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作为技能和人工智能革命的核心，达能推出了创新的全球培训计划“DanSkills”。达能秉承对商业成功和社会进步的双重承诺，将男性和女性置于其增长模式的核心，正准备通过 DanSkills 迎接未来的挑战。这项创新的培训计划有两个主要目标：提高所有 100,000 名达能员工的未来工作技能并吸引新的人才。从现在到 2030 年，达能计划每年重新分配 100 万小时的培训时间，帮助员工学习未来的技能，并在此期间投入 1 亿欧元的预算。这个全球项目包括在达能历史悠久的依云工厂建立一个专门的管理培训中心。数字技术和人工智能的革命，再加上环境和人口结构的变化，促使企业彻底重新思考工作世界并发明可持续的新组织模式。在这些深刻的动荡中，达能创建了 DanSkills 计划，既是为了让员工为即将到来的技能革命做好准备，也是为了填补公司预计到 2027 年将需要的欧洲 2,500 个职位（包括法国的 500 多个职位）。DanSkills 的首次亮相标志着建立新的社会契约的第一步，该契约由达能首席执行官 Antoine de Saint-Affrique 于 2023 年发起，当时他召集了一支由领导者和专家组成的扩大团队，以反思未来几年的人类和社会挑战。DanSkills 植根于公司对商业成功和社会进步的双重承诺，是达能影响力之旅承诺不可或缺的一部分，并将向世界各地的所有达能员工开放，无论他们处于职业生涯的任何阶段。它将让每个人都有机会根据自己的职业抱负寻求职业机会。在此过程中，DanSkills 将增强达能的创新、创造力、共享效率和绩效潜力。具体来说，这项全球技能发展计划：
作为技能和人工智能革命的核心，达能推出了创新的全球培训计划“DanSkills”。达能秉承对商业成功和社会进步的双重承诺，将男性和女性置于其增长模式的核心，正准备通过 DanSkills 迎接未来的挑战。这项创新的培训计划有两个主要目标：提高所有 100,000 名达能员工的未来工作技能并吸引新的人才。从现在到 2030 年，达能计划每年重新分配 100 万小时的培训时间，帮助员工学习未来的技能，并在此期间投入 1 亿欧元的预算。这个全球项目包括在达能历史悠久的依云工厂建立一个专门的管理培训中心。数字技术和人工智能的革命，再加上环境和人口结构的变化，促使企业彻底重新思考工作世界并发明可持续的新组织模式。在这些深刻的动荡中，达能创建了 DanSkills 计划，既是为了让员工为即将到来的技能革命做好准备，也是为了填补公司预计到 2027 年将需要的欧洲 2,500 个职位（包括法国的 500 多个职位）。DanSkills 的首次亮相标志着建立新的社会契约的第一步，该契约由达能首席执行官 Antoine de Saint-Affrique 于 2023 年发起，当时他召集了一支由领导者和专家组成的扩大团队，以反思未来几年的人类和社会挑战。DanSkills 植根于公司对商业成功和社会进步的双重承诺，是达能影响力之旅承诺不可或缺的一部分，并将向世界各地的所有达能员工开放，无论他们处于职业生涯的任何阶段。它将让每个人都有机会根据自己的职业抱负寻求职业机会。在此过程中，DanSkills 将增强达能的创新、创造力、共享效率和绩效潜力。具体来说，这项全球技能发展计划：
如何填补香港的商业化差距
明年制造，材料，能源和可持续发展； （iii）将每所指定大学的技术转移办公室提供的最大资金增加一倍，并在来年为1,600万港元，以及； （iv）吸引更多著名的大陆和海外初创企业服务机构在香港开展业务，以提供孵化服务和开发指导。此外，我们于2023年10月正式启动了研究，学术和行业一级计划，该计划旨在释放当地大学在研发成果的转型和商业化方面的潜力，并促进政府，工业，大学和研究之间的相关协作。
