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NACD的2024年蓝带委员会报告，董事会技术领导力：驾驶信任和价值，呼吁董事会领导更确定的领导
关于NACD蓝丝带委员会的报告已有30多年了，NACD的蓝带委员会报告帮助导演弥合了治理惯例与未来所需的差距。这些报告有助于董事以业务速度进行管理，并提高董事会效力，包括加强投资者的参与，与C-Suite的合作关系以及与政策制定者的关系。
我们的参考号：B1/15C 2024 年 9 月 27 日 行政长官 所有授权机构 先生/女士尊敬的人士， 有关金融服务业生成人工智能的研究论文 我写信通知您有关金融服务业生成人工智能（GenA.I.）的研究论文的发表。本文探讨了 GenA.I. 的变革潜力及其对金融业的影响，特别是在运营效率、风险管理和客户参与方面。在“金融科技 2025”战略的“全民银行金融科技化”计划的支持下，香港金融管理局（金管局）一直与其他金融监管机构密切合作，推动跨部门采用金融科技，其中人工智能是重点领域。本文深入分析了金融业目前采用 GenA.I. 的状况，强调了通过采访金融机构和技术解决方案提供商确定的关键应用和挑战。它还概述了与 GenA.I. 相关的关键风险管理考虑因素，包括数据隐私、网络安全、信息不准确性和算法偏差，并就支持负责任创新的治理结构和部署方法提出了建议。我们鼓励所有授权机构阅读本文，并考虑如何彻底测试 GenA.I.，例如通过新的 GenA.I. Sandb
我们的参考。：B1/15C 2024 年 9 月 27 日 行政长官 所有授权机构 尊敬的先生/女士， 关于金融服务业生成人工智能的研究论文 我写信通知您关于金融服务业生成人工智能 (GenA.I.)的研究论文的发表。本文探讨了 GenA.I. 的变革潜力。及其对金融业的影响，特别是在运营效率、风险管理和客户参与方面。在“金融科技 2025”战略的“所有银行都采用金融科技”倡议的支持下，香港金融管理局（金管局）一直与其他金融监管机构密切合作，推动跨部门采用金融科技，人工智能是重点关注领域。本文深入分析了 GenA.I. 在金融领域采用的现状，重点介绍了通过采访金融机构和技术解决方案提供商确定的关键应用和挑战。它还概述了与 GenA.I. 相关的关键风险管理考虑因素，包括数据隐私、网络安全、信息不准确性和算法偏差，并就治理结构和部署方法提出了建议，以支持负责任的创新。我们鼓励所有授权机构阅读本文，并考虑如何对 GenA.I.进行全面测试，例如通过新的 GenA.I.沙盒 1 ，并负责任地集成到授权机构的运营、服务产品和风险管理系统中。如果您对本文有任何疑问，请通过 All-banks- go-fintech@hkma.gov.hk 与我们联系。此致， Carmen Chu 执行董事（银行监管） 附件
数字时代非技术教育者采用 AI 工具的障碍 Rohit Reddy Chananagari Prabhakar cprohit1998@gmail.com 摘要：人工智能工具与教育的结合有望带来显著的益处，从个性化学习到管理效率。然而，非技术教育者面临着阻碍他们采用此类技术的障碍。本文通过混合方法研究了这些障碍，结合文献综述以及对来自不同学术背景的教育者进行的调查和访谈。确定的关键障碍包括缺乏技术培训、抵制变革、基础设施缺陷、对数据隐私的担忧以及对 AI 特定资源的有限访问。还探讨了其他挑战，例如 AI 工具与课程需求不一致、对工作流失的担忧以及 AI 与传统教学法结合的复杂性。该研究的结果强调需要有针对性的专业发展、资源配置和基础设施改进，以促进 AI 工具在教育环境中的有效整合。关键词：人工智能工具采用、非技术教育者、人工智能集成的障碍、教育数字化转型、人工智能驱动的教学法、教育技术、教育者的技术培训、人工智能采用的阻力、教育基础设施挑战、教育数据隐私、传统教学法中的人工智能、教育人工智能的伦理问题、人工智能集成的专业发展、人工智能与数字鸿沟
数字时代非技术教育者采用 AI 工具的障碍 Rohit Reddy Chananagari Prabhakar cprohit1998@gmail.com 摘要：人工智能工具与教育的结合有望带来显著的益处，从个性化学习到管理效率。然而，非技术教育者面临着阻碍他们采用此类技术的障碍。本文通过混合方法研究这些障碍，结合文献综述以及对来自不同学术背景的教育者进行的调查和访谈。确定的关键障碍包括缺乏技术培训、抵制变革、基础设施缺陷、对数据隐私的担忧以及对 AI 特定资源的有限访问。还探讨了其他挑战，例如 AI 工具与课程需求不一致、对工作流失的担忧以及 AI 与传统教学法结合的复杂性。该研究的结果强调需要有针对性的专业发展、资源配置和基础设施改进，以促进 AI 工具在教育环境中的有效整合。关键词：人工智能工具采用、非技术教育者、人工智能集成的障碍、教育数字化转型、人工智能驱动的教学法、教育技术、教育者的技术培训、人工智能采用的阻力、教育基础设施挑战、教育数据隐私、传统教学法中的人工智能、教育人工智能的伦理问题、人工智能集成的专业发展、人工智能与数字鸿沟
河流的间歇性影响空间量表的生物多样性 - 稳定关系：对不确定的未来的影响
