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在欧盟层面监管人工智能：障碍......
本文旨在探讨欧盟层面监管人工智能的障碍和前景。首先，仍然存在一些障碍，包括难以定义人工智能和适当的监管范围、游说团体的持续影响以及人工智能行业的变化速度，这些都使监管机构难以跟上。其次，就《人工智能法案》本身而言，欧盟选择了一种具有许多优势的方法，依靠“技术中立”的定义并制定了一种“基于风险”的方法，即根据人工智能系统对社会构成的风险程度对其进行监管（四个类别包括“不可接受的风险”、“高风险”、“有限风险”和“低风险或最小风险”）。然而，该立法仍然存在一些不足之处。这些缺点包括，在适应该领域发展速度方面缺乏足够的灵活性，过分强调个体风险而较少考虑更广泛的社会影响，以及合规框架不充分且通常依赖于自我评估。第三，欧盟作为人工智能监管领域的“先行者”，在影响国家规则和国际标准方面发挥着关键作用。由于人工智能技术的复杂性和多面性，欧盟应考虑采用国际化学武器禁止机制等模式，并设立一个预测部门，以建立人工智能的全球规则和监测。
技能对未来经济的需求
过去几年的变化速度通过技术的扩散，创新的速度和迅速发展的业务需求加速了。工作已经改变。新的已出现并替换了现有的新产品。与此同时，所需的技能和能力也迅速发展。SkillsFuture运动于2015年发起，是新加坡对这些干扰的战略反应。六年了，我们已经开始使用SkillsFuture的下一个界限，以加强对个人和公司在技能开发旅程中的支持。在STRKICKFUTURE的下一个结构中，我们将基于SSG与雇主，行业协会，教育机构，工会和政府机构的先前工作，以开发我们的技能框架。我们致力于不断更新这项工作，以向新加坡人提供及时且相关的技能见解。我为新加坡技能创意发表这份就职报告所做的工作感到自豪。我们打算成为一份年度报告，该报告提供了我们经济增长领域的宏观观点，并有关于新兴的工作和技能道路的见解。更重要的是，我们打算将报告表明优先技能和培训新加坡人可以启动并发展其职业生涯。我要感谢我们所有合作伙伴对本报告的宝贵贡献。没有您，这份就职报告是不可能的。我敦促您利用这份报告，开始您的技能发展和终身学习之旅。
全球经济简史
为了理解前工业化经济，我们必须想象一个与今天截然不同的世界。套用经济史学家卡洛·西波拉的话，18 世纪中叶的一位英国人与尤利乌斯·凯撒同时代人的共同点，比与他的曾孙（但后者对个人电脑或移动电话一无所知）的共同点还要多。1 西波拉的意图是说明经济和社会结构的增长率和变化速度：在工业革命之前，它不是完全静止的，但肯定非常缓慢，而在此之后，它变得越来越快，有时甚至是疯狂的。在很大程度上，速度的变化源于以农业经济为主的经济体向工业经济的转变。然而，工业革命并非凭空而来：一些地区（至于有多少地区尚有争议），主要是欧洲，早在几个世纪前就已经开始加速发展，与世界其他地区区分开来，并引发了现在通常所说的“大分流”。本章旨在简要描述前工业化农业经济的结构特征及其半流动性，只有广泛的创伤才能动摇这种半流动性（14 世纪的黑死病就是最好的例子）。接下来的两章将探讨这种分流的时间和发展：首先是各大洲之间的分流，然后是北欧和南欧之间的分流。
气候变化行动计划
科学证据表明，气候已经在变化，而我们迄今为止所做的工作都达不到将全球变暖限制在 1.5 度所需的变化速度和规模。我们不需要为了保护环境而牺牲当地经济。事实上，气候行动将促进经济活动并提供就业机会。为了保持相关性和商业可行性，我们需要负责任和有韧性。在制定该计划时，我们专注于实现与已证实的例子相一致的切实行动。该计划以循证方法为基础，并遵循国际指导，我们纳入了广泛的排放源和物理风险。我们的气候变化行动计划以科学为基础的目标为基础，而不仅仅是号召行动，旨在确保坎特伯雷市议会和地区为全球努力做出积极贡献。我们将帮助减少气候变化的原因，努力应对气候变化带来的风险，并抓住向净零经济转型带来的机遇。这是市议会的一项决定性政策。它支持市议会企业计划的实施。委员会无法独自完成这项工作，因此，该战略阐述了我们将如何与肯特郡议会以及我们地区的机构和企业合作，制定应对气候变化的解决方案。我们必须在疫情过后更好地重建，确保不让任何人掉队。我们邀请您与我们合作，以便我们适应，
