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第 12 卷 | 治理媒体和通信领域的人工智能
资金：Jo Pierson 获得了 DELICIOS 项目（社会技术系统中的决策委托给自主代理）的支持，该项目由佛兰德斯研究基金会 (FWO)（拨款 G054919N）资助，Aphra Kerr 感谢 ADAPT 中心的支持，该中心由爱尔兰科学基金会研究中心计划（拨款 13/RC/2106_P2）资助。竞争利益：作者声明不存在影响文本的竞争利益。许可：这是一篇开放获取的文章，根据 Creative Commons Attribution 3.0 许可（德国）的条款分发，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/de/deed.en 版权归作者所有。
石油和天然气行业标准职责范围
a. 定义价值链活动和转型指标。b. 定义排放指标和非排放指标的基础科学。c. 针对与每项活动相关的商业模式转型选项审查指标。2. 制定测量/核算和报告标准，包括每项活动的相关范围、最低目标边界以及基于排放的指标范围内可用的目标设定方法。3. 制定非排放指标的测量和报告标准。4. 审查和确定与 1.5°C 相符的相关全球情景，并根据这些情景推导出目标设定路径。5. 开发目标设定工具。6. 起草一项标准，作为排放核算和报告以及目标设定和验证指南的基础。
让私营部门参与抵抗气候的斗争...
气候变化是21世纪最紧迫的问题之一，影响了世界各国的生态系统，经济和社会。全球温度的升高，极端天气事件的频率以及自然资源的持续消费突出了一种集体方法的紧迫性。气候变化通常是由燃烧化石燃料，砍伐森林，牲畜以及其他基于人类的生活方式和对发展渴望的行为引起的。具体来说，气候变化的主要原因和地球温度的变化包括产生能力，制造商品，使用运输和发射温室气体的费用。覆盖地球的气体排放，然后捕获太阳的热量，导致全球变暖和气候变化。
基于多部门代理模型中的技术范式、劳动力创造与毁灭
本文提出了一个基于代理的模型 (ABM)，用于描述技术范式和新部门的内生性出现，其中包括不同的劳动力创造和破坏模式以及消费动态。该模型以劳动力增强型 K+S ABM 为基础，研究了从不同形式的技术变革中产生的长期劳动力需求模式。它提供了一个多层次、综合的视角来审视所谓的未来工作情景，而这些情景目前通常局限于公司层面或短期部门分析，并研究了劳动力创造和破坏趋于平衡的条件。这是一种相对公平和稳定的收入分配，由福特式的劳动力市场监管制度保证，保证了该模型永远不会达到完全技术失业的阶段。技术变革与总需求之间的协调模式也由不断增加的产品复杂性来确保，产品复杂性不断增加，从而不断吸收劳动力。
私营部门 - 企业策略-2023-2025-en。 ...
根据国际人权法，各州有主要责任尊重，保护和满足人权。这包括防止和惩罚其领土或管辖权内私营部门实体侵犯人权的人权。1948年12月10日联合国大会在巴黎宣布的普遍人权宣言（UDHR）被宣布为“对所有民族和所有国家的共同成就标准，最后，每个人和每个人的每个人都必须不断地思考这一宣言，以保持这一宣言，以促进对这些权利和自由派的教学和教育。”¹4商业企业被认为是社会的专业机构，执行专业职能，以遵守所有适用的法律并尊重人权。¹5
高等教育部门对英国经济的影响
1参见高等教育统计局（2023），“高等教育学生数据”（此处）。2例如，请参见伦敦经济学（2023），“国际高等教育学生对英国经济的收益和成本”（此处）。 3有关这些影响的定义，以及我们方法学方法的进一步详细信息，请参阅附件。 4基于基础HESA财务数据的覆盖范围，在机构覆盖方面，我们的分析包括公共资助的高等教育机构（包括大学）以及替代提供者。 有关HESA数据覆盖的更多信息，请参见此处。 5与分析所涵盖的时间段有关，重要的是要强调，HEP在2021-22学年的支出受到了COVID-19的大流行的重大影响。 例如，HESA（此处）发布的财务数据表明，在2021年至22年，提供商的资本支出比2018-19（即大流行开始之前的最后一个整个学年）低约22％。 此处提出的估计值需要在这种情况下进行解释。2例如，请参见伦敦经济学（2023），“国际高等教育学生对英国经济的收益和成本”（此处）。3有关这些影响的定义，以及我们方法学方法的进一步详细信息，请参阅附件。4基于基础HESA财务数据的覆盖范围，在机构覆盖方面，我们的分析包括公共资助的高等教育机构（包括大学）以及替代提供者。有关HESA数据覆盖的更多信息，请参见此处。5与分析所涵盖的时间段有关，重要的是要强调，HEP在2021-22学年的支出受到了COVID-19的大流行的重大影响。例如，HESA（此处）发布的财务数据表明，在2021年至22年，提供商的资本支出比2018-19（即大流行开始之前的最后一个整个学年）低约22％。此处提出的估计值需要在这种情况下进行解释。
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
机构部门的资产负债表和整体经济
本出版物为国内机构部门和整体经济提供了资产负债表。记录了由联邦统计办公室计算的非财务资产，以及由德意志政府银行编制的金融资产和负债。方法论基础始终是2010年欧洲帐户体系（ESA 2010）。这个统计框架对欧盟的所有国家都具有约束力，自2014年9月以来，一般规则将总资产分解为非金融资产和金融资产。此外，它还包含统一分类非金融资产，金融资产和负债以及机构部门的规定。以下这两个组成部分的以下合并以形成综合资产负债表，或多或少地完整地了解了当前统计记录的资产，无论是在部门层面还是在整个经济中。仅在非财务资产的领域发生，因为在ESA 2010中定义的所有非财务资产类别都不可用。相应的数据均可用于库存或贵重物品，也不适用于土地以外的非生产资产，例如底土资产，水资源等。
更新的国家水部门战略2020
您将在本摘要报告中阅读，更新的战略主要集中在第1支柱下的改革计划上，该计划被认为是重新启动该行业朝着可持续管理和改进的服务提供的基础。提出了一项明确且定义明确的行动计划，自2020年以来，能源和水部，水上机构和捐助者社区以来，已经开始工作，以实现行动计划的目标。支柱2并不重要，在此，在未来几年中，为了实现水资源管理的基础，为水部门设定国家信息系统的重要性和紧迫性。最后但并非最不重要的一点是，Pillar 3来填补可以访问所有人服务的基础架构空白。