抽象MLOPS实践和工具旨在简化生产级级别级别ML的部署和维护。与任何软件工作流程和组件一样,它们容易受到各种安全威胁的影响。在本文中,我们提出了旨在衡量与实施MLOPS流程相关的风险以及缓解其缓解建议的最佳实践的多次文献综述(MLR)。通过分析各种学术论文和未经审查的技术文章的来源,我们综合了15种风险和27种相关的最佳实践,我们将其分为8个主题。我们发现,尽管某些风险是已知的安全威胁,可以通过完善的网络安全最佳实践来减轻,但其他风险则代表了特定于MLOPS的风险,主要是关于数据和模型的管理。
科技领域瞬息万变,特别是在大数据、人工智能的浪潮下,一些国家出台了诸多科技政策来推动科技发展。通过对科技政策文本的分析挖掘,可以看到各国科技政策的重点布局、重点领域和发展脉搏。与学术论文不同,科技政策文本不带有关键词,需要从大量长篇科技政策文本中提取关键词。科技政策文本既会涉及科技项目、创新机制、成果转化、产业支持、科技奖励、科技管理与配置,也会涉及其他具体的科技内容,如研究前沿、高新技术、行业共性技术、颠覆性技术等。
●管理和监督分配项目的各个方面,确保它们按时完成,范围和预算。●编译,分析和阐明有关环境管理和气候变化的信息,数据以及研究。●审查现有的气候或环境管理立法,法规,政策和实践,以确定实际和潜在的环境影响。●通过书面报告,演讲和学术论文将研究结果与合作部落,监管机构或其他利益相关者传达。●与利益相关者合作制定有关气候变化的教育和外展计划。●准备和解释远程气候预测和相关材料。将与任何气候研究中心或专家密切合作的环境主管提供帮助。●根据要求,准备和分发报告和论文。
鉴于大型银行面临的气候风险的重要性和复杂性,OCC 计划首先关注大型银行。2022 年,OCC 计划最终确定大型银行的气候风险管理框架指南,并按风险领域制定更详细的期望。我们将审查大型银行在建立气候风险管理能力方面的进展。我们还计划进行额外的行业推广。OCC 还发布了关于银行和金融业气候风险的学术论文和政策研究的请求。我们将利用收集到的信息为我们制定进一步的气候风险监管原则提供参考。我们预计将在 2022 年春季半年度风险展望中更深入地讨论气候风险和监管预期的现状。
我们正在寻找拥有博士学位的候选人,该候选人在可持续发展管理领域拥有在顶级国际期刊上发表过出版物和/或有前途的学术论文的记录,他们将积极参与该领域的研究、教学和项目协调。候选人应表现出出色的教学能力、强大的协作思维以及为系里的学术责任做出贡献的意愿。候选人必须具备扎实的可持续发展基础,能够教授涵盖主要可持续发展挑战(气候变化、生物多样性、影响评估……)和组织可持续发展管理(治理、可持续商业模式、供应链、报告……)的课程。教学应针对不同的受众,从本科生到高管。此外,至少需要以下三个专业领域中的一个:
自 Open AI 于 2022 年推出 ChapGPT 以来,生成人工智能 (下称 GenAI) 产品在学术生活中占据了重要地位。GenAI 产品的工作原理是挖掘可用数据,并根据个人要求以令人惊讶的清晰(尽管有些不可思议)的散文形式对其进行打包。在各种文本中,从学术论文、评论和编辑信函到电子邮件、学生作业和备忘录,随后出现了一个可疑的问题:谁或什么写了这篇文章?随后,大量的学术研究试图在 GenAI 背景下评估学术知识生产的未来(参见 Gatrell 等人,2024 年;Grimes 等人,2023 年;Kulkarni 等人,2023 年)。在这些辩论中,较少被探讨的是数据共享的社会性质如何为这些项目提供支持。此外,正如我们所论证的,这些数据
本论文是亚洲开发银行(ADB)区域技术援助“亚太数字发展基金”项目实施的一部分,该项目由韩国电子亚洲和知识伙伴基金共同资助。亚行领域专家和数字连通性顾问 John Garrity 和亚行可持续发展和气候变化部(SDCC)高级公共管理专家(数字化转型)Arndt Husar 领导了该工作论文的编写,SDCC 数字技术发展部主任 Thomas Abell 负责总体指导。在研究本工作论文的过程中,我们采访了一系列行业专家以了解背景情况,此外还查阅了公开文件,包括研究报告、媒体文章、学术论文、网络研讨会和视频。亚行谨感谢在此过程中与我们分享专业知识的所有人。
