报告的主要作者是 Salvatore Vinci(世界卫生组织)、Heather Adair-Rohani(世界卫生组织)和 Rob Fetter(杜克大学詹姆斯·E·罗杰斯能源获取项目和杜克国际发展中心)。以下人员参与了多个章节的编写:Cyrus Sinai(北卡罗来纳大学教堂山分校)、Dimitrios Mentis(世界资源研究所)、Santiago Sinclair-Lecaros(世界资源研究所)、Lanvin Concessao(世界资源研究所)、Akansha Saklani(世界资源研究所)和 Victoria Plutshack(杜克大学詹姆斯·E·罗杰斯能源获取项目)。Alexandros Korkovelos(世界银行)和 Ashish Shrestha(世界银行)编写了第 5 章(为医疗机构提供电力:投资需求评估)并进行了相关分析,Tzu-Wei Joy Tseng(世界卫生组织)和 Karen Zukor(世界卫生组织)参与了第 2 章(医疗机构电力获取状况)的编写。为本报告做出关键技术贡献的有 Raluca Georgiana Golumbeanu(世界银行)、James Knuckles(世界银行)、Rahul Srinivasan(世界银行)、Luc Severi(SEforALL)、Jem Porcaro(SEforALL)、Ali Yasir(IRENA)、Kamran Siddiqui(IRENA)和 Shahaab Javeri(Selco 基金会)。
在上次合格考试中,在10点尺度上以10分的比例为60%或CGPA。3.sc/st/pwd:在上一场合格考试中,最低55%分数或55%的CGPA为10点。4。标记 / cgpawill是根据学位授予研究所的允许的,并且不可互换。如果两者都是由DeGreeawardinginstitute授予的,则将考虑越高。5。承认保留类别的候选人将按照印度政府规定。6。在入学时不提交最新资格证明,将取消候选人的入学资格。
全球软件供应链中缺乏透明度和信任已成为各种组织的关键问题。是否受到防止攻击或监管任务的愿望,或者是安全与风险管理(SRM)领导人是否必须积极而积极地采取行动,以增强弹性并应对日益增长的威胁。
信任和可靠性:对AI系统的建立信任至关重要。AI工具必须解决错误信息,误报和数据偏见,以获得用户信心。尽管技术继续改进,但用户还必须确定AI在始终显示可靠性的位置以及在哪里表现出的任务。数据保护:围绕数据共享的严格规则可能会阻碍AI模型的开发和培训。金融机构对失去竞争优势的警惕,通常会限制数据共享,这会减慢创新。但是,只有数据才能弄清楚如何有效利用数据,才成为竞争优势。合规性支持:尽管面临挑战,AI可以通过分析数据,生成报告并确保遵守监管标准来协助合规任务。例如,金融服务中的AI工具可以通过自动化审核或监视交易来确保符合可疑活动,在满足监管要求的同时减少手动错误。
基于评估的结果,确定了四个无自动化潜力的概念。六个概念确实具有自动化潜力,对于其中三个概念,原型已经开发和构建。这包括通过MATLAB编程的两种过程自动化方法和旨在替换手动钻探过程的3D打印电线钻工具(见图6)。在钻井过程中不要扭动单个电线的要求使该工具复合体。
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随着操纵媒体的复杂性下降,利用虚假信息的风险急剧增加。以前,使用专业软件制作复杂的虚假信息可能需要专业人员几天到几周的时间,但现在,这些虚假信息可以在极短的时间内制作出来,即使技术专长有限甚至没有。这在很大程度上是由于计算能力和深度学习的进步,这不仅使制作虚假多媒体变得更容易,而且批量生产成本更低。此外,市场上现在充斥着免费、易于获取的工具(一些由深度学习算法提供支持),使多媒体的创建或操纵基本上是即插即用的。因此,这些公开可用的技术价值增加,并成为各种对手广泛使用的工具,使欺诈和虚假信息能够利用目标个人和组织。这些工具的民主化已成为 2023 年最大的风险之一。[7]
作为申请的一部分提交的信息将被审阅者用来评估申请的科学价值,并被 NIH 工作人员用来授予资助并在授予后监控资助。例外情况是 R.600 - PHS 任务申请表,该表只有科学审查中心 (CSR) 收据和转介部 (DRR) 的工作人员才能看到。还有特定的申请附件例外。SF 424 R&R 表上的 21. 封面信附件只有科学审查中心 (CSR) 收据和转介部 (DRR) 的工作人员才能看到。包含数据管理和共享 (DMS) 计划的其他计划附件只有 NIH 工作人员才能看到,并且审阅者不会使用它来评估申请的科学价值,除非数据共享是项目设计不可或缺的一部分并在 NOFO 中指定。