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该奖项认可在国家领导，服务，研究卓越或改善和促进SC
他在制药和消费品领域拥有将近三十年的经验，在那里他担任过各种营销和国家领导地位。他还担任过几个咨询机构，包括新加坡药房委员会，NUS的新加坡药房计划咨询委员会和Ngee Ann Polytechnic的生命科学和化学咨询委员会，为生活科学教育和实践的发展做出了贡献。
对行业的建议：在医学实践中负责任地使用人工智能对行业的建议：曼尼托巴省医师与外科医师学院 (CPSM) 为行业提供建议，以支持注册人实施 CPSM 的实践标准、实践指示以及道德和专业规范。本建议文件并未定义实践标准，也不应被视为法律建议。一般而言，建议文件是动态的，可能会随时编辑或更新以使其更清晰。请定期参考本文以确保您了解最新的建议。重大变更将通过 CPSM 的新闻通讯传达给注册人；但是，微小的编辑可能只会在文件中注明。序言：注册人必须了解在实践中负责任且合乎道德地使用人工智能 (AI)。本文件主要讨论生成人工智能 (GenAI)，但大多数原则可广泛应用于其他形式的 AI。提供的建议主要集中在医疗保健中教育、问责制、透明度、知情同意、保密性和公平性的重要性。还讨论了系统问题。
对行业的建议：在医学实践中负责任地使用人工智能对行业的建议：曼尼托巴省医师与外科医师学院 (CPSM) 为行业提供建议，以支持注册人实施 CPSM 的实践标准、实践指示以及道德和专业规范。本建议文件并未定义实践标准，也不应被视为法律建议。一般而言，建议文件是动态的，可能会随时编辑或更新以使其更清晰。请定期参考本文以确保您了解最新的建议。重大变更将通过 CPSM 的新闻通讯传达给注册人；但是，微小的编辑可能只会在文件中注明。序言：注册人必须了解在实践中负责任且合乎道德地使用人工智能 (AI)。本文件主要讨论生成人工智能 (GenAI)，但大多数原则可广泛应用于其他形式的 AI。提供的建议主要集中在医疗保健中教育、问责制、透明度、知情同意、保密性和公平性的重要性。还讨论了系统问题。
机电工程中的人工智能：ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来，人工智能 (AI) 蓬勃发展，现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域，为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合，以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中，符合 CDIO 标准，以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计，从基础知识进阶到高级应用和评估，采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能，最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法，这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准，标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面，涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略（标准 8）让学生沉浸在 AI 问题解决中，营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开（标准 3），从第三年的 AI 发现阶段开始，学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念，包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年，重点是应用和强化所获得的知识，重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握，最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束，学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后，本文对这种教学方法进行了批判性分析，强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此，它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性，以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词
机电工程中的人工智能：ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来，人工智能 (AI) 蓬勃发展，现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域，为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合，以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中，符合 CDIO 标准，以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计，从基础知识进阶到高级应用和评估，采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能，最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法，这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准，标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面，涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略（标准 