XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System公共部门
使用数据网格转换您的公共部门组织
云数据治理和目录可提供全合一的数据发现，数据目录，数据治理，数据谱系和对受信任数据的访问，从而很容易找到相关的数据资产并了解其关系。多亏了Informatica的Claire®AICopilot功能，域团队可以轻松提取，索引和从分布式来源分类为集中式目录。此目录可以用作整个数据网格数据资产的常见元数据平台。自动数据发现还允许域独立集成，分类和发布其数据资产。，它可以在促进协作和重用的同时控制域的可见性和可访问性。
卑诗省的范围摘要公共部门温室气体排放
重要说明：B.C.正处于过渡期，因为我们努力与原住民一起改变水域，土地和资源的管理和管理。该省承认，最初的累积效应评估不是与原住民合作制定的，因此不代表土著观点。它提供了目前可提供给卑诗省省的最佳西方科学信息，并且可以是用于与原住民合作支持土地管理的一条信息。提供的信息旨在是支持和告知该省与原住民之间关于累积效应管理的未来工作以及协作的起点。该省还期待与受影响的利益相关者互动，以确保适当地确定，考虑和管理累积效应。
在公共部门实现卓越的运营
硬件解决方案必须设计为重复使用，修复或回收，而不是抛弃。必须在可能的情况下虚拟化功能，以减少操作解决方案所需的设备，物理空间和环境系统的数量和大小。在需要物理设备的情况下，它必须包括最大程度地减少功耗的创新。最后，必须设计和构建解决方案，以可靠地运行多年，以避免需要过早更换。一起，这些措施有助于减少TCO。
英国公共部门财政：2023 年 12 月
2023 年 12 月借入的 78 亿英镑，加上我们之前发布的截至 2023 年 11 月财年借入估计的下调 50 亿英镑，使我们对截至 2023 年 12 月财年总借入量的临时估计达到 1191 亿英镑。这比预算责任办公室 (OBR) 预测的 1241 亿英镑借入量低 50 亿英镑。这是自 1993 年开始月度记录以来第四高的年度截至 12 月的估计值，仅次于 2020 年和 2021 年冠状病毒 (COVID-19) 大流行期间以及 2009 年全球金融危机后的估计值。
图形网页设计师 - 费城公共部门......
项目摘要：费城公共卫生局 (PDPH) 疾病控制司 (DDC) 致力于预防、控制和报告具有传染性和/或影响公众健康的疾病和状况。DDC 帮助为突发公共卫生事件做好准备，并教育社区如何保持安全和健康。作为 PDPH DDC 的一部分，费城免疫计划负责监督联邦资助疫苗的购买和分发给当地医疗保健提供者。作为美国疾病控制和预防中心 (CDC) 资助的 64 个项目领域之一，费城免疫计划的使命是预防疫苗可预防疾病并提高费城婴儿、儿童、青少年和成人的免疫覆盖率。根据这一使命，费城免疫计划运行 3 个联邦疫苗计划：儿童疫苗 (VFC) 计划、高风险成人疫苗 (VFAAR) 计划和 COVID-19 疫苗提供者计划。费城免疫计划致力于确保医疗服务提供者能够获得联邦疫苗、优质的患者教育材料以及有关正确疫苗接种、储存和处理的培训。*职位描述：平面和网页设计师将负责开发和维护免疫计划的数字和印刷通信的外观，确保所有通信在视觉和音调上统一，符合费城的高可访问性标准，并且是专业制作的。平面和网页设计师将负责设计和创建免疫计划其他成员可用于与医疗服务提供者和公众沟通的通信材料和模板。这些包括但不限于电子邮件通讯、疫苗接种促销、教育材料和外展活动。平面和网页设计师将定期维护免疫计划的网站并仔细审查其内容，使所有信息保持最新，并确保网站易于使用。此外，该职位将负责网站的管理，并将维护网站有序的后端，确保
