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民主党人可以采取措施来应对2025年的生活成本，并为决策者的路线图
民主党人应支持鼓励分区改革的两党立法。这类立法的良好例子包括由参议员约翰·费特曼（John Fetterman）和当选参议员丽莎·布朗特·罗切斯特（Lisa Blunt Rochester）赞助的住房法监管障碍，在我的后院（yimby）法案中，是由代表性的住房代表，由代表供应的代表供应商，由代表供应的代表供应商，由代表供应商的代表和代表的代表，由代表供应商的代表和代表的代表，由代表供应商，由代表供应商，由代表供应商，由代表供应商，由代表供应商，由代表供应商，代表着代表的供应。克洛布查（Klobuchar），由代表瓦尔·霍伊尔（Val Hoyle）赞助的破折号（不错的，负担得起的和安全的住房）。拜登政府通过土地管理局，美国邮政局和美国森林服务局希望重新利用联邦土地，以允许新的住房开发。国会议员可以制定新的立法来帮助推进这是一个伟大的供应范围的想法。尽管它不是分区改革本身，但民主党人应支持由玛丽·格伦森坎普·佩雷斯（Marie Glusenkamp Perez）赞助的《建筑法》，该法案将创建一项赠款计划，该计划将在建筑业中扩大培训，以增加建筑业的培训，以增加房屋单元的供应，并降低成本。
安大略省零排放汽车和电池制造的技能需求 决策者摘要
本摘要文件总结了智慧繁荣研究所在两份报告中提出的想法、分析和建议，这两份报告详细介绍了零排放汽车和电池供应链中的技能和劳动力需求以及劳动力规划挑战：《换挡：安大略省推动制造零排放汽车将如何影响劳动力》和《为汽车劳动力做好未来准备：支持安大略省汽车行业工人完成零排放汽车转型》。这两份报告的研究是通过调查、访谈和与安大略省汽车行业利益相关者的非正式讨论相结合的方式收集的，并辅以文献综述和对工人未来技能和知识需求的定量分析。此外，还在温莎和伦敦举办了两场现场研讨会，讨论该行业在各个地区面临的具体挑战。有关用于生成这些研究结果的方法的更多见解，请参阅《换挡》的附录。
Mamba 作为决策者：探索离线强化学习中的多尺度序列建模
摘要 — 顺序建模在离线强化学习 (RL) 中表现出色，其中决策转换器 (DT) 是最显著的代表之一，取得了显著的成功。然而，RL 轨迹具有与传统序列（例如文本或音频）不同的独特属性：（1）局部相关性，其中 RL 中的下一个状态在理论上仅由基于马尔可夫决策过程 (MDP) 的当前状态和动作决定，以及 (2) 全局相关性，其中由于轨迹的时间连续性，每个步骤的特征都与长期历史信息相关。在本文中，我们提出了一种新颖的动作序列预测器，名为 Mamba Decision Maker (MambaDM)，其中 Mamba 有望成为序列建模范式的有前途的替代方案，因为它可以有效地建模多尺度依赖关系。特别是，我们介绍了一种新颖的混合器模块，它可以熟练地提取和集成输入序列的全局和局部特征，从而有效地捕捉 RL 数据集中的相互关系。大量实验表明，MambaDM 在 Atari 和 OpenAI Gym 数据集上实现了最佳性能。此外，我们通过实证研究了 MambaDM 的扩展规律，发现增加模型大小不会带来性能提升，但将 MambaDM 的数据集大小扩大 2 倍可以在 Atari 数据集上获得高达 33.7% 的得分提升。本文深入探讨了 MambaDM 在 RL 领域的序列建模能力，为未来在稳健高效的决策系统方面的进步铺平了道路。
PlanRAG：一种用于决策者的生成大型语言模型的规划检索增强生成方法
在本文中，我们进行了一项研究，以利用 LLM 作为需要复杂数据分析的决策制定的解决方案。我们将决策问答定义为针对决策问题 Q、业务规则 R 和数据库 D 回答最佳决策 d best 的任务。由于没有可以检验决策问答的基准，我们提出了决策问答基准 DQA。它有两个场景，定位和建造，由两个视频游戏（Europa Universalis IV 和 Victoria 3）构建，它们的目标与决策问答几乎相同。为了有效地解决决策问答问题，我们还提出了一种新的 RAG 技术，称为迭代计划然后检索增强生成（PlanRAG）。我们基于 PlanRAG 的 LM 生成决策制定计划作为第一步，检索器生成数据分析查询作为第二步。所提出的方法在定位场景中比最先进的迭代 RAG 方法高出 15.8%，在建筑场景中比最先进的迭代 RAG 方法高出 7.4%。我们在 https://github.com/myeon9h/PlanRAG 上发布了我们的代码和基准。
首届人工智能质量峰会汇集了实现和证明人工智能产品质量所需的各个领域的专家和决策者。
我们希望讨论质量方面的问题，包括稳健性、弹性、性能、可审计性、透明度和安全性。我们希望考虑到欧盟人工智能法案的监管背景以及经合组织、联合国教科文组织、欧洲委员会和其他跨国机构的框架、欧洲在全球市场上以质量为竞争力的商业需求，以及使人工智能质量成为一项艰巨挑战的基础科学、技术、标准化和运营方面的工程背景。
削减开支、创造就业：清洁能源转型带来的经济机遇 决策者摘要 – 2022 年 6 月
