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胡德堡
Section 5 Compatibility Tools 5.1 Federal Programs.....................................................................................................................................................99 5.2 State Programs.......................................................................................................................................................103 5.3 Regional Programs.................................................................................................................................................106 5.4 Texas Land Use Statutes........................................................................................................................................108 5.5 Local Government Plans and Ordinances.........................................................................................................124 5.6 Civic/Business Interests..........................................................................................................................................143
人工智能在政府中的应用——摘要
8 作为 2021 年国家人工智能战略的一部分，政府缺乏一个连贯的计划来支持公共部门采用人工智能。国家人工智能战略的目标之一是让公共部门成为安全和合乎道德地部署人工智能的典范。实现这一目标的活动涉及许多机构，并没有得到支持性治理安排、明确的问责制、实施计划或跟踪进展情况的绩效指标的支持。2022 年 7 月发布的国家人工智能战略 - 人工智能行动计划总结了这些活动，但没有列出成果衡量标准或详细的实施计划来支持公共部门成为典范的目标。最初，人工智能办公室成立了一个跨政府的人工智能战略交付小组来监督交付，但该小组于 2022 年 3 月解散。2023 年，DSIT 重组了国家人工智能战略的治理结构。它于 2023 年 10 月成立了新的 AI 董事政策委员会来监督该战略的实施，并由内阁办公室的 CDDO 代表（第 1.6 段和图 1）。
政府中的人工智能：概念、标准和
摘要。人工智能 (AI) 的最新进展，尤其是生成语言建模方面的进展，有望改变政府。鉴于新 AI 系统的先进功能，至关重要的是，这些系统必须使用标准的操作程序、明确的认知标准嵌入其中，并按照社会的规范期望行事。随后，多个领域的学者开始概念化 AI 应用可能采取的不同形式，强调其潜在的好处和陷阱。然而，文献仍然支离破碎，公共管理和政治学等社会科学学科的研究人员以及快速发展的 AI、ML 和机器人领域的研究人员都在相对孤立地开发概念。尽管有人呼吁将新兴的政府 AI 研究正式化，但缺乏一个平衡的描述，以全面了解将 AI 嵌入公共部门环境的后果所需的理论观点。在这里，我们首先进行综合文献综述，以确定和聚类 AI 多学科研究中经常同时出现的 69 个关键术语，从而统一社会和技术学科的努力。然后，我们基于文献计量分析的结果，提出了三个新的多方面概念，以便以更统一的方式理解和分析基于人工智能的政府系统 (AI-GOV)：(1) 操作适应性、(2) 认知一致性和 (3) 规范分歧。最后，我们将这些概念作为 AI-GOV 概念类型学的维度，并将每个概念与新兴的人工智能技术测量标准相联系，以鼓励操作化，促进跨学科对话，并激发那些旨在重新思考人工智能政府的人之间的辩论。
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让我们的客户踏上这条循环经济之旅至关重要，2021 年，我们在六个国家开设了新的展厅，这为我们提供了新的机会，让我们能够与客户就他们的需求和我们的解决方案进行交流。例如，我们的团队将所有有助于循环经济的地板解决方案整合到了 Tarkett 循环精选中。这些产品以及 Tarkett 的 ReStart ® 回收和再利用计划都是我们帮助客户缓解气候变化的具体例子。我们自己在 2021 年继续在减少运营温室气体排放方面取得了良好进展（与 2019 年相比，范围 1 和范围 2 温室气体排放量下降了 27%），这主要是由于更多工厂转向可再生和非化石能源，以及持续投资和实施能源效率解决方案。
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本演示文稿中关于 Barry Callebaut 业务的某些陈述具有前瞻性，因此基于管理层对未来发展的当前假设。此类前瞻性陈述应通过“相信”、“估计”、“打算”、“可能”、“将”、“预期”和“预测”等词语以及与公司相关的类似表达来识别。前瞻性陈述涉及某些风险和不确定性，因为它们与未来事件有关。由于多种因素，实际结果可能与目标、预期或预测结果存在重大差异。可能对 Barry Callebaut 未来财务业绩产生负面影响的主要风险因素在 2023/24 年度报告中有更详细的披露，其中包括一般经济和（地缘）政治条件、外汇波动、竞争产品和定价压力、大流行/流行病的影响、网络事件或自然灾害，以及税收制度和监管发展的变化。请读者不要过分依赖这些前瞻性陈述，这些陈述仅在 2025 年 1 月 22 日之前准确。除非法律要求，否则 Barry Callebaut 不承诺发布任何前瞻性陈述的更新或修订。
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深度学习时代通过利用广泛传感器产生的大数据和不断增长的计算能力，为无处不在的机器人应用提供了巨大的机会。而对自然人机交互 (HRI) 的日益增长的需求以及对能源效率、实时性能和数据安全的关注，则推动了新的解决方案的产生。在本文中，我们提出了一种基于大脑启发式脉冲神经网络 (SNN) 的人机听觉接口，即 HuRAI。HuRAI 将语音活动检测、说话人定位和语音命令识别系统集成到一个统一的框架中，该框架可以在新兴的低功耗神经形态计算 (NC) 设备上实现。我们的实验结果证明了 SNN 的卓越建模能力，可以对每个任务实现准确而快速的预测。此外，能源效率分析揭示了一个引人注目的前景，与在最先进的 Nvidia 图形处理单元 (GPU) 上运行的等效人工神经网络相比，其能源节省高达三个数量级。因此，将大规模 SNN 模型的算法能力与 NC 设备的能源效率相结合，为实时、低功耗机器人应用提供了一种有吸引力的解决方案。2021 Elsevier BV 保留所有权利。
博士拉胡尔 M.R.
➢ 学院协调员、研究与开发（行政） (2023-24) ➢ M Tech 课程协调员 (2020-2023) ➢ 学院图书馆咨询委员会成员 (2022-2023) ➢ DPGC 成员 (2023-2024) ➢ 教师选拔委员会 (AP) 成员 (2023-2024) ➢ 部门申诉处理委员会 (DGRC) 成员 (2024-至今) ➢ 部门时间表协调员 (2024-至今)
