森林砍伐是气候变化和生物多样性丧失的主要原因之一,所有这些都对脆弱社区产生了不成比例的不利影响。与此同时,由于人口增长、收入增长和向更可持续的经济转型,对木材的需求也在增加。目前,全球对工业原木(用于工业用途的原木形式木材)的需求中约有一半来自人工林,而另一半则来自天然林。为了更好地保护天然林和扭转净森林砍伐,需要更负责任地管理的人工林来满足对木材不断增长的需求。FMO 认识到迫切需要增加负责任管理的森林和人工林的数量,已承诺到 2030 年在林业和可持续土地利用方面投资高达 10 亿欧元。我们的主要关注点是全球南方,那里的热带和亚热带地区有利的生长条件使树木种植既高效又具有经济可持续性。FMO 意识到林业经营可能带来有害的社会和环境后果。然而,我们也坚信,与客户一起,我们可以引入并坚持更可持续的做法,为我们的核心可持续发展目标做出积极贡献:体面工作和经济增长、减少不平等和气候行动。FMO 有能力在该领域有所作为。作为少数拥有专门从事林业投资团队的开发金融机构 (DFI) 之一,我们专注于投资负责任和可持续管理的林业业务。鉴于林业部门固有的风险,我们保持严格的客户选择流程,仔细分析每个项目并在必要时实施额外的保障措施。这些保障措施是融资合同的一部分,由客户实施并由 FMO 监督。这种方法使我们能够推动和加强林业部门环境、社会和治理 (ESG) 标准的实施。
摘要:涉及多个不同物体的长马操纵任务对模仿学习提出了挑战,结果策略表现出较差的效率,概括和模块化。这些限制的核心是使用图像和绝对坐标系捕获世界状态。没有广泛的演示数据集,这些表示形式将策略限制为在封闭的空间位置,类别内实例甚至任务变化上操作。在本文中,我们提出了一种使用以负担性为中心的坐标框架来解决这些Challenges的方法。通过适当地重新定位此框架并使用此相对坐标系培训基于州的政策,我们证明我们不仅可以学习高度样本效果的操纵行为,而且可以推广到广泛的空间和类别内的范围。更重要的是,我们表明,这种表示使我们能够学习可以无缝组成的独立子验证,以解决复杂的,长的,多对象的任务,并具有对新任务变化的组成概括的模块化。我们在现实世界中涉及5个不同对象,13个类别内对象变化和7个不同的子任务的实际茶服务任务上进行了广泛的验证,这些方法表现出了广泛的空间变化,证明了我们解决整个长途任务的能力,仅需10个演示。视频演示和代码将在polition-decomposition.github.io上找到。
VFS Global 与负责任的人工智能研究所合作,倡导合乎道德的人工智能发展 公司将在其位于孟买、迪拜和柏林的先进开发中心内开发所有人工智能解决方案 VFS Global 是全球政府和外交使团的领先外包和技术服务专家,现自豪地宣布与负责任的人工智能研究所 (RAI Institute) 合作。RAI 研究所是一家总部位于美国的著名非营利组织,致力于在组织内培养负责任的人工智能实践。通过此次合作,VFS Global 将利用 RAI 研究所在人工智能伦理和数据隐私方面的专业知识,确保开发的人工智能解决方案安全、合乎道德,并符合签证处理的运营需求。此次合作将实现持续的技术创新,确保 VFS Global 为客户提供更多便利,同时为世界各国政府提供安全负责任的签证和公民服务。这项创新将增强 VFS Global 在安全连接人民和国家、支持全球贸易、旅游、教育和技能方面所发挥的作用。VFS Global 将严格按照其客户政府的需求和法规开发其人工智能解决方案。此次合作将确保所有开发工作透明、规范,并根据客户的具体需求量身定制。VFS Global 将在其位于孟买、迪拜和柏林的先进开发中心内独家开发所有人工智能解决方案。这些中心将作为协作平台,公司将与客户政府密切合作,量身定制解决方案,以提高签证处理效率、安全性和用户体验。这种方法确保 VFS Global 保留完全所有权和控制权,使其能够实施最高的安全标准。每个解决方案都将经过精心设计,采用严格的人工智能安全和安全护栏,确保符合当地和国际监管框架。任何额外的开发都将按照客户政府的步伐和准备情况进行,确保每一步都符合他们的具体要求和时间表。 VFS Global 创始人兼首席执行官 Zubin Karkaria 强调:“我们与负责任人工智能研究所的联盟加强了我们对道德人工智能发展的奉献精神。我们一直走在技术创新的前沿,致力于确保安全性、完整性和严格遵守客户政府的监管框架。此次合作凸显了我们以负责任的方式引领人工智能发展的决心。”
医疗保健领域的技术似乎正在以越来越快的速度发展,人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 这两个术语在医学讨论中比以往任何时候都更常见。这两个术语经常互换使用,并经常出现在关于数字化转型和全球医疗保健未来的讨论中。这些新方法无疑具有潜力,医疗保健领域的技术变革速度似乎只朝着一个方向快速发展,几乎没有放缓的迹象。但我们是否采取了正确的方法在医疗保健中使用人工智能,并且我们是否以负责任的方式这样做?确保我们以正确的方式应用正确的技术来满足我们的需求,并为我们带来有意义的结果?