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数字生物标记的机遇
我们凭直觉知道生物特征可以揭示有关我们生理状态的信息（也许你正在外出跑步）。很多时候，我们知道应该如何应对以帮助我们的身体应对这些状况（也许是时候吃一块能量棒了）。如今，我们甚至可能正在跟踪一些有关我们身体状况的数字统计数据。但就健康的数字测量而言，健身追踪只是冰山一角。数字生物标记提供了对患者数字测量和相关医疗状况的有力解释。它们通过传感器、可穿戴设备和数字平台捕获和分析一系列生理、行为和环境数据。虽然提供患者健康状况特征的数据点并不新鲜，但新事物是数字设备和先进算法的激增，它们可以提供在患者日常环境中测量的新数据点。但这些数字测量不仅仅是额外的数据点。数字生物标记支持技术支持的医疗保健交付模式。提供这些测量的数字生态系统使个人及其医疗保健提供者能够动态、个性化地了解他们的健康状况。这些见解可能带来哪些优势？想象一下在疾病发生之前发现疾病并快速评估治疗效果——无论是在试验中还是在临床中。我们相信数字生物标记将通过推动疾病预防、诊断、治疗和监测方面的创新，深刻改变医疗保健。阅读此观点，了解数字生物标记为何会改变患者、医疗保健专业人员和制药公司的游戏规则。
作为技能和人工智能革命的核心，达能推出了创新的全球培训计划“DanSkills”。达能秉承对商业成功和社会进步的双重承诺，将男性和女性置于其增长模式的核心，正准备通过 DanSkills 迎接未来的挑战。这项创新的培训计划有两个主要目标：提高所有 100,000 名达能员工的未来工作技能并吸引新的人才。从现在到 2030 年，达能计划每年重新分配 100 万小时的培训时间，帮助员工学习未来的技能，并在此期间投入 1 亿欧元的预算。这个全球项目包括在达能历史悠久的依云工厂建立一个专门的管理培训中心。数字技术和人工智能的革命，再加上环境和人口结构的变化，促使企业彻底重新思考工作世界并发明可持续的新组织模式。在这些深刻的动荡中，达能创建了 DanSkills 计划，既是为了让员工为即将到来的技能革命做好准备，也是为了填补公司预计到 2027 年将需要的欧洲 2,500 个职位（包括法国的 500 多个职位）。DanSkills 的首次亮相标志着建立新的社会契约的第一步，该契约由达能首席执行官 Antoine de Saint-Affrique 于 2023 年发起，当时他召集了一支由领导者和专家组成的扩大团队，以反思未来几年的人类和社会挑战。DanSkills 植根于公司对商业成功和社会进步的双重承诺，是达能影响力之旅承诺不可或缺的一部分，并将向世界各地的所有达能员工开放，无论他们处于职业生涯的任何阶段。它将让每个人都有机会根据自己的职业抱负寻求职业机会。在此过程中，DanSkills 将增强达能的创新、创造力、共享效率和绩效潜力。具体来说，这项全球技能发展计划：
作为技能和人工智能革命的核心，达能推出了创新的全球培训计划“DanSkills”。达能秉承对商业成功和社会进步的双重承诺，将男性和女性置于其增长模式的核心，正准备通过 DanSkills 迎接未来的挑战。这项创新的培训计划有两个主要目标：提高所有 100,000 名达能员工的未来工作技能并吸引新的人才。从现在到 2030 年，达能计划每年重新分配 100 万小时的培训时间，帮助员工学习未来的技能，并在此期间投入 1 亿欧元的预算。这个全球项目包括在达能历史悠久的依云工厂建立一个专门的管理培训中心。数字技术和人工智能的革命，再加上环境和人口结构的变化，促使企业彻底重新思考工作世界并发明可持续的新组织模式。在这些深刻的动荡中，达能创建了 DanSkills 计划，既是为了让员工为即将到来的技能革命做好准备，也是为了填补公司预计到 2027 年将需要的欧洲 2,500 个职位（包括法国的 500 多个职位）。DanSkills 的首次亮相标志着建立新的社会契约的第一步，该契约由达能首席执行官 Antoine de Saint-Affrique 于 2023 年发起，当时他召集了一支由领导者和专家组成的扩大团队，以反思未来几年的人类和社会挑战。DanSkills 植根于公司对商业成功和社会进步的双重承诺，是达能影响力之旅承诺不可或缺的一部分，并将向世界各地的所有达能员工开放，无论他们处于职业生涯的任何阶段。它将让每个人都有机会根据自己的职业抱负寻求职业机会。在此过程中，DanSkills 将增强达能的创新、创造力、共享效率和绩效潜力。具体来说，这项全球技能发展计划：
