Metro Transit通过改善该目标所需的计划和协作工作,将大量资源用于组织其部门到2035年过渡到零排放巴士车队的资源。它还面临着可能阻碍目标的重大风险,包括损失公共汽车制造商,技术局限性,将来足够的电力供应以及电池电力汽车的性能滞后。Metro Transit正在探索其他推进系统,例如氢燃料电池巴士,以减轻其中一些风险,但尚未将这种战略转变传达给King County Council,缺少帮助确保决策者告知决策者的机会。它还尚未将其紧急响应角色调整为零排放机队,如果地铁运输无法在灾难中履行预期的角色,则会增加安全风险。
2023 年 5 月 23 日,美国环境保护署 (EPA) 发布了其拟议的《新建、改造和重建的化石燃料发电机组温室气体排放新源性能标准》;《现有化石燃料发电机组温室气体排放排放指南》;以及《清洁空气法案》第 2 条 (CAA) 下第 111 条下的《可负担清洁能源规则 1》(拟议规则)的废除。拟议规则涉及化石燃料发电机组 (EGU) 的温室气体 (GHG) 排放。如下文进一步讨论的那样,拟议规则的主要负担包括《CAA》第 111(a) 条下新的或改造的联合循环基荷天然气电厂的新源性能标准 (NSPS) 和第 111(d) 条下现有燃煤电厂的性能指南。这些标准基于天然气厂的碳捕获和储存 (CCS) 和绿色氢气共燃。与 EPA 在拟议规则中的核心主张相反,这两项技术均未在 EPA 提议将其指定为“最佳减排系统”或 BSER 的规模和目的上得到“充分证明”。因此,EPA 提议的标准未能满足《CAA》第 111 条的规定,该条要求任何 BSER 都必须“充分证明”,3 考虑到成本和其他因素。EPA 在拟议规则中犯了两个严重错误,如果最终规则按提议发布,每个错误本身都足以导致撤销。EPA 的第一个严重错误是它将第 111 条视为技术强制条款。但正如哥伦比亚特区巡回上诉法院所明确指出的那样,“一项标准不能既要求充分证明技术(如第 111 条所做的那样),又必须强制技术。”4
关于 Nuance Communications, Inc. Nuance Communications 是一家技术先驱,在对话式人工智能和环境智能领域处于市场领先地位。作为 77% 的美国医院和全球 75% 以上的财富 100 强企业信赖的全方位服务合作伙伴,Nuance 创造了直观的解决方案,增强了人们帮助他人的能力。Nuance 是微软旗下的一家公司。
致: 克拉斯·克诺特先生 巴勃罗·埃尔南德斯·德科斯先生 主席 金融稳定理事会 巴塞尔银行监管委员会主席 埃里克·泰登先生 让-保罗·塞维斯先生 候任主席 巴塞尔银行监管委员会主席 国际证监会组织 法比奥·帕内塔先生 卡迈恩·迪·诺亚先生 主席 金融和企业事务主任 支付和市场基础设施委员会 经济合作与发展组织 抄送: 约翰·辛德勒先生 尼尔·埃肖先生 秘书长 金融稳定理事会 巴塞尔银行监管委员会秘书长 塔金德·辛格先生 代理秘书长 秘书处负责人 国际证监会组织 支付和市场基础设施委员会 塔拉·赖斯女士欢迎二十国集团继续在人工智能领域发挥领导作用,经济合作与发展组织(“OECD”)、金融稳定理事会(“FSB”)、国际证监会组织(“IOSCO”)、巴塞尔银行监管委员会(“BCBS”)和支付与市场基础设施委员会(“CPMI”)在合作和协调评估人工智能对资本市场的影响方面所展现出的领导力。FSB和IOSCO最近发布了2024年最新工作计划,增加了对人工智能的关注。我们期待支持这些努力,并重视金融稳定参与小组(“FSEG”)在支持监管发展(包括监督)一致性方面可能发挥的作用,因为这项技术具有跨部门的固有性质。人工智能已在金融服务业使用多年,但由于生成人工智能(“GenAI”)和预测人工智能(“PredAI”)的进步,最近人们对人工智能的关注度有所提高。随着当局在 2024 年开始就这一主题开展新的工作,包括审查潜在的金融稳定风险影响,GFMA 希望分享行业对资本市场使用人工智能和监管方法的关键考虑因素的看法。金融服务业是最早和最突出的人工智能行业之一;它“已有数十年的历史,在金融服务领域有着长期的应用。”2 多年来,公司一直使用“传统”形式的人工智能和机器学习,因此根据其现有的监管规则,制定了治理流程来监督、管理和监控其人工智能的应用。
