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储能杂志
热能储存很可能是可持续、安全且负担得起的能源系统不可或缺的一部分，该系统在匹配供需方面面临着越来越大的挑战。技术经济研究已经探索了热能储存部署的潜力，但能源系统的转型也受到一系列参与者的活动和决策的影响。我们从一项关于英国热能储存的案头调查中收集了新的实证证据，并通过社会技术分析探讨了热储存在能源转型中的地位和作用。我们发现，该技术在英国仍然是一种相对小众的方法，受制于复杂的国家和地方政策和治理安排，以及受益于显著锁定效应的稳定化石燃料供热制度的影响。虽然我们承认，专注于单一技术系统来实现所需的变革性能源系统变革存在局限性，但我们发现热储存既能带来地方效益，也能带来国家效益，以支持系统平衡并缓解季节性需求高峰，同时还可能带来其他效益。商业模式中的有前景的创新有助于实现热储存部署，这些创新也更广泛地适用于低碳供热。
欧洲制造——研究与创新
欧洲制造业处于生态和数字化双重转型的中心，既是这些变化的推动者，也是这些变化的受制者。与此同时，制造企业必须保持技术领先地位并保持竞争力。相关挑战的规模和复杂性——例如人工智能的整合、工业数据的使用、向循环经济的转型以及对敏捷性和响应能力的需求——需要汇集资源并采取新颖的合作方式。欧洲制造伙伴关系将成为欧洲领先的灯塔和这一变革的推动者，汇集来自制造业和相关欧洲工业生态系统的主要参与者，包括学术界、工业界、非政府组织和公共部门。该伙伴关系将作为国家和地区制造技术计划以及所需学科和技术的平台，创造规模经济、共识以及目标和优先事项的协调。将与国家、地区和地方各级的关键参与者开展战略合作，以确保迫切需要的研究成果的利用和实施。基于联合的专业知识和资源，欧洲制造伙伴关系将成为欧洲可持续制造业的发声引擎。它将推动欧洲制造业生态系统在技术、循环产业和灵活性方面成为全球领先者。该伙伴关系将促进欧洲制造业的竞争力、绿色、数字化、弹性和以人为本。
工作场所的人工智能
《人工智能法案》预计在第 4 条中制定一项关于人工智能素养和培训的一般规定，涉及所有人工智能系统。人工智能系统的提供商和公司应采取措施，确保使用或受制于任何人工智能系统的人员具有足够的培训和技能。对于高风险人工智能系统，需要提出一些更精确的要求，其提供商必须制定培训计划，公司必须有效实施该计划。这项新的人工智能法案将揭示高风险人工智能系统，这种分类将有助于工人和工会代表从安全、歧视和基本权利的角度发现最成问题的人工智能系统。但要小心，工会不应将注意力局限于这一类更明显的人工智能系统。人工智能系统通常对工人来说是看不见的，有些人工智能系统对就业和工作条件有重大影响，但并不高风险：因此，我们必须关注公司在这一领域的战略和每一个人工智能系统。在本文中，我们的大多数建议涉及所有人工智能系统（除非我们明确提到高风险人工智能系统）。工会，包括公司级代表，应积极推动在工作场所形成合法、非歧视和公正的人工智能，并遵守以下原则6：
2022 年 3 月 4 日 AI 研发 RFI 响应团队注意
2022 年 3 月 4 日 AI 研发 RFI 响应团队收件人：Faisal D'Souza NCO，2415 Eisenhower Avenue Alexandria, VA 22314 通过电子邮件：AI-RFI@nitrd.gov 回复：RFI 响应 – 国家人工智能研究与发展战略计划 IEEE-USA 很高兴提交这些建议，以响应 OSTP 对 2022 年国家人工智能研究与发展战略计划更新的评论请求。我们全力支持政府更新和制定全面的国家人工智能战略的努力。这提供了一个机会来更新现有的 2019 年战略，以反映和解决人工智能 (AI) 和自动决策系统 (ADS) 对我们社会实际的、现在更充分实现的影响。AI/ADS 的进步及其在生活、工作和政府各个领域的普及直接影响公民、国内和国家安全以及地缘政治秩序。作为当今社会存在的先决条件，我们都参与、互动并受制于 AI/ADS 流程、数据收集和分析以及这些系统的决策，这些系统通过政府和金融服务、医疗保健和教育等直接影响我们。这些过程及其影响中的许多在人类方面在很大程度上是不透明的，缺乏有意义的选择或控制。尽管存在这种现实，但美国缺乏全面而有凝聚力的联邦 AI/ADS 治理监管框架，并将受益于该框架。
美国环保局，农药产品标签，BIOSIDE HS 15%，12/17/...
