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教训学到的俄罗斯战争 - 乌克兰
7 Edwin Shri Bimo，“ G20外交大臣会议在巴厘岛开始，在乌克兰面对面的分裂，印尼的专业知识经过测试，在Kompas，https://wwwwwwwww.kompas.tv/article/307043/pekantial/307043/pekanti-meslug20-in-bali-bali-bali-bali-bali-bali-bali-bali-bali-bali of。7 Edwin Shri Bimo，“ G20外交大臣会议在巴厘岛开始，在乌克兰面对面的分裂，印尼的专业知识经过测试，在Kompas，https://wwwwwwwww.kompas.tv/article/307043/pekantial/307043/pekanti-meslug20-in-bali-bali-bali-bali-bali-bali-bali-bali-bali-bali of。
经验教训和为未来大流行的准备
自从美国最初的超声心理学会（ASE）陈述为超声心动图实验室提供指导以来，COVID-19的大流行就发展起来了。鉴于新的发展，ASE召集了一个多样化的专家写作小组，以解决Covid-19-19大流行的现状，并将学到的经验教训应用于未来大流行中的超声心动图实验室操作中。This statement addresses important areas specifically impacted by the current and future pandemics: (1) indications for echo- cardiography, (2) application of echocardiographic services in a pandemic, (3) infection/transmission mitiga- tion strategies, (4) role of cardiac point-of-care ultrasound/critical care echocardiography, and (5) training in echocardiography.（J Am Soc Echocardiogr 2023; 36：1127-39。）
从荷兰 SyRI 案例中吸取的教训
本文讨论了社会福利领域算法决策对人权的影响。本文以 2020 年海牙地方法院对荷兰政府使用系统风险指示（一种旨在识别潜在社会福利欺诈的算法）的案件作出的判决为背景。数字福利国家举措很可能无法满足合法性和防止任意性的基本要求。此外，公共部门算法实施的故意不透明不仅妨碍了人权的有效行使，而且破坏了适当的司法监督。分析揭示了管理算法系统的三个法律/监管框架的相关性和互补性：数据保护、人权法和算法问责制。尽管这些框架做出了宝贵的贡献，但讨论仍让人怀疑它们是否适合解决与使用算法系统的歧视性影响有关的法律挑战。
学到的和没学到的教训：美国间接... 的驱动因素
第一次世界大战前，美国陆军的炮兵专业化尚处于起步阶段。1911 年，该团体出版了第一本《野战炮兵杂志》。2 同年，“火力学校”在俄克拉荷马州西尔堡开办了第一届学员班，尽管当时只有四名教员和十四名上尉。3 因此，野战炮兵历史学家 Janice McKenney 认为，这场战争是野战炮兵的“分水岭”。4 第一次世界大战前夕和期间的技术创新导致了间接射击的引入，其在战斗中的成功应用创造了英国少将 Jonathon Bailey 所创造的“现代战争风格”。 5 他认为，第一次世界大战从线性战斗转变为三维战斗是“迄今为止战争史上最重要的发展，现在也是如此。” 6 虽然战争的性质
从教授人工智能中得到的经验教训......