纽约电池和能源存储技术联盟（NY-Best）感谢有机会提供有关提案的评论
然而，尽管已经调整了该程序的某些方面以适应电池储能系统（BESS），但该程序的许多功能仍在为传统需求响应设计，并且与Bess项目的优化不相容。这导致纳税人的成本明显更高。例如，在自动DLM计划下，夏季的平均BES骑自行车的成本高9-19倍，相对于根据分布式能源资源的标准值（VDER）值堆栈计划运行的电池，根据需求减少值（DRV）市场信号，估计保守地循环。在DRV框架下运行的BES每年排放60次，而在DLM计划下运行的同一系统每年只能运行4-5次，导致利用率和网格价值大大降低。对公用事业DLM关税和征集的一系列小修改将有助于释放BESS系统的巨大潜力，以提高电网可靠性，提供纳税人的储蓄和减少GHG。这将特别重要，因为目前的存储部署速度需要加速该州才能在2025年到达2025年达到其国家领先的存储目标1,500兆瓦（MW）和2030年的6,000兆瓦。在Con Edison互连队列中有超过965W的主动分配规模项目（截至2024年1月），这些小变化有可能显着提高部署的步伐，因为许多项目都可以存储。dlm程序功能和最新性能DLM程序包含以下功能，这阻止了Bess资产的优化：
VOICE 重点报道 - “人工智能：人道主义援助的颠覆还是机遇”
欧洲民事保护和人道主义援助行动（DG ECHO）副总干事 Michael Köhl er 法国反饥饿行动组织董事会成员兼全球运营和项目总监 Charlotte Schneider 表示：“人工智能是人道主义援助的威胁，也是机遇。在利用人工智能为善和应对其复杂性之间取得平衡是一个微妙的问题，需要对其能力和局限性有细致的了解。本报告深入探讨了这些关键主题，借鉴了 VOICE 活动“人工智能：人道主义援助的颠覆还是机遇？”专家小组的见解，探讨了人工智能在人道主义援助领域如何既是威胁又是机遇。报告旨在阐明人工智能在这种背景下的多面性，强调需要深思熟虑地实施人工智能并根本致力于人道主义原则。
靶向生物分子凝聚物：药物发现的新机遇
生物分子凝聚物是一种无膜细胞器，它以动态和可逆的方式将生物分子区室化，以执行细胞功能。越来越多的证据支持这样一种模型，即凝聚物是癌症和神经退行性疾病等复杂疾病中失调的中心节点。因此，凝聚物修饰药物或 c-mods 是一种新颖的治疗方法。C-mods 表现出多种作用方式，包括从凝聚物中降解特定蛋白质或粘合生物分子以保持相关状态。在这张海报中，我们提供了基于凝聚物的药物发现活动的见解，并讨论了当前和未来的应用。
充分利用人工智能机遇 - 研究论文 2
人工智能监管很可能会针对供应链中的多个参与者，以应对不同的风险。人工智能监管还可能涉及事前和事后监管的混合。我们已经看到这种方法有效地应用于其他技术。例如，机动车的使用对个人和公共安全存在重大风险。这些风险在制造商和用户层面得到处理。针对车辆（制造和进口标准）和用户（许可和道路规则）适用不同的法规。制造商和用户都面临事前监管（车辆销售标准、驾驶员持有驾照的要求）和事后监管（产品召回和责任规则、针对用户某些行为的刑法）。这些规则激励最有能力减轻特定伤害风险的一方。有效的人工智能监管将遵循类似的方法。
充分利用人工智能机遇 - 研究论文 1
受控实验发现，使用人工智能执行特定任务的工人的生产力显著提高（产出质量和速度均有所提高）。例如，软件工程师使用基于人工智能的工具编码速度提高了两倍（Kalliamvakou 2022）；专业写作任务的完成速度显著加快（Noy 和 Zhang 2023）；使用人工智能工具后，呼叫中心接线员的生产力提高了 14%（Brynjolfsson、Li 和 Raymond 2023）。此类研究通常发现，经验最少或生产力最低的工人的生产力增幅最高（Brynjolfsson、Li 和 Raymond 2023；Noy 和 Zhang 2023）。一项评估基于人工智能的算法是否能胜过医学生对神经外科病房的审核的研究发现，与使用相同数据集的学生相比，该算法在更短的时间内产生了更多建议，并且事实准确性更高（错误率为 0%）（Brzezicki 等人，2020 年）。