填补空白：探索生成式人工智能以增强异构移动边缘设备的联邦学习
摘要 — 由于边缘设备的数据和资源异构性，在移动边缘网络上进行分布式人工智能 (AI) 模型训练面临重大挑战。前者阻碍了全局模型的收敛速度，而后者降低了设备的资源利用效率。在本文中，我们提出了一种生成式 AI 赋能的联邦学习来应对这些挑战，它利用了填充本地数据缺失部分 (FIMI) 的思想。具体而言，FIMI 可以被视为一种资源感知的数据增强方法，可在确保高效的 FL 训练的同时有效缓解数据异构性。我们首先量化训练数据量和学习性能之间的关系。然后，我们研究 FIMI 优化问题，目标是在所需学习性能约束下最小化设备端总体能耗。利用基于分解的分析和交叉熵搜索方法得出解决方案，其中为每个设备分配合适的 AI 合成数据和资源利用策略。实验结果表明，与现有方法相比，FIMI 可以节省高达 50% 的设备端能量，以达到目标全局测试精度。同时，FIMI 可以显著提高非独立同分布 (non-IID) 数据下的收敛全局精度。
5填补技能需求并建立我们的未来劳动力
随着澳大利亚经济的发展，劳动力所需的技能的组合正在发生变化。这反映了工作的不断变化。将需要一个适应能力，高技能和教育的劳动力才能满足不确定未来的挑战和机会。工人在未来二十年中平均会平均改变职业2.4倍。1，需要更高级别技能的工作也可能会增加，这意味着工人将需要更高水平的学期教育和培训。2由维多利亚大学为澳大利亚就业和技能的预测（JSA）表明，在未来十年中，预期将创造十个新工作中的九个以上将需要大专学历。3大约44％的工作将需要职业教育和培训（VET）资格，大约一半（48％）将需要学士学位或更高的学历。在目前的劳动力市场上，截至2023年5月，约有51％的工作需要兽医资格，而35％的工作要求学士学位或更高学士学位。4未来的劳动力市场将要求对整个三级部门交付的技能类型进行持续的重新平衡。
基于先验知识的深度学习填补空白......
简介：推测血管来源的腔隙，也称为腔隙性梗塞，对于评估脑小血管病 1 和痴呆症等认知疾病 2 非常重要。然而，由于腔隙规模小、稀疏且模仿，从图像数据中对腔隙进行目视评级具有挑战性、耗时且依赖于评级者。虽然自动算法的最新发展已证明可以在保持灵敏度的同时更快地检测出腔隙，但它们也显示出大量的假阳性 3,4 ，这使得它们不适合用于临床实践或大规模研究。在这里，我们开发了一个新颖的框架，除了检测腔隙之外，还可以输出分类负担分数。该分数可以提供更实用的腔隙存在估计，从而简化并有效加速腔隙的成像评估。我们假设检测和分类分数的结合会使程序对噪声标签的敏感度降低。
使用饲料甜菜填补秋季/冬季饲料差距
第一季的干物质产量高度可变，范围从2.42T DM/ HA到27.4T DM/ HA。在第二季中，根据杂草控制策略，作物产量均匀差，范围从0.4T DM/HA到2.4T DM/HA。尽管有两个杂草控制的夏天，但我们的两个演示地点的特征是高杂草负担对饲料甜菜作物的性能产生负面影响。我们的任何一个地点都无法实现“树冠闭合”，并且在围场上将围场的植物床处理为细蛋床，从而为杂草生长带来了理想的条件。
特立尼达和多巴哥以及委内瑞拉能否帮助填补欧洲的天然气短缺？......
欧盟驻特立尼达和多巴哥大使 Peter Cavendish 阁下表示：“该项目将可再生能源作为发电能源，从而提高特立尼达和多巴哥应对气候变化的能力，从而有助于保障能源安全，同时在环境和经济方面减少使用化石燃料发电。该项目向特立尼达和多巴哥公民展示了该国实施最先进技术以履行国际承诺的能力。该项目将为特立尼达和多巴哥以及该地区的商业部门提供参考点，作为其企业社会责任计划的一部分，为未来其他可再生能源项目提供参考点。”
根据直接雇用权填补职位的公告......
