AustCyber 认为,采用 NICE 框架是就网络安全工作角色以及与每个角色相关的知识、技能、能力和任务达成共识的第一步。这是建立更好的教育和培训渠道以及高质量劳动力发展计划的一项切实可行的措施,这对于建立一支可持续的、具有全球竞争力的国家网络安全劳动力队伍是必不可少的。这也是对一个国家网络安全成熟度产生积极影响的重要因素,特别是当网络劳动力发展战略与网络防御整体战略以及开发创新网络安全产品和服务相结合时。
因此,我们将一方面分析数据空间中的参与者(通常既是数据和相关服务的用户也是提供者),另一方面分析组织生态系统的协调者。数据生态系统汇集了希望交换数据和互补服务的一系列利益相关者。这些生态系统被视为“俱乐部”,因为要想生存下去,它们必须使参与者能够从他们对公共资源池(即共享数据和衍生服务)的贡献中获益。我们还将研究协调者商业模式的多样性:从纯粹的技术促进者到商业整合代理,这取决于他们所涉及的价值链的组织。事实上,生态系统协调者可能只是提供技术服务(标准、提供平台、用户/供应商目录)或一组商业服务(增值服务、销售丰富数据等)。
关于《近海可再生能源法案》的意见书 提交人详细信息 全名:环境保护协会 服务地址:PO Box 91736, Victoria Street West, Auckland 1142 联系人:Shay Schlaepfer 电子邮箱:shay@eds.org.nz 简介 1. 环境保护协会(EDS)感谢特别委员会给予我们机会就《近海可再生能源法案》(法案)提交意见书。 2. EDS 是一个非盈利、非政府的国家环保组织。它成立于 1971 年,旨在融合法律、科学和规划等学科,以促进资源管理中产生更好的环境成果。EDS 对推广可再生电力生产与保护自然环境之间的交集非常感兴趣。如果政策设置正确,两者可以同时实现。 3. EDS 认识到需要促进近海可再生能源的部署,并建立强有力的监管制度。新的立法是必要的,该法案填补了一个重要的空白。然而,它需要一些改进。一般性意见 4. 该法案涉及海上可再生能源项目的三个关键阶段:
1 澳大利亚道德框架 2019 https://www.industry.gov.au/publications/australias-artificial-intelligence-ethics-framework/australias-ai-ethics-principles
促进全球性别平等需要在早期阶段进行细致入微的参与。鉴于全球一致的证据表明,性别刻板印象是在幼年时期形成的(5 至 7 岁 8 ),而且性别刻板印象与性别暴力之间存在很强的相关性 9 ,因此,通过连贯、协调的“消除对妇女的暴力行为”和“消除对儿童的暴力行为”项目,让男孩和女孩从小就参与进来,促进性别平等至关重要。青春期也是性别角色和规范强化的关键时期 10 ,因此,在这个时期,年轻男性和男孩以及年轻女性和女孩可以参与进来,以解决有害的性别规范,通过全面的性教育为个人提供知识和技能,让他们对自己的性和生殖健康做出明智的选择,并促进性别平等。EVAW/EVAC 项目的一个良好实践案例是国际计划的“变革倡导者”倡议,该倡议旨在赋予女孩权力,并让男孩参与进来,以识别和挑战造成歧视和不平等的有害、消极的男性气质。11
6. Oaks Estate 共有 87 套公共住房。迄今为止,澳大利亚首都领地政府尚未表示任何重建这些单元或拆除它们并出售土地的计划。公共住房单元的居民有复杂的需求,如果他们想继续长期居住在这些单元中,就需要协调一致的服务响应。目前,圣文森特·德·保罗协会由联邦政府通过 NDIS 资助,为 Oaks Estate 的公共住房租户提供社区包容计划和服务协调。该计划最初资助了 2 年,刚刚获得未来 18 个月的资助。需要有永久性的资金来支持这些租户,其中许多人有复杂和多重的需求,包括精神疾病、残疾、贫困和药物滥用问题。有许多单元专门为离开 AMC 的成年人预留。东区战略中没有考虑表明对这样一个脆弱社区的需求的理解。
