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建立法律框架以规范量子计算技术
*哥伦布法学院法学候选人，2023年；佛罗里达州中部大学艺术学士，2020年；天主教大学法学与技术杂志，执行编辑，2022-2023，副编辑2021-2022。感谢Christopher Savage在起草本文时的帮助和指导。感谢我的家人和朋友在此过程中的不断支持。最后，谢谢JLT Vol。31在我的文章以及今年的其他文章中的所有工作中。1 Jake Frankenfield，量子计算：定义，如何使用，示例，i nvestopedia，https：//www.investopedia.com/terms/q/quantum-computing.asp（2022年8月28日）。2 The Worldwide Quantum Computing Industry Is Expected to Reach $1.7 Billion by 2026 , C ISION PR N EWSWIRE (Feb. 16, 2021), https://www.prnewswire.com/news- releases/the-worldwide-quantum-computing-industry-is-expected-to-reach-1-7-billion-by- 2026— 301229132.html [以下简称C ision]；一般参见Re Huping Hu，848 F. App'x 416（Fed。cir。2021）。
在热网络中建立替代的低碳源
机密性，版权和复制：该报告是西南净净零中心的版权，由Ricardo Energy＆Environment制备，Ricardo Energy＆Environment是合同中Ricardo-AEA Ltd的交易名称“废物在西南地区的作用在西南建立了在热网络/C1154'C1154'日期为01/09/2023中的替代性低碳来源。未经英格兰西部联合权力的特定事先书面许可，本报告的内容不得全部或部分地复制，也不会转移给任何组织或人。Ricardo Energy＆Environment对任何第三方对任何损失或损害的任何损失或损害都不承担任何责任，除了对所述合同中达成的责任之外，对本报告中包含的任何信息或对其中表达的任何观点的依赖。”
建立人工智能伦理分析标准
人工智能“是指通过分析环境并采取行动（具有一定程度的自主性）来实现特定目标而表现出智能行为的系统”（European-Commission 2018）。因为这个定义足够正式和通用，能够涵盖该领域的大多数常见理解，所以它是一个有用的起点。事实上，正是基于这种理解，欧盟委员会高级专家组对人工智能进行了更为细致的定义，即“由人类设计的系统，在给定复杂目标的情况下，通过感知环境、解释收集到的结构化或非结构化数据、根据从这些数据中获得的知识进行推理并决定为实现既定目标而采取的最佳行动（根据预定义参数）来在物理或数字世界中行动。人工智能系统还可以通过分析环境如何受到其先前行为的影响来学习调整其行为”（AIHLEG 2018）。除了有关人工智能定义的现有争议之外，我们可以确定以下对其功能至关重要的要素：通过传感器感知环境；根据感知到的数据进行推理/决策；通过执行器进行驱动。如此构想的人工智能为从医学到军事的不同领域开辟了多种可能性，从而引发了多重伦理问题。简而言之，人工智能和自动化的进步可能使对人员及其活动的监视、监控和跟踪更加普遍，以及信息在世界范围内更快地传播，这带来了许多安全和隐私挑战（Stahl and Wright 2018 ）。此外，人工智能在医学、军事和自主武器发展中的潜在促进作用引发了关于不可靠性和问责制的问题（Hammond 2015 ；Hallaq et al. 2017 ；Horowitz 2018 ）。此外，人工智能和自动化一起，可能会带来深远的经济和社会变革，对整个劳动力市场产生影响（Aicardi 等人，2018 年）。哪些类型的工作可能受到影响仍存在争议，但人们一致认为，人工智能将改变工作需求以及依赖人类能力和技能的职位的性质（Perisic，2018 年）。它可能会创造新的职位并消除现有的职位（EGE，2018 年），并通过预测分析等方式对传统的招聘和招募实践产生重大影响。在最先进的人工智能研究类型之一：自学习人工智能中，也出现了紧迫的伦理问题。