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建议引用：Popoola，Osuolale Peter (2024)：人工智能在官方统计中的应用：机遇、实际用途和挑战，ZBW – 莱布尼茨经济信息中心，基尔，汉堡
在这个数字化转型的时代，人工智能 (AI) 成为各个领域的革命性力量，包括官方统计数据的制作。人工智能是数字计算机或计算机控制的机器人执行通常与智能生物相关的任务的能力。人工智能技术具有巨大的潜力，可以彻底改变官方统计数据，从数据收集到数据分析，从数据分析到决策，从决策到有效的服务提供。人工智能工具正在不断发展，越来越普遍。国家统计组织 (NSO) 将人工智能融入官方统计数据可以通过指导和框架来促进，这些指导和框架为 NSO 提供实用知识，使其了解如何识别整合人工智能的机会、评估和降低风险，并制定与明确的所有权线相关的分阶段实施计划，以便进行评估和迭代。国家统计局可以探索人工智能，以加强明智的决策、为政策提供信息并优化运营。此外，国家统计局之间安全有效地整合人工智能有可能最大限度地减少行政负担，降低使用传统数据收集方法的成本，改善决策并增强公共服务。因此，本文旨在制定人工智能战略并采用官方统计，提供采用人工智能的指导和框架，重点介绍人工智能如何应用于官方统计的例子，研究负责任地实施人工智能所需的治理，并讨论国家统计局在实施人工智能进行官方统计时可能面临的各种挑战。从而深入了解人工智能的使用，以及确保数字时代负责任地使用人工智能进行官方统计的必要条件。
对人力资源管理中人工智能机会的不切实际的乐观
人工智能 (AI) 在汽车和金融等领域或人力资源管理 (HRM) 等业务部门中有许多用途。本研究对德国中小型企业人力资源管理人员进行了一项调查，调查内容是 AI 对他们自己和其他公司的预期影响。调查发现，存在不切实际的乐观迹象，即认为负面影响更有可能发生在他人身上而不是自己身上。AI 将发挥越来越重要的作用，其中降低成本和提高效率是最高动机，而缺乏 AI 专家是最大的阻碍因素。参与者认为 AI 将减少其他公司的员工数量，同时让他们自己的员工数量增加。他们预计 AI 将接管其他公司的更多任务，并相信 AI 将对其他公司的人力资源管理产生更大的影响，尤其是在行政处理方面。未来的研究应包括对其他业务部门的（重复）调查。
注意域间隙：测量实际驱动开发的现实世界和合成点云之间的域间隙
摘要由于典型的长尾数据分布问题，模拟无域间隙合成数据对于机器人技术，摄影测量和计算机视觉研究至关重要。基本挑战涉及可靠地衡量真实数据和所谓数据之间的差异。这样的措施对于安全至关重要的应用（例如自动驾驶）至关重要，在这种应用中，在此驾驶中可能会影响汽车的感知并造成致命事故。以前的工作通常是为了在一个场景上模拟数据并在不同的现实世界中分析性能，阻碍了来自网络缺陷，类别定义和对象代表的域差距的不相交分析。在本文中，我们提出了一种新的方法，用于测量现实世界传感器观测值和代表相同位置的模拟数据之间的域间隙，从而实现了全面的域间隙分析。为了测量这种域间隙，我们引入了一种新型的公制狗PCL和评估模拟点云的几何和语义质量的评估。我们的实验证实了引入的
Jim Woodruff 2023 年实际和预计海拔高度
一月 1 日 二月 1 日 三月 1 日 四月 1 日 五月 1 日 六月 1 日 七月 1 日 八月 1 日 九月 1 日 十月 1 日 十一月 1 日 十二月 1 日 一月 1 日
对Duchenne肌肉营养不良症患者的Delandistrogene moxeparvovec基因治疗的实际考虑
一个基因治疗中心，阿比盖尔·韦克斯纳研究所，全国儿童医院，俄亥俄州哥伦布市，俄亥俄州立大学，俄亥俄州立大学，哥伦布，俄亥俄州俄亥俄州，国王女儿的儿童医院Roche Ltd，巴塞尔，瑞士G Roche Products Ltd，Welwyn Garden City，英国H小儿神经病学研究所，天主教大学和Nemo Pediatico，Fondazione Policazione Policazione Policlinico gemelli Irccs，意大利罗马，意大利，杜巴维特街，伦敦伦敦街或大帝街，是伦敦伦敦街或大型街道J国家健康研究所，大奥蒙德街医院生物医学研究中心，伦敦，英国k k物理医学与康复部，加州大学戴维斯分校卫生局，加利福尼亚州萨克拉曼多一个基因治疗中心，阿比盖尔·韦克斯纳研究所，全国儿童医院，俄亥俄州哥伦布市，俄亥俄州立大学，俄亥俄州立大学，哥伦布，俄亥俄州俄亥俄州，国王女儿的儿童医院Roche Ltd，巴塞尔，瑞士G Roche Products Ltd，Welwyn Garden City，英国H小儿神经病学研究所，天主教大学和Nemo Pediatico，Fondazione Policazione Policazione Policlinico gemelli Irccs，意大利罗马，意大利，杜巴维特街，伦敦伦敦街或大帝街，是伦敦伦敦街或大型街道J国家健康研究所，大奥蒙德街医院生物医学研究中心，伦敦，英国k k物理医学与康复部，加州大学戴维斯分校卫生局，加利福尼亚州萨克拉曼多
实际失明和视力