任何与人类受试者相关的临床活动的伦理和监管通常基于其临床实践或研究的分类。著名的生物伦理学家批评了用于划分这些类别的传统区分,称其适得其反且过时,并主张应谨慎且适当地将学习与临床实践相结合。个性化试验代表了一种兼具两种类别特征的临床活动,这使得伦理和监管要求变得不那么明确。当个性化试验的主要目的是协助开展个性化患者护理,并强调保护临床决策免受常规临床实践中固有偏见的影响时,应该如何监管此类活动?在本文中,我们将探讨个性化试验的伦理基础,并提出满足监管要求的各种方法。我们建议,个性化试验参与者和机构审查委员会 (IRB) 小组不应对所有个性化试验的实施施加标准研究法规,而应考虑参与个性化试验是否会导致与常规治疗相比,参与者的风险有任何可预见的增量增加。这种方法可以减少监管障碍,从而促进个性化试验的更广泛应用。
10. 我们同意,对更高可靠性水平的投资将给消费者带来额外成本。与燃料行业的最低库存义务一样,任何对市场过度供应的投资都必须在弹性和供应链成本之间取得适当的平衡。我们认为,市场最有能力在需要时在短时间内找到供应,并且这些供应将相应地定价。重要的是,这种潜在的短缺为投资新一代或需求响应提供了宝贵的信号。在适当的条件下,这应该包括燃气快速启动峰值发电厂。
COTTER, F. 2019. TFNSW 认可的电动公交车试验“非常令人印象深刻” [在线]。澳大利亚。网址:https://www.busnews.com.au/industry-news/1907/tfnsw-endorsed-electric-bus-trial-extremely-impressive [2019 年 12 月 18 日访问]。电动汽车委员会 2019. 为新南威尔士州打造更清洁、更安全的道路。墨尔本。GHD 2014. 努沙电动公交路线预可行性研究。规划报告。昆士兰州,澳大利亚:努沙市议会和 TransLink 部门。MARSHALL, A. 2019. 电动公交车为何尚未占领世界——至今。Wired。 MI Š A Ŷ OVI Ć 、S.、VASI Ć 、M. 和 STA Ŷ OJEVI Ć 、N. 2018。电动城市公交车的维护——成本效益分析。维护论坛 2018。PATTERSON, ET 2019。加州向电动公交车转型过程中创造良好就业机会 [在线]。美国:Medium。网址:https://medium.com/jobs-to-move- america/creating-good-jobs-as-california-transitions-to-electric-buses-605c010dc701 [2019 年 12 月 18 日访问]。道路和海事服务 2019。环境可持续发展战略 2019-2023。悉尼:新南威尔士州政府。STEPHENS, J. 2019。电动公交车可以改善悉尼的空气质量。堪培拉时报。VEPSÄLÄINEN, J.、OTTO, K.、LAJUNEN, A. 和 TAMMI, K. 2019。计算效率模型,用于预测不同运行条件下电动城市公交车的能源需求。能源,169,433-443。
本报告中的“人工智能”一词是指使用机器学习算法的系统,这些算法可以分析大量训练数据,以识别相关性、模式和其他元数据,这些元数据可用于开发模型,该模型可以根据未来的数据输入做出预测或建议。例如,开发人员使用机器学习创建了“Seeing AI”,这是一款应用程序,通过提供照片中物体的听觉描述,帮助盲人或视障人士探索世界。3 该应用程序的用户可以使用智能手机拍照,Seeing AI 描述照片中出现的内容。为了开发能够识别图片中物体的计算机视觉模型,该系统使用数百万张公开图像的数据进行训练,这些图像描绘了树木、路牌、风景和动物等常见物体。当用户输入新图像时,Seeing AI 实际上会通过将其与从训练数据中得出的模式和相关性进行比较来预测照片中的物体。