自学习人工智能可以通过强化学习，不需要人类数据、指导或基本规则以外的领域知识（Silver 等人，2017 年）。据其开发人员称，自学习人工智能无需任何先前的专业知识即可“在具有挑战性的领域达到超人的水平”（Silver 等人，2017 年）。迄今为止，这种人工智能已在有限的环境中成功应用，特别是在国际象棋、围棋和扑克等游戏中，所有相关变量都可以预测，即使通过极其复杂的计算。这些系统在现实环境中的应用（例如自动驾驶汽车）提出了尚未解决的具有挑战性的问题，尽管我们不能排除它们的解决只是时间问题的可能性（Sokol 2018）。如果不考虑关注大规模潜在场景（例如超级智能 AI 接管）的“大伦理”问题（Muller 2016），很明显
建立人工智能伦理分析标准
人工智能“是指通过分析环境并采取行动（具有一定程度的自主性）来实现特定目标而表现出智能行为的系统”（European-Commission 2018）。因为这个定义足够正式和通用，能够涵盖该领域的大多数常见理解，所以它是一个有用的起点。事实上，正是基于这种理解，欧盟委员会高级专家组对人工智能进行了更为细致的定义，即“由人类设计的系统，在给定复杂目标的情况下，通过感知环境、解释收集到的结构化或非结构化数据、根据从这些数据中获得的知识进行推理并决定为实现既定目标而采取的最佳行动（根据预定义参数）来在物理或数字世界中行动。人工智能系统还可以通过分析环境如何受到其先前行为的影响来学习调整其行为”（AIHLEG 2018）。除了有关人工智能定义的现有争议之外，我们可以确定以下对其功能至关重要的要素：通过传感器感知环境；根据感知到的数据进行推理/决策；通过执行器进行驱动。如此构想的人工智能为从医学到军事的不同领域开辟了多种可能性，从而引发了多重伦理问题。简而言之，人工智能和自动化的进步可能使对人员及其活动的监视、监控和跟踪更加普遍，以及信息在世界范围内更快地传播，这带来了许多安全和隐私挑战（Stahl and Wright 2018 ）。此外，人工智能在医学、军事和自主武器发展中的潜在促进作用引发了关于不可靠性和问责制的问题（Hammond 2015 ；Hallaq et al. 2017 ；Horowitz 2018 ）。此外，人工智能和自动化一起，可能会带来深远的经济和社会变革，对整个劳动力市场产生影响（Aicardi 等人，2018 年）。哪些类型的工作可能受到影响仍存在争议，但人们一致认为，人工智能将改变工作需求以及依赖人类能力和技能的职位的性质（Perisic，2018 年）。它可能会创造新的职位并消除现有的职位（EGE，2018 年），并通过预测分析等方式对传统的招聘和招募实践产生重大影响。在最先进的人工智能研究类型之一：自学习人工智能中，也出现了紧迫的伦理问题。自学习人工智能可以通过强化学习，不需要人类数据、指导或基本规则以外的领域知识（Silver 等人，2017 年）。据其开发人员称，自学习人工智能无需任何先前的专业知识即可“在具有挑战性的领域达到超人的水平”（Silver 等人，2017 年）。迄今为止，这种人工智能已在有限的环境中成功应用，特别是在国际象棋、围棋和扑克等游戏中，所有相关变量都可以预测，即使通过极其复杂的计算。这些系统在现实环境中的应用（例如自动驾驶汽车）提出了尚未解决的具有挑战性的问题，尽管我们不能排除它们的解决只是时间问题的可能性（Sokol 2018）。如果不考虑关注大规模潜在场景（例如超级智能 AI 接管）的“大伦理”问题（Muller 2016），很明显
建立航空运营商质量体系 - 咨询通告
示例 1：对“动力装置 AD 当前状态记录”的评估导致运营商人员得出结论，对于两个适用的 AD，存在不充分的合规信息方法。支持该结论的证据包括实际 AD 的副本和参考服务公告，以证实无法从当前状态记录中确定合规方法的结论。这是一个表明不符合相应民航法规的发现示例。示例 2：质量检查和审计也可以得出运营商认为是发现的结论，但这些发现并未违反民航法规。例如，运营商可能有一个程序，要求 AD 适用性确定由质量保证、工程和维护副总裁审查和签字。对 AD 系统的定期质量审核发现，对于五项新适用的 AD，既没有审核记录，也没有维护主管的签字。这是一个发现结果的例子，表明不遵守公司程序而不是民航法规。
建立关键基础设施弹性目标框架报告
