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引用本文：Ruby O'Connor、Mitzi Bolton、Alexander K. Saeri、Tom Chan 和 Ross Pearson (2024) 人工智能与复杂的可持续性政策问题：将承诺转化为实践，政策设计与实践，7:3，308-323，DOI：10.1080/25741292.2024.2348834
摘要 应对可持续发展政策挑战需要能够驾驭复杂性的工具，以改善政策流程和结果。过去十年来，人们对人工智能 (AI) 工具的关注度和政府对其使用的期望急剧上升。我们对学术和灰色文献进行了叙述性回顾，以调查人工智能工具如何用于政策和公共部门决策。我们发现，学者、政府和顾问对人工智能表达了积极的期望，认为人工智能可以或应该用于解决广泛的政策挑战。然而，关于公共决策者如何实际使用人工智能工具或对使用结果的详细洞察的证据却少得多。从我们的研究结果中，我们得出了将人工智能的承诺转化为实践的四个教训：1) 记录和评估人工智能在现实世界中对可持续发展政策问题的应用；2) 关注现有和成熟的人工智能技术，而不是投机性的承诺或外部压力；3) 从要解决的问题开始，而不是要应用的技术；4) 预测并适应可持续发展政策问题的复杂性。
使用机器学习模型的员工流失预测。
摘要 - 当今的商业格局的特点是竞争和动态，这将人力资源管理转变为组织的基本战略合作伙伴。员工营业额会带来影响生产力和知识管理的风险。本研究的重点是使用机器学习（ML）模型来预测员工的离职。在培训过程中，使用了一个由4410个记录和29个变量组成的数据集，在培训和评估十种模型的过程中，遵循了人工智能（AI）方法。调查结果表明，XG增强分类器（XGBC）和随机森林（RF）模型达到了最佳准确性和性能率，为98.8％和98.7％。Followed by Decision Tree Classifier (DT) with 97.6%, and the other models, such as Gradient Boosting Classifier (GBC), Ada boost Classifier (AC), Logistic Regression (LR), KN Classifier (K-NNC), SGD Classifier (SGDC), Support Vector Classifier (SVC) and Nu Support Vector Classifier (NuSVC), achieved the following费率：分别为88.4％，85.4％，84％，82.2％，83.0％，83.0％，55.0％。最后，可以得出结论，模型在预测中是有用且有效的。建议在人力资源管理策略中实施实际实施，以进行主动干预。
GASE的外观耦合到石墨烯：从原位带工程到光子传感
对于某些可区分的函数h：r d→r和d二维向量的总数。这种特征的示例包括例如总均值，比率或相关系数。这也称为有限的人口推断问题（Beaumont和Haziza 2022）。我们进一步假设n很大，每个单个实验的计算成本也是不可行的。在这种情况下，研究经常诉诸于子采样。亚采样方法在过去几年中的人口急剧增加。例如，MA，Mahoney和Yu（2015）； Ma等。（2022）引入了大数据回归的杠杆采样，随后启发了逻辑回归的类似发展（Wang，Zhu，Zhu和Ma 2018; Yao and Wang 2019）广义线性模型（AI等人。2021b; Yu等。2022）和分位回归（Ai等人2021a; Wang，Peng和Zhao 2021）。同样，Dai，Song和Wang（2022）开发了
重新审视失业交易权衡
