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World File Search System提出的
直接空气捕获：从大气中捕获碳对气候造成的严重后果 在所有为应对气候危机而提出的技术中，
虽然使用可再生能源发电理论上可以避免这个问题，但这将需要建设大量的清洁能源产能，以支持化石燃料的持续开采和燃烧。将我们的电网从化石燃料转向可再生能源要有利得多。例如，FWW 发现，在电网中用可再生能源取代天然气可以避免的温室气体排放量是使用可再生电力供电的 DAC 设施可以捕获的温室气体排放量的三倍。此外，一些常见的二氧化碳捕获系统对高温的要求使得该过程无法在没有额外技术进步的情况下使用电力（可能来自可再生能源）。5
人工智能素养：它是什么以及如何推广它。从文献分析到提出的框架
摘要。本研究对与人工智能 (AI) 相关的主题以及与促进人工智能素养 (AI Literacy) 相关的素养过程进行了批判性反思。本研究首先对人工智能的性质、用途和知识进行了历史理论概述，然后重点关注与人工智能素养技能相关的文献，特别是人工智能的有效和批判性使用以及旨在培养对人工智能机制及其含义的概念意识的教育场景。本研究基于对 35 篇与该主题相关的论文的审查，这些论文是根据明确的纳入和排除标准选择的，重点关注人工智能素养的概念如何在教育实践中定义和实施。这些作品的综合产生了一个框架的初步提议，为发展这种能力的具有教育意义的反思奠定了基础。
人工智能对人类生命的影响：从医学生物伦理学角度提出的批判性观点 - 第二部分
医疗保健和医疗领域是人工智能应用领域之一，在道德和值得信赖的人工智能方面需要认真关注。在医疗领域，人工智能应用于实验室研究、监管政策制定和临床干预。在人工智能赋能的医疗保健系统中，需要认真考虑几个因素，包括算法透明度、偏见缓解、领域专家参与、隐私和数据保护以及知情同意。在本文中，我们总结了人工智能在医疗保健领域的应用。我们还介绍了上述领域人工智能应用中可能出现的伦理问题。这些问题包括透明度和安全性、知情同意和信息权、算法公平性和偏见以及数据隐私和共享监管。然后，我们介绍了人工智能伦理的基本原则和现有的人工智能指南，特别是针对医学和医疗保健领域。基于现有的问题和指南，我们认为仍有许多因素需要完善，例如我们如何在世界范围内推广这些指南以及如何使这些指南具有法律约束力。指南中的详细条款和执法是另一个需要解决的问题，以免出现漏洞。伦理考量在人工智能应用中至关重要，尤其是在医疗保健领域。在这些问题得到完全解决之前，我们认为医疗保健领域的人工智能应用应该受到非常严格的监控。
GE Vernova 具有独特的优势，可以抓住近期立法中提出的能源机遇
国会已颁布两项具有里程碑意义的气候变化法案，即《通货膨胀削减法案》（IRA）和《基础设施投资与就业法案》（IIJA），旨在到 2030 年将美国温室气体排放量减少 40% 以上*，同时推动美国在能源弹性和突破性技术方面的投资。GE Vernova 拥有业内最广泛的能源价值链技术组合，在帮助美国实现这项立法目标方面具有独特优势，并正在与主要利益相关者合作，帮助他们实现承诺。
肥大细胞疾病的实践与研究：患者提出的问题和观点以及他们向科学界及其他人士提出的建议
Susan V. Jennings, PhD a , * , Celeste C. Finnerty, PhD a , b , * , Jessica S. Hobart, MPP, MPH c , * , Mercedes Mart í n-Mart í nez, PhD d , e , * , Kristin A. Sinclair f , * , Valerie M. B. ARN , Julie ARN , ARN , Cem Akin, MD, PhD h , Ivan Á lvarez-Twose, MD, PhD i , j , Patrizia Bonadonna, MD k , Angela S. Bowman, PhD a , l , Knut