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发电盈余：大规模可再生能源部署的挑战和机遇
英国依靠加速扩张可变可再生能源，特别是海上风电，来实现其到 2030 年的清洁能源目标。本文探讨了日益增多的电力过剩情况可能如何削弱未来可再生能源投资的收入确定性，特别是考虑到目前的差价合约 (CfD) 设计。我们借鉴国家电网的未来能源情景，预测了 2030 年潜在的过剩水平，包括有和没有特定的存储和灵活性来源。如果没有灵活性，我们发现多达 50-60% 的时间都有过剩。额外 1 GW 风电装机容量的约四分之三的潜在产出是在上述过剩期间产生的。因此，如果系统没有足够的吸收灵活性，经济性削减和价格蚕食的风险可能会阻碍投资或推高 CfD 出价，从而提高能源费用。目前正在考虑改革 CfD 的降低风险的选项，但涉及若干权衡；我们的研究结果最终强调了积极主动的政策的重要性，该政策旨在扩大可再生能源的灵活性，以促进两者投资之间的积极反馈。
在www.mmogle.com上与供应商一起部署MMOG/LE
与供应商一起部署MMOG/LE有什么好处？汽车制造商将越来越多地要求其1级供应商与自己的供应商一起部署MMOG/LE，等等，因此您需要在及时准备。除了符合MMOG/LE 6.8.1要求（F3和F2标准）来实现客户的批准外，您自己的运营还可以通过可见自己的供应基础的能力来受益。
先进生物燃料的开发和部署......
国际能源署生物能源技术合作计划的任务之一是利用生物燃料实现交通脱碳。在这个专家网络中，建立了一个用于生产先进液体和气体运输生物燃料设施的数据库，并自 2009 年以来一直在监测其发展情况。该数据库包括通过酒精喷射、电子燃料生物质混合物、快速热解、发酵、气化、水热液化、加氢处理等技术生产先进生物燃料的设施。该数据库的最新更新于 2024 年 11 月完成。目前，该数据库包含 258 个活跃条目，与上面列出的不同技术有关。本报告提供了多年来对先进生物燃料示范设施的监测和数据收集的见解。
单人物机器人部署的行为调制
摘要 - 为了在现实世界中取得成功，机器人必须应对与训练过程中看到的情况不同的情况。我们通过利用以前学过的行为的多样化的曲目来研究部署期间在部署过程中适应这种新型情况的问题。我们的方法，强大的自主调制（ROAM），基于预先训练的行为的感知价值，以选择和适应手头情况的情况。至关重要的是，这种适应过程全部发生在测试时间的单个情节中，而无需任何人类监督。我们证明，漫游使机器人能够迅速适应模拟和真正的GO1四倍的动力学变化，甚至成功地以鞋底上的滚筒溜冰鞋成功地前进。通过有效选择和适应相关行为，我们的方法与现有方法相比，与现有方法相比，与现有方法相比，与现有方法相比，适应于2倍以上。
ZScaler和Igel部署指南
首字母缩写定义CA中央权威（ZSCALER）CSV逗号分隔值DLP数据损失预防DNS域名DNS名称服务DPD死亡PEER检测（RFC 3706）GRE GRE GRE通用路由封装（RFC2890） (RFC2411) PFS Perfect Forward Secrecy PRA Privileged Remote Access RDP Remote Desktop Protocol PSK Pre-Shared Key SaaS Software as a Service SSH Secure Shell SSL Secure Socket Layer (RFC6101) TLS Transport Layer Security VDI Virtual Desktop Infrastructure VNC Virtual Network Computing XFF X-Forwarded-For (RFC7239) ZPC Zscaler Posture Control （ZScaler）ZDX ZSCALER数字体验（ZScaler）Zia Zscaler Internet访问（ZScaler）
推荐引用 推荐引用 UYGUN İ L İ KHAN, SEV İ L; ÖZER, MAHMUT; TANBERKAN, HANDE; 和 BOZKURT, VEYSEL (2024) “如何减轻在医学中部署人工智能的风险？”，土耳其医学科学杂志：第 54 卷：第 3 期，第 2 篇文章。https://doi.org/10.55730/1300-0144.5814 可在以下网址获取：https://journals.tubitak.gov.tr/medical/vol54/iss3/2
摘要：本研究旨在研究人工智能 (AI) 在医学领域的应用风险，并提出政策建议以降低这些风险并优化 AI 技术的优势。AI 是一项多方面的技术。如果得到有效利用，它有能力在健康领域以及其他几个领域对人类的未来产生重大影响。然而，这项技术的迅速传播也引发了重大的伦理、法律和社会问题。本研究通过回顾当前的科学工作并探索减轻这些风险的策略来研究 AI 在医学领域的整合的潜在危险。AI 系统数据集中的偏差可能导致医疗保健的不公平。基于人口统计群体狭隘代表的教育数据可能会导致 AI 系统对不属于该群体的人产生有偏见的结果。此外，人工智能系统中的可解释性和问责制概念可能会给医疗专业人员理解和评估人工智能生成的诊断或治疗建议带来挑战。这可能会危及患者安全并导致选择不适当的治疗方法。随着人工智能系统的普及，确保个人健康信息的安全将至关重要。因此，改进人工智能系统的患者隐私和安全协议势在必行。该报告提出了减少医疗领域越来越多地使用人工智能系统所带来的风险的建议。这些包括提高人工智能素养、实施参与式社会在环管理战略以及创建持续的教育和审计系统。将道德原则和文化价值观融入人工智能系统的设计中有助于减少医疗保健差距并改善患者护理。实施这些建议将确保人工智能系统在医学领域的高效和公平使用，提高医疗服务质量，并确保患者安全。
