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使命：提供值得信赖的决策支持和金融服务，以确保核威慑、战斗力和战斗支援……随时随地！
展望未来，在财政紧张的环境下为作战人员提供适当级别的支持。整合来自每个职能部门的信息，同时提供对任务资金影响的优质建议。与合作伙伴协作，实现更高效的成本估算。
抑制化石燃料需求，确保更加绿色的未来
如果要用一句话概括 4 月 26 日星期二在克罗克公园举行的首届国家能源峰会，那就是积极参与。不仅发言者齐心协力、及时批评出现的问题，而且在会议的整天时间里，很明显，当发言者谈到合作和朝着同一个方向前进时，他们言行一致。“我越看越觉得，这是一个巨大的 [机遇]，”广播员兼峰会主席 Ivan Yates 说道。“从现在到 2050 年，我们在这段不可逆转的旅程中为自己设定的目标确实非常了不起。”这次峰会本身的举办时机再恰当不过了。世界正面临重大的社会、经济和地缘政治动荡，这既代表着挑战，也代表着难以置信的机遇。爱尔兰制定了雄心勃勃的目标，即到 2030 年将排放量减少 80%，到 2050 年实现净零排放。在此背景下，全天讨论的话题包括能源安全、政策、可扩展性和可负担性。发言者包括爱尔兰热泵协会技术组负责人 Calin Tasnadi、电力行业联盟 Eurelectric 秘书长 Kristian Ruby 和爱尔兰能源存储协会 (IESA) 主席 Paddy Phelan。
UZH 全球战略与合作伙伴资助计划质量和影响监测为了确保新资金的效益和有效性
苏黎世大学全球战略和伙伴关系资助计划质量和影响监测 为了确保苏黎世大学战略网络新资助模式的效益和有效性，全球事务部定期进行质量和影响监测。监测结果将报告给大学执行委员会。下表显示了资助模式每个阶段的时间段和监测标准：
摘要：本文致力于人工智能在教育中的应用，并强调可持续发展背景下的机遇和问题。分析了人工智能技术在教育过程中的引入现状。教育过程中最常用的人工智能技术概括为以下几类：认知服务；虚拟、混合和增强现实；物联网和外围计算；元认知支架。根据对受益者的影响，在教育过程中使用人工智能的优势概括为：学生、教师、学生家长、教育机构负责人、地方政府。事实证明，通过使用人工智能技术和基于从应用这些技术中获得的分析数据创建个人培训计划，学习过程可以显著有效。研究发现，在教育中使用人工智能的主要优势是教育过程的个性化和个性化。指出了教育机构和地方政府负责人从在教育过程中使用人工智能技术所获得的好处，以确保可持续发展，包括决策的透明度和问责制，r
摘要：本文致力于人工智能在教育中的应用，并强调可持续发展背景下的机遇和问题。分析了人工智能技术在教育过程中的引入现状。在教育过程中最常用的人工智能技术概括为以下几类：认知服务；虚拟、混合和增强现实；物联网和外围计算；元认知支架。根据对受益者的影响，在教育过程中使用人工智能的优势概括为：学生、教师、学生家长、教育机构负责人、地方政府。事实证明，通过使用人工智能技术和基于从应用这些技术中获得的分析数据创建个人培训计划，学习过程可以非常有效。发现在教育中使用人工智能的主要优势是教育过程的个性化和个性化。指出了教育机构和地方政府负责人从在教育过程中使用人工智能技术以确保可持续发展中获得的好处，包括决策的透明度和问责制、合理和高效地利用资源。揭示了在教育过程中由人工智能处理的学生数据的保密性和非个人化问题；建议区分教育机构对个人和机密数据的访问、存储和使用的责任。概述了进一步科学研究的前景——教育过程的进一步个性化和个体化。关键词：教育信息化、教育中的人工智能、可持续发展、教育个性化、教育个性化、信息和通信能力。引用方式：Yuskovych-Zhukovska, V., Poplavska, T., Diachenko, O., Mishenina, T., Topolnyk, Y., & Gurevych, R. (2022)。人工智能在教育中的应用。可持续发展的问题和机遇。大脑。人工智能和神经科学的广泛研究，13 (1Sup1)，339-356。https://doi.org/10.18662/brain/13.1Sup1/322
