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评估系统：分析教育系统和指导行动的三种方法 Michelle Kaffenberger、Jason Silberstein 和 Marla Spivack
虽然传统的干预和评估可以解决学习危机的症状，但人们越来越认识到，要实现广泛而持续的学习改进，就需要系统方法来诊断和解决学习率低的根本原因。本文提出并应用了三种方法来评估教育系统，并指导如何提高学习系统的一致性。首先，我们使用学习轨迹来评估 22 个中低收入国家儿童的学习动态。其次，我们提出了一套称为 ALIGNS 原则的原则，并展示了如何使用它们来评估和改善课程、评估以及教师支持和教学的一致性。最后，我们提出了一个系统诊断框架，并将其应用于南非的一个项目，展示了该项目如何采用系统方法来改善学习。这些工具有助于具体化系统思维，并为旨在改善学习的政策和项目的设计和评估提供见解。
生活成本危机——企业的考虑因素
在完成内部报告时，拥有强大的 MI 报告流程将发挥至关重要的作用。MI 仪表板应经过精心设计，以确保提供最有见地的信息，并有可用于进一步调查的触发器或迹象。通过不断发展 MI 的整理和报告方式，公司可以增加管理层和客户结果之间的视线。一种方法是逆向工作，在查看是否存在可识别的 MI 模式之前，先查看具有您希望识别结果的客户帐户。这可能包括查看已欠款的账户，看看账户上是否有任何东西可以在欠款具体化之前将其标记为有财务困难风险。在这个例子中，公司可以使用此类标记来主动识别有预欠款风险的账户，并改进对可能需要支持的客户的管理报告。
通过文化、遗产和经济的结合促进当地发展
文化主要与某个地区的艺术、思想、习俗、社会行为和其他人类智力互动有关。文化和遗产在改善当地生计和经济方面发挥着重要作用，因此各个城市或地区正在采取不同的举措，通过文化和遗产保护促进当地经济。随着城市化的快速发展，城市正在转变为增长引擎。这反过来又对当地的城市文化和传统产生了影响。文化和遗产保护被边缘化，难以与城市具体化或大规模生产工具和技术的步伐相抗衡。2019 年 12 月 19 日至 20 日，联合国人居署与德国国际合作机构在斋浦尔联合举办了“协调城市遗产与创新”城市研讨会，会议期间举行了“发展、经济、生计和文化”会议，探讨了如何利用文化和遗产促进当地经济发展。
非实体人工智能意识的认知现象学论证：P1。关于认知现象学的强原始主义是正确的。P2。如果关于认知现象学的强原始主义是正确的，那么现象意识就不需要感官处理。C1。因此，现象意识不需要感官处理。P3。如果现象意识不需要感官处理，那么人工智能意识（假设它是可能的）就不需要具体化。C2。因此，人工智能意识（假设它是可能的）不需要具体化。如前所述，我首先关注 P1，提出两个支持强原始主义的论据。第一
“当谈到纯 CP 和不纯 CP 之间的区别时，似乎很明显，这个论点 [原始主义的现象学对比论点] 不能支持比不纯 CP 更多的论点。毕竟，所有例子都涉及体验视觉外观、声音流等的方式。这个论点针对的是那些在意识生活中除了感官现象学什么都找不到的人，它促使她注意到这些感官外观之间的区别，而这些区别只能通过诉诸认知渗透来解释。公平地说。尽管如此，这并没有给我们带来任何像纯 CP 的东西。就这个论点所表明的，认知内容让自己出现在有意识的主体面前的唯一方式仍然是影响某些感官流形出现的方式。这是不纯的 CP”（Levine 2011：115-116）。
海洋技术中心——总体叙述
执行摘要作为一个海洋国家，美国的经济和国家安全未来取决于我们理解和利用海洋的能力（国家科学技术委员会，2022 年）。代表整个新英格兰东南部的海洋技术中心 (OTH) 汇集了政府、学术界、非营利组织、早期和中期商业企业和传统公司，以催化嵌入 AI/ML 的机器人和传感器的商业化（KTFA 4, 1）以及它们所需的先进材料科学（KTFA 10）。该项目将通过以下方式具体化这些 KTFA 的区域领导地位：为商业提供世界一流测试设施的访问权限，简化对水基测试的访问权限，并在数字环境中实现迭代测试；提供有针对性的第二阶段业务增长支持，包括技术援助和资金获取；开发全面的劳动力发展组合，包括 K-12、全方位支持、基于实验室的实习和持续的雇主信号，以确保需求驱动和面向未来的劳动力计划。
弹性应用中的储能规划注意事项
