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综合形式化方法的新机遇
事实上，最近我们可以观察到机器人和自主系统存在大量困难 [112, 141]。此类系统将在社会中得到更广泛的应用，从而提高其安全关键性水平 [70]，并需要严格的监管制度。结构化保证案例提供了一种成功的监管验收方法，这些案例提供了由证据支持的可理解且不可废止的安全论据 [72, 77, 104]。然而，无论是否符合 IEC 61508 1 和 DO-178C 2 等标准，此类保证案例的创建都很费力，维护和发展都很复杂，并且必须通过评估过程进行严格检查，以确保满足所有义务并实现对论据的信心 [68, 160]。尽管如此，这些问题正是 FM 旨在克服的。
研究与创新集群政策简报
政策简报 政治和科学的发展往往有着截然不同的时间尺度。寻求新政策证据的政策制定者通常需要在数周或数月内得到答案，而设计和开展研究以严谨解决新政策问题则需要数年时间。对某个主题进行深入调查的价值不可低估，但当无法做到这一点时，好的证据也总比没有证据好。皇家学会的一系列政策简报是一种旨在弥合这一鸿沟的新机制。这些政策简报借鉴皇家学会院士和更广泛的科学界的专业知识，对当前证据进行了快速而权威的综合。这些简报阐述了当前的知识状态和围绕通常与合作伙伴共同定义的政策问题尚待解答的问题。
碳减排策略 - 可持续性 |
过去七年来，大学的能源和碳减排项目 (ECRP) 一直获得资金，用于干预建筑物的运行或用更高效的型号替换设备。示例包括 LED 照明、冰箱更换、化学排气系统的大规模重新设计，以及（举例说明）小规模采购机房大阀门的定制绝缘套。ECRP 由适度的 Chest 2 拨款资助，旨在资助通常提供少于 10 年回报期的计划。机会，尤其是规模上的机会，往往受到这种经常性拨款的限制。如果回报期是严格确定的，并且投资回报足以偿还债务，那么没有理由对这项活动进行财务限制。
新南威尔士大学 Scientia 教授 Ross P Buckley 和 Natalia Jevglevskaja 博士 - 回应《消费者数据权的法定审查》 - 问题论文
在数字经济中保持领先地位是一项艰巨的任务。首先，它需要找到一种微妙的平衡：设计一个数据共享制度，严格保护消费者数据并确保系统的可靠性，同时又不施加可能阻碍新市场进入者和扼杀创新的监管负担。其次，它要求在消费者和企业偏好的变化以及技术创新都经常超过新监管和治理措施的环境中，有极强的学习和适应能力。与大多数变革性创新一样，数据共享过程的监管必须是一个持续的“边做边学”的过程。无论国内数据共享框架涉及哪些行业，该框架都必须是“活的”，随时准备承认错误并做出改变。
估算湿地碳库存的现场指南
作为ARCWBW应用的一部分以及2030年绿色经济计划（PGE）的实施，使用一种简单有效的方法，有必要严格和系统地估算各种湿地的碳库存。这种方法对于优先考虑湿地进行保护至关重要。这种方法也可以用于记录与这些生态系统破坏或改变相关的碳损失（例如，排水或住宅开发）。除了引起温室气（GHG）排放外，陆地碳库存的损失是无法恢复的，这破坏了抵抗气候变化的努力。尽管泥炭地已经被认为是重要的碳储层（Garneau and van Bellen，2016年），但目前魁北克省各种湿地的碳库存值只有碎片数据库。
算法，有效程序及其定义
直觉，我们似乎对算法是一个很好的了解。如果要求有能力的数学家或计算机科学家定义“算法”，她的答案将会像这样。算法是按照有限数量的说明列出的逐步过程；它们的步骤很小，因此可以通过“机械”（机械）来执行它们，这在任何步骤中都没有任何特殊的知识或理解。每个下一步都是由当前步骤和指令列表唯一确定的。将其称为“算法”的经典思想（更准确地说是在秒2）;或者，用古里维奇的话说：1930年代（2019年）的算法。这个直观的想法真的有多精确？可以更严格地定义吗？
联合测试与评估 (JT&E)
联合测试与评估 (JT&E) 计划的主要目标是为联合军事界发现的作战缺陷提供快速解决方案。该计划通过开发新的战术、技术和程序 (TTP) 并严格衡量其使用对作战结果的改善程度来实现这一目标。JT&E 项目可能会开发出影响超出 TTP 的产品。赞助组织将这些产品作为理论变更请求提交给相应的服务或作战司令部。JT&E 项目的产品已通过联合需求监督委员会流程以及与空中、陆地、海上应用中心的协调纳入联合和多军种文件。JT&E 计划还开发了具有联合应用的作战测试方法。该计划是对采购过程的补充，但不是采购过程的一部分。
临时版本 文件…… 2020 年 9 月 防止因使用人工智能而导致的歧视 报告 1 平等和非歧视委员会 报告员：Christophe Lacroix 先生，比利时，社会党、民主党和绿党集团 摘要
4. 人工智能系统的设计和目的也至关重要。为效率、盈利或其他目标而优化的算法，如果没有充分考虑到保障平等和非歧视的需要，可能会造成直接或间接的歧视，包括基于性别、性别特征、年龄、国籍或族裔出身、肤色、语言、宗教信仰、性取向、性别认同、性别特征、社会出身、婚姻状况、残疾或健康状况等各种理由的联想歧视。因此，人工智能系统从一开始就充分尊重平等和非歧视，并在部署前和部署后定期进行严格测试，以确保这些权利得到保障，这一点尤为重要，因为无论这些系统的使用在哪里可能会影响到基本权利的获得。