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风险和合规性如何加速生成式 AI 的采用
AI 风险管理的核心挑战在于每个 AI 应用程序的动态特性，这些应用程序都有自己的业务流程、影响和风险。但是，可信 AI 框架可以成为适用于任何生成式 AI 应用程序的坚实基础。定义框架只是一个开始；风险职能部门还应确保该框架在整个组织中得到操作和采用。采用和操作取决于一个不太理论化且不会给业务带来过多负担的框架。例如，毕马威使用市售软件产品来为自己及其客户自动化 AI 风险管理和治理的各个方面。
在更广泛的气候行动中重振联合国气候制度
这种监管方式（即行为义务）基于这样的理念：巴黎协定所设计和实施的流程必然会产生同行比较，而这种比较反过来会激励和鼓励（而不是强加）采取行动，并影响社会规范和外部驱动力，使其与巴黎协定的目标保持一致。4 按照这种逻辑，随着缔约方逐步实现其目标，增强雄心的机会将会出现，从而引发竞争与合作，力争上游。这种变革理论是否开始奏效了？如果是，它能否在短暂的机会之窗内实现稳定气候的目标？如果没有按设计发挥作用，需要在该制度内部、与之相关以及超越该制度进行哪些调整和改进，才能使该制度适应其不断发展的目标？
中期社会经济政策框架
国家发展计划和连续的3年中期社会经济政策框架（MTF）于2009年启动，计划开发业绩计划于2030年成就。NDP伴随31个部门计划，这些计划在28个单独的文件中介绍。2030牙买加愿景旨在实现四（4）个国家可持续和包容性发展目标以及15个相关的国家成果。实现了2009年建立的2030年2030年愿景目标目标目标的目标，代表了发展国家地位的实现。虽然这种发达国家的地位是根据全球标准进行了基准测试的，但它已被运营以反映基于文化的发展的发展。
分析观点，美国政府预算，2024 财年
美国人民应该拥有一个高绩效、有效的政府——一个能够制定并实现保护个人和社区、实现基础设施现代化、投资于儿童并照顾最脆弱群体的雄心勃勃的目标的政府。与所有高绩效组织一样，联邦政府已经开发出一套管理惯例，以推动以结果为导向的文化并帮助组织提供优先的、透明的成果。以高绩效公共和私营部门组织经过验证的、基于证据的管理实践为基础，联邦政府实现更有效、更高效的政府的方法通过联邦绩效框架加以实施，并基于三个主要要素：明确定义任务成功、让高层领导使用数据驱动的评估来评估进展以及向公众透明地报告结果。
2020 年年度报告
在这里，我们分享了今年研究和创新团队以及众多合作伙伴的成功案例。我们推出了首创的即时诊断 MRI、世界首创的髋关节保护创新、提高了头颈癌手术的存活率，以及用于改善房颤护理的尖端研究。我们还期待通过中部地区以外的关键合作伙伴成为精准放射治疗和省级研究扩展领域的世界领导者。我很高兴能够利用我们团队和合作伙伴的能量，继续履行 COVID-19 优先事项，启动我们的可操作战略方向计划，并最终实现我们的愿景，即改变医疗保健，造福所有新斯科舍人。
多样性、公平性、包容性和可及性 (DEIA) 战略计划
部长多元化与包容性办公室将监督该计划的实施，并已召集了一个实施小组，该小组由负责该计划行动项目的各局和办公室的代表组成。该小组将每季度召开一次会议，以确保在规定的时间范围内实现目标和目的，并确保该计划得到适当的资源，特别是在未来几年。该计划及其随附的内部实施文件被视为“动态文件”，将进行调整以适应确定的最佳实践和新想法。实施小组将向由各局高级官员组成的部门多元化与包容性领导委员会提供最新信息和指导，以确保 DEIA 计划在整个部门内实施。
联邦技术转移评估：措施和指标，共同挑战和提高证据建设能力的方法
要解决与评估联邦技术转移活动有关的挑战，联邦机构可能希望考虑以下内容：（1）增强建筑证据的能力； （2）采用或适应创新指标； （3）改善跨部门的参与度以利用专业知识来建立证据。这些总体方法是跨切割的，因为每种方法都可以由代理商设计和运营，以应对本文中描述的一个或多个挑战。它们也可以在壁内和壁外研发以及技术转移活动中应用。这些方法反映了可行的建议，这些建议可以由L2M小组委员会（或其他相关的机构间协调小组）或由单个联邦实体发起的跨机构努力。在两种情况下进行的潜在活动在本文中描述。
面向管理人员的能源分析和大数据
描述 本在线课程广泛而又温和地介绍了当今能源行业正在实施的快速发展的分析和大数据学科。课程部分致力于培养对所有能源部门使用的术语、方法、应用程序和工具的基本理解。教学包括企业用例和更正式的案例研究的介绍和讨论，特别是来自石油/天然气和电力部门的案例研究，以强调能源公司的分析价值主张。参与者还使用 Excel 和示例数据集完成入门到中级计算机练习，旨在培养数据管理和数据清理技能，并强调描述性、诊断性和预测性分析范式。课程的部分内容是定量的，因此需要具备商业统计的基础知识，以及 Excel 的工作知识，以及在 Microsoft 操作环境中的强大文件管理技能。课程将涵盖分析和大数据的实时应用，以及关于使用 Spotfire 的入门培训课程，Spotfire 是一种广泛用于整个能源行业的分析和可视化软件包。总体主题：本课程主要关注数据和定量素养的发展。课程内容旨在提高或建立对大数据以及整个能源综合体的支持流程和技术的实际理解。课程还向学员介绍了当代分析、算法和模型的基本思想，但不包括编程/脚本语言的具体培训。谁应该参加？本课程适合对能源分析和大数据概念相对陌生的技术专业人员，以及希望/需要进一步了解大数据分析是什么、它包含什么以及如何在整个行业的商业环境中实施它的监督/管理人员。目标和教育目标完成课程的学员将：
IASC愿景和策略：
2022年的IASC PSEAH冠军将进一步阐明如何将以受害者为中心的方法进行操作以及如何克服确定的障碍。它还将支持建立IASC监控框架。这将包括确保可以与联合国战略9相符的海上质量和全面机构间的多功能援助和服务。IASC成员将确保提供适当，可访问的，质量的支持和服务，符合性骚扰幸存者的一致机构间标准，这与2021年7月高级管理委员会同意的原则一致。将要求以受害者为中心的10个问责机制，向受害者提供反馈，并且对于那些经历或见证性行为不端的人，需要采取有效的保护机制。