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循环经济的关键推动因素
6 Siddiqua A，Hahladakis JN，Al-Attiya Waka，“与废物垃圾填充和开放倾销相关的环境污染和健康影响的概述”，《环境科学与污染研究国际》，29（39），58514-58536，58514-58536，，，，， https://doi.org/10.1007/s11356-022-21578-z，PMCID：PMC9399006，2022。
推动者和采用者信任的人工智能生态系统
投资目标 该信托通过资本增值和股息收入寻求总回报潜力。无法保证该信托的投资目标一定会实现。投资策略 该信托通过投资在美国交易所交易的公司的股票证券来实现其目标，发起人认为这些公司可能受益于启用和/或采用人工智能（“AI”）的利用和应用。发起人将人工智能定义为机器模仿人类智能行为的能力，将机器学习定义为人工智能的一个子领域，它使计算机能够在没有明确编程的情况下进行学习。然而，在发起人看来，人工智能在此背景下的范围不仅限于模仿人类智能行为，还可能在各个专业领域超越人类的效率和准确性，在这些领域，先进系统正在突破可能的界限，通常在数据分析、预测建模和复杂问题解决等领域取得超出人类能力的成果。在赞助商看来，人工智能并不局限于信息技术领域的任何一个领域，而是将许多不同的功能领域纳入其生态系统。赞助商认为，构成推动者和采用者生态系统、有助于支持人工智能持续发展的功能领域包括：软件、芯片/半导体、硬件和数据中心。赞助商对这些功能领域的定义如下： · 软件——该部分包括专门开发各种软件解决方案的公司，旨在满足各行各业的不同需求。他们的产品可能涵盖以下领域
系统工程的精益推动因素 - MST.edu
Bohdan "Bo" W. OPPENHEIM 是 INCOSE 精益系统工程工作组的创始人兼联合主席，也是精益系统工程推动者开发工作的领导者。他是加州洛杉矶 LMU 的机械和系统工程教授兼机械工程研究生主任。他是麻省理工学院精益推进计划联盟教育网络的当地协调员。他是精益教育学术网络指导委员会的成员。七年来，他一直担任美国能源部工业评估中心主任，评估 125 家美国工业工厂的精益生产力。他就精益、系统工程和质量为波音、诺斯罗普·格鲁曼、雷神、空客、欧洲航空防务与航天公司、波兰电信和其他 50 家公司提供咨询。他获得了 250 万美元的外部资助。他教授精益系统工程、精益制造、精益产品开发、精益最终工程、精益办公室、精益供应链和质量等研究生课程。他撰写了 25 篇期刊论文。
中小型企业——经济增长的推动者
发展、创造就业机会和减少贫困。同样，中小型从业者 (SMP) 是特许会计师行业的中流砥柱，为全国的中小微企业提供支持。中小型从业者正在全国范围内与中小微企业合作，提高他们的竞争力和能力，使他们能够采用最佳管理实践，利用政府计划并引入创新，使印度成为全球生产中心，从而使他们能够在全球市场上保持同等地位。特许会计师与中小微企业密切相关，通过提供定制解决方案帮助他们发挥真正的潜力。二线和三线城市的中小型从业者正在支持这些地区的中小微企业，以促进这些企业的发展，从而推动地区和经济向更高的高度发展。
可再生氢能——欧盟监管推动者
欧盟致力于到 2050 年实现碳中和，而直接电气化将在这一能源转型中发挥重要作用。直接电气化是实现净零排放最有效、最可持续、最经济的解决方案。到 2050 年，直接电气化的份额应达到最终能源需求的 57% 左右（或 3.51 亿吨油当量）。但由于部分能源系统无法直接电气化，间接电气化（通过氢和其他电子燃料）也将发挥关键作用，到 2050 年将满足约 18% 的最终能源需求 1 。随着创新使更多终端用途能够实现直接电气化，直接电气化和间接电气化对脱碳的各自贡献可能会随着时间的推移而演变。
