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EDP集团的风险治理模型
委员会/审计委员会负责永久监控风险管理系统的有效性，即在风险识别，评估，控制和管理方面，评估内部对公司风险管理系统的内部遵守程度，不断监控其绩效和效率，在与执行委员会的阐明中，对董事会的阐明，以及识别风险的识别（KRI），并确定了批准，并确定了风险的识别（KRI）。并在执行董事会最终批准之前，就EDP集团的战略准则和公司风险管理政策发表了意见。 FMC/ AUDC在其专门针对风险管理问题的年度计划会议中定义，以监视集团主要暴露和关键风险指标的演变，并解决与财务，战略，ESG，业务，业务和运营风险有关的问题。 •董事会执行委员会（EBD）最终负责该决定，委员会/审计委员会负责永久监控风险管理系统的有效性，即在风险识别，评估，控制和管理方面，评估内部对公司风险管理系统的内部遵守程度，不断监控其绩效和效率，在与执行委员会的阐明中，对董事会的阐明，以及识别风险的识别（KRI），并确定了批准，并确定了风险的识别（KRI）。并在执行董事会最终批准之前，就EDP集团的战略准则和公司风险管理政策发表了意见。FMC/ AUDC在其专门针对风险管理问题的年度计划会议中定义，以监视集团主要暴露和关键风险指标的演变，并解决与财务，战略，ESG，业务，业务和运营风险有关的问题。•董事会执行委员会（EBD）最终负责该决定，
国家气候治理峰会2024
上午11:50 [45分钟]小组讨论：吸引利益相关者与Datuk博士与首席执行官Datuk博士实现生物多样性保护目标，使我们的稀有动物（Bora）朱利安·海德（Julian Hyde伦敦协会由马来西亚气候治理理事会成员拿督·亨利·巴洛（Dato'Henry Barlow）主持。
2023 年度公司治理报告
在本报告中，我们邀请您了解我们多能源战略的进展，以快速、高效和公平的方式推动脱碳，以及我们管理模式的主要方面以及董事会及其委员会在 2023 年的决策。此外，在那一年，董事会在独立专家的协助下对其运作进行了自我评估。这项评估表明，其工作动态（特别是在战略计划的监督方面）、对话氛围和辩论的开放性、组成、所提供信息的质量、持续培训计划以及与管理团队的关系和互动方面获得了高评价。此外，还针对确定的改进领域制定了工作计划。
对AI支持AI的合成生物学的WHACK-A-A-MOL治理挑战：文学评论和新兴框架
支持AI的合成生物学具有巨大的潜力，但也显着增加了生物风格，并带来了一系列新的双重使用问题。鉴于通过结合新兴技术所设想的巨大创新，随着AI支持的合成生物学可能将生物工程扩展到工业生物制造中，因此情况变得复杂。但是，文献综述表明，诸如保持合理的创新范围或更加雄心勃勃的目标以促进巨大的生物经济性不一定与生物安全对比，但需要齐头并进。本文介绍了这些问题的文献综述，并描述了新兴的政策和实践框架，这些框架横渡了指挥和控制，管理，自下而上和自由放任的选择。如何实现预防和缓解未来AI支持的Biohazards，故意滥用或公共领域的预防和缓解未来的生物危害的方法，将不断发展，并且应不断发展，并且应出现自适应，互动方法。尽管生物风格受到既定的治理制度的约束，而且科学家通常遵守生物安全方案，甚至实验性，但科学家的合法使用可能会导致意外的发展。生成AI实现的聊天机器人的最新进展激起了人们对先进的生物学见解更容易获得恶性个人或组织的恐惧。鉴于这些问题，社会需要重新考虑应如何控制AI支持AI的合成生物学。建议可视化手头挑战的建议方法是whack-a摩尔治理，尽管新兴解决方案也许也没有那么不同。
澳大利亚高等教育提供者的治理质量
