概要如何与环境相互作用,从而产生表型变异,而进化和生态力量可以作用于表型变异,这是SICB中许多科学学科的研究的核心重点。建筑物桥梁研讨会使用各种生物体,生物组织的生物体和水平来研究基因组的新兴特性。与研讨会相关的研讨会旨在确定该领域研究的领先边缘和主要障碍,并推荐未来的方向,以加速进步的步伐。本专题讨论会中包含的论文引起了人们对在非模型生物中使用比较方法的强度,以研究驱动表型变化的基因型 - 环境相互作用的许多方面。这些贡献和总结的白皮书还说明了对新颖的概念框架的需求,这些概念框架可以桥接和适应比较和综合生物学家采用的广泛研究系统的数据和结论,以解决基因组到酚类问题。
食品行业需要一种整体的方法来组织、分析、整合和得出结论,以帮助对与食品安全和质量相关的关键绩效指标 (KPI) 进行基准测试和跟踪 (12) 。机器学习和人工智能 (AI) 的应用可以提供概念工具来改变食品安全和质量数据管理,将其从并行和重复的控制基础模型转向基于价值的食品安全和质量体系 (13) 。简而言之,人工智能可以满足对现有食品安全和质量计划的反馈循环的需求,以及它们是否满足公司质量保证管理的需求和期望,并生成可在报告中总结的频繁分析信息给公司高级管理团队 (8) 。以这种方式使用人工智能的其他结果是提供一个基于数字的系统来证明对公司食品安全和质量计划的投资是合理的,将资源重新分配到影响最大的领域,并可能降低食品安全和质量成本,同时增强卓越食品安全和质量控制和管理的交付 (15) 。
本报告介绍了微软“人工智能与生产力”研究计划的初步结果,该计划旨在衡量和加速由 LLM 驱动的生产力工具(如 Microsoft 的 Copilot)所带来的生产力提升。本报告中总结的许多研究是该计划的首批研究,重点关注 LLM 最有可能提供重大价值的常见企业信息工作者任务。研究结果支持以下假设:Copilot 工具的首版显著提高了这些任务的生产力。在研究中,这种生产力提升通常表现为执行速度的显著提高,而质量没有显著下降。此外,我们观察到,使用过 LLM 工具的人比未使用过的人更愿意为基于 LLM 的工具付费,这表明这些工具提供的价值超出了最初的预期。该报告还强调了人工智能与生产力计划的未来方向,包括强调能够涵盖更广泛任务和角色的方法。
美国能源部能源效率和可再生能源办公室 (EERE) 投资于各种能源技术组合,以创造并维持美国在全球清洁能源经济转型中的领导地位。除了概述替代航空燃料趋势外,本报告还总结了 EERE 生物能源技术办公室于 2016 年 9 月 14 日至 15 日在佐治亚州梅肯市赞助的一次公共研讨会的结果。本文件中总结的研讨会与会者的观点和意见不一定反映美国政府或其任何机构的观点,其员工也不对披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证,也不承担任何责任或义务,也不表示其使用不会侵犯私有权利。本文以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、工艺或服务并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构对其的认可、推荐或支持。本文表达的作者观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
本报告包含《1933 年证券法》第 27A 条(经修订)和《1934 年证券交易法》第 21E 条(经修订)所定义的前瞻性陈述。前瞻性陈述涉及对非历史事实事项的期望。使用“估计”、“预测”、“相信”、“预期”、“计划”、“预计”、“打算”、“可能”、“将”、“可能”、“应该”、“会”、“目标”等词语和表达的陈述旨在识别前瞻性陈述。这些前瞻性陈述包括但不限于与未来经营业绩、未来财务状况、COVID-19 对我们的业务、财务状况和经营业绩的预期影响、我们的融资计划和未来资本要求、我们的潜在税务资产或负债有关的陈述,以及基于对我们经营所在的经济体和地理市场的当前预期、估计、预测和预测以及我们对这些经济体和市场的信念和假设的陈述。这些前瞻性陈述必然是反映我们管理层判断的估计,并且涉及许多风险和不确定性,这些因素可能导致实际结果与前瞻性陈述所暗示的结果存在重大差异。这些前瞻性陈述应根据各种重要因素进行考虑,包括但不限于以下因素:整体宏观经济环境,这可能会影响客户支出和我们的成本,包括关税、通货膨胀水平和利率;乌克兰和俄罗斯之间的冲突;中东冲突;我们供应链的中断,包括难以获得足够的材料供应;医院资本支出的削减或延迟;全球和区域经济和信贷市场状况对医疗保健支出的影响;从美国食品药品监督管理局(“FDA”)、类似监管机构或指定机构获得新产品批准、审批或认证的延迟;我们无法遵守复杂的 FDA 和其他法规的风险,这可能会导致重大执法行动;监管批准、审批、认证和限制或与任何监管机构可能发生的争议;美国医疗改革立法及其对医院支出、报销和对某些医疗器械收入征收的费用的影响;医院入院情况的变化和付款人为限制或管理外科手术而采取的行动;产品开发的时机和成功以及客户对开发产品的接受度;任何合作、许可安排、合资企业、战略联盟或伙伴关系的结果,包括与上海复星医药(集团)股份有限公司的合资企业。