可解释人工智能成功的阻碍因素和推动因素
摘要：随着咨询型人工智能 (AI) 代理的适应性和复杂性不断提高，可解释人工智能和以人为中心的人工智能的主题正在紧密联系在一起。解释本身的变化已经得到了广泛的研究，但也有一些相互矛盾的结果。这可能是由于用户的个体差异造成的，而这些差异对解释目标（如信任、理解或工作量）实现的抑制或促进作用很少有人系统地研究过。本文旨在阐明人类维度（性别、年龄、信任倾向、认知需求、技术亲和力、自我效能、态度和心理归因）的重要性及其与不同解释模式（无解释、简单解释或复杂解释）的相互作用。参与者在与基于 AI 的代理互动时玩了 Deal or No Deal 游戏。代理向参与者提供建议，告诉他们是否应该接受或拒绝提供给他们的交易。正如预期的那样，给出解释对解释目标产生了积极的影响。然而，用户的个人特征尤其强化了目标的实现。目标实现的最强预测因素是人类特征的归因程度。归因于人类特征的程度越高，对代理的信任度就越高，建议就越容易被接受和理解，并且在交互过程中满足了重要的需求。因此，当前的工作有助于更好地理解基于人工智能的代理系统的解释设计，该系统考虑到个人特征并满足对可解释和以人为中心的代理系统的需求。
概念到能力 - 联合训练推动者
当前现实世界发生的事件，俄罗斯入侵乌克兰、以色列战争、中华人民共和国的威胁，再加上不断发展的技术，正在迅速改变战争的性质。主席向联合参谋部提出的问题是：“我们正在学习什么，我们正在做什么？” 在联合参谋部 J7、联合训练副局 (DDJT) 内，新的联合支持和学习部门 (JELD) 正在优化我们的分支机构、资源和联合训练推动因素（参谋长联席会议联合经验教训计划 (JLLP)、联合国家训练能力 (JNTC)、联合知识在线 (JKO) 和精英星座评估 (EC-A)），以专注于参谋长联席会议和 DJ7 的优先事项，以平衡当前和未来的联合部队战备状态。当今的气氛反映出，迫切需要以新的方式调整、适应和加速国防部训练、组织和装备作战人员的方式。我们必须更快地将所学知识转化为现实世界的知识（续第 2 页）
推动因素和障碍的系统文献综述
自 2002 年引入“数字孪生”（DT）概念以来，不同工业领域的实际应用数量迅速增长。尽管这项技术被大肆宣传，但由于该概念的新颖性，企业在决定在其组织中实施 DT 时面临重大挑战。此外，对过程工业的 DT 研究很少，这可能是因为准确表示和建模生产过程背后的物理过程非常复杂。为了整合关于过程工业中 DT 实施的促成因素和挑战的零散文献，本研究整理了现有的 DT 研究，重点关注障碍和推动因素。在此基础上，本研究通过组织 DT 文献并提出描述 DT 实施的推动因素和障碍及其相互关系的概念模型，为现有的 DT 知识体系做出了贡献。© 2021 作者。由 Elsevier B.V. CC_BY_4.0 出版
系统工程的精益推动因素 - MST.edu
Bohdan "Bo" W. OPPENHEIM 是 INCOSE 精益系统工程工作组的创始人兼联合主席，也是精益系统工程推动者开发工作的领导者。他是加州洛杉矶 LMU 的机械和系统工程教授兼机械工程研究生主任。他是麻省理工学院精益推进计划联盟教育网络的当地协调员。他是精益教育学术网络指导委员会的成员。七年来，他一直担任美国能源部工业评估中心主任，评估 125 家美国工业工厂的精益生产力。他就精益、系统工程和质量为波音、诺斯罗普·格鲁曼、雷神、空客、欧洲航空防务与航天公司、波兰电信和其他 50 家公司提供咨询。他获得了 250 万美元的外部资助。他教授精益系统工程、精益制造、精益产品开发、精益最终工程、精益办公室、精益供应链和质量等研究生课程。他撰写了 25 篇期刊论文。