AI 4 GA 项目正在开发一门名为“生活和使用人工智能”的为期一周的选修课，并在几所佐治亚州的学校试行。由于我们的目标是让所有学生都了解人工智能，因此该课程涉及广泛的学生能力、学术准备水平和先前的计算经验，并为教师留出了空间，以便根据学生的需求和兴趣调整材料。课程内容主要侧重于不插电活动和在线演示程序。我们还提供使用人工智能的小型编程项目，这也是教师的一个选择。这张海报展示了五位教师从最初的试点中学到的课程，他们教授了 12 个课程部分，共有 299 名学生。我们有证据表明，中学生可以成功地充分参与有关人工智能的实质性技术内容。
一个营的经验教训 - 美国陆军
在 1998 年 9-10 月版的《装甲兵种》杂志中，查尔斯·安德森中校和杰弗里·科布少校认为，传统的指挥维护没有充分利用可用的时间和人员来确保部队装备随时准备作战。准备执行战时任务的部队会格外小心地对待他们的装备，因为他们手头有明确而紧迫的任务，而驻军环境中的士兵和领导者往往会找各种借口离开车队（如果他们出现的话），去参加会议、医疗预约、培训等。这种情况的明显结果是预防性维护检查减少、设备维修时间延长以及整体部队执行任务的能力下降。安德森中校和科布少校假设，一个定义更好的维护事件，并有全部队参与，可以更有效地获得下属的支持，并提高整个组织的整体战备水平。进入集结区作业 (AAO)。（见图 1）
哲学家在人工智能伦理评估中学到了什么
人工智能伦理正在经历两次转变。首先，学术组织和私营公司（Peters 等人，2020 年；Whittlestone 等人，2019 年）编纂的庞大的伦理原则正在融合成一个脆弱的共识，即人工智能伦理在理论层面上意味着什么。欧洲理事会的《可信人工智能伦理指南》（Floridi 和 Clement Jones，2019 年）反映了这一松散的共识，它产生了 Morley 等人（2020：2147）所说的“人工智能伦理的第二阶段：在‘什么’和‘如何’之间进行转化”。本文通过记录对现有、已部署且正在运行的人工智能医疗设备进行严格的伦理评估所获得的经验，有助于将抽象原则转化为具体的人工智能应用。本文将遵守与制造商的保密协议，但从广义上讲，该设备会生成心电图的专有分析，以过滤与即将发生的冠心病相关的异常和模式。该评估是受设备制造商邀请的。
Defra 项目启动：经验教训报告
在与国防部合作开展项目启动研究后，我们与环境、食品和乡村事务部 (Defra) 开展了一项启动研究。国防部 (MoD) 的情况各不相同，我们决定研究环境、食品和乡村事务部，因为其他公共部门计划的研究结果具有广泛的应用潜力，可以为公共部门组织提供宝贵的见解。在不同的概况中，计划预算从 1.78 亿英镑到 238 亿英镑不等，包括政府主要项目组合 (GMPP) 和非 GMPP 计划。为了开发最佳项目交付能力并提供多样化的政府投资，
实施实用飞机系统的经验教训...
诊断功能还记录高价值参数数据，可用于系统和组件健康跟踪、机队数据研究和预测。通过观察组件性能的变化或识别异常响应行为，可以观察到早期故障情况，以免它们发展成为重大问题，这些问题可通过机载内置测试 (BIT) 检查识别出来，在最坏的情况下可能会导致服务延迟或取消。查看整个机队的数据趋势可以识别表明健康状况下降的异常行为，确定使用因素对组件寿命的影响，并优化维护实践。预测不仅限于故障评估，还可以预测剩余使用寿命，从而允许提前安排维护程序、主动分配替换零件，并根据估计的组件寿命使用进展情况做出增强的机队部署决策。
作为项目融资中的环境和社会顾问的经验教训
主办方例如，影响评估方法、基线收集开发和详细程度以及缓解措施的范围之间存在差异。许多与贷方相关的社会导向主题，例如性别平等或人权，在当地研究中往往根本没有考虑。当地的 EHS 顾问通常是非常有名望的“主题专家”（例如，当地生物学家或空气污染建模专家），但他们往往缺乏对项目融资更广泛背景的理解和经验。因此，开发商/客户经常面临详细的学术报告，但不清楚所有这些信息如何符合贷方的期望。此外，当地专家通常不熟悉 E&S 管理和治理系统，无法在项目建设和运营期间有效实施它们。这导致大量不符合贷方要求的情况和各方面的挫败感，因为仍然需要进行（或重新进行）大量必要的研究来弥补信息差距。当然，这会给开发商带来额外成本和时间延迟，并可能导致财务结算延迟——这也会造成额外成本。