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AI：智能技术可以提高政府效率吗？ 世界税务顾问 - 2025年2月14日 通往常绿价值的清晰途径 2024全球人力资本趋势 TMT季度更新 2024年夏季财富/德勤首席执行官调查 技术信任道德领导，治理和劳动力对道德AI的决策：C-Suite观点 重新想象医疗保健交付：伙伴关系推动新护理模型 Google数据中心和泰国的云影响 ach vs即时付款 泰国 结束云战略，技术和创新差距 从MedTech制造和质量运营中拿出费用 您的数据现代化途径 那么，您仍然想在2024年成为银行吗？ 德勤技术快速50中欧2024 2024先进治疗行业报告 2024媒体和娱乐前景：用户生成的内容 b'' 全球商业服务中的扩展现实 2030年的世界：
使用AI（从Genai到代理AI）自动化任务并创造效率。尽管大多数政府系统都旨在自动化核心业务流程，但传统技术和复杂的代理任务仍需要大量的手动努力。更广泛地使用基于AI的系统可以通过假设繁重的，重复的，低级的任务来帮助优化资源，以便政府员工可以专注于解释数据，批判性思维和服务提供。将AI部署用于适当的任务也可以节省无数小时。Deloitte研究估计，智能技术从起草新技术的起草报告到路由文档到适当的专家进行审查的任务节省了75％至95％。4
地理 - 矿产和能源资源Ques-ans（x）。 ...
•无烟煤 - 它包含超过80％的碳含量。这是最高质量的硬煤。•沥青 - 它包含60％至80％的碳含量。这是商业用途中最受欢迎的煤炭。•褐煤 - 它是低级煤，通常称为棕色煤。它在泰米尔纳德邦的Neyveli中发现，用于发电。•泥炭 - 它是最低级的煤，其中含有碳含量小于50％。它像木头一样燃烧，并增加烟雾。
2024年12月的废物指标仪表板
IAEA与NWS接触，以协助执行斯洛伐克的专家任务，旨在证明英国的放射性污染危险废物和石棉的管理实践。在任务中，还提出了捷克共和国和立陶宛的当前做法，包括管理废弃的密封来源。在Mochovce设施进行了现场访问，该设施处理斯洛伐克低级废物（LLW）和非常低级的废物（VLLW），在该地点的不同地区。关于未来合作的讨论已经开始，目的是增强斯洛伐克对与废弃密封的放射性资源管理和危险放射性废物有关的关键问题的理解。该任务为斯洛伐克废物主，政府和国际原子能机构提供了宝贵的见解和具体建议，从而指导其相关计划的未来方向。
海洋战略制定实用框架
21 世纪的陆地生活严重依赖海洋领域。人们经常听到的统计数据是，90% 的世界贸易通过海上进行，99% 的国际通信通过海底电缆进行，但这实际上只能说明我们的陆地生活与海洋活动和基础设施之间的联系有多紧密。全球对海洋领域的这种依赖需要人们更加关注海上安全，因为任何看似低级的问题都可能很容易产生全球影响。2021 年 3 月，苏伊士运河因集装箱船 EVER GIVEN 搁浅而关闭，这便是一个例子，说明一艘船只发生的单一事件可能会对全球产生后勤、经济和安全影响。正是由于这个原因——海上活动与陆地生活之间密不可分的联系——海上战略已成为几乎每个沿海、岛屿和群岛国家关注的重点。
创新思考
在最近的军事创新会议上，各军种代表的简报充分表明了美国国防部当前在促进创新方面的努力存在哪些问题。其中有一篇简报清楚地表明，该军种的作战理论中心开展了大规模的斯达汉诺夫式*行动，在这个计划中，从指挥官到最低级的士兵，全体人员每周工作六天、每天工作十二小时，以实现军种首长的创新愿景。1 这很不幸；在这种条件下，任何有价值的思考都难以想象，更不用说实质性创新的进展了。事实上，人们很容易形成这样的印象：没有一个军种对转型非常认真，五角大楼或构成国防部神经系统的各个机构的迷宫般的走廊里几乎没有真正的思考。 2 华盛顿特区有很多关于转型、创新和“军事革命”的讨论，但不幸的是，很少有人关注过去一个世纪中真正促进了重大、成功创新的军事（和其他）组织的属性。相反，即使是最有同情心的旁观者也可能感觉到五角大楼生活在口号、使用精美电子图形的简报和