PI 付款政策 33 门诊确定性药物检测 Medicaid、Medicare 目的 此政策旨在确保正确的提供商报销
PI 付款政策 33 门诊确定性药物检测 Medicaid、Medicare 目的 本政策旨在确保正确的提供商报销，仅作为 Molina Healthcare 针对本政策中所述服务的报销政策的一般资源。它并非旨在解决报销情况的每个方面，也不旨在影响护理决策。 本政策是使用全国公认的行业标准和编码原则制定的。如果发生冲突，联邦和州指南（如适用）以及会员的福利计划文件将取代本政策中的信息。此外，如果本政策与提供商合同语言之间存在任何冲突，则以提供商合同语言为准。州、联邦政府或医疗保险和医疗补助服务中心 (CMS) 的适用法律要求可能强制规定保险范围。所包含的参考资料在政策批准时是准确的。 概述 药物测试是物质使用障碍 (SUD)、阿片类药物使用障碍 (OUD)、慢性疼痛和其他医疗状况患者的关键诊断和治疗工具。全国数据显示，过度且不符合循证实践的检测有所增加。为确保药物检测在医学上是必要的，Molina 使用已建立的全国公认的行业标准和编码原则制定了有关门诊药物检测报销的政策。Molina 保留审查已提交的医疗文件的权利，以支持在门诊进行确定性和/或推定性药物检测的必要性。实施此流程是为了评估是否遵循了此政策并满足了标准。当索赔提交给 Molina 时，将对其进行医疗必要性评估。不符合此政策标准的门诊药物检测将不予报销。
TNB 面向未来的电网确保可靠的电力供应
TNB 通过其未来电网 (GoTF) 战略，将其现有网络基础设施升级为智能、自动化和数字化网络，该网络强大、智能且灵活。这将优化网络的生产力、效率和可靠性，从而改变客户体验。
在数字服务中规范目标和行为广告如何确保用户的知情同意
欧洲议会法律事务委员会要求该文件。作者该研究由佛罗伦萨欧洲大学研究所的乔瓦尼·萨托（Giovanni Sartor）领导。它是由佛罗伦萨欧洲大学研究所的Sartor教授，弗朗切斯卡·拉吉亚（Francesca Lagioia）博士和博洛尼亚大学的费德里科·加利（Federico Galli）博士合着的。管理员负责Mariusz Maciejewski编辑助理Christina Katsara语言版本原始：关于编辑政策部门的EN内部和外部专业知识，以支持EP委员会和其他议会机构塑造立法并对欧盟内部政策进行民主审查。要联系政策部门或订阅更新，请写信给：公民权利和宪法事务的政策部欧洲议会B-1047 Brussels电子邮件：poldep-citizens@europarl.europarl.europarl.europa.euupa.eu manuscript于2021年9月完成，该文档可在2021年©2021©2021 in Internt in Internt at： http://www.europarl.europa.eu/supporting-analyses免责声明和版权本文档中表达的意见是作者的唯一责任，不一定代表欧洲议会的官方立场。为非商业目的的复制和翻译被授权，只要确认来源并给予欧洲议会事先通知并发送了副本。©Adobe Stock.com牌照下使用的封面图像
Agnes Intelligence 使用 Checkmk 确保其 AI 平台的可扩展性