Deanna Mansueto 高级监管事务助理 Arxada 电子传送：deanna.mansueto@arxada.com 主题：PRIA 标签和 CSF 修正案 – 在标签中添加新的生物和功效声明并修订基本和替代 CSF 3 产品名称：Bioside HS 15% EPA 注册号：63838-2 收到日期：2024 年 2 月 23 日 行动案件编号：00501741 亲爱的 Deanna Mansueto： 上述修订后的标签和 CSF 是根据经修订的联邦杀虫剂、杀菌剂和灭鼠剂法提交的，可以接受。此批准不影响先前对此注册施加的任何条件。您继续受制于您注册的现有条件以及与它们相关的任何截止日期。随函附上您的标签盖章副本，以供记录。此标签取代所有先前接受的标签。根据 40 CFR 156.10(a)(6)，您必须提交一份最终印刷标签副本，然后才能使用新标签发货。根据 40 CFR 152.130(c)，您可以在此函件发出之日起 18 个月内使用之前批准的标签分销或销售该产品。18 个月后，您只能在产品贴有此新修订标签或随后批准的标签的情况下分销或销售该产品。“分销或销售”在 FIFRA 第 2(gg) 节及其实施条例 40 CFR 152.3 中定义。请注意，该产品的记录目前包含以下 CSF：
下一个NRG
本演示文稿包含“前瞻性陈述”。前瞻性陈述反映了我们目前对未来事件的看法。在本演示文稿中使用时，“预期”、“相信”、“估计”、“期望”、“未来”、“打算”、“计划”等词语或这些术语的否定形式以及类似表达，只要它们与我们或我们的管理层有关，即为前瞻性陈述。此类陈述包括但不限于本执行摘要中与我们的业务战略、未来经营业绩以及流动性和资本资源前景相关的陈述。前瞻性陈述基于我们目前对我们的业务、经济和其他未来条件的预期和假设。由于前瞻性陈述与未来有关，因此它们受制于难以预测的固有不确定性、风险和情况变化。我们的实际结果可能与前瞻性陈述所预期的结果存在重大差异。它们既不是历史事实陈述，也不是对未来业绩的保证。因此，我们提醒您不要依赖任何这些前瞻性陈述。可能导致实际结果与前瞻性陈述大不相同的重要因素包括但不限于我们为持续经营筹集资金的能力；我们保护知识产权的能力；任何针对我们的侵权行为或其他诉讼的影响；来自其他供应商和产品的竞争；我们开发和商业化产品和服务的能力；政府法规的变化；我们完成融资交易的能力；以及与我们的行业、我们的运营和运营结果有关的其他因素。实际结果可能与预期、相信、估计、预期、意图或计划的结果存在重大差异。可能导致我们的实际结果不同的因素或事件可能不时出现，我们不可能预测所有因素或事件。我们无法保证未来的结果、活动水平、绩效或成就。除非适用法律（包括美国证券法）要求，否则我们不打算更新任何前瞻性陈述以符合这些陈述。
人工智能与人才在企业营销领域中的决策
目的：对有关企业决策过程的出版物内容的分析表明，现代管理的任务之一是确定有效的解决方案，这些解决方案基于支持决策过程的人力和技术资源的协同作用。这也适用于营销，营销受制于与其概念和工具以及营销活动相关的虚拟化。本文的目的是展示人工智能和人才在企业营销领域决策中的作用。设计/方法/方法：批判性文献综述；基于文献综述的研究程序侧重于制定以下问题的答案：- 哪些因素决定了人工智能作为支持企业营销领域决策过程的技术的有效实施？- 在企业决策中，人工智能和人才的应用模式是什么？结果：利用人工智能提供的机会支持营销决策带来了许多好处，但也需要克服心理和文化障碍。需要强调的是，在决策过程中依赖人工智能并不意味着要淘汰人，尤其是人才，因为员工可以修改决策标准或指出公司决策所依据的算法已经过时。研究的局限性/含义：对所提出的模型进行实证验证将有助于确定在创新 IT 解决方案发展的时代，有才华的员工和算法在决策过程中所扮演的角色，并确定刺激这些过程的因素层次。原创性/价值：提出一个决定因素和解决方案类型的模型，允许有效地将人才和人工智能等人力资源结合起来，在企业营销领域做出决策，这是本文所考虑的结果。
人工智能和人才在企业营销领域中的决策，Sobocińska Magdalena
