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两个月前，管理和预算办公室 (OMB) 和人事管理办公室 (OPM) 发布了 M-24-16“改善联邦招聘体验”，其中详细介绍了与人才相关的一整套政策、运营和技术举措。这份备忘录“打造我们的最佳团队：招聘和留住合同工队伍”重点关注合同工队伍，以确保机构继续在“更好的合同倡议”和其他良好政府努力所阐明的要素方面表现出色。
摘要：今天，联邦采购政策办公室 (OFPP) 发布了一份蓝图，旨在打造我们最好的承包劳动力队伍 - 这是成功的联邦采购系统最重要的元素。去年，联邦政府通过数千名承包专业人员授予的合同购买了价值超过 7500 亿美元的商品和服务，这些专业人员的商业敏锐性、分析和研究技能以及判断力对于机构任务的成功至关重要。为确保我们向美国人民提供高质量的服务并应对未来的挑战，我们的承包劳动力队伍需要各级强大的采购人才渠道，并持续投资于他们的技能发展。
糖尿病性视网膜病变分类的深度学习技术：关注VGG16
地址：Algiers，Algeria电子邮件：rhalimouche@hotmail.fr摘要糖尿病性视网膜病（DR）会影响全球数百万人，提出了严重的眼部状况，需要及时检测和诊断以防止视力障碍并改善患者护理。随着人工智能（AI）的兴起，医学领域已经获得了早期疾病检测的强大工具。 这项研究探讨了AI在早期诊断DR的作用，评估了两个预训练的卷积神经网络（CNN） - VGG16和EfficityNetB0的性能。 这些模型使用传输学习技术进行了微调和调整，以对DR和非DR图像进行分类。 使用来自Kaggle的两个不同数据集，一个包含RGB图像和另一个高斯过滤图像进行评估。 结果表明，在微调后，VGG16的精度为95.21％，而随着人工智能（AI）的兴起，医学领域已经获得了早期疾病检测的强大工具。这项研究探讨了AI在早期诊断DR的作用，评估了两个预训练的卷积神经网络（CNN） - VGG16和EfficityNetB0的性能。这些模型使用传输学习技术进行了微调和调整，以对DR和非DR图像进行分类。使用来自Kaggle的两个不同数据集，一个包含RGB图像和另一个高斯过滤图像进行评估。结果表明，在微调后，VGG16的精度为95.21％，而
呼吁基于学科的教育研究中以公平为中心的定量方法研究：潜在阶级分析概论
抽象混合物建模是一种潜在变量（即无法直接测量的变量）方法，可以在整体弹出术中定量地表示未观察到的亚群。它包括一系列横截面（例如潜在类[LCA]或潜在的亲密分析）和纵向（例如潜在过渡分析）分析，并且经常被视为一种定量数据的“以人为中心”的方法。本研究方法论文介绍了一种混合建模，LCA，并提供了如何将该方法应用于基于学科的生物学和其他科学，技术，技术，工程和数学（STEM）学科的示例。本文Brie-fly介绍了LCA，探讨了LCA为以股权为中心的STEM教育研究提供的负担，重点介绍了其一些局限性，并为有兴趣探索LCA作为一种分析方法的研究人员提供了建议。我们鼓励基于学科的教育搜索者考虑统计分析如何与他们的公平意识搜索议程冲突，同时还引入LCA作为一种利用量化数据的方法来追求与公平，包容性，包容性，访问和正义议程相符的研究目标。莎拉·埃迪（Sarah Eddy），监视编辑
vinothelt@gmail.com 摘要 人工智能或 AI 现在是教育领域越来越重要的因素，特别是在高等教育专业人员的发展中。这是因为基于 AI 的工具现在正在帮助教育工作者提出具有个性化学习体验和实时反馈的新教学策略。借助这些工具，教师可以调整他们的方法来满足学生的不同需求，同时也支持他们自己的专业成长。人工智能可以自动执行评分和管理等日常任务，让教育工作者有更多时间专注于与学生互动和改进教学。本文认为，虽然人工智能带来了挑战，但它带来专业发展和重塑教育行业的潜力使其成为高等教育的重要工具。