我们对 2045 年的共同愿景 - DigitalOcean
我们渴望的互联航空天空景观距离实现仅剩二十多年时间。这并不长。作为一个行业，我们需要立即采取行动，共同朝着这个目标迈进。这就是为什么这一愿景为我们的未来提供了一张快照，并充当了号召，动员航空界的所有参与者共同建设未来完整的航空运输系统。让我们走到今天的方法不会让我们到达目的地我们目前正面临航空业的新时代，2045 年前的变化速度和创新速度将比过去几十年更快。要安全地容纳天空中的所有空域用户，而不会造成拥堵或延误增加，需要新的思维方式和加强合作。当我们展望这个新的未来时，我们可以清楚地看到面前的许多机遇，但阻碍我们的是多重障碍和关键挑战，这些障碍和挑战遍布整个行业，并深入到传统特征中，这些特征是遗留系统和行业辉煌历史的副产品。我们需要解决这些问题，我们的愿景才能成功。我们面临的挑战 这一愿景是作为理想愿景而制定的。我们认识到实现这一愿景面临许多挑战，并承认需要做的工作。为了实现我们的愿景，以下挑战要么已经得到解决，要么正在解决中：• 平衡
以战略设计和战略实践的视角来应对组织挑战的战略实践
摘要背景：组织正试图在如此复杂、动态、网络化、超连接且技术高度颠覆的环境中航行，面临困难。许多早期的研究战略假设现在已不相关，似乎不再能应对商业环境的复杂性、不可预测性、范围、规模和变化速度。研究问题在于，基于当前的战略实践，公司难以应对这种新环境中的挑战。目标：该研究旨在从概念建模方法设计一个具有指导方针的框架，以帮助在国际贸易生态系统中建立的巴西中型公司改进战略实践，重点是通过战略设计和战略实践的视角促进协调和参与，以应对挑战。方法：具有横断面时间范围的设计科学研究 (DSR)，以及在务实方法内进行数据收集和分析的混合方法。主要评估方法将是行动研究。原型评估将使用 Strateegia 进行，这是一个专注于异步通信的平台，将设计视为一种战略工具。潜在贡献：有望为学术界和实践者群体做出贡献，进一步研究这一现象，并帮助这些公司改进其战略实践，以应对新复杂环境中的挑战。
路线图与可再生能源的深入整合
第3节，“目标和可衡量的结果”，在许多子类别中介绍了当前和潜在的未来状态，例如与可再生能源和电动汽车的整合，设计过程的评估以及建筑性能，模拟和实际事件中的弹性，网格脱碳化，澄清，澄清，澄清和合理的代码，这些代码对建筑环境进行了构建环境和构建环境的构建代码和型号的代码和依赖于型号的代码和依赖于依据的代码。建筑物代码和电气代码需要共同努力，以启用现场生成和存储，备份功率以及与电动汽车集成等技术。建筑物应为带有废热源和水槽的城市地区的社区清洁能源系统做好准备，并在未来几年收获可再生能源的地方。紧急项目是引入建筑物代码中的热存储（包括热质量），因为它与弹性参数（例如建筑时间常数）有关（当建筑物内部内部和外部之间存在差异时，建筑物内部的内部变化速度会变化的速度）。作为社区能源系统的一部分的热能也需要探索，因为灵活性和成本效益比建筑物本身要大得多。在建筑物和电气代码中也需要解决电动汽车的引入。
UKHSA 顾问委员会
国家免疫计划的未来实施。3. 背景 3.1. 在全球范围内，疫苗接种是最有效的公共卫生传染病干预措施，在预防疾病方面仅次于清洁水。一百年前，对 35 岁以下人群生命的最大威胁是感染；现在则是外部因素。3.2. 随着国家免疫计划（和其他健康干预措施）的出现，英国的平均预期寿命已从 51 岁增加到 81 岁。然而，由于免疫计划的成功，常见的儿童疫苗可预防疾病的感染率较低，人们对此感到自满，这意味着英国和其他高收入国家的疫苗接种率正在下降。这导致可预防传染病（如麻疹）的风险增加，即使在高收入国家，麻疹也可能导致发病和死亡。3.3. 自成立以来，英国计划发生了巨大变化（附件 1），自 2000 年以来，随着针对疾病的范围扩大，变化速度加快。除了新疫苗，该计划每年至少进行一次临床重大变化（例如，预定年龄的变化、符合条件的人群增加或使用更新的疫苗产品）。 3.4. 目前的时间表概述在附件 2 中。英格兰目前的常规 NHS 计划每年提供约 1300 万剂常规疫苗，以提供保护