图 1 中列出了几个关键发现，如果 G7 国家按照模型加速向净零经济能源转型，到 2025 年，人均能源总费用（电力、天然气和汽油合计）将比同期一切如常情景下平均低 135 美元。除了短期效益之外，该分析还强调了加速转型情景将为消费者的财务带来终生益处。在加速转型情景下，家庭在能源账单上的节省将逐年增加。到 2030 年，人均能源总费用将比一切如常情景平均低 25%（488 美元）；到 2035 年，G7 国家平均居民每年在能源上的支出将减少近 45%（825 美元）。
新报告估计厌氧消化的纽约气候影响潜力，因为关键决策者考虑到这些途径的最佳途径
在经济学方面，开发300个新项目将产生大约8,000个新工作岗位和约3.4B美元的资本部署。产生有意义的影响将需要在全国范围内将这些操作部署在大规模上，并且在AD达到到期水平之前，还有很多工作要做。，但凭借其雄心勃勃的政策，纽约 - 能源视觉的家乡可以领导指控，证明能源愿景总裁Matt Tomich。AD是一个复杂的生物学过程，但Digester Doc和首席执行官Valkyrie Analytics的Charlton简单地解释了该概念的要旨：“碳不消失；它采取了不同的形式。它作为二氧化碳，土壤中的碳或生物物质存在。话虽如此，如果我们将通过AD捕获的能量转换为甲烷，我们会防止在将材料应用于土地或其他地方时发生的排放。，而消化池内部甲烷的碳越多，排放量就越少。”随着技术的发展，它会提供改进，包括更熟练的碳转换过程多年来，该行业已将转化效率从30％或35％提高到65％或70％。排放率的捕获率现在为99.9％，进一步提高了结果。仍然，鉴于有机材料的数量和多样性，这些系统只能独自完成。另一个现实是，AD留下了需要辅助处理方法的消化后残留物。堆肥已成为一种互补的后端技术，进入了众人瞩目的焦点。农业部门越来越多地转向AD。在现场应用之前堆肥消化固体实际上进一步减少了甲烷排放。在她的团队的多项研究中，正在评估消化酸盐应用对土壤过程，作物生产和环境的影响。，虽然堆肥在支撑较小的系统方面非常有用，但具有较大操作的热解或气化可能会更好，并且可以将固体和碳转化为各种产品。“因此，根据您的使用方式，有不同的解决方案，”他说。奶农尤其是发现，通过将肥料作为原料提供，他们可以产生额外的收入，更可持续地管理大量的牛便便，并最终减少其碳足迹。在纽约，通过报告的计算，将大约260个新广告带到奶牛场可以将甲烷从粪便中减少56.5％。作为其潜在价值作为原料获得更多的识别性粪便是一个不断增长的研究兴趣，一个目标是弄清楚如何开发具有成本效益的治疗方法以提高其生物降解性和沼气生产率。加州大学戴维斯分校教授兼空中质量专家Frank Mitloehner说，尽管已经研究了许多治疗方法，但经济学却阻碍了商业化的进展。尽管他和他的同事们参与了表现出希望的项目；他指出了涉及土地应用的堆肥肥料的工作。在其他领域正在进行研究，从自动化到改善沼气生产到多年生草作为原料的潜力。
可解释的人工智能的法律框架
第二，我们讨论法律，技术和行为因素如何提供有关在哪种背景下使用我们的法律-XAI分类法的解释的指导。以信用评分为例，我们演示了法律如何规定可以将哪种类型的解释方法用于特定算法决策系统。我们展示了法律，计算机科学和行为原则的结合如何指导决策者，法律学者和计算机科学家为特定法律领域选择正确的解释方法。第三，我们证明了如何将我们的法律-XAI分类法应用于包括医疗补助，高等教育和自动决策在内的各个领域。我们认为，在创建解释权时，决策者应该更具体。自动化的决定通常可以用大量的解释方法来解释，决策者应指定哪些解释应必须提高决策者的政策目标。我们的法律-XAI分类法可以帮助决策者根据其政策目标确定正确的解释方法。
爱尔兰吸毒问题及现行强制制裁替代措施
• 与此相关的是，反馈机制的可用性，特别是来自执行我们治疗方案的卫生专业人员的反馈，反馈给法官和其他决策者，也是影响决策者信念以及他们是否使用 ACS 的决定的关键因素。这种反馈的作用是让决策者对 ACS 的质量、内容和有效性充满信心。例如，这可以提供有关罪犯遵守情况的数据，证据表明，如果不提供这些信息，可能会削弱决策者对 ACS 的信心。在欧盟委员会研究的 108 个 ACS 中，只有 19 个有关于罪犯完成率的可用数据。32 在保加利亚，缓刑服务机构提到的困难之一是没有办法评估罪犯在采访后是否继续吸毒。33
Skillsoft 的新 IT 技能和薪资报告重点介绍了影响 2025 年技术职业、投资和人才战略的趋势
人工智能 (AI)/机器学习 (ML) 仍然是 IT 决策者的首要投资重点，因为他们在近 30 项能力中将此技能组合在团队成员中的排名最低。IT 决策者在招聘网络安全和信息安全人才方面最为困难 (38%)。五分之一的人难以找到 AI/ML 人才。65% 的 IT 决策者表示他们的团队存在技能差距，72% 的决策者计划通过培训现有人才来解决这一问题。94% 的 IT 决策者表示，他们已经观察到员工从培训中获得了切实的好处，而去年这一比例为 90%，2022 年这一比例为 61%。IT 专业人士学习技能的首要原因与对学习新技能的兴趣 (54%) 有关，其次是提高就业市场的竞争力 (53%) 和提高工作保障 (46%)。58% 的 IT 专业人士表示，他们的组织提供领导力发展计划。28% 的人计划在新的一年投资培养领导技能。