Brockow, MD m , Horia Bumbea, MD n , Claudia de Haro o , Jie Fok , EMBFR , FRA , Karin , q Hartmann, MD r , Nicole Hegmann s , Olivier Hermine, MD, PhD t , Monika Kalisiak, MA u , Constance H. Katelaris, MB, BS, PhD, FRACP v , w , Jacqueline Kurz s , Patrizia Marcis x , David Mayne, MA f , David Mendoza y , MD Mujja , Alaska Moj , Nicoleta Nidelea Vaia aa , Marek Niedoszytko, MD bb , Hanneke Oude Elberink, MD, PhD cc , Alberto Orfao, MD, PhD j , dd , Deepti H. Radia, MD ee , Sophie Rosenmeier z , Eugenia Ribada d , Schinhoff , Julie Schwaff , MD Siffen benhaar, MD hh , ii , Massimo Triggiani, MD, PhD jj , Giuseppe Tripodo x , Rocio Velazquez o , Yvon Wielink kk , Friedrich Wimazal, MD ll , Timo Yigit ff , Celia Zubrinich, MBBS, FRACP mm , and Peter Valent, oo n London United Kingdom;西班牙马德里、托莱多和萨拉曼卡；新南威尔士州的悉尼、坎贝尔敦和麦夸里港以及澳大利亚维多利亚州的博士山、克莱顿和墨尔本；法国巴黎；意大利的维罗纳、都灵和萨勒诺；德国慕尼黑、奥登塔尔、托尼斯沃斯特、曼海姆和柏林；罗马尼亚布加勒斯特；墨西哥墨西哥城；瑞士巴塞尔；波兰华沙和格但斯克；奥地利维也纳；荷兰格罗宁根和阿尔梅勒；以及马萨诸塞州斯特林；德克萨斯州加尔维斯顿；密歇根州安娜堡；以及田纳西州默弗里斯伯勒
请引用本文为：Cuomo, S., Biagini, G., Ranieri, M. (2022) 。人工智能素养：它是什么以及如何推广它。从文献分析到提出的框架。刚刚接受。 DOI: 10.36253/me-13374
这项工作提出了对与人工智能（AI）相关的问题以及与促进人工智能素养（AI Literacy）相关的素养过程的批判性反思。该研究首先对人工智能的性质、使用和知识进行历史理论概述，随后重点关注与人工智能素养相关的文献，或与有效、批判性和有意识地使用人工智能有关的技能问题，以及旨在提高对人工智能潜在机制及其含义的概念意识的相关培训课程。这项工作基于对 35 篇与该主题相关的文章的审查，这些文章是根据明确的纳入和排除标准选出的，重点关注如何定义人工智能素养的概念以及如何在教育实践中表达它。这些作品的综合导致了框架的第一个假设的形成，为对这种能力的发展进行具有教育意义的反思奠定了基础。
亲爱的 XXXXXXXXXXXXXXX 谢谢您在 4 月 25 日发来的电子邮件，您在邮件中询问以下信息：我希望您能合法提供任何答案。我感兴趣的是以下方面的规则：1. 步行或乘车人员的进出登记程序 2. 士兵醉酒返回营地 3. 士兵醉酒驾车返回营地 4. 已婚和单身士兵宿舍饮酒规则，5. 士兵在打架后返回营地 6. 士兵试图将某人偷偷带入营地 7. 最后，如果一名士兵在 Covid19 封锁期间离开营地会发生什么？我将您的信件视为根据 2000 年《信息自由法》提出的信息请求。对所要求信息的搜索已经完成，我可以确认国防部持有这些信息。信息属于您请求的第一、四和六部分的范围，可在下面的附件 A 中找到。