本文将探讨人工智能在高等教育中带来的机遇和挑战，并讨论其支持教育者全面发展的潜力。通过对人工智能的一些了解和优化，机构可以在这个竞争激烈的世界中保持领先地位，教育工作者可以提供优质的教育。从高等教育机构的专业人士和教师中收集了 219 个样本。确定基于人工智能的学习在高等教育专业人员全面发展中的作用的因素包括个性化学习体验、数据驱动的洞察力、决策预测分析和协作学习平台。关键词：人工智能、教育、高等教育、全面发展、个性化学习、技术简介人工智能 (AI) 已成为许多领域越来越重要的工具，教育也不例外。随着教育系统根据周围的进步而变化，基于人工智能的学习为支持教育工作者的专业发展提供了机会。高等教育专业人士，包括教职员工和
vinothelt@gmail.com 摘要 人工智能或 AI 现在是教育领域越来越重要的因素，特别是在高等教育专业人员的发展中。这是因为基于 AI 的工具现在正在帮助教育工作者提出具有个性化学习体验和实时反馈的新教学策略。借助这些工具，教师可以调整他们的方法来满足学生的不同需求，同时也支持他们自己的专业成长。人工智能可以自动执行评分和管理等日常任务，让教育工作者有更多时间专注于与学生互动和改进教学。本文认为，虽然人工智能带来了挑战，但它带来专业发展和重塑教育行业的潜力使其成为高等教育的重要工具。本文将探讨人工智能在高等教育中带来的机遇和挑战，并讨论其支持教育者全面发展的潜力。通过对人工智能的一些了解和优化，机构可以在这个竞争激烈的世界中保持领先地位，教育工作者可以提供优质的教育。从高等教育机构的专业人士和教师中收集了 219 个样本。确定基于人工智能的学习在高等教育专业人员全面发展中的作用的因素包括个性化学习体验、数据驱动的洞察力、决策预测分析和协作学习平台。关键词：人工智能、教育、高等教育、全面发展、个性化学习、技术简介人工智能 (AI) 已成为许多领域越来越重要的工具，教育也不例外。随着教育系统根据周围的进步而变化，基于人工智能的学习为支持教育工作者的专业发展提供了机会。高等教育专业人士，包括教职员工和
日本将重点关注太空和发展 - LIMA 2025
部署后将成为最先进的可互操作飞机 该战斗机将于 2035 年投入使用，将成为世界上最先进、可互操作、适应性最强和联网最强的现役战斗机之一，配备智能武器系统、软件驱动的交互式驾驶舱、集成传感器以及强大的下一代雷达，能够提供比现有系统多 10,000 倍的数据，从而带来战斗胜利优势。 GCAP 将在英国、意大利和日本雇用数万名技术人员，发展未来的工业技能和技术。 去年 12 月，意大利国防部长 Guido Crosetto、时任日本国防部长 Minoru Kihara 和时任英国国防大臣 Grant Shapps 在东京举行了 GCAP 三边国防部长会议，审查了迄今为止的工作并成立了 GIGO。三国部长还对行业合作伙伴在启动联合业务建设方面取得的进展表示欢迎，该建设将成为 GCAP 国际政府组织 (GIGO) 的行业对应机构，以支持高效、经济和及时的计划交付，包括 2035 年的服役日期。三国部长确认，在平等伙伴关系的精神下，工作分配将与各国通过财政和技术手段做出的贡献成比例。
目标的全球生物多样性框架标题指标7授权专注于降低污染风险而不是减少使用
与粮农组织合作召集的专家会议被严重政治化2，专注于农药的负面影响，并且没有花费太多时间在Atheg给出的最初任务以操作COP15提议的指标（即农药环境集中）。相反，会议建议将总应用毒性（TAT）方法作为拟议的“降低农药风险”指标。最初开发了TAT作为一系列多个单独的指标（例如，地下水，鸟类，鱼类，水达尼亚，藻类，蜜蜂），以识别特定的风险，并实现有针对性的行动来减轻非靶向群体的这些风险。然而，该小组进一步提出了一个新的tat的新概念的发展，该概念将所有多个指标结合到一个单一措施中，以表达农药的“降低风险”为一个数字。
驴遗传资源回顾及组学应用趋势研究：重点关注中国