本报告介绍了 2018 年 12 月在夏威夷自然能源实验室管理局 (NELHA) 的能源存储趋势和机遇会议上举行的一次会议研讨会的会议记录和经验教训，该研讨会讨论了能源存储在支持电力系统弹性方面的作用。太平洋西北国家实验室 (PNNL) 的工作人员就弹性这一主题做了两次演讲：第一次介绍了将弹性纳入资源规划流程的概念框架，第二次介绍了为微电网规划开发的工具，该工具可帮助确定满足特定地点弹性需求的资源组合。在整个演讲过程中，演讲者和研讨会参与者讨论了提高电力系统弹性的障碍以及克服这些障碍的潜在解决方案。研讨会结束后，作者进行了额外的研究，以进一步将研讨会上讨论的主题具体化，并为能源部和国家实验室未来就这一主题的参与制定建议。
发布 E - Physikalisch-Technische Bundesanstalt
2018年秋天，据目前所知，将会发生一件载入科学史册的事件。甚至有可能，不仅科学史会记录这一事件，文明史更会记录这一事件。自2018年秋季以来，国家计量机构以最大测量能力进行了数年甚至数十年的工作将签署并盖章：对国际单位制（Système International d'unités，缩写：国际单位制）。 （基本）单位将以如此根本的方式重新定义，以至于有必要谈论范式转变。告诉世界测量值的将不再是少数选定的基本单位及其所有历史情节、任意性和理想化，而是一系列自然常数。也就是说，“对象”与措施的每次具体化不同，它确实是不变的。目前有一个单位系统来确定自然常数的值，这导致了一个值得注意的情况，即自然常数的值永久变化，因为这些值反映了我们的测量可能性。未来，从 2018 年秋季开始，这种关系将发生逆转：单位将从
太阳能/储能综合规划
摘要 — 法国法规允许低压电网中的消费者在集体自用框架下组成集体，生产、共享和消费本地能源。集体所有的发电项目的自然结果是需要在消费者之间分配生产。在长期计划中，生产分配决定了每个消费者加入集体的好处。在短期内，应动态分配能源以反映运营情况。本文提出了一个框架，该框架整合了共享太阳能加储能系统的集体的长期和短期规划。在长期规划阶段，我们最大化集体的福利并公平地为每个消费者分配预期能源。对于运营，我们提出了一种模型预测控制算法，该算法可最大限度地降低短期成本并按 30 分钟为每位消费者分配能源（根据法国法规的要求）。我们调整事后运营的能源分配以反映不确定性的具体化。我们提供了一个案例研究，展示了一个 15 个消费者集体的框架。
人工智能影响评估
完整的 AIIA 包括大约 100 个问题。在创建或购买人工智能系统时，AIIA 是强制性的，但完成情况是按比例进行的，由客户和项目经理自己决定。我们称之为：强制性的，但灵活的。最重要的是，这意味着你需要用常识来思考你的人工智能系统有多大的影响。对于所有形式的人工智能来说，蓝色的总体问题都是强制性的，它们有助于促进有关AI系统可取性的讨论。绿色帮助问题有助于使其具体化。并非所有绿色问题都与每个案例相关，因此它们不是强制性的（灵活）。客户和项目经理可以根据自己的风险评估决定完成这些问题。请注意，政府审计局和审计总署可以检查该系统的正确性和安全性。而且，全面完成的AIIA并不一定意味着AI是安全的。当《人工智能法案》生效（COM/2021/206 final）时，标有红星的问题对于高风险人工智能也将成为必答问题。现在也最好这样做。对于每个问题，都必须解释答案。简单的“是”或“否”永远不足以回答这个问题。
深入探究：快速商务
快捷商务 (QC) 是一个令人着迷的机会 - 它为一个人们认为从未存在过的问题提供了解决方案，或者即使存在，TAM 也会限制这个机会。此外，即使在今天，单位经济学对许多人来说仍然是难以理解的。这正是为什么许多看似明显的候选人要么很早就放弃了这个领域，要么根本没有尝试过。如果这还不够的话，没有全球先例表明在这个领域可以实现有意义的规模和盈利。鉴于这种背景，我们相信，一些平台呈指数级增长趋势，消费者采用率快速增长，知名品牌对该渠道的依赖性日益增强，以及少数品牌对盈利途径的指导，这些将继续给许多人带来积极的惊喜。另一方面，我们一直在强调对这一机遇的信心（参考我们之前的工作，报告 1、报告 2 和报告 3）。在本文中，我们尝试将更多细节具体化，使我们相信强大的执行力、针对快速交付而优化的技术堆栈和规模效益最终可以带来庞大、可持续的行业级利润池。