简介国家高等教育联盟（NTEU）代表了28,000多名澳大利亚高等教育和研究的成员的工业和专业权利。我们欢迎有机会向参议院教育和工作场所关系委员会提交给大学治理。从不断增长的治理失败清单之后，包括范围内的工资盗窃，劳动力计划差，员工的边缘化，利益冲突和高管薪酬的边缘化，NTEU一直主张大学治理的议会审查。参议院对大学治理的调查提供了更广泛的大学社区以及公众（包括那些在高等教育方面的经验），有机会直接与政府分享他们的经验，关注和建议。良好的机构治理不仅是大学员工和学生的核心关注点，而且对于那些依靠大学提供了发展我们经济所需的关键技能，知识和专业知识的人，并支持我们的社会福祉到未来。大学具有充当公共利益的主要功能，这必须反映在其治理结构中。
数据策略和治理框架
简介3什么是数据策略？3为什么要数据策略？3数据策略和人工智能4理解数据策略5数据策略5 1。防御5 2。进攻6从数据创造价值：四个角度 - 价值创建框架8开发成功的数据策略路线图 - 导航数据驱动的未来9个关键阶段，用于开发数据策略路线图9 1。定义数据目标以与业务目标保持一致9 2。评估并绘制当前数据格局10 3。拥抱数据治理10 4。数据收集和集成10 5。数据管理，存储和基础架构10 6。实施，执行和更改管理10 7。衡量和优化11构建有效的数据治理计划12数据治理和治理框架12步骤构建有效的数据治理计划13 1。安全的执行支持和所有权13 2。定义数据治理策略/目标13 3.建立数据治理团队13 4。评估当前数据资产和数据实践14 5。评估数据管理成熟度14 6。创建数据治理过程14 7。建立数据管家社区14 8。数据治理工具15 9。监视，测量和改进15个下一步15
对AI支持AI的合成生物学的WHACK-A-A-MOL治理挑战：文学评论和新兴框架
支持AI的合成生物学具有巨大的潜力，但也显着增加了生物风格，并带来了一系列新的双重使用问题。鉴于通过结合新兴技术所设想的巨大创新，随着AI支持的合成生物学可能将生物工程扩展到工业生物制造中，因此情况变得复杂。但是，文献综述表明，诸如保持合理的创新范围或更加雄心勃勃的目标以促进巨大的生物经济性不一定与生物安全对比，但需要齐头并进。本文介绍了这些问题的文献综述，并描述了新兴的政策和实践框架，这些框架横渡了指挥和控制，管理，自下而上和自由放任的选择。如何实现预防和缓解未来AI支持的Biohazards，故意滥用或公共领域的预防和缓解未来的生物危害的方法，将不断发展，并且应不断发展，并且应出现自适应，互动方法。尽管生物风格受到既定的治理制度的约束，而且科学家通常遵守生物安全方案，甚至实验性，但科学家的合法使用可能会导致意外的发展。生成AI实现的聊天机器人的最新进展激起了人们对先进的生物学见解更容易获得恶性个人或组织的恐惧。鉴于这些问题，社会需要重新考虑应如何控制AI支持AI的合成生物学。建议可视化手头挑战的建议方法是whack-a摩尔治理，尽管新兴解决方案也许也没有那么不同。
人工智能伦理、治理与监管
• 监管人工智能应用，而不是人工智能本身 • 根据人工智能应用风险进行监管 • 4 个风险等级：不可接受、高、低、最小 • 建立对人工智能和整个人工智能生态系统的信任 • 高风险人工智能系统的技术文档、记录保存和透明度/可解释性 • 低风险人工智能系统的透明度义务 • 人为监督 • 提供商、用户和其他利益相关者的义务
治理绿色经济转型
摘要 绿色经济为如何在不损害环境的情况下实现经济增长提供了一个有吸引力的框架，并有望实现资源效率更高、碳排放更少、环境破坏更少、社会包容性更强的社会。在过去的十五年里，绿色经济转型作为协调经济、环境和社会目标的一种手段的理念得到了众多政策制定组织的青睐，并被纳入国家和全球范围内的政策议程。尽管如此，研究尚未对绿色经济转型的证据进行系统而仔细的评估。本论文奠定了可用于评估绿色经济转型的理论、实证和方法框架的第一个基石。论文采用跨学科方法，确定了绿色经济的四个关键目标：市场转型、政治管理、个人环境价值观和态度以及私营部门的环境治理。这四个目标被量化为多个指标，并用于对绿色经济转型的原因和驱动因素进行系统和比较分析。本论文的总体结论有三点。首先，绿色经济转型的经验证据已经存在，各国正在朝着绿色增长的方向前进。其次，政治行为体似乎可以控制绿色经济转型，推动经济朝着理想的方向发展。第三，绿色经济转型需要公众和私人市场行为体发挥更突出的作用。