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 , Yurong Yu 4 , Ian Crawford 5 , Scott Archer-Nicholls 6 , Philip James 7 , Ann Gledson 6 , Gavin Shaddick 8,3 , Robert Haines 2, 6, , Loïc Lannelongue 2 ,9,10,11,12 , Emily Lines 3 ,13 , Scott Hosking 3 ,14 , David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将持续增加且成本将持续降低的隐含假设背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信，环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区——以及当地研究可能带来巨大好处的地区——不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为主要考虑因素还将催化科学研究的创新方法
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 、Yurong Yu 4 、Ian Crawford 5 、Scott Archer-Nicholls 6 、Philip James 7 、Ann Gledson 6 、Gavin Shaddick 8,3 、Robert Haines 2, 6, 、Loïc Lannelongue 2 、9,10,11,12 、Emily Lines 3 、13 、Scott Hosking 3 、14 、David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将继续增加且成本将继续降低的隐含假设的背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区 - 以及当地研究可能带来巨大利益的地区 - 不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为首要考虑因素还将催化科学研究的创新方法。通过将这些变化与基于领域的科学需求理解相结合，我们可以以战略方式为最佳实践制定标准。计算方法的能源需求净零被定义为人类向大气中排放的温室气体与人类从大气中清除的温室气体相平衡的状态。实现净零排放需要社会、政治、经济和技术领域的协调努力 1 。人工智能和数据科学将在这一复杂过程中发挥关键作用，帮助我们了解并最终优化人为能源使用 2 。与这一潜在优势相竞争的是，人工智能和数据科学本身具有巨大的能源和环境成本 3,4 。人工智能研究、开发和应用的资源需求不断增加，各国面临着投资更大规模计算设施以跟上步伐的压力 5 。将环境可持续性嵌入人工智能。人们认识到这种做法对环境的潜在影响，从而推动人们努力使计算更具可持续性，包括采用更节能的硬件、更好地管理数据中心以及使用可再生能源为系统供电 6 。人们还认识到软件架构的作用很重要，要取得进展，需要用户熟练编写高效的代码，以最大限度地减少对环境的影响 5 。有一些举措正在推广用于研究的节能软件（例如，https://greensoftware.foundation/ ），同时还努力为计算科学家制定高级原则 7 。尽管如此，方法的环境可持续性目前并不是计算科学研究界任何部分的主要考虑因素，而且对于那些希望以可持续的方式开发或使用人工智能和数据科学的人来说，几乎没有指导方针。艾伦图灵研究所环境与可持续发展兴趣小组首次会议于 2022 年 3 月 15 日在曼彻斯特举行，会议以一场关于