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新技术启用和现场测试
本白皮书使用“公用事业”一词广泛涵盖参与电力行业管理和电网运营的所有实体，包括负责输电、发电和配电的实体。尽管独立电力生产商 (IPP) 传统上与公用事业有所区别，但这一定义也包括它们。本文将公用事业和 IPP 统称为公用事业。虽然这是一个超出大容量电力系统 (BES) 的广泛讨论，但讨论的一些应对挑战的机制，例如区域参与技术和集成创新接受 (RETINA) 计划，旨在应对那些需要遵守 NERC 可靠性标准的实体所面临的特定挑战。目的声明作为一般原则，安全集成和技术支持小组委员会 (SITES) 认为，整个行业的公用事业都应该能够探索和采用新技术（只要可靠且安全地实施）。随着电网不断发展以应对数字化、可再生能源整合和不断变化的能源需求的挑战，公用事业在采用创新技术方面面临着重大障碍。本白皮书旨在开放并邀请业界就这些挑战展开广泛讨论，同时强调通过协作解决方案将风险降至最低至关重要。电力行业在新技术创新和采用方面面临的主要挑战是需要确保新举措不会损害现有的物理或电子安全保护。公用事业公司必须维护 BPS 的安全性和可靠性，同时还要减轻因不合规而受到监管处罚的巨大风险。通过联合行业利益相关者制定和认可可靠性标准以及增强安全性和可靠性的技术，可以在确保可靠性的同时降低风险状况。本白皮书并未提供规范性答案，而是鼓励人们采取超越 BES 和 NERC 关键基础设施保护 (CIP) 可靠性标准范围的广泛视角。随着电网为响应数字化、可再生能源和不断变化的能源需求而转型，创新技术为提高可靠性和安全性以及优化运营提供了机会。然而，公用事业公司在评估和寻求采用新技术解决方案时面临诸多挑战，包括监管可靠性标准和要求的解释和冲突、员工培训和新技能开发，以及将技术投资纳入现有费率结构的能力。公用事业公司可能很难理解新技术对运营的影响，包括可靠性和安全性的益处或风险。电力行业将受益于注册实体、ERO 企业和能够根据利益相关者需求进行创新的技术供应商之间的更大合作。合作有助于确保行业的安全、风险和运营需求不仅能通过新技术得到满足，而且可以通过技术试点和试验得到证明，从而以支持不断发展的电网速度的速度促进采用。总体而言，行业表现出愿意寻找和接受新技术来支持不断变化的电网，并在适当的时候支持新的安全和可靠性标准的制定和实施。事实上，电力行业的工作量和标准制定速度比以往任何时候都要大，这些努力值得称赞。随着电网的不断发展和技术步伐的迅速加快，电力行业需要机制来支持和支持那些愿意投入精力以安全、可靠的方式测试和部署新技术并与同行共享的实体。为了应对公用事业公司在采用必须符合强制性 NERC 可靠性标准的新技术时面临的挑战，本白皮书提议开发一种机制，以促进标准授权请求 (SAR) 和标准制定前协调的新兴技术现场试验，这些试验在传统标准制定流程之外进行。提议的机制是概念性的，将在传统标准制定流程之外运作。拟议机制是概念性的，将在传统标准制定流程之外运作。拟议机制是概念性的，将
AIRADF：人工智能启用
医学图像分析在医疗保健中起着至关重要的作用，特别是在计算机视觉应用中。人工智能 (AI) 为解决医疗保健行业的各种问题做出了巨大贡献，包括疾病诊断和分类。类风湿性关节炎 (RA) 是一种导致严重健康问题的自身免疫性疾病。目前基于学习的 RA 诊断方法需要改进流水线和优化。在本文中，我们提出了一个基于深度学习的框架，称为人工智能 (AI) RA 诊断框架 (AIRADF)。该框架包括用于预处理和训练感兴趣区域 (ROI) 的功能，用于自动 RA 检测和分类。RA 检测过程利用称为 Faster RCNN 的深度学习模型，而 RA 分类由增强的 UNet 模型执行。我们引入了一种称为基于学习的类风湿性关节炎检测 (LbRAD) 的算法。我们使用 X 射线图像进行的经验研究表明，所提出的算法在 RA 检测和分类方面优于许多现有的深度学习模型，分别达到 92.81% 和 94.58% 的最高准确率。此外，我们的框架除了 RA 检测之外还能够进行多类分类，从而形成临床决策支持系统 (CDSS)，可帮助医疗专业人员进行 RA 预后。关键词 – 类风湿性关节炎、深度学习、人工智能、图像处理、类风湿
