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大规模应用人工智能
为了部署 Copilot for Microsoft 365，微软采用了与推出 Microsoft 365、Viva 和其他现代工作解决方案时相同的部署和采用手册和程序。微软的内部 IT 组织 Microsoft Digital 在治理、技术准备、可扩展性以及管理访问和安全性方面发挥了惯常的作用。但对于 Copilot，微软采取了一种独特的方法来支持员工。虽然 Microsoft Digital 执行公司级别的任务，例如提供支持、准备 Viva Learning 课程、举办全球、本地化的讲师指导课程（介绍 Copilot for Microsoft 365 和特定于应用程序的议程）以及主持 Viva Engage 网站，但全球参与团队比以往任何时候都更加专注于支持部门采用团队。它与他们合作，定义每个组织的变更管理策略和独特的变更管理计划。这种方法确保微软员工从了解他们的角色、文化和语言细微差别以及 Copilot for Microsoft 365 如何实现价值的人那里获得培训和支持。
工作/技术2050
思想领袖，例如斯蒂芬·霍金（Stephen Hawking），埃隆·马斯克（Elon Musk）和比尔·盖茨（Bill Gates），警告世界上人工智能的潜在危险，而不是人类控制。AI是否可以演变成科幻小说的噩梦，可以肯定的是，IT和其他未来技术（例如，机器人技术，合成生物学，计算科学，计算科学，纳米技术，量子计算，3D和4D印刷，互联网印刷，认知科学，人类智能，人类智能，驱动器，自我驱动器，自我驱动器，驾驶的自我驱动器，驾驶汽车我们认为在接下来的几十年中是可能的，但它们也可能导致大量失业。财富集中在增加。收入差距正在扩大。失业经济增长似乎是新的规范。资本和技术投资回报率通常比劳动力更好。未来的技术可以取代大部分人工劳动。长期结构性失业是一种惯常的预测。那么我们该怎么办？千年项目开始了多年的国际评估，以了解我们可以做什么：未来工作/技术2050研究在三年内有七个阶段：
存在的软件——信息的无限性
想象一下，跳出你对现实的惯常看法——超越长度、宽度、高度和日常生活中稳定的时间流逝。想象一个由无限的纯信息维度交织而成的无界“程序”。在这幅宏伟的挂毯中，每个可能的“宇宙”、每一套可以想象的物理定律以及任何形式的智能——无论是自然的还是人造的——都已经存在。没有什么真正“开始”或“结束”。相反，所有潜在的配置都嵌入在一个永恒的、结晶的整体中。本文提出了一个框架，在这个框架中，我们熟悉的世界被理解为无限可能性海洋中的一个单一的“连贯岛”。根据这种观点，只有当意识“读取”宇宙代码的局部片段时，诸如“过去”或“未来”之类的传统类别才会出现——从而构建出一种连续事件和一致因果规则的体验。与此同时，该代码的无数其他角落仍然超出我们的直接掌握，形成了具有截然不同甚至难以理解的逻辑的现实。
经济动态
去年 3 月，国会批准了一项持续决议，为政府提供资金直至 9 月 30 日的财政年度结束。9 月，国会又诉诸另一项持续决议，以避免政府关门。这是一个相对简单的过程，因为在总统大选之前，两党都不想打乱计划。新的权宜之计范围有限，只将资金延长至 12 月 20 日。快进到 12 月下旬，惯常的支出僵局再次出现，导致深夜、最后一刻投票，以避免政府关门。新决议将资金延长至 3 月 14 日。此外，新年将迎来新一轮的债务上限辩论，因为目前的暂停期将于 2025 年 1 月 1 日到期。从技术上讲，美国政府还没有用完现金，因为财政部长耶伦可以使用非常措施在一段时间内对现金支出进行分类。有一件事是肯定的，政府资金和支出的争论将持续到 2025 年。
成人简化护照续签申请
护照上显示的姓氏和名字 您的姓名必须与所提交护照第 2 页上的姓名完全一致。您的姓氏和名字必须拼写相同且顺序相同。如果您的姓名已更改，则不能使用此表格。您必须填写表格 PPTC 153，成人普通护照申请表。注意：如果您预计近期会更改姓名，则必须提交新的完整的普通护照申请表（包括费用）。 出生时的姓氏和以前的姓氏 如果与护照上的姓氏不同，请填写（仅用于加拿大护照计划、移民、难民和公民事务部的信息；不会出现在护照中）。 母亲的娘家姓 填写您母亲出生时的姓氏。 出生日期 您出生的具体年月日将按照您以前的护照上显示的年月日输入。出生地 申请表上必须填写您的出生地。如果您不希望出生地出现在护照上，请填写并提交表格 PPTC 077，申请不带出生地的加拿大护照，可在 Canada.ca/passport 在线获取。签名 您必须在两页上都签上您惯常的签名。
标题：策略实施进度报告...
