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印度尼西亚的电动汽车生态系统：基础设施，政策和利益相关者的准备就绪
政治体系中的权力下放原则，这意味着每个省都有管理自己地区的自治权，包括其政策制定。国家政策的实施在每个省可能有所不同；这包括电动汽车政策。对美国，中国和挪威4-6等多个国家的EV政策的研究显示了一些证据，表明没有一个大小适中的模型。因此，需要将政策适应本地价值才能在某个社会范围内带来足够的利益。例如，挪威拥有丰富的清洁能源供应来支持电动汽车，并以增值税（VAT）的形式提供激励措施。尽管中国和美国提供了类似的吸引人的激励措施，但两个政府还优先考虑研发以扩大电动汽车生产，从而为其公民提供了负担得起的电动汽车。
各利益相关者在法医牙科人工智能应用中的作用-A
摘要 在全球范围内，人工智能 (AI) 是快速发展的技术领域的一项进步。它是数字科学的一项突破，解决了当前存在的几个复杂难题。可用的元知识的元分析可以在很短的时间内用一种易懂的语言简化。因此，人工智能可能在法医牙科 (FO) 中发挥重要作用。FO 涉及在刑事或民事诉讼中对牙科证据的检查、评估、管理和呈现，所有这些都是为了司法利益。它是法医科学的重要组成部分，在识别活着或死去的个人方面发挥着根本作用。在获取、分析和报告证据方面，数字取证已经有效可靠地取代了传统的法医调查。数字法医调查的应用在大规模灾难、个人身份识别、年龄估计以及与其他法医牙医的交流中非常有用。各种利益相关者可能能够为法医牙科中广泛有效地使用人工智能做出贡献，包括全科牙科医生、牙科放射科医生、法医牙医、全科病理学家、口腔病理学家、生物医学工程师、数据科学家和政府法定机构。因此，本文的目的是尝试概述各种利益相关者在未来将人工智能应用于法医牙科中可能发挥的作用。
IREDA 第 19 次利益相关者会议：CMD 强调推动成本
Shri Das 还强调，IREDA 致力于保持最高标准的公司治理、透明度和纪律。值得注意的是，IREDA 成为印度第一家在短短 9 天内公布第三季度完整审计财务业绩的公司。他敦促利益相关者优先考虑合规性、及时报告和欠款清算，以维持资产质量并加强 IREDA 的信用评级。
MFSA将利益相关者面板作为其三个...
马耳他金融服务局（MFSA）是马耳他金融服务的单一监管机构，涵盖银行，保险公司，投资服务，信托和养老金。在2018年，MFSA成为第一个开发规范虚拟金融资产框架的欧洲监管机构。在其战略声明中所阐述的MFSA使命是提高其作为独立，积极主动和值得信赖的监督权的地位，主要目的是维护市场的完整性并维持金融部门内的稳定性，以利益和保护消费者。MFSA许可证超过2,000个实体，可以在金融服务领域运营。
UN CBD COP16 - 与利益相关者的CFMCA对话 - 会议注释
联盟认识到生物多样性损失的实质经济和财务后果，以及将自然主流化为经济，财政和金融政策的需求，再加上可能更广泛的制度和经济改革。根据研究，全球一半以上的GDP依赖于自然及其服务，因此，I生物多样性损失和生态系统退化的速度正在以惊人的速度持续，II影响了宏观经济和财务稳定。为了保护自然资本并实现全球气候和生物多样性目标，IV我们需要专注于弥合生物多样性的融资差距，其中一些国家指出，这意味着改变社会经济动态（例如发达国家的消费模式），以改变金融系统。这些变化将使CBD，特别是发展中国家政党的各方都能获得长期公共资金以实现其可持续发展。
EOSC项目 - 目标利益相关者和谁是谁
Oscars是一个四年制的欧盟资助的项目，它将通过巩固ESFRI路线图中世界一流的欧洲研究基础设施的成就来促进欧洲开放科学的吸收。该项目将通过开发基于领域的能力中心，并促进通过级联赠款机制资助的开放科学项目的实施来增强科学集群在该时代的作用。
NIST 夸大了 MEP 对国会和其他利益相关者的经济影响
异常值验证要求中心联系客户，确认所报告的经济影响的准确性，并向 NIST 提供理由，解释中心提供的服务如何导致所报告的经济影响。NIST 在向中心通报其各自的异常值时传达了异常值验证的重要性，并明确指出“如果/当这些大型调查结果受到进一步质疑（由 OIG 等）时，需要这些信息来提供审计线索。” 根据 NIST 政策，异常值验证过程可能只会导致对所报告的经济影响进行向下调整，而中心未能进行异常值验证将导致所报告的经济影响归零。在调查年度结束时，NIST 会整合所有中心报告的经济影响并准备其年度 MEP 经济影响报告。
研究版权对生成人工智能对各种利益相关者的激励影响
基于理论的考虑，有一系列研究恰恰是该结果。但是受影响的人们自己怎么看？为了找出答案，我们委托裁员公司普华永道（PWC）进行了一项大规模研究，以了解瑞士创意部门对这个主题的感受。普华永道每年都会出版瑞士娱乐和媒体展望，并在这种分析中有很多经验。来自600多名参与者的回应以及与专家的各种访谈提供了对创意行业的详细见解，并确认新技术也被视为瑞士的机会和威胁。作者使用四种情况来展示情况如何发展，具体取决于未来的框架工作条件。
多个利益相关者在医疗保健中推动了机器学习的多种可解释性要求
机器学习的应用在医学和健康中变得越来越普遍，从而实现了更准确的预测模型。但是，这通常以相互可预性为代价，从而限制了机器学习方法的临床影响。要意识到医疗保健中机器学习的潜力，从多个利益相关者和各个角度的透明度中理解此类模型至关重要，需要不同类型的解释。从这个角度来看，我们激励和探索了五种根本不同类型的事后机器学习解释性。我们强调了它们提供的不同信息，并描述了每个信息何时有用。我们研究了医疗保健领域的各种利益相关者，探讨了他们的特定目标，要求和目标。我们讨论当前的可解释性概念如何帮助满足这些概念以及每个利益相关者使机器学习模式在临床上产生影响的要求。最后，为了促进采用，我们发布了一个开源可解释性库（https://github.com/vanderschaarlab/interpretability），其中包含不同类型的可解释性的实现，包括可视化和探索解释的工具。