所请求信息的第三、五和七部分根据《信息自由法》（FOIA）第 21 条免于限制，因为您可以通过其他方式合理获取这些信息。没有与您请求的第二部分相关的信息。第一部分：联合服务出版物 (JSP) 440 - 国防安全手册（第 2 部分传单 3F）规定“机构负责人负责为其机构/站点制定访问控制政策，并确保将其记录在当地安全命令中”。第四部分：陆军一般行政指令 (AGAI) 53 是一份陆军特定文件，详细说明了针对居住在单人居住区 (SLA) 的 SP 的营房制度。第 53.017 段规定“CO 应根据 AGAI 第 2 卷第 63 章并在指挥官的酒精政策、指令或指导范围内，在例行命令中公布单位的‘酒精状况’”。第六部分：陆军指挥常务命令 (ACSO) 2002 规定“所有人员必须尽快向陆军 WARP 报告实际或可疑安全事件，通常不晚于发现事件后的 24 小时。及时报告安全事件可以采取补救、遏制和反妥协措施，防止事件影响升级”。根据《信息自由法》第 16 条（建议和援助），您可以通过以下链接找到第三、第五和第七部分的信息，这可能会有所帮助。具体
亲爱的 XXXXXXXXXXXXXXX 谢谢您在 4 月 25 日发来的电子邮件，您在邮件中询问了以下信息：我希望您能合法提供任何答案。我感兴趣的是以下方面的规则：1. 步行或乘车人员的进出登记程序 2. 士兵醉酒返回营地 3. 士兵醉酒驾车返回营地 4. 已婚和单身士兵宿舍饮酒规则，5. 士兵在打架后返回营地 6. 士兵试图将某人偷偷带入营地 7. 最后，如果一名士兵在 Covid19 封锁期间离开营地会发生什么？我将您的信件视为根据 2000 年《信息自由法》提出的信息请求。对所要求信息的搜索已经完成，我可以确认国防部持有这些信息。信息属于您请求的第一、四和六部分的范围，可在下面的附件 A 中找到。所请求信息的第三、五和七部分根据《信息自由法》（FOIA）第 21 条免于限制，因为您可以通过其他方式合理获取这些信息。没有与您请求的第二部分相关的信息。第一部分：联合服务出版物 (JSP) 440 - 国防安全手册（第 2 部分传单 3F）规定“机构负责人负责为其机构/站点制定访问控制政策，并确保将其记录在当地安全命令中”。第四部分：陆军一般行政指令 (AGAI) 53 是一份陆军特定文件，详细说明了针对居住在单人居住区 (SLA) 的 SP 的营房制度。第 53.017 段规定“CO 应根据 AGAI 第 2 卷第 63 章并在指挥官的酒精政策、指令或指导范围内，在例行命令中公布单位的‘酒精状况’”。第六部分：陆军指挥常务命令 (ACSO) 2002 规定“所有人员必须尽快向陆军 WARP 报告实际或可疑安全事件，通常不晚于发现事件后的 24 小时。及时报告安全事件可以采取补救、遏制和反妥协措施，防止事件影响升级”。根据《信息自由法》第 16 条（建议和援助），您可以通过以下链接找到第三、第五和第七部分的信息，这可能会有所帮助。具体
您在英国退伍军人议会中提出的投诉的细目
2022 年 4 月 25 日 亲爱的，感谢您于 2022 年 4 月 5 日发送至国防部 (MOD) 的电子邮件，请求：主题：英国退伍军人投诉“Leo，您或您的办公室能否对您在议会中在英国退伍军人协会内提出的投诉进行细分，您所说的每 10 万起索赔中投诉不到 170 起，我希望看到这些投诉的完整细分以及它们来自哪个部门。以上是您几周前对欧文汤普森在议会演讲的最后声明”。我将您的信件视为根据 2000 年《信息自由法》 (FOIA) 的信息请求。目前，国防部内部已经完成信息搜索，我可以确认您请求范围内的信息确实保存了下来。附件 A 是 2021 年 4 月至 2022 年 3 月投诉统计数据的副本，附件 B 是仪表板，其中细分了投诉的详细信息。如果您对本函内容有任何疑问，请首先联系本办公室。如果您想投诉对您的请求的处理或此回复的内容，您可以通过联系信息权利合规团队申请独立内部审查，地址：Whitehall, SW1A 2HB, MOD 主楼底层（电子邮件：CIO-FOI-IR@mod.gov.uk）。请注意，任何内部审查请求都应在收到此回复之日起 40 个工作日内提出。如果您在内部审查后仍不满意，您可以根据《信息自由法》第 50 条的规定直接向信息专员投诉。请注意，信息专员通常不会在国防部内部审查过程完成之前调查您的案件。信息专员的联系方式：信息专员办公室，Wycliffe House, Water Lane, Wilmslow, Cheshire, SK9 5AF。有关信息专员的职责和权力的更多详情，请访问专员网站 https://ico.org.uk/ 。此致
