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是什么使童工有害，这对可可行业意味着什么？
•儿童在所有类型的工作上花费的总时间，包括家务，危险任务和其他工作。这并不意味着应分别计数每种不同类型的工作的小时。•除了参加童工之外的儿童福祉，学习和健康之类的儿童成果，以及工作的间接影响，例如上学或做家庭作业，社交隔离以及与成年人的积极互动有限的效果。•工作的间接影响，例如上学或做家庭作业，社会隔离以及与成年人积极互动有限的能力。•保护因素，例如儿童获得优质教育，父母的教育水平和技能，社区级儿童保护服务等。其中一些指标已经收集，可以更系统地利用这些指标，以告知预防和补救活动，并有助于捕获干预措施对儿童在童工之外的全部潜力的积极影响，而不是童工参与。
国防部长办公室 - rmf.org
RMF 要求每个系统都采用 CONMON 策略。此策略描述了系统所有者如何与服务提供商协调，持续监控和评估信息系统安全基线内的所有安全控制，包括通用控制。具体计划将根据组件监控基础设施、系统使用的特定技术以及系统的应用而有所不同。自动监控应尽可能接近实时。手动控制将具有不同的时间线，但必须包含在总体监控策略中。至关重要的是，系统所有者与服务提供商协调，在进入 cATO 状态之前展示有效整合所有安全控制的自动化和监控的能力。
减少有害使用酒精的全球战略
1. 酒精消费已深深植根于许多社会的社会格局中，据估计，全世界有 23 亿人饮用酒精饮料。与此同时，全球 15 岁及以上人口中超过一半的人报告称，在调查前 12 个月内未饮酒。有几个主要因素影响着人群的酒精消费水平和模式，例如酒精消费的历史趋势、酒精的可获得性、文化、经济状况和实施的酒精控制措施。在个人层面，酒精消费的模式和水平由多种因素决定，包括性别、年龄和个人的生物和社会经济脆弱性因素以及政策环境。支持饮酒行为的现行社会规范和关于饮酒危害和益处的混杂信息鼓励饮酒，推迟适当的健康追求行为并削弱社区行动。14
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
非人类人道主义：当“人工智能向善”时可能会造成伤害
摘要 人工智能 (AI) 应用已被引入人道主义行动，以帮助应对该领域面临的重大挑战。本文重点介绍聊天机器人，它被认为是一种有效的方法，可以改善与受影响社区的沟通并提高对受影响社区的责任感。聊天机器人与其他人道主义人工智能应用（如生物识别、卫星成像、预测模型和数据可视化）通常被理解为“人工智能造福社会”这一更广泛现象的一部分。本文对人道主义和批判算法研究进行了去殖民化批判，重点关注人道主义和人工智能背后的权力不对称。本文询问聊天机器人作为“人工智能造福社会”的典范，是否会在全球背景下重现不平等。基于一项包括对七组利益相关者进行访谈的混合方法研究，分析发现人道主义聊天机器人并不能满足“智能”等要求。然而，人工智能应用仍然会产生巨大的影响。除了与错误信息和数据保护相关的风险之外，聊天机器人还将沟通简化为最简单的工具形式，从而导致受影响社区与援助机构之间的脱节。从数据中提取价值和使用未经测试的技术进行实验加剧了这种脱节。通过反映设计者的价值观并在其程序化交互中主张欧洲中心主义价值观，聊天机器人再现了权力的殖民性。本文的结论是，“人工智能造福人类”是一种“技术魅力”，它重塑了人道主义的殖民遗产，同时也阻碍了权力动态的发挥。
减少有害使用酒精的全球战略
2010 年 5 月，第六十三届世界卫生大会批准了《减少有害使用酒精的全球战略》（WHA63.13 号决议）。就全球战略达成的共识以及卫生大会的批准是世卫组织成员国和世卫组织秘书处密切合作的结果。制定全球战略的过程包括与其他利益攸关方（如非政府组织 (NGO) 和经济运营者）的磋商。全球战略和卫生大会 WHA63.13 号决议以世卫组织的若干全球和区域战略举措为基础，代表了世卫组织成员国对各级持续行动的承诺。该战略包含一套原则，应指导各级政策的制定和实施，确定全球行动的重点领域并建议国家行动的目标领域。该战略赋予世卫组织强有力的授权，以加强国家、区域和全球层面的行动。全球战略的愿景是改善个人、家庭和社区的健康和社会结果，大幅降低有害使用酒精造成的发病率和死亡率以及随之而来的社会后果。制定全球战略的目的是促进和支持地方、区域和全球行动，防止和减少有害使用酒精（方框 1）。
俄亥俄州娱乐水域有害藻华应对策略
俄亥俄州娱乐水域有害藻华应对策略的重点是公有、设有公共海滩和船坡的娱乐湖泊，尽管这些做法可适用于任何娱乐水域。俄亥俄州将在州立公园湖滩张贴警告，并在船坡上张贴标牌。在由俄亥俄州自然资源部 (ODNR) 和美国陆军工程兵团 (USACE) 联合管理的州立公园湖泊上，采样和公众通知将根据机构间协议进行协调（见附录 I）。鼓励负责其他娱乐水域的当地机构和实体遵循州战略发布警告，以一致地向公众传达风险。为了协助当地海滩管理人员和公共卫生部门，今年制定了一份当地 HAB 应对指南，并作为附录 A 包含在该州应对策略中。
阿格瓦姆湖有害藻华行动计划 - NY.gov
纽约州的水生资源在全国名列前茅。州居民受益于这样一个事实：这些资源并非孤立存在，而是从长岛东端到西部的尼亚加拉河，从北部的圣劳伦斯河到南部的特拉华河，都可以找到。这些资源及其所蕴藏的动植物为州和当地社区提供了丰富的公共卫生、经济和生态效益，包括饮用水、旅游、水上娱乐和其他生态系统服务。有害藻华 (HAB) 主要发生在纽约州的积水（即湖泊和池塘）中，近年来变得越来越普遍，并影响了这些资源所提供的价值和服务。
免疫定义。从输入微生物有害A ...
这是一个为期一年的计划（有第二年的选择），使成功的候选人可以在免疫学实验室中担任初级教职员工。本服务实验室评估来自各种免疫介导疾病的患者的样本，即自身免疫性疾病，单克隆胶状病，移植和传染病。初级教师将与其他病理学教师一起解释，报告和签署解决免疫球蛋白异常的病例。该职位旨在提供临床/诊断实验室和免疫疾病教学方面的高级经验。研究是一个重要的组成部分，在细胞因子的实验和临床水平上都受到强烈的鼓励