目的：对有关企业决策过程的出版物内容的分析表明，现代管理的任务之一是确定有效的解决方案，这些解决方案基于支持决策过程的人力和技术资源的协同作用。这也适用于营销，营销受制于与其概念和工具以及营销活动相关的虚拟化。本文的目的是展示人工智能和人才在企业营销领域决策中的作用。设计/方法/方法：批判性文献综述；基于文献综述的研究程序侧重于制定以下问题的答案：- 哪些因素决定了人工智能作为支持企业营销领域决策过程的技术的有效实施？- 在企业决策中，人工智能和人才的应用模式是什么？结果：利用人工智能提供的机会支持营销决策带来了许多好处，但也需要克服心理和文化障碍。需要强调的是，在决策过程中依赖人工智能并不意味着要淘汰人，尤其是人才，因为员工可以修改决策标准或指出公司决策所依据的算法已经过时。研究的局限性/含义：对所提出的模型进行实证验证将有助于确定在创新 IT 解决方案发展的时代，有才华的员工和算法在决策过程中所扮演的角色，并确定刺激这些过程的因素层次。原创性/价值：提出一个决定因素和解决方案类型的模型，允许有效地将人才和人工智能等人力资源结合起来，在企业营销领域做出决策，这是本文所考虑的结果。
FDA 为 AI 服务：10 个关键见解
1.“人工智能的 FDA” 是一个直白的比喻。一个更有成效的起点是研究 FDA 式的监管干预措施，以及它们如何针对人工智能供应链中的不同点。2.FDA 式的干预措施可能更适合人工智能供应链的某些部分。3.FDA 模式为优化信息生产而非产品安全的监管设计提供了有力的教训。鉴于市场参与者缺乏明确性以及人工智能开发和部署的结构不透明性，人工智能迫切需要这一点。4.对什么算作功效（而不是安全性）缺乏共识是监管人工智能的有力切入点。人工智能总是存在潜在危害；因此，监管问题必须考虑其好处是否大于危害。但要知道这一点，我们需要明确的证据（目前我们缺乏这些证据）来证明人工智能技术带来的具体好处。5.上市前批准可能是监管干预最有力的阶段：这是监管权力与公司遵守激励之间的协调达到顶峰的地方。6.无论是在 FDA 还是在人工智能中，确保产品进入市场后的下游合规性都是一项监管挑战。鉴于人工智能系统组件的来源各异，上市后监管对人工智能来说是一项挑战，但目前这是正在进行的人工智能监管执法的主要特征。7.8.目前，“人工智能市场”的构成尚不明确且不透明。任何针对人工智能领域的监管干预要想有效，都必须远远超出目前的处罚标准，对世界上一些最大的公司进行有意义的挑战。提高市场本身的透明度以及人工智能产品的销售过程对人工智能治理至关重要。9.监管机构的资金模式对其有效性至关重要，并且可能无意中使监管机构受制于行业动机。10.FDA 式的人工智能文档要求已经是
ASPI-投资者平台-2024 年 9 月.pdf
前瞻性陈述 本演示文稿包含“前瞻性陈述”，我们的官员和代表可能不时做出此类陈述，这些陈述的含义符合 1995 年美国私人证券诉讼改革法安全港条款的规定。前瞻性陈述既不是历史事实，也不是对未来业绩的保证。相反，它们仅基于我们目前对未来业务、未来计划和战略、预测、预期事件和趋势、经济和其他未来条件的信念、期望和假设。前瞻性陈述可以通过“相信”、“预期”、“预计”、“估计”、“项目”、“将”、“可能”、“或许”等词语和类似性质的词语来识别。前瞻性陈述的例子包括但不限于我们就预期经营业绩所做的陈述，例如同位素潜在商业化带来的未来收入和前景，以及我们的产品开发战略、与潜在客户的接触、市场地位和财务业绩。由于前瞻性陈述与未来有关，因此它们受制于难以预测的固有不确定性、风险和情况变化，其中许多因素不在我们的控制范围内。由于多种因素，我们的实际结果、财务状况和事件可能与前瞻性陈述中所示的结果、财务状况和事件存在重大差异。前瞻性陈述并不能保证未来的业绩或发展。我们强烈提醒您，依赖任何前瞻性陈述都涉及已知和未知的风险和不确定性。因此，您不应依赖任何这些前瞻性陈述。有许多重要因素可能导致我们的实际结果和财务状况与前瞻性陈述中所示的结果和财务状况存在重大差异，包括：我们对第三方努力的依赖；我们完成拟议浓缩厂的建设和调试或将使用 ASP 技术或量子浓缩工艺生产的同位素商业化的能力；我们获得同位素生产和分销监管部门批准的能力；任何当前和未来商业安排的财务条款；我们完成某些交易和实现收购预期收益的能力；合同、对我们的知识产权 (IP) 权利的依赖、第三方的某些知识产权；以及我们行业的竞争性质。我们在本演示文稿中做出的任何前瞻性陈述仅基于我们目前掌握的信息，并且仅代表陈述之日的观点。我们不承担公开更新任何前瞻性陈述的义务，无论是由于新信息、未来发展还是其他原因。