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2024 年 5 月 8 日——加强巴黎和马赛的空中安全
2024 年 5 月 8 日，空天部队将部署两台特殊空中安全设备 (DPSA)。形成保护气泡，旨在防止来自空中的任何恶意行为。这些法国空域安全设备是在巴黎举行两场重大活动之际部署的，巴黎是为了纪念 1945 年胜利，而马赛是为了迎接奥运圣火的到来。
英国正规武装部队自杀事件
本年度统计通告提供了 2004 年至 2023 年 20 年间英国现役正规武装部队人员自杀事件的摘要信息。此信息更新了之前的通告，并包括 2023 年的新数据。该通告提供了最近 20 年的数字和自杀率，所有时间趋势图均显示了自 1984 年开始数据收集以来的自杀率。数据涵盖整个英国正规武装部队，并分别针对每个军种提供：皇家海军（皇家海军和皇家海军陆战队）、陆军（包括廓尔喀兵团）和皇家空军。本新闻稿除了对这三个军种进行比较外，还与英国一般人群进行了比较。由于自 2004 年以来女性军人自杀人数较少（n=23），因此在本通告开头单独介绍了 16-59 岁女性的分析。本通告中其余的分析仅限于 16-59 岁的男性。 2023 年重点和趋势
元宇宙对侵权和执行的影响......
构建不同替代未来之间的比较。由于不同的底层技术在生产和消费知识产权资产方面提供不同程度的自由度，该指标突出了每个元宇宙场景的结构特征如何影响知识产权的创造、传播和保护。在更加分散的环境中，创作者可能会拥有更大的自主权和创新机会，而集中式平台可能会施加更严格的控制，影响知识产权所有权和使用权。了解这些动态对于寻求驾驭元宇宙中不断变化的知识产权格局的利益相关者来说至关重要。▪ 元宇宙的分层视图 | 该研究采用了元宇宙的分层视图，
电池劳动力挑战
关于电池劳动力挑战：电池劳动力挑战赛（Battchallenge）是由美国能源部（DOE）和Stellantis赞助的大学工程竞赛，由Argonne National Laboratory管理。Battchallenge是35年以上高级车辆技术竞赛（AVTC）的一部分。AVTC是DOE的一系列多年汽车工程竞赛，DOE为未来的汽车工程师和行业领导者提供的旗舰劳动力开发计划。他们的最新竞争，电池劳动力挑战赛是一项全面的电动汽车和电池劳动力开发计划，通过建立一个教育生态系统来培养多样的人才管道，该系统为高中毕业生，职业和过渡工作者提供培训和教育，以及可以为北美电池行业远足充电的技术人员。
提交内容：人工智能对加拿大劳动力的影响
加拿大的慈善行业每年为经济活动贡献 1,920 亿加元，占我国 GDP 的 8.3%。我们每年雇用 250 万人，每 10 个加拿大人中就有 1 个在慈善机构或非营利组织工作。我们的劳动力中有 77% 是女性、47% 是新移民，35% 是原住民和有色人种。自疫情爆发以来，我们行业面临着来自慈善机构和非营利组织的服务需求持续增长的问题。当前的负担能力危机给捐款带来了压力，并产生了新的和增加的服务需求。1 目前的运营成本很高：通货膨胀影响了项目供应成本；保险目前购买成本更高或更难获得；各组织正在争夺人才并留住他们。Imagine Canada 发布的研究表明，我们行业的劳动力正在老龄化。2 可持续的劳动力规划要求组织吸引接受过人工智能使用培训的年轻一代工人。
