,根据众多权威来源,世界面临着绿色技能差距,仅在能源领域,预计到2030年就会上升到700万个工作。2此外,国际能源机构预测,向零净的过渡将需要对该行业内约1600万工人进行其他技能培训。3这种技能和培训差距很普遍,影响了发达国家和发展中国家的一系列行业。根据麦肯锡最近的一项研究,在美国,有87%的调查公司报告说,他们目前或很快将无法找到适当的熟练招聘。4简而言之,零净的成就至关重要的是公司在各个技能水平上寻找和部署适当的培训的工人。
人工智能为民:利用人工智能提高政府绩效 Mark Fagan 1 人工智能无处不在 早上 7 点,闹钟响起。8 点,你喝着咖啡,浏览新闻,并在手机上查看电子邮件。在这一个小时内,你已经与人工智能 (AI) 互动无数次。 咖啡豆是根据人工智能算法收获的。新闻提要……由人工智能策划。随新闻附带的广告……是人工智能。用于打开手机的面部识别……是人工智能。还有更多。人工智能在你的个人生活中无处不在。它也越来越多地被你的政府使用。从 RMV 到 IRS 到 TSA 到 FDA,政府机构都寻求为其选民提供高效和公平的优质服务。过去 50 年来,政府机构引入了分析工具来促进实现这一目标。这些工具支持一系列政府职能,从分配公共援助到公共安全到财政政策。基于分析工具的成功部署和作为这些工具补充的人工智能技术的快速发展,各机构正在转向人工智能,以加速为公众创造价值。人工智能基础牛津英语词典将人工智能定义为“能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的计算机系统的理论和发展,例如视觉感知、语音识别、决策和语言间翻译”。2 关键词是智能,“一种心理品质,包括从经验中学习、适应新情况、理解和处理抽象概念以及利用知识操纵环境的能力。”3 人工智能有四个特点。首先,人工智能有能力做出决策,或者至少支持你的决策。其次,人工智能的决策需要结合人类智能的多种属性,从感知到解决问题,再到推理和学习语言。4 第三,人工智能系统会结合数据源并根据分析采取行动。这与预先编程的响应形成对比。5 第四,决策为系统提供反馈以持续改进。
2024 年 1 月是《2018 年循证决策基础法案》(《证据法》;公法 115-435)颁布五周年,也是《关于通过科学诚信和循证决策恢复对政府的信任的总统备忘录》颁布三周年。在这短时间内取得了许多成就,包括进一步开发覆盖政府各个部门和机构内部的联邦证据和评估基础设施。政府正在利用证据推进关键优先事项,并已开展新的开创性努力来进一步发展证据生态系统。预算维持并加强了对循证项目的投资,表明政府致力于利用证据对美国进行负责任的投资。预算还通过在关键领域的有针对性的投资来支持机构建立和使用证据的能力。
人工智能为民:利用人工智能提高政府绩效 Mark Fagan 1 人工智能无处不在 早上 7 点,闹钟响起。早上 8 点,你喝着咖啡,浏览新闻,并在手机上查看电子邮件。在这一个小时内,你已经与人工智能 (AI) 互动了无数次。咖啡豆很可能是基于人工智能算法收获的。新闻提要……由人工智能策划。随新闻附带的广告……是人工智能。用于打开手机的面部识别……是人工智能。还有更多。人工智能在你的个人生活中无处不在。你的政府也越来越多地使用人工智能。从 RMV 到 IRS,从 TSA 到 FDA,政府机构都寻求为其选民提供高效、公平的优质服务。过去 50 年来,分析工具不断涌现,以帮助实现这一目标。这些工具支持一系列政府职能,从福利分配到公共安全保障再到财政政策。基于这些努力的成功和人工智能技术的快速发展,各机构正在转向人工智能,以加速为公众创造价值。人工智能基础知识 牛津英语词典将人工智能定义为“能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的计算机系统的理论和开发,例如视觉感知、语音识别、决策和语言间翻译。” 2 关键词是智能,“包括从经验中学习、适应新情况、理解和处理抽象概念以及使用知识操纵环境的能力的心理素质。” 3 不同专家对人工智能的定义各不相同,但有共同的主题。首先,人工智能有能力做出决策或至少支持你的决策。其次,决策需要结合人类智能的多种属性,从感知到解决问题,再到推理和学习语言。 4 第三,人工智能系统结合数据源并根据分析采取行动。这与预编程响应形成对比。 5 第四,决策为系统提供反馈以不断改进。人工智能的构成已经发生了变化。艾伦·图灵在 20 世纪 50 年代提出了思考机器的概念,他建立了一个测试,要求计算机像人类一样做拼图,才能被认定为
冠军挑战者支持持续改进冠军/挑战者技术可帮助数据科学团队测试新模型并根据需要更新他们的系统。冠军挑战者就像经常用于调整营销和广告活动的 A/B 测试方法,但数据科学家不是将流量随机分配给两个或多个模型,而是实施“挑战者”模型(新模型)并基于同一组数据将其性能与“冠军”模型(现有模型)进行比较。团队可以比较每个模型的输出并确定挑战者是否优于冠军,如果是,则用新算法替换冠军。当然,冠军挑战者过程可能变得复杂,涉及多个挑战者、各种算法选择方法和多个成功标准,但基本概念很简单。
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本章分为四个主要部分。第一部分提供了有关专业培训自学自动化系统 (ASSIST) 开发的背景信息,该系统是一种基于计算机的飞机检查培训工具。本节介绍了前几年的研究工作如何指导 ASSIST 计划的开发。第二部分详细介绍了 ASSIST 计划。第三部分向读者介绍了评估工作,并概述了用于评估该系统的方法。关于性能和可用性分析的部分描述了评估工作的结果。第四部分概述了培训在检查中的作用以及检查绩效的个体差异。接下来是进行个体差异研究的方法及其详细结果。这项研究由两家行业合作伙伴联合开展——佐治亚州亚特兰大的达美航空和南卡罗来纳州格林维尔的洛克希德马丁飞机中心,以确保其相关性并满足航空界的需求。
过去 50 年来,美国国防部 (DoD) 曾多次尝试改革其采购系统。这些举措加上国会中的许多举措,只产生了微小的改进。尽管全球反恐战争的战时要求产生了一些重要的采购举措 - 例如防地雷伏击车 (MRAP)、简易爆炸装置 (IED) 失效系统、联合直接攻击弹药 (JDAM) 精确制导导弹等 - 但国防部的整体采购系统几乎没有发生值得注意的改进。这种普遍平庸的表现(在成本和进度方面)被后 9/11 时代国防部不断增加的预算所掩盖。此外,在过去十年中,国防部的采购也经历了重大转变。2011 财年用于货物和服务合同的约 4000 亿美元中,超过一半用于服务(国防科学委员会,2011 年)。然而,规则、政策和实践完全基于购买商品;在优化坦克和工程师的采购方面存在差异。
“对于许多组织而言,敏捷工作需要彻底改变企业文化,从期望员工遵守旨在控制劳动力和降低风险的框架和指导方针转变为将员工视为真正有价值的资产,无论他们作为个体还是他们能带来什么。”
多线油脂润滑系统提供预定义量的润滑剂,以避免润滑过度或不足。这些可靠的系统使用带有多达 30 个润滑剂出口的泵,可直接连接到润滑点。与渐进式计量装置结合使用时,可以轻松监控多线系统。该系统的泵采用叶轮技术,可在冰点温度下处理高达 NLGI 2 级的重质油脂。
