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World File Search System灾难性
灾难性事件的生活和健康保险行业的风险
为例，对于健康从业人员来说，重要的是健康模型在多大程度上表明健康产品在模型中需要响应的速度。一位小组成员指出，健康产品的视野短（1年），因此他们将寻求强调是否会发生任何气候风险影响，而不是发生特定类型的气候风险。模型用户因此需要知道如何从灾难模型中受益，无论是建模健康还是人寿保险。灾难模型对物理效应进行建模的能力已经走了很长一段路。例如，CAT模型可以直接从天气数据中建模危害。他们变得越来越强大，善于建模场景。为了充分利用CAT模型的能力，最好继续寻求更好的数据，并定义和模拟相关方案。潜在的挑战包括资产与责任现金流量之间的相互作用，一般投资与基于地理位置的CAT模型重叠。随着建模的进步，对于行业模型用户来说，了解模型可以提供的服务以及需要改进的服务将是有益的。这可以通过在猫建模者和模型用户之间进行良好的对话来实现。
教育系统中基于人工智能的聊天机器人的灾难性风险
基于人工智能的聊天机器人将被广泛的人群使用，包括学生、教师和家长，用于各种目的，其对提高教师和学生生产力的影响是不可否认的。这些系统将为不同教育水平的所有学生带来个性化学习。然而，似乎在不解决基于人工智能的系统固有挑战的情况下快速部署可能会导致由于这些系统的快速崛起而未在文献中报道的若干风险。本文探讨了在教育环境中使用基于人工智能的聊天机器人所带来的潜在灾难性风险，整合了最近研究的见解，特别关注隐私、安全、道德困境和技术依赖性。认识到新出现的挑战，我提出了一种新颖的解决方案，利用区块链技术来增强教育环境中基于人工智能的聊天机器人的安全性、透明度和完整性。提供了减轻这些风险的建议，强调教育机构的独特背景以及需要创新方法来保护学生数据并保持教育质量。
面对生物威胁的人工智能挑战：新出现的公共卫生灾难性风险
在当代全球形势下，生物威胁日益成为人们关注的领域，尤其因为它们能够对人类健康、生物多样性和社会经济稳定造成重大危害。这一背景与人工智能 (AI) 的加速发展交织在一起，人工智能是一种渗透到社会各个领域的变革工具。这两个领域的交集不仅有望提供创新的解决方案，而且还引发了人们对滥用和与这些挑战相关的风险扩大的担忧。在此背景下，探索人工智能在这些生物威胁情景中日益增长的影响至关重要，不仅要考虑其积极贡献，还要考虑这项技术进步可能引发的新兴挑战和风险。
对气候变化不采取行动将给经济、家庭和社区带来灾难性后果
根据多项估计，气候变化将减缓整个经济的生产率增长。即使是温和的变暖也将使经济萎缩数千亿美元，而且气温升高将以越来越快的速度增加成本。经济学家估计，气温升高 2 度将导致 GDP 每年下降 0.5%，而升高 4 度将导致 GDP 每年下降 2.0%。最复杂的经济方法表明，碳排放给美国经济带来的成本更大。这些成本并不局限于某个部门或地区，将影响家庭、企业、地方政府和金融系统。政府需要出台新的规定，确保美国经济能够继续健康发展，生产更多的清洁能源，并在消除碳排放方面取得进展。
2020 年 3 月 18 日 新冠肺炎疫情灾难性报道 最终版
Q1. 灾难性计划目前是否包括 COVID-19 诊断和治疗的承保？A1. 是的。灾难性计划必须根据《患者保护与平价医疗法案》（PPACA）第 1302(b) 节的要求承保基本医疗福利 (EHB)，但要受到某些限制。但是，具体承保细节和各项服务的分摊金额可能因计划而异，并且某些计划可能需要事先授权才能承保这些服务。EHB 通常包括 COVID-19 诊断和治疗的承保。有关 EHB 承保 COVID-19 的一般信息，请参阅基本医疗福利承保和冠状病毒 (COVID-19) 常见问题解答。1 虽然灾难性计划必须承保 EHB，但它们也受到 PPACA 第 1302(e) 节的某些限制，这些限制涉及灾难性计划对 EHB 的承保，包括相关的分摊费用要求。在投保人达到该适用计划年度的灾难性计划免赔额之前，灾难性计划不得提供 EHB 保险，但以下情况除外：(1) 灾难性计划在达到免赔额之前必须每年提供至少三次初级保健就诊保险，以及 (2) 根据《公共卫生服务法》（PHS 法）第 2713 条，灾难性计划不得对预防服务施加任何费用分摊要求（例如共同支付、共同保险或免赔额）。问 2。鉴于 COVID-19 造成的公共卫生紧急情况，HHS 是否会允许灾难性计划的发行人在投保人达到计划免赔额之前为 COVID-19 的诊断和治疗提供保险？答 2。是的。为促进国家应对 COVID-19，在另行通知之前，美国卫生与公众服务部 (HHS) 不会对任何修改灾难性计划以提供与 COVID-19 诊断和/或治疗相关服务的预扣款保险的健康保险发行人采取执法行动。2 HHS 鼓励各州采取类似的执法方式，并且如果某个州采取这种方式，我们不会认为该州未能实质性地执行 PPACA 第 1302(e) 条。
