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全球南方的负责人工智能工作
发展中国家面临的几个缺点，使国家难以制定和执行负责任的AI政策。全球南部缺乏强大的人工智能市场 - 截至2023年9月，美国人建造了世界300个AI大型模型（LLMS）的一半，而另外四十％是中国制造的。上述15.7万亿美元的全球收益中，有20美元预计将只有152亿美元用于152个国家，居住在全球南方的68亿人口。 21个问题，例如薄弱的数字基础设施和缺乏教育计划，这些问题可能会使人工智能研究人员显着使发展中国家的AI生产变得复杂。 22此外，许多低收入国家落后于北美，西欧，中国，日本和韩国技术法规，这是上述AI原则的基础。 23上述15.7万亿美元的全球收益中，有20美元预计将只有152亿美元用于152个国家，居住在全球南方的68亿人口。21个问题，例如薄弱的数字基础设施和缺乏教育计划，这些问题可能会使人工智能研究人员显着使发展中国家的AI生产变得复杂。22此外，许多低收入国家落后于北美，西欧，中国，日本和韩国技术法规，这是上述AI原则的基础。23
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 , Yurong Yu 4 , Ian Crawford 5 , Scott Archer-Nicholls 6 , Philip James 7 , Ann Gledson 6 , Gavin Shaddick 8,3 , Robert Haines 2, 6, , Loïc Lannelongue 2 ,9,10,11,12 , Emily Lines 3 ,13 , Scott Hosking 3 ,14 , David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将持续增加且成本将持续降低的隐含假设背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信，环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区——以及当地研究可能带来巨大好处的地区——不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为主要考虑因素还将催化科学研究的创新方法
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 、Yurong Yu 4 、Ian Crawford 5 、Scott Archer-Nicholls 6 、Philip James 7 、Ann Gledson 6 、Gavin Shaddick 8,3 、Robert Haines 2, 6, 、Loïc Lannelongue 2 、9,10,11,12 、Emily Lines 3 、13 、Scott Hosking 3 、14 、David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将继续增加且成本将继续降低的隐含假设的背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区 - 以及当地研究可能带来巨大利益的地区 - 不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为首要考虑因素还将催化科学研究的创新方法。通过将这些变化与基于领域的科学需求理解相结合，我们可以以战略方式为最佳实践制定标准。计算方法的能源需求净零被定义为人类向大气中排放的温室气体与人类从大气中清除的温室气体相平衡的状态。实现净零排放需要社会、政治、经济和技术领域的协调努力 1 。人工智能和数据科学将在这一复杂过程中发挥关键作用，帮助我们了解并最终优化人为能源使用 2 。与这一潜在优势相竞争的是，人工智能和数据科学本身具有巨大的能源和环境成本 3,4 。人工智能研究、开发和应用的资源需求不断增加，各国面临着投资更大规模计算设施以跟上步伐的压力 5 。将环境可持续性嵌入人工智能。人们认识到这种做法对环境的潜在影响，从而推动人们努力使计算更具可持续性，包括采用更节能的硬件、更好地管理数据中心以及使用可再生能源为系统供电 6 。人们还认识到软件架构的作用很重要，要取得进展，需要用户熟练编写高效的代码，以最大限度地减少对环境的影响 5 。有一些举措正在推广用于研究的节能软件（例如，https://greensoftware.foundation/ ），同时还努力为计算科学家制定高级原则 7 。尽管如此，方法的环境可持续性目前并不是计算科学研究界任何部分的主要考虑因素，而且对于那些希望以可持续的方式开发或使用人工智能和数据科学的人来说，几乎没有指导方针。艾伦图灵研究所环境与可持续发展兴趣小组首次会议于 2022 年 3 月 15 日在曼彻斯特举行，会议以一场关于
加大努力，实现 1 万亿美元的经济目标：CM Yogi ...
2024 年 1 月 9 日 — 在详细审查该州目前为到 2027 年使该州成为 1 万亿美元经济体所做的努力时，首席部长表示......北方邦的经济处于最佳状态......
