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解决当地的夜间与酒精相关的危害...
抽象目标英国地方当局（LAS）有兴趣减少与酒精相关的危害，并可能使用诸如深夜征费（LNL）之类的酌情权力来做到这一点。本研究旨在描述系统利益相关者如何假设征税可能会产生变化并探索系统，参与者和干预措施如何随着时间的推移适应和共同进化。使用定性方法从复杂的系统角度设计过程评估。设置一个具有高密度住宅和商业物业的伦敦洛杉矶，该物业于2014年实施了LNL。参与者数据是通过对LNL实施者和饮酒者的访谈，酒吧和LNL巡逻期间的观察以及纪录片审查生成的。干预LNL允许LAS向深夜酒精零售商收取年费（299-4440英镑），以管理和监管夜间经济（NTE）。结果在考虑LNL时，来自不同利益集团的利益相关者对其可能的影响提出了各种意见，同时很少参考支持研究证据。征税的支持者认为，它可以通过向警察提供更多资金并管理NTE来减少犯罪和反社会行为。对征收的假设的不利后果的批评，该后果与声称该干预措施将迫使场地迫使其时间或近距离结束，群集结束，减少NTE多样性并破坏公共私有伙伴关系。在最初的两年中，征收资助的巡逻队与持牌贸易和公众建立了关系。结论本研究从复杂系统的角度应用了一个过程评估的框架。LNL并没有破坏公共私人伙伴关系，尽管某些场所的时间有所不同，但这些变化并没有破坏干预措施的可行性，也没有显着群体的关闭时间，也没有显然损害该地区的声誉，因为该地区的声誉因具有多样的NTE而造成。可以扩展评估以衡量与酒精相关的结果，并考虑国家和地方系统之间的相互作用。
摇篮到坟墓：化石燃料依赖的健康危害和公正淘汰的情况
一个多世纪以来，化石燃料一直是全球发展的根源，如今占全球能源消耗的80％。经济，社会和健康的进步已经建立在这些宝贵资产的基础上。化石燃料使房屋的供暖，运输到工作和重要服务，医院和卫生系统的动力以及食品的生产和交付。但是，这些相同的资源是变革的主要驱动力，这些变化已经损害了人们的健康，社区和我们依赖生存的星球。在整个化石燃料使用的整个周期中，健康受到影响 - 从“摇篮到坟墓” 3-从提取到处理，运输，燃烧和废物处置。这些过程驱动空气，水和土壤以及气候变化的污染。化石燃料在COP264的UNFCCC决定中首次被转介，当时政府承诺将使用“不易放”煤炭的使用（未经干预措施生产和使用，从而实质上减少了发射的GHG量）5,6，并分配“效率低效”化石燃料的化石燃料。这种语言从最初的呼吁中大大淡化了所有化石燃料和所有化石燃料补贴。在2022年6月，从斯德哥尔摩+50提出的10个建议之一
造成损害的责任应如何认定？
IV.I .算法问责法案 15 IV.II .政府机构算法 17 IV.III .华盛顿州人工智能偏见立法 17 IV.IV .加利福尼亚州人工智能偏见立法 18 IV.V .伊利诺伊州人工智能偏见立法 19 IV.VI .面部识别技术 19 IV.VII .联邦人工智能偏见立法 20 V. 与人工智能偏见相关的案件 21 V. I .预测警务 21 V. II .教育 24 V. III .就业 25 V. IV .医疗保健 26 VI.需要算法责任理论 28 VI.I .技术能力义务 28 VI.II .平台注意义务 29 VI.III .侵权法 30 VII。拟议的算法注意义务 31 VII。I。司法管辖权 32 VII。II。算法审计 34 VII。III。联邦贸易委员会作为数据保护机构 34 VII。IV。团体数据和集体诉讼 36 VII。V。拟议的注意义务的持续发展 39 VIII。结论和局限性 40 VIII.I .拟议的算法注意义务的局限性 40 VIII.II .当前对可解释性的强调 42 VIII.III .算法危害诉讼的成功衡量标准 42 IX.引用的作品 44
审视算法治理的政治危害
事实证明，人工智能 (AI) 在某些领域优于人类决策。每当需要高级战略推理和分析大量数据以解决复杂问题时，情况尤其如此。很少有人类活动比政治更符合这一描述。在政治上，我们处理人类面临的一些最复杂的问题，必须平衡短期和长期后果，并且我们在做出决定时知道我们并不完全了解它们的后果。我研究了人工智能在政府领域应用的一个极端案例，并利用这个案例来研究与算法治理相关的部分潜在危害。我重点关注基于政治理论考虑和人工智能技术统治的潜在政治危害的五个反对意见。这些反对意见基于“政治人”的理念，参与是合法性的先决条件，机器的非道德性以及透明度和问责制的价值。我的结论是，如果我们确保控制和备份机制到位，并且我们设计一个人类可以控制社会方向和基本目标的系统，这些反对意见就不会成功破坏人工智能技术统治。如果这里假设的人工智能政策制定能力成为现实，那么从理论上讲，这样的技术统治可以为我们提供更好的参与方式、合法性和更高效的政府。
Sławomir SZRAMA CE-2017-412 Adam KADZI Ń SKI 在 F100 涡扇发动机维护系统选定的分析领域中识别危险的过程 多用途 F-16 是波兰空军最先进的飞机。它配备了非常现代、精密和先进的涡扇发动机 F100-PW-229。由于只有一台发动机，因此其可靠性、耐用性效率和性能是确保安全的关键因素。在本文中，作者研究了安装在多用途 F-16 飞机上的 F100 涡扇发动机的维护系统。为了研究目的，创建了 F100 维护系统模型。从该模型中，得出了主要的分析领域，包括“主要发动机对象差异消除”过程。考虑到这样的分析领域，基于危险源识别流程示意图，作者提出了以下步骤：危险源识别工具准备、危险源识别、危险源分组和危险表述。本文的主要目标是提供危险源识别流程结果作为危险规范，其中包括：一组危险源、危险表述以及危险激活的最可能/可预测后果、严重程度和损失/危害。
Sławomir SZRAMA CE-2017-412 Adam KADZI Ń SKI 在选定的 F100 涡扇发动机维护系统分析领域中识别危险的过程 多用途 F-16 是波兰空军最先进的飞机。它配备了非常现代、精密和先进的涡扇发动机 F100-PW-229。由于只有一个发动机，因此其可靠性、耐用性效率和性能是安全的关键因素。在本文中，作者研究了 F100 涡扇发动机的维护系统，该发动机建立在多用途 F-16 飞机上。为了研究目的，创建了 F100 维护系统模型。从该模型中，得出了主要的分析领域，包括“主要发动机对象差异消除”过程。考虑到这样的分析领域，基于危险源识别过程示意图，作者提出了以下步骤：危险源识别工具准备、危险源识别、危险源分组和危险表述。本文的主要目标是提供危险源识别过程结果作为危险规范，其中包括：一组危险源、危险表述以及危险激活的最可能/可预测的后果、严重程度和损失/危害。