执行摘要:ADOA 的 25-29 财年战略计划始终忠于我们机构的愿景和使命,即我们的机构是州行政职能的可靠和稳定力量。我们的工作为我们州机构客户的成功奠定了基础,并确保了政府的连续性。我们的 5 年成果和 25 财年优先事项与我们当前的财政年度目标保持一致,同时与亚利桑那州人人享有的愿景保持一致,纳入了路线图会议反馈,并增加了项目和进度衡量的具体性。
机构使命:通过颁发执照和监管本州的房地产行业来保护公众利益。机构简介:该部门负责监督执照考试和执照发放的管理,以及执照持有人的活动,以确保遵守亚利桑那州修订法规和亚利桑那州行政法规。该部门的职责包括建筑商/开发商对分割土地和某些未分割土地、分时度假、公寓、会员营地和墓地的销售进行监管,管理房主协会纠纷和调解程序,调查消费者投诉,审计房地产经纪公司。该部门还负责监管房地产学校和教师,监控预许可和继续教育课程,以确保课程内容的质量和教师的能力,以及所教授材料的质量和及时性。
投资创新 欧洲必须走在技术创新的前沿,既要促进经济增长,又要确保新技术符合欧洲价值观。虽然欧洲进行了许多伟大的研究,但推动数字革命的许多重要发展,如大数据、人工智能和网络安全,尚未得到足够的重视。欧洲需要抓住这些错失的机会,在基础研究和应用研究方面进行大量投资。Volt 希望继续联合投资计划,如“地平线欧洲”,以鼓励创新研究。与此同时,Volt 强烈支持透明的投资促进税收制度,以支持创新型中小企业的创业和创造新的就业机会。欧洲应该加强现有的技术中心,并投资于整个大陆新的专业技术中心。
2025 年 1 月 30 日 议员 MICHAEL de WHALLEY - 气候变化和生物多样性内阁成员 任期为 2024 年 11 月 27 日至 2025 年 1 月 20 日 1 投资组合事项的进展。 车队审查 该项目旨在对理事会的车队进行脱碳。为此,需要提交一份包括选项评估在内的报告。合同已授予 Mitie,审查工作已开始。正在处理信息请求,并正在安排与车队用户的焦点小组。最终报告预计在 2025 年 3 月底前完成。学校气候竞赛项目 2024 年 11 月 28 日向该行政区的校长网络进行了演示。鼓励学校在 2025 年 2 月底前报名。教师将在 2025 年 3 月获得免费培训太阳能齐心协力 今年正在推广团购计划,在有针对性的邮件宣传后,金斯林和西诺福克的 609 户家庭已登记对该计划感兴趣,其中 574 户是太阳能,43 户是电池,208 户是电动汽车充电器(注意:有些申请有多种选择)。113 户家庭接受了太阳能电池板安装的报价,目前已安装 9 台。15 户家庭接受了改装电池的报价,正在安排安装。碳审计最终数据集正在整理中,旨在于 2025 年 1 月底提供年度碳审计的初稿。碳素养培训我们正在与我们的电子学习提供商进行持续讨论,以创建用于议会电子学习平台的培训材料。渡轮诺福克郡议会和金斯林和西诺福克自治市议会共同资助了调查和补救工作,以支持渡轮的运营。1 月 13 日,在进行维修时,承包商发现混凝土
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去年,我们委托了一家独立的第三方进行了全面的效率评估。这项评估将我们的成本与众多可比组织进行了对比,结果发现我们的评估总体上表现良好。评估建议,我们应将核心服务和运营预算的性价比实际提高 2%-8%,以评估的 BP22 基线为基准。我很高兴在此确认,在 BP25 中,这一目标已经实现。我们还预计核心服务和运营的实际成本将继续下降,并将继续专注于寻找提高我们服务性价比的领域。
最近,随着一种高效创建广义均匀叠加态的新算法的开发,人们取得了重大突破[1]。结果表明,对于 M 不是 2 的幂的情况,仅使用 O(log (M)) 个量子比特和 O(log (M)) 个量子门,就可以通过确定性方法(值得注意的是,无需辅助量子比特)来准备广义均匀叠加态。就资源利用率(量子门复杂度)和速度(量子电路深度)而言,这比以前已知的创建广义均匀叠加态的方法有了指数级的提升。例如,当叠加态的数量为 M = 2 + 2 时,新算法只需要 r + 2 个量子门。从这个角度来看,以前需要超过 200 万个量子门的状态准备现在只需 23 个即可完成,而原本需要超过 400 万个门的任务现在只需要 24 个。
● 将人工智能系统的定义细化为最高风险的系统,以使该定义与联邦措施以及拥有大量技术部门的州制定的其他框架保持一致; ● 将监管重点放在这些高风险系统的开发者身上,而不是那些可能在正常业务过程中使用的第三方软件中部署人工智能的小公司; ● 从主动披露制度转变为由司法部长事后调查事项管理的传统执法制度; ● 明确消费者上诉权是指消费者有权就他们认为需要调查的与使用人工智能造成的任何歧视有关的问题向科罗拉多州司法部长提出上诉。此外,消费者还有权就涉嫌歧视的问题提请科罗拉多州民权委员会注意;以及 ● 考虑该州可以采取的其他措施,以成为最受欢迎的技术创新环境,同时防止歧视,特别是针对早期公司。
1 例如,请参阅 Michael M. Grynbaum 和 Ryan Mac,《泰晤士报》就 AI 使用版权作品起诉 OpenAI 和微软,《纽约时报》(2023 年 12 月 27 日),https://www.nytimes.com/2023/12/27/business/media/new-york-times-open-ai-microsoft-lawsuit.html;Kyle Chayka,《人工智能艺术是否在窃取艺术家的作品?》,《纽约客》(2023 年 2 月 10 日),https://www.newyorker.com/culture/infinite-scroll/is-ai-art-stealing-from-artists。 2 信息技术产业委员会 (ITI),《了解基础模型和人工智能价值链:ITI 综合政策指南》(2023 年 8 月),https://www.itic.org/documents/artificial- intelligence/ITI_AIPolicyPrinciples_080323.pdf。3 C. Scott Hemphill,《颠覆性既有者:机器学习时代的平台竞争》,119 C OLUM . L. R EV . 1973, 1978 (2019)(指出“在 LLM 中,用户数据的高度可变性凸显了规模的重要性”)。
摘要 — 数据整理任务(例如从各种来源获取和链接数据、转换数据格式以及更正错误记录)可占典型数据工程工作的 80%。尽管机器学习和人工智能兴起,但数据整理仍然是一项繁琐且手动的任务。我们引入了 AI 助手,这是一类半自动交互式工具,旨在简化数据整理。AI 助手通过推荐合适的数据转换来指导分析师完成特定的数据整理任务,该转换尊重通过与分析师交互获得的约束。我们正式定义了 AI 助手的结构,并描述了将数据清理视为优化问题的现有工具如何符合该定义。我们为四种常见的数据整理任务实现了 AI 助手,并利用它们遵循的通用结构,使数据分析师可以在数据科学的开源笔记本环境中轻松访问 AI 助手。我们通过三个示例场景对我们的 AI 助手进行了定量和定性评估。我们表明,统一和交互式的设计使得执行手动或全自动工具难以完成的任务变得容易。