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与饲料作物有关的温室气体排放数据库
1.2研究范围的主要重点是定量农作物生产中耕种阶段引起的温室气体排放。该研究重点介绍了5种主要农作物：玉米，小麦，大麦，木薯和大豆。评估涵盖了主要的温室气体：CO 2，N 2 O和CH 4，其中包括从原料生产到农场培养再到现场门的所有主要过程。此外，分析还包含与土地利用变化相关的碳库存变化。该分析的结果在数据库中介绍，该数据库提供了有关每作物生命周期清单以及与作物种植相关的排放强度的信息。用户能够查询数据库，以访问按生产系统和国家 /地区分解的每个作物的排放强度的汇总信息。
部门更新个人，家庭和提供者-NJ.GOV
您有保证将任何剩余的团体人寿保险覆盖范围转换为谨慎保险公司的个人保险。可以保证将这种转换为保诚政策（不能拒绝您的健康或其他问题的保险），但是它可能比您可能从保诚或其他保险公司有资格的其他政策更昂贵或不适合您的需求。您应该在决定购买转换政策之前与其他保险公司联系，并比较可用的保单和费用。（其他运营商可以根据他们对健康状况和其他因素的评估接受或拒绝您的申请。）其他规定和限制适用于退休或残疾退休的成员。
Rho AI – 利用人工智能应对气候变化：融资、实施和道德
那是 2020 年 1 月初的一个星期一早上，数据科学和人工智能 (AI) 公司 Rho AI 位于美国，大约 25 名员工中的大多数都在线上参加公司的每日站立会议。1 需要更深入思考的问题被标记为稍后进行小规模讨论。该公司首席技术官 Gilman Callsen 提出了一个全新项目的主题，即开发一种开放获取和开源的环境、社会和治理 (ESG) 投资工具。他说：‘从很多方面来说，这个项目将我们带入了新的领域，因此我们需要讨论这个项目所涉及的道德问题和潜在的商业案例、数据质量和影响’。Callsen 和 Rho AI 商业化主管 David McColl 同意在当天晚些时候交谈以考虑该问题。
探索 AI 安全性的程度：通用性、能力和控制
人们经常通过对比专业人工智能与通用人工智能 (AGI)、分析有限能力系统的短期危害与“超级智能”带来的长期风险，以及概念化人工智能系统对其环境和自身进行限制控制的复杂方式（影响、对人类的伤害、自我伤害、遏制等），来探索人工智能安全的前景。在本立场文件中，我们将人工智能安全的这三个方面重新视为定量因素——通用性、能力和控制——并表明通过定义这些维度的指标，可以更精确地描述和分析人工智能风险。作为示例，我们说明了如何在强化学习设置中的玩具场景中为一些简单代理定义这些指标及其值。
情感在负责任的军事人工智能中的作用
人工智能系统能够理性地分析情况并判断可能采取的行动的价值。由于人工智能系统没有情感，它们的决策或它们向人类提出的决策将始终遵循逻辑和理性。一些人认为这会带来更好的决策（Haraburda，2019 年）。可以理解为什么有些人认为情绪不利于决策。首先，情绪很难标准化和控制。在像军队这样重要的组织中，士兵需要以可预测和一致的方式行事，而不应受到个人信仰、一时的恐惧和欲望的干扰。其次，情绪可能是糟糕的道德顾问。例如，愤怒等情绪可能会引发报复情绪，在军事背景下甚至可能导致战争罪。第三，强烈的情绪可能导致功能丧失，例如创伤后应激障碍 (PTSS)，
人工智能与超人类主义
《论证：半年期哲学期刊》的最新一期涵盖了两个相互交叉的主题：人工智能 (AI) 和超人类主义。人工智能是计算机科学和认知科学的研究领域，但它们也借鉴了数学、心理学、神经生物学和神经科学的成就，后者专注于创建能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的计算机系统。人工智能致力于创建能够学习、思考、探索、识别模式、做出决策、理解自然语言和以类似于人类的方式处理信息的程序和算法。另一方面，超人类主义是一场智力（哲学）和文化运动，它宣称需要克服人类的局限性，并假设努力改善人类的心理物理状况。为此，他建议使用包括人工智能在内的科学和技术，尤其是生物技术、神经技术和纳米技术。
军事领导人即将面临的数据素养危机
数据为懂得如何使用数据的企业和政府提供了竞争优势 3。私营部门雇用跨职能数据科学团队，从大量数据中分析和构建有价值的预测模型，用于推动业务决策并最大化结果。个人设备的广泛使用记录了我们的每一步、社交媒体帖子和互联网搜索，以及快速改进的基础设施来处理如此大规模的结构化和非结构化信息，催生了机器学习 (ML) 和人工智能 (AI)。我们每天都与 ML 算法交互；这些技术为做出数据驱动的决策提供了无限的可能性，从而改善了生活的几乎任何方面。亚马逊根据数据推荐要购买的商品
更大、更清洁、更智能
净零：为应对灾难性气候变化的威胁并推动加拿大经济脱碳，联邦政府制定了到 2050 年实现净零排放的全经济目标，以及到 2035 年实现净零电力系统的更直接目标。一些省和地区也制定了自己的减排目标。要实现所有这些目标，就需要将排放量尽可能减少到接近零，同时从大气中去除任何剩余排放并永久封存。然而，实现加拿大的国家目标并不一定意味着每个省和地区都必须在同一时间表上减少排放——一个省或地区的负排放可能被用来抵消另一个省或地区的剩余排放。