隶属的太平洋岛屿为未来的疫苗努力提供了信息：十字架
摘要简介美国隶属的太平洋岛屿（USAPI）是六个在地理上孤立的和文化上与众不同的太平洋岛屿管辖区，与美国特殊关系； USAPI被包括在美国Covid-19-19疫苗接种工作中。这项研究记录了从USAPI的COVID-19疫苗接种中学到的方法和经验教训，其中包括四个无共司法管辖区。在2020年12月13日和2021年3月11日，从每个司法管辖区的免疫信息系统中获得了有关疫苗接种管理的定量数据。比较了CDC USAPI和US县级疫苗接种率。 通过每个USAPI首席免疫经理的调查收集了有关疫苗接种工作关键组成部分的定性数据。 结果在2020年12月17日至2021年3月11日（占合格人口的28.2％）期间，USAPI中总共90个870个年龄≥16岁的人接受了至少一剂疫苗。 大多数司法管辖区在引入COVID-19-19疫苗后的疫苗接种量快速疫苗，并在3个月或更短的时间内完全接种了> 20％的合格人群。 在研究期间，一旦所有USAPI开始疫苗接种，USAPI地区的覆盖范围都比美国其他地区高。 所有司法管辖区都确定了竞选前社区消息传递是成功，误解和谣言的关键，这是最普遍的挑战。 USAPI免疫经理报告的教训包括需要优质风险交流和跨学科伴侣的持续参与。USAPI和US县级疫苗接种率。通过每个USAPI首席免疫经理的调查收集了有关疫苗接种工作关键组成部分的定性数据。结果在2020年12月17日至2021年3月11日（占合格人口的28.2％）期间，USAPI中总共90个870个年龄≥16岁的人接受了至少一剂疫苗。大多数司法管辖区在引入COVID-19-19疫苗后的疫苗接种量快速疫苗，并在3个月或更短的时间内完全接种了> 20％的合格人群。在研究期间，一旦所有USAPI开始疫苗接种，USAPI地区的覆盖范围都比美国其他地区高。所有司法管辖区都确定了竞选前社区消息传递是成功，误解和谣言的关键，这是最普遍的挑战。USAPI免疫经理报告的教训包括需要优质风险交流和跨学科伴侣的持续参与。结论为每个司法管辖区定制疫苗给药和通信策略，同时维持系统敏捷性至关重要，特别是考虑到USAPI的地理遥不可及的后勤挑战。维护司法管辖区的计划准备工作，新安装的基础设施和地方合作伙伴关系可以增强司法管辖区的弹性，以超出COVID-19的响应以外的一系列挑战。未来的免疫策略应根据此处展示的成功疫苗接种计划建立。
平台经济中绿色供应链的可持续策略考虑补贴和营销工作
随着消费者的绿色意识的不断增长，产品的生态友好性和营销质量的水平已成为塑造消费者做出的决策的重要因素。供应链中的权力结构以及相应的政府补贴政策也是影响绿色供应链可持续策略的关键要素。在一个由一个制造商和一个电子商务平台组成的绿色供应链中，在线电子商务平台中存在两个销售模型：转售和代理商销售。本文建立并分析了三种不同的Stackelberg游戏模型，即：没有补贴的制造商指导的模型（BM），具有补贴（SM）的制造商主导的模型以及带有补贴（SP）的平台指导模型。结果如下所示，随着消费者的环境意识的兴起，更多的消费者选择了绿色产品，激发了制造商的最佳绿色和平台，以提高其最佳的营销工作水平。值得注意的是，政府补贴提供了明显的刺激。绿色技术成本系数的增加导致制造商在所有三种模式中的利润下降。有趣的是，制造商的利润在SP模式下始终是最高的。随着营销工作成本系数的提高，BM和SM模式的平台利润下降。相比之下，在SP模式下，平台的利润增加而不是减少。模式的选择主要取决于平台的营销工作成本系数。当该系数超过阈值时，平台选择SP模式。但是，由于这种情况下的营销效率相对较低，因此制造商更喜欢SM模式。对于政府而言，SP模式涉及代理机构销售，它是重新分配补贴的有效机制，从而产生了最大的社会福利。为制造商和平台经理提供了管理洞察力，以决定绿色和市场努力水平的程度，以及政府优化补贴政策的见解。
商务部通过三项新规则继续努力重塑全球
总体而言，这两项 IFR 对更多类型的半导体制造设备实施管制；细化对美国实体的限制，以确保美国公司不能为中华人民共和国（“中国”）的先进半导体制造提供支持；扩大半导体制造设备出口 [2] 的许可要求，使其适用于更多国家；调整先进计算集成电路（以下简称“先进集成电路”）的许可要求标准；并通过将管制范围扩大到更多国家，采取新措施应对规避管制的风险。在最终规则中，BIS 寻求通过将两家新的总部位于中国的实体及其子公司添加到 BIS 实体名单中，进一步引导先进集成电路和半导体制造设备（“SME”）流向这些实体。除了随 SME IFR 和实体名单增补内容颁发的临时通用许可证（现已生效）外，IFR 修订将于 2023 年 11 月 17 日生效。
早期提高金融素养的紧迫性和努力...