Michael Assante，北美电力可靠性公司前副总裁兼首席安全官 William Ball，执行副总裁南方公司首席输电官 Terry Boston ，PJM 互联公司总裁兼首席执行官 A. Christopher Burton ，巴尔的摩燃气电力公司燃气与电力运营与规划高级副总裁 Gerry Cauley ，北美电力可靠性公司总裁兼首席执行官 Jeff Dagle ，太平洋西北国家实验室首席电气工程师 Ken Daly ，全国公司董事协会总裁兼首席执行官 Kenneth DeFontes ，巴尔的摩燃气电力公司总裁兼首席执行官 Jose Delgado ，美国输电公司前总裁兼首席执行官 Mark Engels ，Dominion Resource Services 信息技术风险管理 Ed Goetz ，Constellation Energy 企业与信息安全执行董事 Scot Hathaway ，Dominion Virginia Power 输电副总裁 Robin Holliday ，约翰霍普金斯大学应用物理实验室联合运营与分析项目区域经理 Paul Koonce ，Dominion Virginia Power 首席执行官 Rob Manning ，田纳西流域管理局电力系统运营执行副总裁 Bill Muston ， Oncor Electric Delivery Company LLC 研发经理 Debra van Opstal，国家政策中心弹性政策高级研究员 Dan Sadler，Constellation Energy 业务连续性主管
CMM 关于制定中西太平洋主要渔业捕捞战略
进一步回顾《公约》第 6(1)(a) 条规定，《联合国鱼类种群协定》附件二所载准则构成《公约》的组成部分，委员会应予以适用。这些准则为跨界鱼类种群和高度洄游鱼类种群的养护和管理中预防性参考点的应用提供了指导，包括在缺乏或缺乏建立参考点的信息时采用临时参考点；进一步回顾《公约》第 5b 条将最大可持续年产量确立为指导委员会管辖范围内基于科学的鱼类种群养护和管理的原则之一；
分子进展使衣藻成为生物技术利用的宿主
由于近期取得的成就，莱茵衣藻正逐渐成为生物技术生产平台，我们将在本综述中简要总结这些成就。首先，由于近年来取得了一些令人印象深刻的改进，现在可以实现强大的核转基因表达。目前已有可实现高效、稳定核转基因表达的菌株，并且最近通过实现遗传杂交和识别其致病突变，使其更适合合理的生物技术方法。基于 Golden Gate 克隆的 MoClo 合成生物学策略是为衣藻开发的，它包括一个不断增长的工具包，其中包含 100 多个遗传部分，这些部分可以按照预定义的顺序进行稳健、快速的组装。这允许快速迭代转基因设计、构建、测试和学习。另一项重大进展来自各种改进转基因设计和表达的发现，例如系统地将内含子添加到密码子优化的编码序列中。最后，自 2016 年首次成功报道以来，CRISPR/Cas9 基因组编辑技术经历了多次改进，这为通过关闭竞争途径来优化生物合成途径提供了可能性。我们提供了一些例子，表明所有这些最新进展都牢固地确立了衣藻作为合成生物学底盘的地位，并允许将其代谢重新设计为新功能。
建立美国国家生物安全和生物安保机构
生物研究和生物技术的快速发展需要一个新的、强有力的监管机构来确保美国统一的生物安全和生物安全管理。当前分散的监管格局需要重新调整，以解决现代生物研究的复杂性，包括与意外、疏忽和故意生物事件相关的风险。一个独立的政府机构，我们称之为国家生物安全和生物安全局 (NBBA)，致力于生物安全和生物安全，可以有效应对这些挑战。NBBA 将整合各种监管职能，简化流程，并加强监督。这种监督将涵盖美国的生命科学研究，无论资金来源或分类级别如何。该机构还可以通过简化要求来保护公众健康和环境，同时促进科学和商业进步，从而为生物经济做出贡献。拟成立的机构将负责管理高风险生物病原体、联邦精选药剂计划、执行与令人担忧的双重用途研究、具有高度大流行潜力的病原体和核酸合成筛选相关的政策、管理实验动物的使用和护理法规，以及监管其他相关的生物安全和生物安保活动。其目标是为受联邦政府监督的生物医学研究和生物技术部门提供一站式服务。为确保在全球生物安全和生物安保方面的领导地位，该机构的使命将包括国际合作、应用研究、教育、劳动力发展以及与国家安全计划的协调。创建像 NBBA 这样的机构在政治上具有挑战性，但提出全面的愿景并尽早和频繁地与利益相关者接触，并在过程中保持透明，对于获得支持至关重要。在美国建立统一的生物安全和生物安保治理体系将确保生物研究的安全发展，同时保持创新和保持国际竞争力。