由于公司发展迅速，IT 团队必须扩展 IT 环境，同时还要确保高水平的安全性。在几分钟内扩展而不影响用户体验的能力至关重要，尤其是在对新潜在客户进行测试时。IT 团队正在寻找一种高度可扩展的监控工具，该工具提供多种现成的功能，并且还支持动态 IT 资产。Agnes Intelligence 是一家早期创业公司
CIPL 对欧盟委员会关于《人工智能法案》草案的咨询的回应 CIPL 1 欢迎就欧盟委员会关于《欧洲人工智能法案》2（“AI 法案”或“法案”）的提案进行咨询，以将其纳入欧盟立法程序。CIPL 很高兴看到《人工智能法案》采纳了 CIPL 关于采用基于风险的方法监管欧盟人工智能的文件中提出的几项建议。3 这些建议旨在培养对人工智能的信任，而不会妨碍其负责任的发展。特别是，CIPL 欢迎该法案基于风险的方法，该方法将适用于高风险的人工智能用例，而不会监管人工智能技术本身或整个行业。CIPL 还欢迎拟议使用统一标准和行业自我评估产品符合性，因为这些机制已被证明能够成功推动创新并在欧盟市场开发安全可信的技术。CIPL 还欢迎旨在支持创新的措施，特别是通过为监管沙盒提供法定基础。最后，CIPL 很高兴看到《人工智能法案》中概述的一些要求与一些现有的行业惯例相一致，这些惯例为确保负责任地开发和使用人工智能设定了高标准。4 然而，CIPL 遗憾的是，《人工智能法案》没有充分考虑到一些必要条件，例如提供基于结果的规则；明确允许组织根据人工智能系统的风险和收益来调整对要求的遵守情况；奖励和鼓励负责任的人工智能实践；利用监管沙盒的经验教训；并澄清《人工智能法案》的监督和执行条款也应基于风险。CIPL 重申，要使《人工智能法案》有效地保护基本权利，同时也为欧盟创新的新时代奠定基础，它需要足够灵活以适应未来的技术。此外，该法案不能过于严格，以免抑制包括公共卫生或环境在内的一系列行业和部门对人工智能的宝贵和有益的创新和使用。最后，《人工智能法案》将受益于有针对性的调整，以更好地明确人工智能提供者、部署者和用户的责任平衡，特别是对于通用人工智能和开源人工智能模型。
CIPL 对欧盟委员会关于《人工智能法案》草案的咨询的回应 CIPL 1 欢迎就欧盟委员会关于《欧洲人工智能法案》2（“AI 法案”或“法案”）的提案进行咨询，以将其纳入欧盟立法程序。CIPL 很高兴看到《人工智能法案》采纳了 CIPL 关于采用基于风险的方法监管欧盟人工智能的文件中提出的几项建议。3 这些建议旨在培养对人工智能的信任，而不会妨碍其负责任的发展。特别是，CIPL 欢迎该法案基于风险的方法，该方法将适用于高风险的人工智能用例，而不会监管人工智能技术本身或整个行业。CIPL 还欢迎拟议使用统一标准和行业自我评估产品符合性，因为这些机制已被证明能够成功推动创新并在欧盟市场开发安全可信的技术。CIPL 还欢迎旨在支持创新的措施，特别是通过为监管沙盒提供法定基础。最后，CIPL 很高兴看到《人工智能法案》中概述的一些要求与一些现有的行业惯例相一致，这些惯例为确保负责任地开发和使用人工智能设定了高标准。4 然而，CIPL 遗憾的是，《人工智能法案》没有充分考虑到一些必要条件，例如提供基于结果的规则；明确允许组织根据人工智能系统的风险和收益来调整对要求的遵守情况；奖励和鼓励负责任的人工智能实践；利用监管沙盒的经验教训；并澄清《人工智能法案》的监督和执行条款也应基于风险。CIPL 重申，要使《人工智能法案》有效地保护基本权利，同时也为欧盟创新的新时代奠定基础，它需要足够灵活以适应未来的技术。此外，该法案不能过于严格，以免抑制包括公共卫生或环境在内的一系列行业和部门对人工智能的宝贵和有益的创新和使用。最后，《人工智能法案》将受益于有针对性的调整，以更好地明确人工智能提供者、部署者和用户的责任平衡，特别是对于通用人工智能和开源人工智能模型。