高后果 AI 风险管理的可行指南：迈向解决 AI 灾难性风险的标准
1 对于本文档的大部分内容，许可均符合 CC BY 4.0 许可证 ( https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ )。有关本文档第 3.2.2.1 节、3.4.2.1 节和附录 1 部分内容的合理使用许可，这些部分内容包括或改编自 NIST 出版物（例如 SP 800-30）的段落，请参阅 NIST 许可证的合理使用条款，网址为 https://www.nist.gov/open/license 。（在第 3.2.2.1 和 3.4.2.1 节中，我们从 NIST SP 800-30 的表 H-2 中引用了“关键基础设施部门受损或丧失能力”一词，并从 NISTIR 8062 中引用了“对民主制度和生活质量的影响”一词。本文件第 3.2.2.1.2 节中的影响评级类别与 NIST SP 800-30 的表 H-3 非常接近，只是我们使用“国家或整个社会”而不是“国家”，并且我们添加了一个副标题“可能导致社会严重或灾难性后果的因素包括”以及该副标题下的相关材料。）有关第 3.3 节中包含联合国出版物摘录的部分的权限，请参阅 https://shop.un.org/rights-permissions 。
国会共和党人削减医疗补助计划和ACA的计划将给特拉华州带来灾难性后果
国会共和党人尚未公布预算，但迄今为止提出和报道的计划对美国家庭来说已经是五级警报了——特别是在医疗费用方面。过去十年，不仅几乎每一份共和党的预算或财政计划都包括废除《平价医疗法案》（ACA）和大幅削减医疗补助，而且据报道，众议院共和党人制定的预算在很大程度上借鉴了同时包含这两项内容的计划。最近几周，他们重申，医疗补助（包括 ACA 将覆盖范围扩大到低收入成年人）和帮助人们负担得起保险的 ACA 税收抵免都将面临削减。很明显的是：极端的“让美国再次伟大”共和党人正试图让特拉华州家庭的医疗费用更加昂贵，同时推动为亿万富翁争取更多的税收减免。如果共和党成功废除《平价医疗法案》并削减医疗补助，特拉华州家庭的医疗费用将会增加。
国会共和党人计划削减医疗补助计划和ACA，这将给爱荷华州带来灾难性后果
国会共和党人尚未公布预算，但迄今为止提出和报道的计划对美国家庭来说已经是五级警报了——特别是在医疗费用方面。过去十年，不仅几乎每一份共和党的预算或财政计划都包括废除《平价医疗法案》（ACA）和大幅削减医疗补助，而且据报道，制定预算的众议院共和党人大量参考了同时包含这两项内容的计划。最近几周，他们重申，医疗补助（包括 ACA 将覆盖范围扩大到低收入成年人）和帮助人们负担得起保险的 ACA 税收抵免都将面临削减。很明显的是：极端的“让美国再次伟大”共和党人正试图让爱荷华州家庭的医疗费用更加昂贵，同时推动为亿万富翁争取更多的税收减免。如果共和党成功废除《平价医疗法案》并削减医疗补助，爱荷华州家庭的医疗费用将会增加。
一种受大脑启发的算法，可以以较低的计算成本缓解人工和脉冲神经网络的灾难性遗忘
大脑中的神经调节剂以多种形式的突触可塑性发挥作用，这些可塑性被表示为元可塑性，现有的脉冲神经网络 (SNN) 和非脉冲人工神经网络 (ANN) 很少考虑到这一点。在这里，我们报告了一种有效的受大脑启发的 SNN 和 ANN 计算算法，本文称为神经调节辅助信用分配 (NACA)，它使用期望信号将定义水平的神经调节剂诱导到选择性突触，从而根据神经调节剂水平以非线性方式修改长期突触增强和抑制。NACA 算法在学习空间和时间分类任务时实现了高识别准确率，同时大幅降低了计算成本。值得注意的是，NACA 还被证实可有效学习五种不同复杂程度的类别连续学习任务，并以低计算成本显著缓解灾难性遗忘。映射突触权重变化表明，这些好处可以通过基于期望的整体神经调节所导致的稀疏和有针对性的突触修改来解释。