更广泛的公共部门采购指令 2024 年 4 月 1 日
参与供应链活动的个人必须以诚信和专业的态度行事，并让人们看到他们以诚信和专业的态度行事。诚实、谨慎和尽职调查必须是 BPS 组织、供应商和供应商之间所有供应链活动不可或缺的要素。必须表现出对彼此和环境的尊重。必须保护机密信息。参与者不得参与任何可能造成或似乎造成利益冲突的活动，例如接受礼物或恩惠、提供优惠待遇或公开支持供应商或产品。
公共部门低碳供热 – 技术介绍和项目经验
继《建议和证据》报告之后，2021 年 9 月，向能够在 2022 年 3 月之前交付示范项目的公共机构提供了资本补助资金。这项初始资本补助由能源服务部门制定，并由 Salix Finance 管理。共计 320 万英镑投资于 5 个公共机构的 11 个计划。报告中提供了其中一些项目的案例研究。
生成式人工智能已在公共部门广泛应用
生成式人工智能有可能通过提高生产力和减少花在官僚机构上的时间，改变公共服务的提供方式。此外，与其他类型的人工智能不同，它是一种迅速广泛采用的技术：基本上任何人都可以决定在日常工作中使用它。但生成式人工智能在公共部门的应用程度如何？我们对英国 938 名公共服务专业人士（涵盖教育、卫生、社会工作和紧急服务）的调查旨在回答这个问题。我们发现，生成式人工智能系统的使用已经很普遍：45% 的受访者知道他们工作领域内使用生成式人工智能，而 22% 的受访者积极使用生成式人工智能系统。公共部门专业人士对这项技术的当前使用以及它在未来提高效率和减少官僚工作量的潜力持积极态度。例如，在 NHS 工作的人认为，如果正确利用生成式人工智能，花在官僚机构上的时间可以从 50% 减少到 30%，相当于每周一天（巨大的潜在影响）。我们的调查还发现，人们对生成式人工智能的产出有很高的信任度（61%），对被取代的担忧程度较低（16%）。虽然受访者总体上持乐观态度，但他们担心的方面包括感觉英国错过了利用人工智能改善公共服务的机会（76%），只有少数受访者（32%）认为他们的工作场所有关于生成式人工智能使用的明确指导。换句话说，很明显，生成式人工智能已经在改变公共部门，但采用的方式杂乱无章，没有明确的指导方针。英国的公共部门迫切需要开发更系统的方法来利用这项技术。关键词：生成式人工智能、公共服务、生产力
公共部门决策的LLM辅助建模和模拟：桥接气候数据和政策见解
本文提出了一个旨在在公共部门进行决策的变革框架，尤其是在环境政策和气候变化的背景下。传统方法处理庞大而复杂的气候数据通常由于需要专门的外观而造成障碍。我们的框架基于OpenAI的GPTS平台，通过使具有技术知识的用户可以轻松访问和解释气候数据集和仿真来克服这一挑战。通过自然语言交互，利益相关者可以参与数据并有效地探索各种政策方案。这种方法不仅简化了决策过程，而且还为更广泛的利益相关者打开了门，以促进公共部门的政策制定和战略规划。本文讨论了该框架的设计，其在现实情况下的应用 - iOS的应用以及其在应对环境挑战时促进知情，数据驱动的决策的潜力。
推进公共部门人工智能采购和应用
人工智能是指利用计算机技术执行学习、推理和解决问题等任务，而这些任务通常被认为需要人类智能才能完成。人工智能技术已在我们的社会中广泛应用——从指导我们在流媒体服务上观看节目的算法，到用于评估气候变化和绘制蛋白质结构的复杂模型。最近，随着政府和公民试图了解生成式或“认知式”人工智能的影响和潜在用途，人工智能技术重新引起了人们的兴趣。生成式人工智能与其他人工智能技术（主要使用模式识别来做决策）的区别在于，它能够利用从更广泛的数据集中学习到的知识来创建新的独特内容，例如文本和艺术。ChatGPT 等应用程序的普及使这项强大的技术迅速进入普通民众的手中。