基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学、脂质组学和微生物组学等组学方法通过对家畜进行全面的分子分析，彻底改变了生物学研究。然而，尽管驴的研究广泛应用于各种动物，但对驴的研究却非常稀少。中国以其悠久的养驴历史而闻名，在驴的保护和利用方面发挥着关键作用。中国拥有 24 个不同的驴品种，需要开展保护工作，尤其是那些面临灭绝威胁的小型品种。到目前为止，组学方法已用于驴奶和驴肉的研究，揭示了它们的成分和质量。同样，组学方法也被用于探索与驴生长、肉产量和品质特征相关的分子基础。组学分析还揭示了驴微生物群在健康和营养中的关键作用，肠道微生物组研究揭示了与怀孕、年龄、运输压力和海拔等因素的关联。此外，组学应用已经解决了驴的健康问题，包括传染病和生殖问题。此外，这些应用还为提高驴的生殖效率研究提供了见解。总之，组学方法对于增进对驴及其遗传多样性及其在各个领域的应用的了解至关重要。然而，驴的组学研究仍处于起步阶段，需要继续研究以加强中国及其他国家驴的繁殖、生产和福利。
附件 a：酌情补助金申请的重点领域
报告2. 工作场所急救3. 健康与保健4. 监督5. 监测与评估6. 合规7. ICT技能8. 规划技能9. 人力资源管理和劳资关系10. 管理和领导11. 消防培训-（包括初级和高级）12. 计算机技能培训（包括最终用户计算）13. 客户关怀/客户服务14. 项目管理15. 职业健康与安全16. 议员发展17. 市政治理18. 管道（基础）19. 绩效管理20. 冲突管理
我们的参考号：B1/15C 2024 年 9 月 27 日 行政长官 所有授权机构 先生/女士尊敬的人士， 有关金融服务业生成人工智能的研究论文 我写信通知您有关金融服务业生成人工智能（GenA.I.）的研究论文的发表。本文探讨了 GenA.I. 的变革潜力及其对金融业的影响，特别是在运营效率、风险管理和客户参与方面。在“金融科技 2025”战略的“全民银行金融科技化”计划的支持下，香港金融管理局（金管局）一直与其他金融监管机构密切合作，推动跨部门采用金融科技，其中人工智能是重点领域。本文深入分析了金融业目前采用 GenA.I. 的状况，强调了通过采访金融机构和技术解决方案提供商确定的关键应用和挑战。它还概述了与 GenA.I. 相关的关键风险管理考虑因素，包括数据隐私、网络安全、信息不准确性和算法偏差，并就支持负责任创新的治理结构和部署方法提出了建议。我们鼓励所有授权机构阅读本文，并考虑如何彻底测试 GenA.I.，例如通过新的 GenA.I. Sandb
我们的参考。：B1/15C 2024 年 9 月 27 日 行政长官 所有授权机构 尊敬的先生/女士， 关于金融服务业生成人工智能的研究论文 我写信通知您关于金融服务业生成人工智能 (GenA.I.)的研究论文的发表。本文探讨了 GenA.I. 的变革潜力。及其对金融业的影响，特别是在运营效率、风险管理和客户参与方面。在“金融科技 2025”战略的“所有银行都采用金融科技”倡议的支持下，香港金融管理局（金管局）一直与其他金融监管机构密切合作，推动跨部门采用金融科技，人工智能是重点关注领域。本文深入分析了 GenA.I. 在金融领域采用的现状，重点介绍了通过采访金融机构和技术解决方案提供商确定的关键应用和挑战。它还概述了与 GenA.I. 相关的关键风险管理考虑因素，包括数据隐私、网络安全、信息不准确性和算法偏差，并就治理结构和部署方法提出了建议，以支持负责任的创新。我们鼓励所有授权机构阅读本文，并考虑如何对 GenA.I.进行全面测试，例如通过新的 GenA.I.沙盒 1 ，并负责任地集成到授权机构的运营、服务产品和风险管理系统中。如果您对本文有任何疑问，请通过 All-banks- go-fintech@hkma.gov.hk 与我们联系。此致， Carmen Chu 执行董事（银行监管） 附件