8）让学生沉浸在 AI 问题解决中，营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开（标准 3），从第三年的 AI 发现阶段开始，学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念，包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年，重点是应用和强化所获得的知识，重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握，最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束，学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后，本文对这种教学方法进行了批判性分析，强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此，它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性，以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词
现场报告 生成人工智能时代的有意义的写作 Kristi Girdharry 和 Davit Khachatryan 巴布森学院 DOI：10.37514/DBH-J.2023.11.1.04 简介 2023 年 1 月底，本文的合著者参加了学校的一场推广教师研究的活动。应用统计学教授 Davit Khachatryan 正在介绍 Playmeans——他为音乐数据的视听分析创建的应用程序 1——而英语教授 Kristi Girdharry 正在介绍一项关于学生作家的初步研究。从表面上看，这两个演讲和演讲者在学科知识和主题方法方面相差甚远；然而，他们对学生和教师如何使用各种技术来参与有意义的学习体验有着共同的兴趣。
现场报告 生成人工智能时代的有意义的写作 Kristi Girdharry 和 Davit Khachatryan 巴布森学院 DOI：10.37514/DBH-J.2023.11.1.04 简介 2023 年 1 月底，本文的合著者参加了学校的一场推广教师研究的活动。应用统计学教授 Davit Khachatryan 正在介绍 Playmeans——他为音乐数据的视听分析创建的应用程序 1——而英语教授 Kristi Girdharry 正在介绍一项关于学生作家的初步研究。从表面上看，这两个演讲和演讲者在学科知识和主题方法方面相差甚远；然而，他们对学生和教师如何使用各种技术来参与有意义的学习体验有着共同的兴趣。
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 , Yurong Yu 4 , Ian Crawford 5 , Scott Archer-Nicholls 6 , Philip James 7 , Ann Gledson 6 , Gavin Shaddick 8,3 , Robert Haines 2, 6, , Loïc Lannelongue 2 ,9,10,11,12 , Emily Lines 3 ,13 , Scott Hosking 3 ,14 , David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将持续增加且成本将持续降低的隐含假设背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信，环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区——以及当地研究可能带来巨大好处的地区——不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为主要考虑因素还将催化科学研究的创新方法
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 、Yurong Yu 4 、Ian Crawford 5 、Scott Archer-Nicholls 6 、Philip James 7 、Ann Gledson 6 、Gavin Shaddick 8,3 、Robert Haines 2, 6, 、Loïc Lannelongue 2 、9,10,11,12 、Emily Lines 3 、13 、Scott Hosking 3 、14 、David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将继续增加且成本将继续降低的隐含假设的背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区 - 以及当地研究可能带来巨大利益的地区 - 不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为首要考虑因素还将催化科学研究的创新方法。通过将这些变化与基于领域的科学需求理解相结合，我们可以以战略方式为最佳实践制定标准。计算方法的能源需求净零被定义为人类向大气中排放的温室气体与人类从大气中清除的温室气体相平衡的状态。实现净零排放需要社会、政治、经济和技术领域的协调努力 1 。