;我们完成并成功整合收购的能力;知识产权地位和诉讼;与我们在美国以外地区的运营和扩张有关的风险;意外的制造中断或无法满足产品需求;我们对唯一和单一来源供应商的依赖;我们是或可能成为一方当事人的法律诉讼的结果;有关我们以及我们产品安全和培训充分性的负面宣传;税收立法、指导和解释变化的影响;关税、贸易壁垒和监管要求的变化(包括美国现任总统政府对从墨西哥进口的产品可能征收的新关税,我们目前在墨西哥生产绝大多数仪器和配件);以及其他风险和不确定因素,包括“风险因素”标题下列出的风险和不确定因素。读者应注意不要过分依赖这些前瞻性陈述,这些陈述仅代表本报告发布之日的观点,基于当前预期,并受难以预测的风险、不确定性和假设的影响。我们的实际结果可能与任何前瞻性陈述中表达的结果存在重大差异,除非法律要求,否则我们不承担公开更新或发布对这些前瞻性陈述的任何修订的义务。本报告全文描述了其他风险,特别是在第 I 部分“第 1A 项。风险因素”,包括但不限于以下页面中总结的风险。本报告描述了其他风险,特别是在第一部分“项目 1A。风险因素”,包括但不限于以下页面中总结的风险。本报告描述了其他风险,特别是在第一部分“项目 1A。风险因素”,包括但不限于以下页面中总结的风险。
我们提出了三个更详细的问题来指导我们:(1)人类和人工智能在决策过程中扮演什么角色?(2)组织设计如何通过使用人工智能来支持决策过程?(3)人工智能如何帮助知识密集型企业的决策者克服所面临的挑战,以及在决策过程中使用人工智能会带来哪些新挑战?我们采用了解释主义范式和定性研究,如第 3 节所述。我们在两家使用人工智能的大型 IT 公司和两家房地产初创公司中调查了我们的研究主题。我们进行了六次半结构化访谈,以便我们更好地了解和深入了解人类和人工智能在知识密集型企业决策过程中的角色。我们的审查使我们得出了第 2 节中解释的理论框架,我们以此为基础进行采访。从访谈中得出的结果和发现遵循与理论审查相同的结构,并提供了有见地的信息以回答研究问题。为了分析和讨论第 5 章和附录 4 中的图表中总结的实证研究结果,我们使用了定性研究的一般分析程序。第 5 章的结构遵循与三个子问题相同的顺序
西非富含淡水生物多样性,并具有高区域性的流行性,支持许多受威胁的淡水物种的全球人口,包括鱼类,软体动物,蜻蜓,蟹,虾,虾和水生植物(图1)。IUCN最近发表的一份报告基于对2009年淡水生物多样性地区地区地位的基线评估,并在2015年对淡水钥匙生物多样性领域(KBAS)进行评估。发现淡水物种的保护状况正在下降,但令人惊讶的是,缺乏足够的监测数据来揭示保护趋势,许多物种已被监测或观察到数年或几十年。本政策摘要确定了对这些物种的最受威胁物种,关键威胁,并为识别和保护关键地点(KBA)的保护提出建议。在此处总结的报告中提供的信息可以由政府,保护从业人员和研究人员使用,以通过可持续的区域发展来帮助保护和保护西非独特的淡水生物多样性。西非地区的淡水物种丰富度。
摘要 智能代理和基于 AI 的系统正变得越来越普遍。它们以不同的方式支持人们,例如为用户提供建议、与他们合作实现目标或代表用户行事。此类系统缺少的一项关键功能是能够向用户提供其策略和在不同条件和场景下预期行为的有效摘要。我们认为这种能力是对“可解释机器学习”和“可解释 AI”背景下目前正在开发的能力的补充,在各种情况下都至关重要。特别是,当用户需要与代理合作时,当必须在不同的可用代理之间进行选择以代表她行事时,或者当被要求确定授予代理的自主权级别或批准其策略时,它可能会发挥关键作用。在本文中,我们提出了开发策略总结能力的挑战,而该领域的当前理论和方法尚未解决这个问题。我们提出了一个策略总结的概念框架,我们将其设想为一个涉及代理和人员的协作过程。最后,我们建议可以使用可能的测试平台来评估策略总结研究的进展。
注:此处总结的产出仅关注 GDP 和就业。第 5 节详细介绍了这两个指标以及中间产出、劳动收入、家庭收入、税收贡献、资本和贸易平衡的结果。 [1] 例如,葡萄酒行业每实现 100 万兰特的销售收入,就会为国民经济增加 157 万兰特的价值; [2] 例如,葡萄酒行业每实现 100 万兰特的销售收入,就会支持 7.51 个正式和非正式就业岗位; [3] 与全省产出相比,就业乘数为 67.10,GDP 乘数为 13.17,这两个乘数可能显得有些夸大。这种明显的夸大是将该行业的影响与其在全省的较小规模进行比较。它还会在北卡罗莱纳州和其他省份以及全国价值链中引发连锁反应。这些连锁反应不断蔓延,给北卡罗莱纳州带来了更多好处,使整体影响远远大于葡萄酒行业。 [4] 由于“南非其他地区”的葡萄酒产业规模较小,乘数是相对于“直接”效应而不是“初始”效应来计算的,以避免出现异常大的乘数效应。
我们在这里分享的观察结果是基于访问价值链的系统性分析,包括财务,政治和监管组件。在本文档中,我们重点介绍了Covid-19的有关治疗产品的经验教训,以确保将来考虑特定于治疗剂的元素,以及从诊断和疫苗中学到的经验教训。本文档中总结的见解是指COVID-19治疗学,并以我们作为获得Covid-19的Covid-19工具加速器(ACT-A)的共同领导1的经验为基础,我们的经验是我们在低名和中等阶级的典范中,以候选者为单位进行的综合评估,从而获得许多计划的经验。除了支持早期引入治疗剂和诊断的投资外,还可以对人口进行测试和治疗,这是严重的Covid-19的最高风险(以及与WHO,全球基金以及国际基金以及国际和国家利益相关者在内的发现并与多个合作伙伴进行协调)。该报告侧重于治疗学,但其他健康工具的许多相同问题和机会都更加普遍。我们继续倡导将这些机会包括在内,作为不断发展的全球大流行准备的基本组成部分。