史蒂文尼克博士指出，视紫红质基因突变是导致视紫红质偏瘫的常见原因。视紫红质是眼睛视杆细胞中的一种感光蛋白。在互联网上的一个特殊数据库中可以查找视紫红质的序列。它看起来像这样。 >健康视紫红质 augaauggcacagaaggcccuaacuucuacgugcccuucuccaaugcgacggguguggua cgcagccccuucgaguacccacaguacuaccuggcugagccauggcaguucuccaugcug gccgccuacauguuucugcugaucgugcugggcuuccccaucaacuuccucacgcucuac gucaccguccagcacaagaagcugcgcacgccucucaacuacauccugcucaaccuagcc guggcugaccuucaugguccuagguggcuucaccagcacccucuacaccucucugcau ggauacuucgucuucggcccacaggaugcaauuuggagggcuucuugccacccugggc ggugaaauugcccugugguccuugguggucuggccaucgagcgguacgugguggugugu aagcccaugagcaacuuccgcuucggggagaaccaugccaucaugggcguugccuucacc ugggucauggcgcuggccugcgccgcacccccacucgccggcugguccagguacaucccc gagggccugcagugcucguguggaaucgacuacuacacgcucaagccggagggucaacaac gagucuuuugucaucuacauguucgugguccacuucaccauccccaugauuaucaucuuu uucugcuaugggcagcucgucuucaccgucaaggaggccgcugcccagcagcaggaguca gccaccacacagaaggcagagaaggaggucacccgcauggucaucaucauggucaucgcu uuccugaucugcugggugcccuacgccagcguggcauucuacaucuucacccaccagggc uccaacuucggucccaucuucaugaccaucccagcguucuuugccaagagcgccgccauc uacaacccugucaucuauaucaugaugaacaagcaguuccggaacugcaugcucaccacc aucugcugcggcaagaacccacugggugacgaugaggccucugcuaccguguccaagacg gagacgagccagguggccccggccuaa
变革性人工智能、生存风险和实际利率*
背景。生成式人工智能的近期快速发展凸显了人类可能很快开发出“变革性人工智能”的可能性：人工智能技术将促成堪比农业或工业革命的转变。OpenAI 和 Google DeepMind 等领先的研究实验室直言不讳地宣布，他们的使命是构建能够在所有任务上达到或超过人类水平的“通用人工智能”（OpenAI 2023；DeepMind 2023）。领先的机器学习研究人员认真考虑了 AGI 相对较短的时间表的可能性，他们在 2023 年的一项调查中给出了 10% 的可能性，到 2027 年，人工智能将在所有任务上超越人类，并预测到 2047 年这种能力的中位数（Grace、Stewart 等人。2024 年）。用 Jones (2023) 的话来说，这种变革性人工智能的前景是一把“双刃剑”。一方面，像蛋白质折叠或文本生成中发生的那些持续的人工智能创新可以加速经济增长并改善福祉。就像工业革命使经济增长增加了大约一个数量级一样，一些人预测，变革性人工智能将所有任务自动化将使增长再增加一个数量级，GDP 增长率将上升到每年 30% 或更多 (Davidson 2021 )。事实上，扩展到包括人类水平的人工智能的标准经济增长模型甚至可以预测经济奇点：有限时间内的无限产出 (Aghion、Jones 和 Jones 2018；Trammell 和 Korinek 2020)。2024）。与协调的人工智能促进增长的情景相反，这种情况被称为不协调的人工智能。另一方面，人工智能研究界和广大公众中的许多人担心，如此强大的人工智能技术可能会给人类带来严重风险，甚至是“生存风险”。这种担忧源于一项挑战，即确保比人类更聪明的人工智能技术追求与人类价值观相匹配的目标，而不是追求意想不到的和不受欢迎的目标：“人工智能协调问题”（Ngo 2022；Yudkowsky 2016）。2023 年对机器学习研究人员的调查发现，在那些选择回应的人中，中位数认为人类水平的人工智能导致“人类灭绝或类似永久性和严重的人类物种丧失权力”的可能性为 5%（Grace、Stewart 等人。与此同时，大多数经济学家普遍不太可能同意变革性人工智能会很快得到开发，对一致的人工智能将大幅加速经济增长不太乐观，对不一致的人工智能可能对人类生存构成生存风险不太悲观（Korinek 等人即将出版）。
人工智能在电动汽车电池技术中的实际应用
混合机器学习模型：提高能源效率和减少驾驶时间可以增加电动汽车的行驶里程。驾驶过程中的行驶里程优化可以帮助电动汽车实现这一目标。最近的一项研究提出了一种 LSTM-DNN 混合模型，该模型考虑了电动汽车的电能供应与机械能需求之间的关系。研究人员训练了这个机器学习模型来利用实时速度、加速度、地图和交通数据。它还考虑了 SOC 和环境条件。这个 LSTM-DNN 模型在 40 分钟的时间窗口内具有 2-3 公里的行驶里程预测精度。其持续学习方法为持续迭代和改进创造了空间。例如，电动汽车制造商可以针对电池老化训练 LSTM-DNN 模型，以确保行驶里程预测精度，以防止未来的电池退化。
了解实际所有权信息服务
委员会鼓励注册会计师和注册会计师事务所谨慎考虑提供 BOI 报告服务。注册会计师和注册会计师事务所必须妥善管理与此类业务相关的风险。在咨询了美国注册会计师协会 (AICPA) 后，委员会得出结论，BOI 报告服务似乎不属于鉴证服务类别，这意味着它们不受同行评审。