JEL classification: D84, E24, E31, E32, J11 Key words: Phillips curve, unemployment, inflation, natural rate of unemployment, expectations _________________ Crump: Federal Reserve Bank of New York (email: richard.crump@ny.frb.org).Eusepi，午：德克萨斯大学奥斯汀分校（电子邮件：stefano.eusepi@austin.utexas.edu，aysegul.sahin@austin.utexas.edu）。 Giannoni：Barclays（电子邮件：mpgiannoni@gmail.com）。 马克·吉安诺尼（Marc Giannoni）在达拉斯联邦储备银行的雇员时为本文做出了贡献。 本文最初是在2021年1月3日关于“衡量失业差距”的ASSA会议上发表的。作者感谢Emmanuel Saez和Pascal Michaillat组织了会议，Regis Barnichon进行了讨论。 他们还要感谢他们的编辑里卡多·里斯（Ricardo Reis），匿名裁判，他们的讨论者乔迪·加里（JordiGalí）和乔纳森·哈泽尔（Jonathan Hazell）以及2022年JME-SNB-SCG会议的参与者。 此外，他们感谢爱德华·尼尔森（Edward Nelson）对历史通货膨胀动态解释的有益评论。 Jin Yan，Charles Smith和Ignacio Lopez Gaffney提供了出色的研究帮助。Eusepi，午：德克萨斯大学奥斯汀分校（电子邮件：stefano.eusepi@austin.utexas.edu，aysegul.sahin@austin.utexas.edu）。Giannoni：Barclays（电子邮件：mpgiannoni@gmail.com）。 马克·吉安诺尼（Marc Giannoni）在达拉斯联邦储备银行的雇员时为本文做出了贡献。 本文最初是在2021年1月3日关于“衡量失业差距”的ASSA会议上发表的。作者感谢Emmanuel Saez和Pascal Michaillat组织了会议，Regis Barnichon进行了讨论。 他们还要感谢他们的编辑里卡多·里斯（Ricardo Reis），匿名裁判，他们的讨论者乔迪·加里（JordiGalí）和乔纳森·哈泽尔（Jonathan Hazell）以及2022年JME-SNB-SCG会议的参与者。 此外，他们感谢爱德华·尼尔森（Edward Nelson）对历史通货膨胀动态解释的有益评论。 Jin Yan，Charles Smith和Ignacio Lopez Gaffney提供了出色的研究帮助。Giannoni：Barclays（电子邮件：mpgiannoni@gmail.com）。马克·吉安诺尼（Marc Giannoni）在达拉斯联邦储备银行的雇员时为本文做出了贡献。本文最初是在2021年1月3日关于“衡量失业差距”的ASSA会议上发表的。作者感谢Emmanuel Saez和Pascal Michaillat组织了会议，Regis Barnichon进行了讨论。他们还要感谢他们的编辑里卡多·里斯（Ricardo Reis），匿名裁判，他们的讨论者乔迪·加里（JordiGalí）和乔纳森·哈泽尔（Jonathan Hazell）以及2022年JME-SNB-SCG会议的参与者。此外，他们感谢爱德华·尼尔森（Edward Nelson）对历史通货膨胀动态解释的有益评论。Jin Yan，Charles Smith和Ignacio Lopez Gaffney提供了出色的研究帮助。Jin Yan，Charles Smith和Ignacio Lopez Gaffney提供了出色的研究帮助。
郁金香：用于提高LIDAR点云的变压器
LIDAR UPSMPLING对于机器人和自动驾驶汽车的启示系统来说是一项艰巨的任务，这是由于大型场景的稀疏结构稀疏和不规则的结构。最近的作品建议通过将LIDAR数据从3D欧几里得空间传播到2D图像空间中的一个超级分辨率问题来解决此问题。尽管他们的方法可以生成具有细粒细节的高分辨率范围图像，但由此产生的3D点云是10个模糊细节并预测无效的点。在此pa-per中，我们提出了郁金香，这是一种从低分辨率激光雷达输入中重建高分辨率激光圈云的新方法。我们还遵循一种基于图像的方法，但特定地修改了基于Swin-Transformer网络的贴片和窗口几何形状，以更好地拟合范围图像的特性。我们在三个公共现实世界和模拟数据集上进行了几项实验。郁金香在所有相关指标中都优于最先进的方法，并且比以前的工作生成了强大，更现实的点云。该代码可在https：//github.com/ethz-asl/tulip.git上找到。
