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《采用脑机接口技术的医疗器械具备闭环功能的植 ...
本文件为制定方法标准，部分内容参考国内现行标准、国外闭环器械监管指南以及科学 研究中的采用脑机接口技术的医疗器械常用测试方法。如 YY 0989.3-2023 手术植入物有源 植入式医疗器械第 3 部分：植入式神经刺激器、美国食品药品监督管理局 Technical Considerations for Medical Devices with Physiologic Closed-Loop Control Technology 、期刊论 文 Translating the brain-machine interface/Brain computer interface: control signals review/Brain computer interface: control signals review/A Comprehensive Review on Brain – Computer
采用人工智能需要销售经理具备新型沟通能力
这项纵向研究基于 2019-2024 年五年期间进行的 35 次专家访谈，以及从斯堪的纳维亚半岛最大的金融集团之一收集的二手数据。研究结果表明，除了传统的管理人际沟通能力外，在将 AI 融入销售团队的工作时，考虑道德观点和适应性也很重要。
Scattergood 发电站 1 号和 2 号机组具备绿色氢气供应
输电和配电系统升级：投资 18 亿美元用于输电系统升级，以提高进口可再生能源的能力；投资超过 13 亿美元用于配电系统升级，以提高系统在高温风暴和其他电网紧张条件下的弹性，同时为系统负荷增长和电气化做好准备
打造一支具备量子能力的劳动力队伍
量子意识：在最基本的层面上，在教育工作者和普通公众中建立量子意识至关重要。通过部署国家 Q-12 教育伙伴关系等国家计划的资源来实施“教师教学”计划，将为 K-12 教育工作者提供介绍量子概念的工具。推出体验式计划以激励 K-12 学习者参与更广泛的 STEM 和量子体验至关重要。此外，发起广泛的量子素养运动将提高公众对量子技术的理解，确保所有社区成员（包括政府和商业专业人士）都了解并能够参与量子经济。这种包容性方法将有助于使量子教育和机会的获取更加民主化。
附录A14.1-碳工具备忘录-Luas Finglas
TII碳工具的实施证明了在整个项目生命周期内管理和减少碳排放的强大方法。通过利用此工具，设计团队能够不断完善和优化项目，从而大大减少了碳排放。该项目旨在带来巨大的环境福利，包括低碳公共交通工具的显着增加以及道路使用排放的减少。
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
成功的全球流程所有者 (GPO) 需要具备哪些条件
德勤是指德勤有限公司（一家英国私人担保有限公司，简称“DTTL”）、其成员所网络及其相关实体中的一个或多个。DTTL 及其每个成员所都是法律上独立的实体。DTTL（也称为“德勤全球”）不向客户提供服务。在美国，德勤是指 DTTL 的一个或多个美国成员所、其在美国使用“德勤”名称运营的相关实体及其各自的附属公司。根据公共会计的规则和规定，某些服务可能无法提供给鉴证客户。请访问 www.deloitte.com/about 了解有关我们全球成员所网络的更多信息。
使用具备储能能力的中压直流电网连接阿拉斯加偏远村庄
案例研究：• 由于燃料由飞机运送，安布勒和顺纳克是阿拉斯加乡村电力合作社服务区内电价最高的地区之一。安布勒的燃料库规模太小，因此必须采用飞机运送燃料；顺纳克的河流条件变化导致驳船无法运送燃料（按季节）。• 安布勒和顺纳克之间 25 英里长的联络线加上安布勒的油库升级，将允许仅通过驳船运送燃料到安布勒，从而降低维护和运营成本，并促进未来电池储能系统的直流耦合• 联络线对于 Kogoluktuk 河水电项目的整合至关重要。• 以今天的成本来看，大规模季节性储存并不具有经济意义。
展望未来——确保欧盟 IT 系统具备抵御新兴威胁的网络弹性
所有利益相关者之间需要合作与协作，因为只有共同应对这些新挑战。沟通与合作将有助于在利益相关者之间和系统中建立信任。在组织中建立网络安全文化非常重要。网络安全应该成为每个组织战略中不可或缺的一部分，从高层管理人员开始。我们需要让最终用户做好准备，提高他们的网络意识水平：培训和教育作为第一道防线至关重要。我们缺乏具有高水平网络安全技能的人力资源。我们必须面对用更少的资源做更多事情的挑战。因此，仅基于人为干预的手动防御不再是一种可行的选择。我们需要专注于自动化，以便将我们宝贵的人力资源用于仅处理真正的高风险威胁，而错误警报则由机器过滤掉。这可以通过使用人工智能来实现。人工智能不应该被妖魔化。人工智能是一种可用于发动攻击（如虚假信息、深度伪造）或提高网络弹性（如自动检测威胁、识别新漏洞）的技术。我们还需要更积极主动地预测新威胁，而不仅仅是对已经发生的事情做出反应。展望未来，量子计算的到来是此次活动期间重点关注的领域之一，也是我们需要积极主动并做好准备的领域之一。与人工智能一样，量子时代将带来新的威胁，也会带来新的机遇。提高网络弹性的新方法包括：以网络欺骗为防御模型，提供虚假信息来误导和迷惑对手；使用和分析公开信息（如来自常规网络、深网、暗网的视频、文本、音频和图片）以尽早发现新威胁。
![已发布版本的引文 (APA)：Markauskaite, L.、Marrone, R.、Poquet, O.、Knight, S.、Martinez-Maldonado, R.、Howard, S.、Tondeur, J.、De Laat, M.、Buckingham Shum, S.、Gašević, D. 和 Siemens, G. (2022)。重新思考人工智能与人类学习之间的交织：学习者需要具备哪些能力才能适应人工智能的世界？计算机与教育。人工智能，3，1-16。[100056]。https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100056](/simg/a/aebcfc403c23af0c5e2526482820a6e8dd33ca57.png)
已发布版本的引文 (APA)：Markauskaite, L.、Marrone, R.、Poquet, O.、Knight, S.、Martinez-Maldonado, R.、Howard, S.、Tondeur, J.、De Laat, M.、Buckingham Shum, S.、Gašević, D. 和 Siemens, G. (2022)。重新思考人工智能与人类学习之间的交织：学习者需要具备哪些能力才能适应人工智能的世界？计算机与教育。人工智能，3，1-16。[100056]。https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100056
人工智能在人类生活的方方面面（从个人休闲到协作专业工作，再到全球政策决策）的普及提出了一个尖锐的问题：如何让人们为一个日益充斥着技术设备和代理机器的互联、快速变化的世界做好准备。在充满人工智能的世界中，人们需要什么样的能力？我们如何概念化这些能力？我们如何帮助学习者发展这些能力？我们如何实证研究和评估他们的发展？在本文中，我们采用对话式知识构建方法展开讨论。我们由 11 位合著者组成的团队参加了精心策划的书面讨论。通过半独立半联合的书面多方对话，我们收集了大量关于这些能力是什么以及如何帮助学习者发展这些能力的想法。同时，我们讨论了概念和方法论思想，这些思想使我们能够测试和改进我们的假设观点。在综合这些想法时，我们提出需要超越以人工智能为中心的能力观点，并考虑技术、认知、社交互动和价值观的生态。