人工智能和数据科学将在这一复杂过程中发挥关键作用，帮助我们了解并最终优化人为能源使用 2 。与这一潜在优势相竞争的是，人工智能和数据科学本身具有巨大的能源和环境成本 3,4 。人工智能研究、开发和应用的资源需求不断增加，各国面临着投资更大规模计算设施以跟上步伐的压力 5 。将环境可持续性嵌入人工智能。人们认识到这种做法对环境的潜在影响，从而推动人们努力使计算更具可持续性，包括采用更节能的硬件、更好地管理数据中心以及使用可再生能源为系统供电 6 。人们还认识到软件架构的作用很重要，要取得进展，需要用户熟练编写高效的代码，以最大限度地减少对环境的影响 5 。有一些举措正在推广用于研究的节能软件（例如，https://greensoftware.foundation/ ），同时还努力为计算科学家制定高级原则 7 。尽管如此，方法的环境可持续性目前并不是计算科学研究界任何部分的主要考虑因素，而且对于那些希望以可持续的方式开发或使用人工智能和数据科学的人来说，几乎没有指导方针。艾伦图灵研究所环境与可持续发展兴趣小组首次会议于 2022 年 3 月 15 日在曼彻斯特举行，会议以一场关于
为什么金融机构应该使用量子安全密码技术（QSC）保护自己
减轻量子风险的技术已经存在。量子安全密码术 (QSC) - 也称为后量子密码术 (PQC) - 可以用升级版取代当前密码术中使用的现有且易受量子攻击的算法，该升级版可以抵御传统计算机和量子计算机对密码术构成的威胁。密钥协议和数字签名都可以实现量子安全，并且 QSC 可以在软件和硬件中实现。例如，国家网络安全中心 (NCSC) 坚信采用 QSC 将为量子计算威胁提供最有效的缓解。
人类对人工智能以及自身的信心
人工智能 (AI) 在辅助人类决策方面已展现出其潜力。然而，在高风险的 AI 辅助决策场景中，人类不恰当地接受或拒绝 AI 的建议可能会造成严重后果。由于对人类对 AI 的信任了解不足，这一问题仍然存在。因此，本研究研究了影响信任的两种人类信心（对 AI 的信心和对自己的信心）如何演变并影响人类的决策。一项认知研究和一个定量模型共同研究了不断变化的积极和消极经历如何影响这些信心和最终决策。结果表明，人类的自信心，而不是对 AI 的信心，决定了接受或拒绝 AI 建议的决定。此外，这项研究发现，人类常常错误地将责任归咎于自己，并陷入依赖表现不佳的 AI 的恶性循环。研究结果揭示了有效校准人类自信心以成功进行 AI 辅助决策的必要性，并提供了见解。
01 英国的大学和教职人员拥有大量的古老英国牛津大学和剑桥大学可供选择，这两个大学分别被认为是整个世界，在它们之间没有太多的选择或实践
面临众多讲座中的选择，面临这些讲座中的选择，最终面临它们之间的选择，在某人之间做出决定。02 教育问题：这对大多数人来说都很重要，父母在教育方面的选择很常见，因为许多父母为孩子选择了教育，因为某人在这件事上没有给某人选择权，某人别无选择，只能服从，某人尚未成年，但某人仍然让某人别无选择，他们“只能按吩咐做事，直到某人成年，他们别无选择，能够上自己选择的大学，选择听取某人的建议（U），某人/一个国家可能/可能不会得到经济支持，如果只是选择接受所提供的东西或什么都不接受，或者如果你在这件事上真的没有选择权，那就是霍布森的选择，
01 英国的大学和教职员工拥有大量的选择，牛津、剑桥分别位于这两个自认为完整的世界，在它们之间没有太多的选择或实践
面临从众多讲座中进行选择，面临从这些讲座中进行选择，最终面临在它们之间进行选择，在某人之间做出决定。02 教育问题：对大多数人来说都很重要，父母在教育方面的选择很常见，因为许多父母为孩子选择了教育，因为某人没有给某人选择权，某人别无选择，只能服从，某人尚未成年，但某人仍然让某人别无选择，他们“只能按照他们所说的去做，直到某人成年，他们没有选择权，能够上自己选择的大学，选择听取某人的建议（U），某人/一个国家可能/可能不会得到经济支持，如果只是选择接受所提供的东西或什么都不接受，或者如果你在这件事上真的没有选择权，那就是霍布森的选择，
功绩单位嘉奖。根据陆军部长的指示，根据 AR 220-315，功绩单位嘉奖授予美国陆军以下单位，以表彰他们在指定期间表现突出、功绩卓著。嘉奖内容如下：1. 韩国通信区总部因在 1952 年 8 月 1 日至 1954 年 1 月 31 日期间在支持韩国作战行动中表现出的突出功绩而被表彰。通过为第八集团军和所有其他驻韩联合国部队的当前和预期后勤需求进行广泛而必要的规划和编程，总部（V）Ui
功绩单位嘉奖。~根据陆军部长的指示，依据 AR 220-315，功绩单位嘉奖授予美国陆军下列单位，以表彰其在指定期间内表现突出、功绩卓著的部队。表彰内容如下：1.朝鲜通信区司令部司令、第 8 集团军司令、第 9 集团军司令因在 1952 年 8 月 1 日至 1954 年 1 月 31 日期间在朝鲜作战行动中表现突出、功绩卓著而被表彰。通过为第八集团军和所有其他驻韩联合国部队的当前和预期后勤需求进行广泛的必要规划和编程，第 8 集团军司令部（第 9 集团军司令、第 9 集团军司令、第 9 集团军司令）成功应对了任何战术紧急情况。连队成员决心坚决不让任何障碍影响连队的效率，无论障碍多么巨大，连队通过迅速处理和分配物资取得了优异的战绩，为单个战斗士兵的战备、健康、福利和士气做出了巨大贡献。此外，连队还关押了所有中国和朝鲜战俘，并帮助韩国重建饱受战争蹂躏和经济枯竭的国家。连队如此有效地规划、监督和管理整个指挥部的职能，以至于这些重大任务的完成提高了联合国在世界眼中的地位，并在物质上帮助加强了联合国对抗共产主义势力的立场。同样，在公司监督下，策划和协调了具有高度敏感性的国际重大行动，如交换和处置战俘的“小交换”、“大交换”和“回收”行动，并取得了巨大成功。领导、指挥和指挥“朝鲜通信区”行动始终如一。在执行极其困难的任务时表现出模范的忠诚，为联合国首次武装争取世界和平作出了实质性贡献。该公司成员表现出的忠诚、主动性和团队精神为他们自己和美国军队赢得了巨大的荣誉。