简报还包括国会研究服务处、美国作战司令部、日本和韩国官方报告以及其他众多智库和专家来源的报告,旨在刻意说明不同官方和专家估计之间的巨大差异。这些数据在细节上也经常有所不同,必须仔细查阅原始资料才能充分理解所涉及的数字。读者还应该意识到,许多来自官方来源和其他专家和智库工作的摘要图表和数据只能突出竞争的某些方面,必须脱离背景来理解。每页的资料来源都详细说明,再次说明了竞争的复杂性以及既需要检查其全部范围,也需要检查每个特别感兴趣的关键领域的细节。
•OHS为风湿性VHD患者带来了缓解。•在尼日利亚与RHD的斗争在贫困和无知倾向于RHD,随后的晚期演讲以及无法负担OHS的情况下仍然是压倒性的。•政府的支持不足和不一致的支持继续阻碍了所需的基础设施和高技能的人力的发展。•在没有外部帮助的情况下,在与RHD的战斗中胜利。•即使进行心脏任务,接受挽救生命的心脏手术的途径仍然糟糕透顶,在2022年底,尼日利亚的全类累积累积总共有214次开放性心脏手术。•超出定期飞行任务,是技能转移,训练和重新训练,持续的指导和支持主队的刻意,有时的目标,以实现所需的胜利。
本报告刻意不制定、建议或推荐具体的人工智能政策。相反,我们提供了一个总体框架和对联邦政府人工智能政策现状的评估。该框架是人工智能政策类别的结构,以及将这些政策类别映射到制定了相关政策的联邦政府组织。我们提供的政策结构是一个本体,代表了各种政策类别之间的逻辑关系。通过将联邦组织的政策制定活动映射到政策类别的本体,我们可以深入了解当前的政策制定模式。我们的研究结果强调了目前可能未得到充分解决的政策领域以及需要审查一致性的领域。这一见解为本报告的一系列政策制定建议提供了依据。
颠覆者技术推动海上优势。今天,我们正处于一个转折点,人工智能 (AI)、量子和生物技术等技术有可能对我们的技术优势产生不成比例的影响。我们必须刻意学习、开发、实验和部署。人工智能带来的作战能力已经对海战产生了广泛的影响。虽然战争本质上是人类的努力,但人工智能通过比人类思维快几个数量级的评估和决策,打击了人类为战争带来的优势和关键方面。海军科技必须为实现人工智能的基础科学做出贡献。然而,更重要的是,我们需要将人工智能作为一种工具应用于多个学科和海军科技挑战,从战斗管理辅助到人工智能设计的材料、有保障的网络,以及我们的智慧和人工智能将带我们去的任何地方。
GEAPP 工作的核心是培育绿色经济,确保绿色能源带来新的和更好的就业机会,并显著改善民生。我们认为,可再生能源的供应必须促进性别平等;如果不刻意关注女性,我们就无法从转型中获得充分的经济收益。只有通过创造经济增长并从新的绿色产业中获取价值,我们才能获得推动其发展的政治意愿。这意味着要关注新的就业岗位、新的产业,推动电力的生产性使用——无论是冰箱还是灌溉,以及再培训和再技能培训,所有这些都与政府和合作伙伴合作,以妇女、青年和低收入群体为中心。通过这种方式,绿色电力的加速使用为每个人创造了新的价值并推动经济发展。
自 1993 年成立以来,我们乔治·C·马歇尔欧洲安全研究中心 (GCMC) 一直致力于德美伙伴关系的传统、目标和理想,即促进对话、理解和解决区域、跨国和全球安全挑战。虽然国家政策和优先事项在我们快速发展和流动的安全环境中发生变化,但我们的组织也在发生变化。GCMC 战略描述了我们的组织如何适应变化。我们的 GCMC 战略始于我们的关键使命组成部分:教育、参与和赋权。战略协调取决于政策优先事项,因此重点领域要求更加重视推进战略伙伴关系和网络,以及推进协作安全和弹性。每个重点领域都刻意广泛,以涵盖广泛的当前和未来安全威胁。
成为领导者是一个过程,每个人的经历都不同。任何渴望成功领导的人都需要时间和经验,但同时也必须谦虚地理解领导力是一项需要刻意努力才能培养的技能。海军已投资开发课程,帮助人员转变为领导者,但仅仅参加学校/课程并不能使一个人成为领导者。教育提供了帮助一个人成长为领导者的工具,但将概念和原则应用于领导实践才是转变发生的地方。此外,在职培训和自学提供的机会也有助于个人的发展。有些人天生就具有个性特征,这可能有助于获得有效领导的技能。因此,利用自然能力确实很重要——尤其是考虑到领导力中真实性的价值。然而,领导者不能只依赖后天或天性,两者缺一不可。
摘要 随着越来越多的政府发布人工智能国家战略,其优先事项和治理模式变得更加清晰。本研究首次从混合治理的角度全面分析国家对人工智能的态度,反思主流监管话语和正在形成的公私秩序的(重新)定义。它分析了 2017 年至 2019 年发布的国家战略,揭示了人工智能治理设计中发挥作用的多元制度逻辑和公私互动,从起草阶段到建立新的监督机构。使用定性内容分析,探讨了十几个国家(如加拿大和中国)的战略,以确定如何建立混合配置。研究结果显示,以道德为导向而非以规则为基础的系统占主导地位,并且强烈倾向于将功能不确定性作为混合人工智能治理的刻意属性。
2020 年是金斯伯勒社区学院的重要十字路口。社会和结构现象给我们带来了诸多挑战,也让我们更加坚定了以有效、周到和富有同情心的方式为社区服务的决心。现在,我们已准备好迎接这些挑战,为社区创造更加光明的未来。现在,学院比以往任何时候都更需要刻意呵护其资源:我们的社区和实体校园,并通过投资于以共识为导向、以证据为依据的战略计划中确定的优先事项来为未来做好准备。下文所述的 2021-2025 战略计划以我们对使命、愿景和价值观的承诺为指导,致力于服务学生、教师、员工和社区,同时积极主动地满足未来的需求。该计划解决了学院面临的基本挑战,并确定了指导我们前进的核心主题。
通过整合来自一百万或更多不同参与者的健康相关信息,“我们所有人”研究计划将具有适当的规模和包容性范围,从而能够研究各种常见和罕见疾病。如此规模的队列将具有统计能力,可以检测出遗传和环境暴露与各种健康结果之间的关联。一个刻意包容的策略,优先考虑历史上在生物医学研究 (UBR) 中代表性不足的群体,应该为有意义的亚组分析提供足够的能力,并为这些群体提供最精确的药物。这项研究的成果可能包括新的预防和筛查策略、更早和更精确的诊断、新的和更合理的治疗方法,以及更好地理解为什么有些人尽管暴露于疾病和疾病风险因素,却仍然保持健康。