fi g u r e 1这个框中的概念图描述了在不同空间尺度上运行的metAcmunity稳定性的不同机制。在所有情况下，具有不同颜色的实线表明了不同物种的丰富性，而面板中的虚线B和C表示元社区中所有物种的汇总丰度。在面板A中，场景（a）说明了一个情况，其中一个物种随着时间的流逝而在丰度或生物量中差异很大。在A面板中，方案（b）与方案（a）相比，由于当地社区中的物种异步，本地社区的稳定性有所提高。在面板A中，场景（C）由于存在高度稳定的物种而实现了本地社区的稳定性。面板B表示从（a）到（c）的每个本地社区由不同物种（即高β多样性）组成的情况。在这种情况下，高β多样性可以增强由于不同当地社区不同物种之间的空间异步而引起的元社区稳定性。在面板C中，可以说明一种情况，在这种情况下，由于平均物种稳定性（方案[A]）或局部物种异步，所有当地社区都稳定。在这种情况下，由于每个当地社区的稳定性高，可以实现区域稳定。
董事会信函提供了对NNSS设备装配设施（DAF）的不间断电源（UPS）的安全性审查，并建立了为期90天2）解决已确定的安全问题，目前在DAF安装了锂离子电池UPS。
近年来，美国几家能源部（DOE）国防核设施评估了使用大型锂离子电池用于从重型车辆到紧急电源备用系统的应用。在2021年，内华达州国家安全站点（NNSS）的管理和运营承包商用新的系统使用大格式锂离子电池代替了设备组装设施（DAF）的不间断电源（UPS）。这代表了锂离子 - 电池储能系统的首先使用，以在DOE防御核设施中发挥重要作用。UPS被指定为安全性的重要系统，因为它被认为是为紧急照明系统提供电源，这是为了确保涉及高爆炸物的操作可以将电源放置在安全稳定的配置中。
心脏交感神经元是在遗传确定的心律失常性心肌病
摘要心律失常性心肌病（AC）是一种家族性心脏病，主要是由年轻人和运动员中的大多数与压力相关的心律失常猝死造成的突变，这是大多数与压力相关的心律失常猝死。ac心脏显示纤维脂肪损伤，产生心律不齐并引起收缩功能障碍。身体/情绪压力与心律不齐之间的相关性支持交感神经元（SNS）参与该疾病，但这先前尚未得到证实。在这里，我们结合了分子，体外和离体分析，以确定AC连接的DSG2下调在SN生物学上的作用，并评估Desmoglein-2突变体（DSG2 MUT/MUT）小鼠中心脏交感神经神经支配。分子测定法表明SNS表达DSG2，这表明DSG2携带的载体会含有SNS中的突变蛋白。共焦
太阳能预测不确定的混合发电厂的竞价曲线设计：预印本
摘要 —本文提出了一种新型竞价曲线设计算法，专门用于混合发电厂 (HPP) 参与批发电力市场。利用光伏 (PV) 发电量和可用电池电量的预测，我们的算法策略性地计算竞价曲线以最大化 HPP 利润，同时巧妙地管理与光伏发电相关的固有不确定性。此外，在 HPP 竞价曲线中引入惩罚成本为系统运营商提供了一种有效管理由 HPP 引起的系统级不确定性的工具。通过蒙特卡洛模拟的数值分析证实，我们的竞价曲线方法在各种情况下都优于基准。索引术语 —混合发电厂、竞价曲线、日前市场、经济调度。
在不确定的环境接触和力量中，软机器人的精确控制
摘要 - 重新研究已经报道了生物启发的软机器人的显着性，以表现出灵敏和接触式的友好型。在这项工作中，我们采取了第一个步骤，通过提出一个全面的建模和控制框架来解决细长气动软机器人的问题。我们的框架采用了一个完全参数化的模型，该模型可以准确地描述了使用Hermite插值的机器人配置和分布力。利用此模型，我们进一步建立了一种估计算法，该算法可以推断出有限的运动数据中的完整机器人配置并分布外力，从而使接触位置和力量感知。整合了该模型和估计器，我们的控制框架 - 工作在不同的力下实现了精确的机器人运动控制，平均轨迹跟踪误差在0.3 mm之内。它还检测到并适应不确定的接触，在自动避免障碍物和精确抓握的测试中证明了这一点。此框架对各种应用程序（例如环境探索和安全操纵）有望在需要与环境的互动中进行安全操作。
在不确定的经济环境中推动收入增长
一家领先的诊断设备、软件和解决方案领域的医疗技术公司担心繁琐的配置、定价和报价 (CPQ) 流程和技术会对其销售速度产生影响。通过详细的订购机会卖家评估，发现了许多改进其 CPQ 价值链的机会。它显示了简化产品目录、修改流程和治理以及增强平台的机会。另一方面，深入研究折扣实践发现，客户和交易类型之间缺乏差异化。考虑到这两个因素，销售领导层认为，虽然改进 CPQ 会改善卖家和客户体验并加快交易速度，但不会改变潜在的收入经济效益。该公司决定在改进 CPQ 的同时重新考虑其定价和折扣策略。
Scopus Q1 - 不确定的供应链管理
为了减轻全球环境影响，纺织业必须整合环境创新和运营效率。这项研究深入研究了绿色创新（GIV）和绿色的灵活性（GAD）对获得绿色竞争优势（GCG）的影响，并特别关注优先可持续性的绿色弹性供应链（GRC）所起的关键作用。该研究采用了一种横截面解释性调查方法，从印度尼西亚的150家纺织公司绘制数据。为了理解手头变量之间的动态关系，该研究采用了部分最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）方法。发现的结果表明，绿色的灵活性和绿色创新直接增强了绿色竞争优势，同时也通过建立绿色弹性供应链而间接地做出了贡献。这些结果肯定，可持续实践和绿色创新是业务策略的关键组成部分，与监管和社会期望保持一致，并增强公司的竞争地位。这项研究的含义为利益相关者提供了宝贵的见解，使他们能够制定策略，将可持续性方面纳入其业务运营，以在竞争激烈的市场环境中实现最佳成果。