硬件启用安全性
在本文档的范围内，硬件平台是数据中心或边缘计算设施中的服务器（例如，应用服务器、存储服务器、虚拟化服务器）。服务器的硬件平台（也称为服务器平台）代表分层安全方法的第一部分。硬件支持的安全性（以硬件平台为基础的安全性）可以提供比软件或固件提供的安全性更强大的基础，软件或固件具有更大的攻击面并且可以相对轻松地进行修改。如果使用较小的代码库实现，硬件信任根 (RoT) 可以呈现较小的攻击面。可以通过提供基础层、不可变的硬件模块来增强现有的安全性实现，该模块将软件和固件验证从硬件一直链接到应用程序空间或指定的安全控制。这样一来，即使缺乏物理安全性或攻击源自软件层，现有的安全机制也可以更加值得信赖，能够毫不妥协地实现其安全目标。
通过技术启用医疗保健
AI已进入全球医疗保健领域。这导致了GOI鼓励和促进该国医疗保健部门采用AI，这从本文中讨论的倡议中可以明显看出。随着印度医疗保健部门的普遍挑战，可以利用AI的潜力来改变医疗保健的态度。我们可以预见，印度医疗保健生态系统在行业内的不同功能中有了很大的改进，例如治疗程序，患者监测和诊断疾病，护理递送，疾病监测，研发，药物发现和临床试验。但是，印度仍然需要克服挑战，例如缺乏技术基础设施，数据隐私政策以及实施成本，以成功地在医疗保健领域采用AI并获得其利益。
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抽象目的 - 有关算法管理实践的现有文献 - 通过采用自学算法和人工智能定义为在人们管理中自主数据驱动的决策 - 暗示了与员工在工作场所中的福祉的复杂关系。虽然使用算法可能会对与人相关的决定产生积极影响，但它们也可能会对工作自主权，认为的正义以及（因此 - 工作场所幸福感）产生不利影响。文献综述揭示了有关这些关系的性质和方向的实证研究的显着差距。因此，本文的目的是分析算法管理实践如何直接影响工作场所的福祉，并研究其与工作自主权和全部奖励实践的关系。设计/方法论/方法 - 算法管理实践，工作自主权，总奖励和工作场所福祉之间关系的概念模型是根据文献综述进行的。提出的模型已通过验证性分析通过结构方程建模（SEM CFA）对21,869个欧洲组织的样本进行了经验验证，该模型使用Euround和Cedefop在2019年收集的数据，重点是研究算法管理实践对工作场所良好工作场所的直接和间接影响。调查结果 - 这项研究证实了算法管理实践对工作场所福祉的应用的中等直接影响。更重要的是，作者发现，这种方法会通过对工作自主权和全部奖励实践的负面影响而间接影响。作者观察到影响水平的显着差异，具体取决于组织的规模，算法管理对较大实体的幸福感和工作自治的影响下降。独创性/价值 - 虽然算法管理对各种工作场所实践和影响的影响现在已经广泛讨论，但经验证据（尤其是对于传统工作环境，不仅是零工经济）而言，这是很大程度上有限的。这项研究填补了这一空白，并表明算法管理（被理解为一种自动决策工具）可能并不总是会导致组织中的人们更好，以福祉为重点。学术研究和实际应用需要考虑到算法管理对工作场所福祉的可能负面后果，通过更好地反映这些变量之间关系的复杂性质。关键词算法管理，工作场所福祉，工作自主权，总奖励，人力资源管理论文类型研究论文