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金融服务以外的审慎蓝图
模型风险是指由产生错误或误导结果的模型引起的不良结果的潜力。这种风险不仅起源于设计缺陷，数据不准确或实施错误，而且还来自模型的滥用。当模型在未设计的上下文中应用或对模型输出进行错误解释或操纵时，可能会发生滥用。在人工智能（AI）和机器学习（ML）的背景下，模型风险涵盖了在处理和分析大量数据集以做出预测，决策或建议的模型中固有的不准确和不确定性。通过AI/ML模型的复杂性，不透明性和动态性质扩大了这种风险，因此准确预测和量化模型失败的后果是一项挑战。
香港旅游业2.0发展蓝图
5. 蓝图2.0以前瞻性的眼光勾画香港旅游业长远发展的核心原则、发展策略和路径，并列出未来五年旅游业发展的整体工作方向。我们的愿景和使命是巩固香港作为世界级首选旅游城市的地位，落实“旅游无处不在”，进一步推动旅游相关产业健康持续发展，以旅游带动经济发展。 6. 蓝图2.0传达了三点讯息：第一，香港是背靠祖国的国际旅游城市，我们要善用中央惠及香港的政策，推动香港旅游业全面发展。第二，推动香港旅游业发展，人人都可以出一份力。除了政府的政策支持和推动，各界亦要紧贴市场趋势和机遇，做到“识变、应变、驭变”。全港市民应同心协力，为旅客提供优质的接待和服务，让旅客在港住得开心，一再回港。第三，香港的传统旅游优势明显，包括世界级的旅游景点、美食、城市管理、交通系统等，我们要继续巩固这些优势，优化硬件设施。同时，我们也要
数字淘金热：B2B成功的电信蓝图
下一个部门是银行和财务，持有22％的份额，使其成熟，以应对技术中断。在该域中，电信公司可以作为关键推动力，因为金融服务通过数字银行和Fintech Solutions可以在数字上访问。医疗保健排名第三，有20％的受访者看到了最大的潜力。随着医疗保健向更具数字和连接的场地的过渡，电信公司可以提供传输大量实时数据所需的高容量，安全的网络，并支持增强患者结果的新医疗保健技术。BT和AT＆T已经开发了用于银行和财务服务，医疗保健，制造业，零售和公共服务部门的垂直产品，以使自己与众不同并满足特定行业的需求。
现代数字政府蓝图 – 2025 年 1 月
解决这些问题意味着需要进行根本性的转变——不仅对数字团队，而且对整个组织也是如此。我们不能低估未来变化和挑战的规模。我们需要采用数字优先的运营模式，将数字领导技能视为高级领导者必不可少的技能，重新设计我们的服务和工作方式，并使用共享的数字和数据基础设施来满足共同需求。它必须以支持安全、可持续服务的新融资模式为基础。数字包容必须是我们实现这一目标的核心，确保尽可能多的人能够以数字方式访问公共服务，并支持被数字排斥的人。
技术蓝图
ITS America 由总裁兼首席执行官 Laura Chace 领导。ITS America 董事会由以下组织代表：Arcadis；AtkinsRealis；亚特兰大交通部；奥迪；Aurora；加州交通部；Cavnue；Cubic；DriveOHIO；佛罗里达州交通部；Gannett Flemming；佐治亚州交通部；HNTB；lteris；杰克逊维尔交通局；洛杉矶地铁；MCity；Michael Baker International；内华达州交通部；纽约市交通部；PrePass 安全联盟；高通；Rekor；旧金山县交通局；南加州政府协会；州立农业保险；德克萨斯 A&M 交通研究所；德克萨斯州交通部；丰田；Umovity；加州大学伯克利分校 PATH；Verizon；弗吉尼亚理工大学交通研究所。
美国人工智能：OAI 的经济蓝图
对我们来说，这意味着从一开始就正确使用人工智能并享受其好处——我们认为这需要制定正确的规则，以便充分实现其好处。人工智能不是社交媒体——它是一种基础设施技术，正在引领我们进入我们的首席执行官 Sam Altman 所说的智能时代。有了人工智能，我们的孩子将能够做我们不能做的事情，最终每个人的生活都会比现在更好。但要实现这一目标，我们还有很多工作要做。政府和人工智能行业需要从过去吸取教训，制定适当的规则，以便用户在使用人工智能工具和产品时可以放心：
蓝图缩小妇女健康差距
与男性相比，妇女的寿命超过25％。缩小妇女健康差距：1万亿美元的改善生活和经济的机会，由世界经济论坛与麦肯锡健康研究所（MHI）合作于2024年出版，发现，在男女之间，男性和女性之间的健康差距可能会释放7500万个残疾调整后的年度和每年1年的全球全球全球gdp。4缩小妇女的健康差距，相当于每年为每个妇女增加七个健康的日子。5解决差距的驱动因素 - 治疗效果，护理提供，数据和资金 - 可以帮助延长妇女的健康生活并捕捉一致而实质性的经济利益。该报告采取下一步：缩小妇女健康差距并改善世界各地的生活和经济的蓝图。（有关本报告如何定义妇女健康的更多信息，请参见“术语”。）
这是原始文章的电子重印。该重印可能与分页和印刷细节的原始版本不同。
在热带金枪鱼钱包面临的各种挑战中，需要减少燃油消耗和碳足迹，并最大程度地减少对易受伤害物种的兼容。设计用于预测最佳金枪鱼捕捞场的工具可以通过确定新合适的钓鱼场的位置，从而减少搜索时间，从而适应由于气候变化而导致的鱼类分布变化。虽然有关发现脆弱物种的较高可能性的信息可能会导致兼容减少。本研究的目的是为更可持续和清洁的捕鱼做出贡献，即捕获相同数量的目标金枪鱼，并以更少的燃油消耗/排放和较低的旁观捕获。为了实现这一目标，热带金枪鱼作为目标物种捕获，而丝滑的鲨鱼意外捕获，因为印度洋中的机器学习模型使用了这些机队的历史捕获数据和环境数据来建模。所得模型的SKJ和YFT为0.718和0.728的AC稳定性（SKJ的TPR = 0.996，YFT分别为0.993），比高或低捕获量更好。在BET的情况下，不是该机队的主要目标物种，其准确性低于先前物种的准确性。关于丝滑鲨，存在/不存在模型的精度为0.842。即使模型的性能具有改进的余地，目前的工作还是通过仅使用AS AS AS AS INTUP数据预测环境数据来实时通过地球观察计划实时提供的预测捕捞场的基础。将来可以改进这些模型，因为更多的输入数据和有关影响这些物种的主要环境条件的知识。