安全•已经制定了一项计划来实施患者安全和事件响应框架，对此进行了高级概述。•已经招募了三个患者安全伙伴，现在正在启动并扮演他们的角色 - 参加医学安全和治理小组和QISCOM。•进行了几项有关保障相关的审核，围绕目前正在馈回服务线索的最新审计（MASH推荐）的报告正在进行中。•已经制定和实施了新的保障监督政策和升级标准操作程序。根据需要对监督流程进行审查和更新，并将链接到对临床/管理监督的广泛审查中。•定期更新保护培训（作为业务 - 惯常流程的一部分），并使用适当的案例研究来支持对话和基于培训的决策。•董事会保证框架通过预防和控制委员会定期更新，并于2022年11月对董事会进行了审查。少量的行动是出色的，该团队希望在2023年初关闭。•IPAC冠军的数量继续增长（该模型中有39多名员工） - 一种新的能力包，以支持冠军发展，并正在参与者中推出。与冠军一起
娱乐战争：9/11之后的电视文化
9·11 恐怖袭击之后，传统的娱乐形式不得不重新定位它们在美国生活和文化中的位置。大众媒体（包括新闻和虚构作品）惯常的暴力行为似乎不再像往常一样。虽然好莱坞通常以“言论自由”、宪法权利和全行业的自由裁量权（比如评级制度）为其大规模杀伤性武器精神辩护，但在 9·11 之后的几周内，该行业表现出（无论是出于真诚还是玩世不恭的原因）一种新的追求“雅致”的意愿，因为华纳的《附带损害》等可能引发创伤的电影被撤下。在电视上，暴力电影也受到了网络审查。美国取消了黄金时段的《围城》（讲述密谋轰炸纽约的阿拉伯恐怖分子）的播出。在 TBS 电视台，暴力电影如《致命武器》被家庭电影如《看谁在说话》所取代。 TNT 用《第三类接触》、《油脂》和《大白鲨》取代了 20 世纪 70 年代的《超人》、《金刚》和《魔女嘉莉》（尽管为什么《大白鲨》中的吸血鲨鱼看起来没有《魔女嘉莉》中来月经的少女那么令人不安，这已经引发了人们对好莱坞高管心中究竟什么是“恐怖”的疑问）。1
公平的零零过渡：满足气候目标的劳动力市场政策
OECD国家已经建立了一系列非常雄心勃勃的目标，以迅速减少全球温室气体（GHG）对净净净的排放，并面对与气候相关的干扰的不断升级的影响。广泛同意，对工作总数的净影响将是适度的，但经合组织的就业前景2024（OECD，2024 [1]）表明，随着某些部门和地区之间以及某些工作消失的某些部门和地区之间的重大重大重新集中，一些工作消失了，新的机会会变成新的机会，许多现有的职业会转变，并以每天的日常工作和重新定义为Greens和Works的日常工作。，例如，到2030年，欧盟工业的就业，例如化石燃料能源，运输，采矿和能源密集型制造业（产生80％的排放量，但仅利用劳动力的7％），预计将下降14％。这比在惯常的情况下的9个百分点高9个百分点。此外，在经合组织中，与低排放行业相比，在经合组织的各个国家中，从高排放部门流离失所的工人的年收入下降了24％。过渡到零净的好处可能会被广泛普及，而在某些部门和社区中的成本将是巨大的，强调了对有针对性的支持，培训和移动性措施的需求。
斐济夏季
由于我的一时疏忽，上个月我在布列塔尼的莫尔比昂湾航行时没有带电子海图。我那台老旧的 Garmin 手持设备的电池终于没电了，而我崭新的 Raymarine eS97 绘图仪的海图卡还没有到。此外，新的测深仪尚未校准，深度最多只有 0.5 米。我独自在相对陌生的水域航行，因此我非常警惕。在 15 节的微风中，我小心翼翼地收帆，当我们以高达 11 节的速度乘坐潮汐通行机时，小小的 Plastimo 手持罗盘一直贴在我的眼睛上。关键点靠近这片内海的入口，位于 Ile Berder 和 Ile de la Jument 之间。有时潮汐速度一定有 4 节左右。不知不觉中，我们驶入了基伯龙半岛顶端的礁石和岛屿链内的受保护海域。领航员警告说，我的目的地——胡阿特岛（发音为“什么”）上的一个深沙湾，如果向南，那里可能会有岩石，但我还是冒险驶入海湾的角落，那里有岩石可以最好地保护它免受南面的侵袭。天气很冷——那天晚上可能只有 5°C，但当夏日之歌用她惯常的船声把我摇入梦乡时，我很难不觉得一切都很好。第二天，风向刚好向后退了一点，让我可以近距离到达 25 英里外的洛里昂。这是一段旅程，
基于O-RAN的交通转向的状态空间分解的级联加固学习
摘要 - 我们研究开放无线接入网络（O-RAN）中的交通转向问题（TS）问题，利用其RAN智能控制器（RIC），其中RAN RAN RAN配置参数可以在接近现实的时间内共同且动态地优化。为了解决TS问题，我们提出了一种新颖的级联加固学习（CARL）框架，我们建议在其中提出状态空间分解和策略分解，以减轻对大型复杂模型和标记良好的数据集的需求。对于每个子州空间，对RL子政策进行了训练以优化服务质量（QoS）。要将CARL应用于新的网络领域，我们提出了一种知识转移方法，以根据受过训练的政策学到的知识来初始化新的子政策。为了评估卡尔，我们构建了一个数据驱动的RIC Digital Twin（DT），该数据使用现实世界中的数据进行建模，包括网络设置，用户地理分配和流量需求，以及其他tier-1 RAN操作员。我们在两个DT方案中评估了Carl，代表了两个不同的美国城市，并将其表现与惯常政策作为基线和其他竞争优化方法（即启发式和Q-表算法）进行了比较。此外，我们已经与RAN运营商进行了实地试验，以评估CARL在美国东北地区的两个地区的表现。索引术语 - 运行，交通转向，增强学习。