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o 按 RSID（招聘站点标识）显示的所有面试（当前月份） o 按状态显示的所有面试（当前月份） o 按 RSID 显示的员工流失（当前财年） o 按 RSID 显示的员工流失（当前月份） o 按 RSID 显示的员工合同（当前月份） o 按 RSID 显示的员工缺席预约（当前月份） o 按 RSID 显示的员工合格面试（当前月份） o 按状态显示的员工合格面试（当前月份） o 今天的预约 o 昨天的面试
建议：通过限制“敏感执法”例外（RTP）
目前，联邦执法机构发布的公共用例清单尚未履行其透明度和问责制。例如，司法部的2022披露由一页信息组成，列出了联邦调查局单一使用AI，以用于“威胁进气处理系统”以分析犯罪技巧。2，该单页没有关于联邦调查局使用面部识别技术的信息，尽管该局已经将这种AI驱动的技术用于刑事调查已有近十年了。3同样，其他多个司法部执法机构对面部识别的使用零披露 - 从DEA到ATF，再到美国元帅 - 即使最近的政府问责办公室（GAO）审计报告了这些机构中每个机构对这项技术的大量使用。4，尽管DOJ在2023年更新了其披露，但其他一些用例中仍然不包括这些子代理中任何一个的使用面部识别。5也没有与使用车牌读取器使用有关的任何披露。
经济和劳动力发展概况
●建立社区经济弹性基金的6亿美元将针对该州每个主要地区的赠款，以计划和实施高道路过渡策略，重点是为服务不足的社区充分参与发展更具可持续性的包容性经济。●2亿美元，以支持家庭护理人员的职业途径，使工人能够在医疗保健行业获得更高级别的工作。●高道路培训合作伙伴关系（HRTPS）1亿美元。基于州长一月份的预算提案的2500万美元，增加了7500万美元的HRTP，总计1亿美元。这些计划中的许多计划将针对COVID-19的最艰难的行业，例如酒店和财产服务。其他合作伙伴关系将针对过渡行业，例如高级制造业或对该州其他政策工作至关重要的行业，例如医疗保健，贸易，运输和物流。●1000万美元用于住房劳动力学徒制 - 扩大了现有的高道路建设职业，将个人与住房行业的学徒联系起来。●6500万美元用于工作培训。支持为新任和现任工人提供培训机会，并解决经济弱势地区的技能差距。此外，这些资源将使就业培训小组能够为传统上没有解决的行业提供培训资源，包括医疗保健，信息技术和高级制造业，以及针对公共部门工作的培训。这包括当地劳动力发展资金的1：1比赛。包括1500万美元，以与加利福尼亚社区大学强大的劳动力计划合作，将计划与社区大学系统保持一致和运营。●1.85亿美元用于青年就业机会，以扩大青年就业机会的目的分配或授予城市或县。
实时强化学习的复杂性分析
本文分析了在线增强学习算法的复杂性，即Q学习和价值意识的异步实时版本，应用于确定性域中达到目标状态的问题。先前的工作得出的结论是，在许多情况下，Tabula Rasa强化学习是针对此类问题的指定的，或者只有在增强学习算法时才可以处理。我们表明，相反，算法是可以处理的，而任务表示或初始化的模拟更改。我们在最坏情况的复杂性上提供了紧密的界限，并显示出复杂性是如何较小的，如果系统性学习算法对状态空间或域具有某些特殊属性的初始了解。我们还提出了一种新颖的双向Q学习算法，以从所有状态到目标状态找到最佳路径，并表明它不比其他算法更复杂。
设计新叙事，打造一支 AI 就绪型劳动力队伍
更好的沟通策略支持与公众和商业行业的互动，这将增强国防部获得外部人才服务的能力。与此同时，愿意解决阻碍内部人才发展的文化障碍，将使人们能够采取持久的方法来留住这些非常有价值的人才，而不仅仅是强制性承诺。国防部应在负责任的人工智能部署方面发挥表率作用，必须重新思考如何吸引和留住有能力的人才。建议采取的行动包括为人工智能人才的入职创造更多机会，进一步促进已经在国防部工作的人工智能员工的职业发展，为这些员工提供使他们能够完成工作的技术，并与其他政府和私人组织合作。