影响力已被确立为核心目标。作为 EUR,如果我们通过教育、研究或社会参与,为更好地理解社会问题、解决这些问题的可能方法或开发和应用这些方法的集体能力做出可持续的贡献,我们就会对社会产生积极的影响 10 。我们还将可持续性放在中心位置,努力在我们的教育、研究和运营中考虑环境、社会和经济因素 11 。我们注重文化和领导力,旨在使员工、学生和利益相关者能够并受到激励实现我们的使命。在此过程中,我们以伊拉斯谟价值观为指导,成为积极参与社会、联系社会、思想开放和富有进取心的世界公民。这些重点主题将通过新的见解得到丰富,并转化为战略重点,指导 EUR 各个方面的活动,以确保我们仍然是一所具有清晰形象的面向未来的大学 12 。
JMU AI 任务组春季更新:JMU 的人工智能任务组在过去一学年专注于四个探索领域:作者身份和新知识的产生;人工智能和学生体验;高等教育和社会中的新背景和意义;以及生成性人工智能的可能管理应用。我们根据 JMU 在数据治理、麦迪逊再造项目和总统目标 #1b 方面的努力开展这项工作。任务组团队共同制作了一套丰富的初步调查结果和建议(2024 年 2 月初步报告),提交给访客委员会(2024 年 4 月幻灯片),并且——最近——汇编了其他要点和可能的下一步方向,概述如下。第 1 组:作者身份和新知识这个任务组小组于 2024 年春季召集了来自整个校园的一系列教职员工焦点小组,讨论人工智能在教学和学术中的使用。我们使用 ChatGPT 4 开始总结 6 多个小时的讨论,我们的领导小组修改并确定了以下内容的优先顺序。我们想分享讨论中的关键要点和未来工作的关键建议:焦点小组记录中的关键要点
通过 RTN 基金,我们正带头投资输电基础设施、长时储能、配电网络基础设施和分布式能源资源。通过 CEFC 普通投资组合(我们最初拨款 100 亿美元),我们还将投资可再生能源项目,包括与澳大利亚政府产能投资计划相关的项目,该计划的目标是到 2030 年额外增加 32 吉瓦的可再生能源产能,以及大规模电池储能。项目融资成本是清洁能源成本的主要组成部分。绿色银行使用的融资方法旨在降低这些成本,并使清洁能源项目更便宜、更易获得资本。其结果是以更低的成本部署更多的清洁能源。消费者省钱,开发商和投资者可以建设更多项目,肮脏、污染严重的能源将被取代。”
摘要: - 软件估计是项目管理中最重要的活动。全球许多研究人员都致力于软件努力估算问题,并做出了重大贡献。随着技术和软件过程模型的进步,旧的估计方法可能不会为项目经理带来富有成果的结果。有必要在基于敏捷的项目开发中重新构架估计过程。我们提出了一个名为“敏捷者”的新型连续估计框架,以协助参与以软件估计为导向的任务的项目经理。该框架提供了两个新颖的功能。第一个是通过在迭代过程中推论的错误积累和调整的学习增益来自动调整努力。此功能使系统端到端可训练,为连续估算框架奠定了基础。第二个功能是用于Scrum Masters的实时预测。建议的框架将无法替代现有的基于专家的估计;取而代之的是,它将通过参与并为团队提供辅助意见来提供帮助。本文有助于最大程度地减少各种系统利益相关者的估计工作和实际努力。我们已经使用Anfis-Eebat(即自适应神经模糊的推理系统 - 能源有效的BAT算法)提出了敏捷框架。
建立了针对汽车,钢铁和房地产部门的新减少目标,并根据NZBA指南建立了中期目标降低了与已建立的中期目标(Power,Power,Power,Power,Power,Oil and Div>)的投资和贷款组合减少的投资和贷款组合