现。9 月，Indeed Hiring Lab 3 的经济学家发布了第一轮研究报告，研究哪些行业最有可能受到 ChatGPT 等生成式人工智能技术的影响。他们分析了来自 5500 多万条 Indeed 招聘信息的 2600 项技能，以评估 ChatGPT 执行每项任务的能力。研究发现，近 20% 的工作具有“高曝光率”，生成式人工智能在执行该工作所需技能的 80% 或更多时被评为“良好”或“优秀”。另外 45% 的工作具有“中等曝光率”，人工智能可以有效执行 50% 到 80% 的必要技能。总而言之，近三分之二的工作所需技能中有一半以上都可以由生成式人工智能完成，至少可以相当好地完成。
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。
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。