金融扫盲是一种非常重要的素养技能。与其他基本素养一样，金融素养对于幼儿期灌输非常重要。但是，重点介绍幼儿财务素养的文献综述仍需要改善。本研究旨在分析金融素养的紧迫性以及在幼儿教育中教授金融素养的努力。本研究中使用的方法是Chigbu等人改编的文献综述。（2023）。基于审查的结果，发现在幼儿期间发展非常重要，因为这是儿童大脑发育的关键时期和执行功能的快速发展。可以用来促进财务素养的努力包括提供有关金钱概念，需求和欲望的概念，储蓄概念和与他人共享的概念。这些努力可以通过图片故事书，互动媒体，使用人工资金的角色扮演和互动游戏来做出。幼儿期的金融素养学习可以使用基于项目的学习（PJBL）和学习周期学习方法。这项研究产生的审查可能是未来研究人员开发与了解幼儿财务素养有关的研究的基础。除此之外，本文还可以为利益相关者提供知识，以在PAUD层面发展金融素养学习。
开发了不同的热模拟模型方法并相互比较。为了管理参数计算的高度努力，建模
但是，这种细节的水平是以增加计算资源和仿真时间为代价的。最简化的几何形状是最短的计算时间。同时，准确性也有所不同。目标是找到一个简化的3D几何模型，该模型在准确性和计算效率之间达到平衡，从而可以更快地模拟，同时仍捕获重要的热电池效应。为了评估和比较这些模型，分析并在不同的仿真方法中分析并比较了关键性能指标，例如温度分布，电流分布和细胞电压。
• 了解海因斯学院为何进行这项战略规划工作、其过程以及期望的最终结果。
1.1 欢迎：开放日的目的和如何参与 1.2 全校开放日概述：本次开放日的内容 2.1 战略计划概述：为什么要进行战略规划？ & 成果 2.2 战略计划概述：流程要素与成果 2.3 战略计划概述：框架要素 2.4 战略计划概述：流程图 3.1 上学期：教师进阶 3.2 上学期：全校开放日 1 4.0 精神评审：草稿开发流程与精神要素 4.1ab 精神评审：目的草案 + 反馈 4.2ab 精神评审：愿景/愿景要素草案 + 反馈 4.3ab 精神评审：价值观/我们的信念草案 + 反馈 5.0a 工作组与主题团队 5.0b 主题团队工作：关爱与尊重的文化 5.1 主题映射：课程与计划 5.2 主题映射：技术 5.3 主题映射：可持续性 5.4 主题映射：跨学科教育 5.5 主题映射：CoAD 的全球影响力 5.6 主题映射： CoAD + 专业 6.0a 目标框架：组件和工作组 2 图形 6.0b 全校目标：框架草案概述 6.1ab 和 6.2ab 目标/策略：课程和计划 6.3ab 目标/策略：学生成功和教师进步 6.4ab 目标/策略：多样性、公平性、包容性和可持续性 6.5ab 目标/策略：战略伙伴关系 6.6ab 目标/策略：计划身份/意识和研究 6.7 目标/策略：其他目标 7.1 致谢和后续步骤 7.2 常见问题解答和其他评论
摘要简介机器人辅助膝关节置换系统已被引入全球医疗服务，以改善临床
摘要简介机器人辅助的膝盖置换系统已被引入全球医疗服务，以改善人们的临床结果，尽管高质量的证据表明它们在临床上或成本效益仍然很少。机器人手臂系统可以提高手术准确性，并可能导致疼痛减轻，功能改善以及总膝盖置换（TKR）手术的总成本降低。但是，带有常规仪器的TKR可能同样有效，并且可能更快，更便宜。需要对该技术进行强有力的评估，包括使用试验和建模方法进行成本效益分析。该试验将比较与常规TKR的机器人辅助，以提供高质量的证据，以表明机器人辅助的膝盖置换是否对患者有益，并且对医疗保健系统具有成本效益。方法和分析机器人置换术临床和成本有效性随机对照试验膝关节是一项多中心，参与者 - 盲人，随机对照试验，可评估与TKR相比，使用传统的工具来评估机器人辅助TKR的临床和成本效益。将随机分组总共332名参与者（1：1），以提供90％的功率，以在主要结果度量中差异12分差异；遗忘的关节得分在12个月后。分配隐藏将使用在手术当天进行的基于计算机的随机化来实现，而盲目的方法将包括标记簇的假切口和盲目的操作说明。主要分析将遵守意向性治疗原则。结果将根据报告试验声明的合并标准报告。并行研究将收集有关与机器人臂系统相关的学习效果的数据。道德和传播该审判已获得患者参与伦理委员会的批准（东米德兰兹 - Nottingham 2研究伦理委员会，2020年7月29日。NRES号码：