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为所有人管理数据和人工智能
1. 定义数据作为公共产品的潜力 欧盟在概念化数据应该属于何种公共产品方面仍有工作要做。虽然正在构建的法律框架明确了为公共和私人目的从数据中创造价值的目标，但仲裁这些往往相互冲突的目标的机制尚不明确，公共利益和私人利益的平衡因立法文书而异。特别是，如果没有强有力的约束（例如人权影响评估、关于如何优先考虑数据和人工智能系统方面权利和利益的可执行指南，以及受影响群体提出索赔的有意义的方式），行为者将表现出利他或有益的行为，权力和潜在的有罪不罚将集中在控制这些系统的最强大和最难接近的行为者身上。
适合所有人的人工智能 (A.I)
根据人工智能科学家吴恩达先生（Google Brain - 百度人工智能 - Deeplearning.ai - 斯坦福大学）Jeffrey C. Grossman教授的《理解未来的科学：神话与现实》教科书编写的讲座麻省理工学院 (MIT)
凯瑟琳·约翰逊 - 沟通 4 所有人
凯瑟琳·约翰逊是一位美国数学家，为太空和航空领域做出了重大贡献。约翰逊 1918 年出生于西弗吉尼亚州的白硫磺泉，从小就表现出很强的数学天赋。她 14 岁高中毕业，随后进入西弗吉尼亚州立学院，获得数学和法语学位。大学毕业后，约翰逊开始了她的学校教师生涯。然而，对数学的热爱促使她申请了国家航空咨询委员会 (NACA) 的工作，该委员会后来成为 NASA。拼写：数学家能力航空我们在谈论谁？（全名）凯瑟琳·约翰逊凯瑟琳在哪里上的大学？西弗吉尼亚州立学院凯瑟琳大学毕业后的第一份职业是什么？学校老师我说 NACA 后来变成了什么？NASA凯瑟琳在哪个领域做出了重大贡献？航天、航空
对我们所有人的研究计划的分析
an肿瘤病是一种常见的，难以治疗指甲疾病。我们的目标是探索来自代表性不足的组和特定合并症的患者的当前临床管理实践的差异。我们使用我们所有人（AOU）研究计划进行了横断面研究。AOU计划收集了调查，以及美国参与者的电子健康记录，目的是在Precision Medicine框架内增加少数群体在卫生研究中的代表。我们确定了18,763名an骨病患者（2017- 2022），并比较了诊断测试，处方药和外科手术的率。年轻患者更有可能接受口服药物，而老年患者则更有可能接受手术指甲手术。收入较低和教育的患者，黑人和西班牙裔患者接受测试以确认诊断的可能性较小，并且在氟康唑的情况下，接受处方药（局部和/或口服）的可能性较小。较低的收入和教育与较高的清理和修剪程序有关，而黑人和西班牙裔患者接受这些程序的可能性较小。残疾患者与身体健全的个体相比也接受了不同的治疗方法，而身体健康的人则不太可能接受西洛司醇，依替诺康唑和特比纳芬，但更有可能接受清理和修剪程序。在我们研究的不同人口统计学和合并症中，在甲状腺菌病的管理中存在明显的不同。需要努力减少这些不平等现象，例如扩大的健康覆盖范围，减少沟通障碍以及增加患者和医师的教育。
为所有人提供地球智能
高效、有效且适合开展 GEO 工作计划及产品和服务的运营模式； 转型后的、资源充足的 GEO 工作计划，始终关注用户； 加强土著人民和当地社区对 GEO 治理的参与； 增加成员对 GEO 治理以及 GEO 信托基金和工作计划活动的参与； 成功吸引地球观测价值链上的各行各业的参与，包括中小企业； 国际组织和多边环境协定对 GEO 的认可和信任度提高
建设惠及所有人的经济
在第 117 届国会期间，经济差距和公平增长特别委员会在华盛顿特区和全国各地举办了多场听证会和活动，直接听取当地专家、民间领袖和社区利益相关者的意见。特别委员会由众议院第 117 届国会第 8 号决议通过，由众议院议长南希·佩洛西 (Nancy Pelosi) 创立，其宗旨是“调查、研究、得出结论并制定政策、战略和创新建议，使我们的经济为每个人服务，促进美国经济增长，同时确保在 21 世纪经济中没有人被排除在外或落后。”特别委员会由主席吉姆·希姆斯 (Jim Himes) 和排名成员布莱恩·斯泰尔 (Bryan Steil) 领导，根据其调查结果编写了以下报告，其中强调了可行的政策，以减轻美国人面临的经济困难，并建立一个更具活力和韧性的共享和包容性繁荣的经济。
为所有人提供优质药品：
MMV 是一个产品开发伙伴关系 (PDP)，致力于确保新旧疟疾干预措施的发现、开发和可及性，让高风险人群受益。这些干预措施包括儿童友好型抗疟药、季节性疟疾化学预防 (SMC) 和妊娠期疗法。为此，MMV 建立了一个庞大且不断发展的合作伙伴网络，其中包括数百个国家疟疾控制计划、制药公司以及其他科学和政策专家。MMV 一直与疟疾流行国家的制药商合作，以加强其生产优质药品的能力。这些努力帮助解决了许多疟疾流行国家与成本、包装、分销、供应连续性、区域供应链自主性、医护人员培训和可持续性相关的一系列问题。MMV 还与国际采购和资助机构合作，支持这些药物进入市场。这反过来又改善了获得重要且质量有保证的抗疟疗法的机会。
向其他所有人教授人工智能和机器学习
二进制检索系统到复杂的关系数据库。这些以特定方式管理数据的性能和可靠性已提高：结合数据以生成信息。AI/ML通过发现信息中的模式来提高数据的连接性，以提高理解[3]。这种范式转移导致相对于结构化数据的非结构化数量增加。也是结构化数据的处理要求，需要对序数，定性和分类数据进行繁琐的重新格式化。一条规则是允许建立和部署AI/ML模型所需的时间约为80％，以专门用于数据清洁和准备。这些最佳实践（继续发展）必须成为任何有能力的机器学习教育的一部分。