提前计划：段落完成任务的自我监督文本计划
尽管上下文化的语言模型最近在各种NLP任务上取得了成功，但语言模型本身仍无法捕获长长的多句文档的文本共同（例如，段落）。人类经常就发言之前就何种方式以及如何发言做出结构性决定。通过这种高级决策和以连贯的方式构建文本的指导性实现被称为计划过程。模型可以在哪里学习这样的高级相干？段落本身包含在这项工作中称为自upervision的各种形式的归纳相干信号，例如句子顺序，局部关键字，修辞结构等。以此为动机，这项工作为新的段落完成任务p ar -c om;在图形中预测蒙版的句子。但是，该任务遭受了预测和选择相对于给定上下文的适当局部内容。为了解决这个问题，我们提出了一个自我监督的文本计划，该计划可以预测首先说出的内容（内容预测），然后使用预测的内容指导验证的语言模型（表面实现）。SSPlanner在自动和人类评估中的段落完成任务上的基线生成模型优于基线生成模型。我们还发现，名词和动词类型的关键字的组合是最有效的内容选择。提供了更多内容关键字，总体发电质量也会提高。
在医疗保健领域实施人工智能
人工智能 (AI) 及其子领域机器学习 (ML) 的进步几乎体现在生活的每个领域，包括前沿的健康研究。 1,2 然而，研究论文中描述的健康 AI/ML 系统中只有很小一部分进入临床实践。为了解决这个问题，儿童医院 (SickKids) 和 Vector 人工智能研究所 (Vector) 于 2019 年 10 月 30 日组织了 Vector-SickKids 健康 AI 部署研讨会，166 名临床医生、计算机科学家、政策制定者和医疗保健管理人员参加了会议。目的是展示 AI 从研究实验室走向临床的真实案例。演讲者来自加拿大和美国的各种机构，包括圣迈克尔医院、大学健康网络、滑铁卢大学、安大略公共卫生学院、安大略理工大学、密歇根大学、北加州凯撒医疗机构、约翰霍普金斯大学、宾夕法尼亚大学和杜克大学。每个项目所经历的成功和挑战为新兴的健康 AI 领域提供了宝贵的见解。要求每位发言者准备一个结构化的演讲，涉及以下主题：
植物种质资源的精确探索
通过端粒到核（T2T）基因组学对植物种质资源的精确探索标志着植物基因组学领域的变革性一步，为对植物遗传多样性，适应性和进化的深入了解开辟了前所未有的机会。该研究主题的目的是强调测序和组装技术的最新进步，这些技术允许建造高质量的全长T2T基因组，并探讨这些突破如何促进和利用有价值的植物种植资源。实现T2T完整性对于提供染色体的详尽表示至关重要，捕获以前难以捉摸的遗传信息，并为全面的注释铺平了道路。这张广泛的遗传图提供了对基因功能，基因组结构和植物特征的遗传基础的更深入的见解，所有这些都对改善农业实践和确保植物生物多样性的可持续性都是基本的。随着我们继续目睹测序技术的快速发展的景观，该研究主题旨在促进研究T2T基因组数据的巨大潜力的研究。我们关注这些基因组见解如何增强物种保护工作，为育种计划提供信息，并为遗传资源管理提供宝贵的信息。此外，我们深入研究了可转座元素在塑造植物基因组中的作用，研究了它们与基因组结构的动态相互作用及其对适应和进化所需的遗传鲁棒性的贡献。通过将有关T2T基因组组装，可转座元素动力学以及在植物育种和保护中的应用汇总在一起，该研究主题是旨在利用植物基因组学的研究人员的综合资源。最终，我们的目标是促进植物基因组学的进一步进步，这将有助于全球农业的更具可持续性和弹性的未来。
TPE 雇主资源 - 创建入职计划
● 入职培训 — 向新员工介绍组织和关键团队成员，了解组织的价值观，并查看手册、重要政策和相关合规材料。 ● 角色培训 — 向新员工讲解他们的日常工作职责以及他们实现长期成功所需的任何信息。 ● 过渡 — 培训组织领导者，以便他们能够帮助新员工充分了解自己的职位并充分发挥他们的工作能力。 ● 持续发展 — 制定持续职业和个人成长计划，以便个人和组织都能实现目标并取得成功。