第 40 卷 | 第 1 期 文献综述 #2 2022 年 5 月 10 日 探索自然语言处理 (NLP) 在航空中的应用 Nadine Amin Tracy L. Yother 普渡大学 普渡大学 Mary E. Johnson Julia Rayz 普渡大学 普渡大学 由于计算能力的极大提升、当前大量数据的盛行以及数据驱动算法日益强大的能力，自然语言处理 (NLP) 最近在众多领域经历了快速发展，其中之一就是航空。在这项研究中，我们从研究和行业的角度探讨了 NLP 在航空领域的当前地位。我们将安全报告分析、航空维护和空中交通管制确定为航空领域 NLP 研究的三个主要重点领域。我们还列出了当前可用的 NLP 软件以及它们在航空业中的应用。最后，我们重点介绍了航空领域对标准 NLP 技术提出的一些现有挑战，讨论了当前相应的研究工作，并提出了我们推荐的研究方向。推荐引用：Amin, N., Yother, T. L., Johnson, M. E. & Rayz, J. (2022)。自然语言处理 (NLP) 探索
第 40 卷 | 第 1 期 文献综述 #2 2022 年 10 月 5 日 探索航空领域的自然语言处理 (NLP) 应用 Nadine Amin Tracy L. Yother 普渡大学 普渡大学 Mary E. Johnson Julia Rayz 普渡大学 普渡大学 由于计算能力的巨大提升、大量数据的普遍存在以及数据驱动算法的不断增长的力量，自然语言处理 (NLP) 最近在众多领域经历了快速发展，其中之一就是航空业。在本研究中，我们从研究和行业的角度探讨了 NLP 在航空领域的现状。我们将安全报告分析、航空维护和空中交通管制确定为航空领域 NLP 研究的三个主要重点领域。我们还列出了当前可用的 NLP 软件以及它们在航空业中的使用方式。最后，我们重点介绍了航空领域对标准 NLP 技术提出的一些现有挑战，讨论了当前相应的研究工作，并提出了我们建议的研究方向。推荐引用：Amin, N., Yother, T. L., Johnson, M. E. & Rayz, J.(2022)。自然语言处理 (NLP) 的探索
过去 12 个月内在整个英国退伍军人协会内提出的投诉请求和其他问题
(Q1) - “我想要查询过去 12 个月内英国退伍军人协会 (vets uk) 内部的所有投诉，包括每个部门，电话投诉、书面投诉和电子邮件投诉，这些投诉针对的是战争抚恤金和所有补充索赔以及 AFC 和所有补充索赔。" (Q2) - “这些是针对英国退伍军人协会拒绝索赔的投诉，那么针对 wp 和 AFC 的 tribunNo 数量是多少？” (Q3) - “有多少投诉转给了客户关系团队 (crt)？” (Q4) - “有多少投诉是针对医疗顾问的？” (Q5) - “有多少投诉是转给了英国退伍军人协会的经理？” (Q6) - “英国退伍军人协会的负责人和助理负责人收到了多少投诉？” (Q7) - “有多少投诉是关于索赔/案情陈述中缺少文件？” (Q8) - “有多少投诉是关于医疗顾问故意错误标注伤害的？” （问题 9）-“英国退伍军人事务部记录了多少失职管理案件？” （问题 10）-“有多少失职管理案件没有得到答复？” （问题 11）-“还要加上退伍军人福利投诉，因为它们是英国退伍军人事务部的一部分吗？” （问题 12）-“如果您还有信息，您收到了多少向 ico 和 icp 提出的投诉？” （问题 13）-“此外，还有未回电和未回复退伍军人问题/查询的电子邮件的投诉总数？”