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动员联邦政府采取行动应对塑料污染
过去二十年，全球塑料产量翻了一番。塑料垃圾也翻了一番，如今几乎遍布地球的每个角落，从太平洋漂浮的垃圾带到几乎所有的水线、海岸线和海岸线，包括海滩和河岸。鲸鱼、鸟类和其他动物吞食塑料后，它们的胃里也充满了塑料。塑料生产和加工设施附近的社区面临着有毒空气排放和化学物质泄漏。研究人员对人体中微塑料的不断增加敲响了警钟，他们担心微塑料的摄入和塑料相关污染的暴露对公众健康构成了越来越大的风险。塑料的生产和运输正在加剧温室气体污染和气候变化。
动员联邦政府采取行动应对塑料污染
过去二十年，全球塑料产量翻了一番。塑料垃圾也翻了一番，如今几乎遍布地球的每个角落，从太平洋漂浮的垃圾带到几乎所有的水线、海岸线和海岸线，包括海滩和河岸。鲸鱼、鸟类和其他动物吞食塑料后，它们的胃里也充满了塑料。塑料生产和加工设施附近的社区面临着有毒空气排放和化学物质泄漏。研究人员对人体中微塑料的不断增加敲响了警钟，他们担心微塑料的摄入和塑料相关污染的暴露对公众健康构成了越来越大的风险。塑料的生产和运输正在加剧温室气体污染和气候变化。
北方邦政府将投入 7500 亿卢比......
淡季可用。首次发布时间：2024 年 7 月 2 日 | 下午 6:13 IST 页面 URL：https://www.business-standard.com/india-news/uttar-pradesh-government-to-funnel-rs-75-000-crore-in-energy-projects- 124070200869_1.html
联邦政府关于德国联邦国防军当前授权的海外任务的评估报告
背景 当前国际危机管理正在发生重大变化。随着德国联邦国防军从阿富汗和马里撤军，对德国武装部队产生重大影响的长期驻外任务结束。按照国家安全战略和国防政策指导方针的要求，德国联邦国防军将更加关注当代国家和联盟防御的核心使命。与此同时，德国联邦国防军将继续为国际危机管理做出实质性贡献。但什么情况下呢？针对这一问题，联邦政府对德国联邦国防军所有正在进行的、授权的驻外使团进行了评估，主要内容和结果如下。将这些行动视为更高级别评估的一部分，可以得出国际危机管理背景下军事交战的全面调查结果，并为未来的交战得出结论。评估报告是对德国联邦国防军驻外使团未来设计的政治讨论的贡献。其他研究的结果也包含在本次讨论中，例如作为第 1 个研究的一部分第20届议会调查委员会选举期（阿富汗）和研究委员会“阿富汗的教训对于德国未来的网络化承诺”。调查主题和方法 该评估审查了跨国背景下所有正在进行的、授权的联邦国防军海外任务，即h.在北大西洋公约组织 (NATO)、欧盟 (EU) 和联合国 (UN) 的框架内，这些组织在本报告完成时已获得授权，并为此 1.2022 年 1 月至 31 日。可以收集 2023 年 12 月的数据。调查的主题是德国联邦国防军参与以下七项任务：反伊斯兰国/伊拉克能力建设 (OIR/NMI)、海上安全行动 SEA GUARDIAN (MSO SG)、科索沃部队 (KFOR)、欧盟海军部队地中海部队 (EUNAVFOR MED IRINI)、联合国驻黎巴嫩临时部队 (UNIFIL) 和联合部队共和国驻联合国代表团南苏丹（南苏丹特派团）。重点是德国对这些行动的参与，而不是多国行动本身或其地区背景。根据 OECD-DAC 标准 2 ，对每个任务都按照统一的标准进行审查。以下三个标准集群和关键问题构成了评估框架，并在评估过程中进行了详细分解：
北方邦政府的眼睛农村经济通过农业经济推动...
农业中的事物，以增加收益和增加收入。首次发布：2024年5月28日| 4:40 pm IST页面URL：https：//www.business-andashard.com/industry/Agriculture/uttar-pradesh-pradesh-govt-eyes-rural-rural-cormony-cormony-cormony-push-through-agrogri-tourism-tourism-sector- 124052801428_1.html
研究联邦政府在加拿大后二级机构中分配资金的研究
保护联邦支持的科学和研究的完整性对我们的成功至关重要。联邦政府预算有时宣布绕过同行评审过程的有针对性的研究资金。而不是允许科学界确定哪些研究值得资金，有针对性的计划要求授予机构将资金指向工业合作，特定学科或主题。但是，正如加拿大最杰出的诺贝尔奖获得者约翰·波利亚尼（John Polyani）所警告的那样：当政府或工业界试图指导科学询问时，绕过严格的同行评审系统，科学界通过该系统保护其完整性时，我们的科学视野缩小，而我们的未来就会减少。5
关于提高联邦政府对大语言模型的认识的事实说明表
大语言模型（LLMS）是AI技术，构成了自然语言领域中最常见的AI系统2的基础。它们是许多生成AI工具的核心。3 LLM能够处理，理解，解释和生成自然语言，并可以执行各种任务，例如翻译，文本理解和文本生成。接受了许多不同格式的大量数据培训，最新的LLM可以产生通常不容易与人类写的文本区分开的文本。即使是声音或图像的输入也是可以想象的，因为现在可以将其转换为文本，在许多情况下，几乎可以完美地转换为文本。声音输出实际上与人类言语没有区别。某些LLM已经扩展为“多模式”模型，不仅可以处理和生成文本，还可以生成图像和视频。4个LLM的示例是GPT模型系列（在Openai的Chatgpt和Microsoft的Copilot中使用），Gemini（Google的Gemini，以前是Bard），Meta的Llama型号，X的Grok Model Model系列和Anthropic的Claude Models。5 llms在计算密集的迭代培训过程中从文本文档中“学习”统计关系来掌握出于一般目的解释和生成自然语言的能力。这些统计模型基于自然语言处理的技术和方法（NLP 6），使它们能够从人类语言中提取含义和相关性。
提高联邦政府的人工智能能力
聘用授权 (DHA) 是一种招聘灵活性，它通过消除对候选人进行评级和排名的典型招聘流程来改变选拔程序并加快招聘速度。以下工作系列中的 AI 职位被授予 DHA：信息技术专家、计算机科学家、计算机工程师、管理和程序分析师、数据科学家和运筹研究员。各机构正在使用直接聘用授权。自 EO 14110 发布以来，大约 30% 的 AI 和 AI 支持的工作机会公告使用了直接聘用授权。这项授权最成功的用途之一是成立 DHS AI 军团。该计划正在使用直接聘用权将 50 名 AI 技术人员带入 DHS，以使航空旅行更轻松、更安全，利用 AI 的潜力加强边境安全，打击儿童性剥削和虐待，防御网络威胁等。