对公司及其股东应尽的义务可能会提高人工智能时代公司决策的有效性、完整性和人性化。特别是,本文提出,基于“封装信任”理念的振兴信托框架将使公司决策者能够有效地引导人工智能的开发、利用和传播。围绕封装信任来解释公司信托责任将指导人工智能的使用,以增强公司话语的完整性,减少公司腐败,验证商业决策中的道德考虑,并要求公司董事采用更多元化和包容性的公司决策方法。本文的结论是,尽管人工智能可能不会取代公司董事会中的人类,但人工智能技术很可能有助于公司管理者做出更人性化的决策。
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles,公共卫生硕士、博士;Johan Ordish,文学硕士;Richard Branson,理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试,解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究,制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场,并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起,这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此,医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要,制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要,其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心,通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具,并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力,并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据,以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来,人们对合成数据的兴趣日益浓厚,原因有很多,包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力,以及解决真实数据局限性的能力,如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是,尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年,但直到最近,合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲,合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面,高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系,并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源,并且根据需要合成数据的应用,使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
摘要我们发现,与1 e = 2 µ b b表示读取或擦除自旋数据的最小能量应与1961年Landauer提出的1 E = K B T Ln(2)表示。使用旋转方向代表一些信息的物理学与在基于经典的基于电荷的数据存储中使用粒子的位置的物理学根本不同:前者是量子动力的(独立于居里点以下的温度),而后者是热力学(依赖温度)。定量,与新信息擦除协议相关的这种新能量估计为1。64×10 - 36 J,比Landauer结合(3×10 - 21 J)低15个数量级,无需成本的角动量和总熵增加。在此新信息擦除协议中,无需将电子从电位的一侧移至另一侧,否则用于保留定义旋转状态的能量仍然需要大于现有的热闪光(Landauer Bound)。我们根据包括Rydberg Atom和Spin-Spin相互作用在内的许多实验来验证我们的新能量结合。
本报告利用 OECD 的 ENV-Linkages 模型,研究了资源效率和循环经济 (RE-CE) 转型对国际贸易流动的影响。全球 RE-CE 政策一揽子计划将导致二次材料变得更便宜,而原材料的生产成本则更高。到 2040 年,初级有色金属预计将下降 35-50%,初级钢铁将下降 15%,初级非金属矿物将下降约 10%。生产的区域转移和贸易相关影响(材料加工部门对原材料的区域采购转移)约占材料使用总量减少的三分之一。材料使用量减少的另外三分之二来自规模效应(经济活动减少)和效率效应(加工商品单位产出的材料使用量减少)。
密歇根州的公立学校雇主会根据员工的受雇时间,让员工同时加入这三种类型的计划。本文将讨论医疗保健、养老金和投资账户问题,并比较您可用的两种计划中各个组成部分的相关信息。有关养老金加 2 计划的信息将以绿色突出显示,有关固定缴款 (DC) 计划的信息将以红色突出显示。您可以选择混合计划(养老金加 2 计划)和固定缴款计划(DC 计划)。最后,值得一提的是,如果您不选择其中一种计划,法律将视您选择了 DC 计划。因此,如果您决定选择 DC 计划,法律不会要求您做或说任何事情(尽管您的雇主可能会出于责任原因要求您填写一些内容)。
此外,这些专家还预测,将会诞生3D社交媒体系统,实现更丰富的人机互动(有时通过全息图化身);中介数字代理(跨数字代理)将逐渐接管重复性或耗时性更强的任务;随着无人机在监视、勘探和运送任务中的作用越来越大,“飞行物联网”将会出现;增强现实将无处不在;零工经济将以在家办公的自由职业者为中心不断扩大;城市农业将达到工业规模;可信加密货币将取得进展,实现更多的点对点协作;本地按需制造;“精神本地化、实践本地化”的供应链;强大的教育选择市场,让学生能够创建个性化的学校菜单;“远程司法”的进步,让法院能够远程处理大量案件;“真相评估”协议将降低虚假信息的吸引力;以及用于生产能源的小型、更安全的核反应堆。
这意味着美国从促进研发、数字贸易和技术创新的政策中获得了巨大利益——这些利益在美国经济和社会的所有领域都产生了反响。随着 COVID-19 大流行凸显出技术和科技行业在使数亿美国人能够工作、学习和相互联系方面发挥的不可或缺的作用,这一点变得更加明显。然而,这场大流行暴露了种族在获取数字技能和技术方面的不平等,而这些技能和技术对于参与数字经济的经济机会是必不可少的,需要采取行动来解决这些不平等问题。加强美国的技术竞争力并优先考虑我们行业的多样性、公平性和包容性,为确保美国成功的好处在整个经济中得到广泛分享提供了前所未有的机会。
公司的环境在不断变化,新的竞争模式不断出现,新的有形和无形资源不断建立,新的竞争规则形成了新的竞争框架,为新的机遇和新的威胁打开了大门。在这种动态下,公司纷纷开发自己的战略决策系统,该系统必须强大到能够跟踪来自直接竞争对手的任何物质(产品和服务)或非物质资源(信念、知识、技术诀窍)。在此背景下,进行了一项概念研究,目的是分析基于认知的竞争的演变,使用人工智能(AI)技术作为战略决策的支持;这是为了将竞争转变为智能模式。该研究结果以智能方法呈现,旨在基于深度学习技术生成自动竞争规则。
清洁能源就业基金——以成熟的绿色银行模式为基础——可以加速美国公共和私人投资并应对气候变化。清洁能源就业基金 (CEJF) 可以借鉴已在美国州和地方层面以及英国、澳大利亚、印度和南非等不同国家的国家层面得到验证的绿色银行模式。根据 2019 年《国家气候银行法案》的设想,采用绿色银行模式的 CEJF 可以通过为每投资一美元公共资金注入多笔私人资金来最大限度地发挥气候和经济影响。根据 2019 年法案的规定,通过 350 亿美元的联邦资本对 CEJF 进行投资,有可能释放出更大的投资水平:除了增加公共投资外,CEJF 还可以与私人融资一起明智地进行投资,以调动数十亿美元的额外投资,并通过加速气候投资的商业可行性和私人融资来催化长期变化。
1996 年 1 月 1 日之后发布的报告通常可通过美国能源部 (DOE) SciTech Connect 免费获取。网站 www.osti.gov 公众可以从以下来源购买 1996 年 1 月 1 日之前制作的报告: 国家技术信息服务 5285 Port Royal Road Springfield, VA 22161 电话 703-605-6000(1-800-553-6847) TDD 703-487-4639 传真 703-605-6900 电子邮件 info@ntis.gov 网站 http://classic.ntis.gov/ DOE 员工、DOE 承包商、能源技术数据交换代表和国际核信息系统代表可以从以下来源获取报告: 科学技术信息办公室 PO Box 62 Oak Ridge, TN 37831 电话 865-576-8401 传真 865-576-5728 电子邮件 reports@osti.gov 网站 http://www.osti.gov/contact.html