• 担任设计部门土木/结构科科长，负责土木工程师和技术人员的技术和行政监督。规划、指导、管理和监督远东区 (FED) 土木和结构工程活动的技术政策、标准和准则。项目包括韩国 (ROK) 的以下内容：陆军、空军、海军/海军陆战队的军事、非拨款、家属学校、医疗、家庭住房和东道国资助的建设；以及其他联邦机构的建设。 • 指导和管理土木和结构工程技术政策、指导和说明的制定和建立以及区内应用的规范编写。维护和执行 FED 范围的设计质量保证计划和流程。负责全区员工指导以及各自学科的专业和技术发展。担任董事会和/或特设委员会成员。 • 规划、指导和管理 FED 内部项目的土木工程和结构工程设计；内部和建筑工程师合同工作的设计审查和质量保证；并为所有现场操作要素提供技术支持。任职者应具备建筑材料、工程标准和施工实践方面的知识，包括韩国的气候和环境条件。任职者的行动将影响全区在技术质量、进度和成本影响方面的成功。这将需要了解广泛的功能和技术标准，包括国防部、陆军、空军、海军/海军陆战队、韩国和其他联邦机构。 • 指导并负责土木工程、结构工程和规范编写活动与其他建筑和工程学科的协调和整合。负责全面协调部门运营和任务与其他主要工程学科，以全面执行计划和项目，并就这些项目和项目提供管理建议。维护并确保这些功能和技术活动与其他 FED 组织要素（如计划、项目和技术管理、施工、合同、资源管理和咨询）的整合。 • 负责监督部门内大约 10 名土木工程师和技术人员。 • 代表部门与计划和项目支持者打交道，尤其是高级职员和管理层。领导需要澄清、定义和解决复杂、不寻常或有争议的技术问题的会议和研讨会。参加其他军事机构、韩国政府官员和建筑工程公司均派代表出席。进行需要大量准备和技术主题知识的演讲，代表 FED 参加技术委员会。如上所述，该职位需要与组织内外频繁联系。实地考察军事设施，检查正在建设或最近完成的项目，以确保符合设计政策和标准，并解决问题。
糖尿病预测的缺失值填补 | DR-NTU
摘要 —机器学习 (ML) 模型已被广泛用于提高各种疾病诊断任务的准确性和效率。然而，应用 ML 模型执行与糖尿病相关的预测任务仍然具有挑战性，主要是因为患者的健康记录稀疏且存在大量缺失值。缺失值通常会破坏糖尿病预测流程，对现有方法构成挑战。当关键属性值（例如 HbA1c、FPG 和 OGTT2hr 的血液测试结果）缺失时，此类问题会显著恶化。在本文中，我们介绍了一个大规模糖尿病相关数据集，即慢性疾病管理系统 (CDMS) 数据集，该数据集收集了八年来超过 65,000 名患者的 700,000 多次就诊的临床记录。CDMS 是匿名收集的，在几个用于糖尿病预测的关键属性上具有很高的缺失值百分比。如果不仔细处理，缺失值将导致应用的 ML 模型的性能显著下降。在本文中，我们还通过使用 CDMS 进行大量实验来研究多种数据插补方法的有效性。实验结果表明，k-最近邻插补 (KNNI) 在这项糖尿病预测任务中的表现优于其他方法。具体而言，应用 KNNI 后，使用各种 ML 预测模型的糖尿病预测准确率和精确度均超过 0.8。索引术语 — 糖尿病相关数据集、糖尿病预测、缺失值、数据插补技术
JADC2：填补空白的艺术
合作伙伴。解锁数据的关键：标准和开放系统。这不仅是军方的工作，也是工业界的工作。“我认为，需要从根本上解决标准问题，只需打开封闭系统的大门，并要求工业界实施模块化开放系统方法 (MOSA)，因为它适用于整个 JADC2 架构，”L3Harris 副总裁兼首席技术官 Ross Niebergall 表示。 “行业需要做的是将 IP 留在盒子里，并开放系统和子系统之间的标准，让行业进行创新。”