工程自动化：从人为因素角度看设计、实施和验证挑战
摘要 在文献中，自动化通常被视为一个目标（生产尽可能自主的系统）、一个过程（生产具有自主行为的系统）或一种状态（以自主方式运行的系统）。这些用法表明自动化是一个不需要分解的全局概念。但是，在设计系统（包括交互式系统）时，只有在将某些功能（以前由人类执行）迁移到系统时，才能在非常低级的细节中纳入自动化。在解剖学（旨在分解生物体的各个部分）和生理学（旨在了解生物体及其各部分的功能）出现之前，这种自动化的全局视野与生物学中对人体的全局视野之间存在相似之处。本演示将遵循解剖学和生理学的路径，以更好地理解什么是自动化、如何设计自动化、部分自主系统如何更好地支持用户以及为什么完全自动化是一个可取但愚蠢、不可取和不明智的目标。
mvpalab：用于多维脑电图数据的机器学习解码工具箱
MVPalab是一种基于MATLAB的且非常灵活的解码工具箱，用于多维脑电图和磁构成数据。MVPALAB工具箱实现了几种机器学习算法来计算多元模式分析，跨分类，时间概括矩阵以及功能和频率贡献分析。它还为数据归一化，数据平滑，降低维度降低和超级验证生成提供了对一组广泛的预处理例程的访问。要在小组级别绘制统计推断，MVPALAB包括一种基于非参数的置换方法。此工具箱已设计为包括易于使用且非常直观的图形用户界面和数据表示软件，这使MVPalab成为那些很少或没有以前编码体验的用户的非常方便的工具。但是，MVPALAB不仅适用于初学者，因为它实现了几种高和低级的例程，允许更多经验丰富的用户以非常灵活的方式设计自己的项目。
为什么精确优化不引起注意。”
将所有这些概念放在一起，新兴的图片（用于感知推断）如下：我们拥有一个内部模型，使我们能够产生有关感官数据远端原因的高级假设，这反过来又在下降的层次级别上产生了低级的子集合，并与更加良好的细节相关级别的层次级别。然后将这些假设与传入的感觉数据进行比较。当不匹配时，会产生预测误差。这些错误是通过层次结构传播的唯一馈电或“自下而上”信号 - 未解决的预测错误被发送到一个下一个级别，在此级别上，以贝叶斯的方式修订了高级假设，直到成功最小化预测错误。3预测误差最少的假设是选择代表世界的假设。假设产生和预测误差最小化的这种迭代过程被视为对所有认知现象的功能（包括思想）的功能。预测误差最小化是“所有大脑都做到的”（Hohwy 2013：7）。
关于创新的思考
在最近召开的军事创新会议上，各军种代表的简报在很大程度上表明了美国国防部当前促进创新的努力存在哪些问题。其中一份简报清楚地表明了该军种的条令中心进行了一次大规模的斯达汉诺夫式*行动，在这个计划中，从指挥官到最低级的士兵，全体人员每周六天、每天工作十二个小时，以实现军种首长的创新愿景。1 这很不幸；在这种条件下，不可能产生任何有价值的思考，更不用说取得实质性的创新进展了。事实上，人们很容易形成这样的印象：没有一个军种对转型非常认真，在五角大楼或构成国防部神经系统的各个机构的迷宫般的走廊里几乎没有进行真正的思考。 2 华盛顿特区有很多关于转型、创新和“军事革命”的讨论，但不幸的是，很少有人关注过去一个世纪中真正促进了重大、成功创新的军事（和其他）组织的属性。相反，即使是最有同情心的旁观者也可能感觉到五角大楼生活在口号、使用精美电子图形的简报和