面向线状柔性物体的机器人操作研究进展与展望
此类任务同样可以先离线学习状态转移预测模 型再使用 MPC 计算控制输入 [28-29] ，或直接使用强 化学习方法 [68-69] ，但需要大量训练数据且泛化性较 差。在准静态的局部形变控制中，更常用的方法是 在线估计局部线性模型。该模型假设线状柔性体形 状变化速度与机器人末端运动速度在局部由一个雅 可比矩阵 JJJ 线性地联系起来，即 ˙ xxx ( t ) = JJJ ( t ) ˙ rrr ( t ) ，其 中 ˙ xxx 为柔性体形变速度， ˙ rrr 为机器人末端运动速度。 由于使用高频率的闭环反馈来补偿模型误差，因此 完成任务不需要非常精确的雅可比矩阵。 Berenson 等 [70-71] 提出了刚度衰减（ diminishing rigidity ）的概 念，即离抓取点越远的位置与抓取点之间呈现越弱 的刚性关系，并据此给出了雅可比矩阵的近似数学 表示。此外，常用的方法是根据实时操作数据在线 估计雅可比矩阵，即基于少量实际操作中实时收集 的局部运动数据 ˙ xxx 和 ˙ rrr ，使用 Broyden 更新规则 [72] 、 梯度下降法 [73] 、（加权）最小二乘法 [33-34,74] 或卡尔 曼滤波 [75] 等方法在线地对雅可比矩阵进行估计。 该模型的线性形式给在线估计提供了便利。然而， 雅可比矩阵的值与柔性体形状相关，因此在操作 过程中具有时变性，这使得在线更新结果具有滞 后性，即利用过往数据更新雅可比矩阵后，柔性体 已经移动至新的形状，而新形状对应的雅可比矩阵 与过往数据可能并不一致。同时，完整估计雅可比 矩阵的全部元素需要机器人在所有自由度上的运 动数据，这在实际操作过程中难以实现，为此一些 工作提出根据数据的奇异值进行选择性更新或加 权更新 [74] 。此外，此类方法需要雅可比矩阵的初 值，一般在操作前控制机器人沿所有自由度依次运 动，收集数据估计初始位置的雅可比矩阵。受上述 问题影响，在线估计方法往往仅适用于局部小形变 的定点控制，难以用于长距离大形变的轨迹跟踪。 Yu 等 [31] 提出 ˙ xxx = JJJ ( xxx , rrr ) ˙ rrr 的模型形式，其中 JJJ ( · ) 为 当前状态至雅可比矩阵的非线性映射，待估计参数 为时不变形式。基于该模型，该方法将离线学习与 在线更新无缝结合，实现了稳定、平滑的大变形控 制。 Yang 等 [76-77] 使用模态分析方法建立柔性体模
微网格规划具有汇总者在可再生能源包含生产商市场中的作用
尽管大量在能源基础设施上花费了，但由于其依赖于常规能源的依赖，美国在诸如碳排放之类的关键性能指标和能量混合中排名落后。当前的电网面临着几个挑战。碳管理已成为主要挑战之一。公用事业市场正在不断发展，并且电力领域的变化速度比以往任何时候都更快。传统的电力电网管理的特征是从生产者到消费者的一方向功率流。当前的电力景观正朝着更大的集中化和多向流动朝着更大的波动性发展。如今，功率流已经成为多方向，并且正在为网格水平的生产单位进行分散化。 微网格体系结构在满足不断增长的变化方面发挥了重要作用。 生产商在能源使用方面获得了更多的自由和权利。 本文提供了包含Prosumers角色的微网格 - 聚集器架构的观点。 微网格确实反映了当今世界的电气场景。 Elec-如今，功率流已经成为多方向，并且正在为网格水平的生产单位进行分散化。微网格体系结构在满足不断增长的变化方面发挥了重要作用。生产商在能源使用方面获得了更多的自由和权利。本文提供了包含Prosumers角色的微网格 - 聚集器架构的观点。微网格确实反映了当今世界的电气场景。Elec-