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美国政府最终用户：Oracle计划（包括任何操作系统，集成软件，任何已嵌入，安装或在交付的硬件上激活的程序，以及此类程序的修改）和Oracle计算机文档或美国政府最终用户提供或访问的其他Oracle数据是“商业计算机软件”，“商业计算机软件”，“商业计算机软件文档”，“商业计算机软件”，“商业计算机软件”，“有限的权利数据”或“有限的权利”适用于适用于适用的适用性，或者适用于适用性的适用性，并适用于适用于适用性。因此，使用，复制，重复，释放，显示，披露，修改，衍生作品的准备和/或适应i）Oracle程序（包括任何操作系统，集成软件，嵌入，安装或激活的任何程序，在此类程序中嵌入或激活的任何程序，对此类程序的限制和其他限制），III和/或III IS IS III和/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/ii ii III），IS或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或III III IS IIS）在适用的合同中。管理美国政府使用Oracle Cloud Services的条款由适用的此类服务的合同定义。没有其他权利授予美国政府。
（SHRI JITIN PRASADA）（a）至 d）：印度政府强调“全民人工智能”的概念，这与总理在全国范围内培育和推动尖端技术应用的愿景相一致。这一举措旨在确保人工智能惠及社会各界，推动创新和增长。政府致力于利用人工智能 (AI) 的力量，在医疗、农业、教育、政府治理、新闻部和其他领域造福人民。与此同时，政府也意识到人工智能带来的风险。幻觉、偏见、错误信息和深度伪造是人工智能带来的一些挑战。为了应对人工智能的挑战和风险，政府认识到需要建立护栏以确保人工智能的安全和可信。因此，中央政府在与相关利益相关方进行广泛的公众协商后，于 2021 年 2 月 25 日公布了《信息技术（中介机构指南和数字媒体道德规范）规则》2021 年（“2021 年 IT 规则”），该规则随后于 2022 年 10 月 28 日和 2023 年 4 月 6 日进行了修订。2021 年 IT 规则对中介机构（包括社交媒体中介机构和平台）规定了具体的法律义务，以确保他们对安全可信的互联网负责，包括迅速采取行动消除被禁止的虚假信息、明显虚假的信息和深度伪造。如果中介机构未能遵守 2021 年 IT 规则规定的法律义务，他们将失去《2000 年信息技术法》（“IT 法”）第 79 条规定的避风港保护，并应根据任何现行法律承担相应的诉讼或起诉。 《2023 年数字个人数据保护法》于 2023 年 8 月 11 日颁布，该法案规定数据受托人有义务保护数字个人数据，追究其责任，同时确保数据主体的权利和义务。政府已成立人工智能咨询小组，针对印度特定的监管人工智能框架，由印度总理首席科学顾问 (PSA) 担任主席，来自学术界、工业界和政府的不同利益相关者参与，目标是解决与制定负责任的人工智能框架有关的所有问题，以实现人工智能的安全和可信开发和部署。
（SHRI JITIN PRASADA）（a）至 d）：印度政府强调“全民人工智能”的概念，这与总理在全国范围内培育和推动尖端技术应用的愿景相一致。这一举措旨在确保人工智能惠及社会各界，推动创新和增长。政府致力于利用人工智能 (AI) 的力量，在医疗、农业、教育、政府治理、新闻部和其他领域造福人民。与此同时，政府也意识到人工智能带来的风险。幻觉、偏见、错误信息和深度伪造是人工智能带来的一些挑战。为了应对人工智能的挑战和风险，政府认识到需要建立护栏以确保人工智能的安全和可信。因此，中央政府在与相关利益相关方进行广泛的公众协商后，于 2021 年 2 月 25 日公布了《信息技术（中介机构指南和数字媒体道德规范）规则》2021 年（“2021 年 IT 规则”），该规则随后于 2022 年 10 月 28 日和 2023 年 4 月 6 日进行了修订。2021 年 IT 规则对中介机构（包括社交媒体中介机构和平台）规定了具体的法律义务，以确保他们对安全可信的互联网负责，包括迅速采取行动消除被禁止的虚假信息、明显虚假的信息和深度伪造。如果中介机构未能遵守 2021 年 IT 规则规定的法律义务，他们将失去《2000 年信息技术法》（“IT 法”）第 79 条规定的避风港保护，并应根据任何现行法律承担相应的诉讼或起诉。 《2023 年数字个人数据保护法》于 2023 年 8 月 11 日颁布，该法案规定数据受托人有义务保护数字个人数据，追究其责任，同时确保数据主体的权利和义务。政府已成立人工智能咨询小组，针对印度特定的监管人工智能框架，由印度总理首席科学顾问 (PSA) 担任主席，来自学术界、工业界和政府的不同利益相关者参与，目标是解决与制定负责任的人工智能框架有关的所有问题，以实现人工智能的安全和可信开发和部署。
机器学习模型的部署监视
收到：2024年9月22日修订：2024年10月25日接受：2024年11月14日发布：2024年11月30日摘要 - 在生产环境中，机器学习模型经常遇到与培训环境有很大不同的数据和操作条件。这些差异导致各种挑战，例如数据漂移，概念漂移，有害的反馈回路，对抗性攻击，模型故障以及可能在现实世界应用中出现的潜在偏见。模型可解释性在这些环境中也至关重要，因为了解模型如何做出决策对于调试，信任建设和减轻任何可能导致不公平结果的无意偏见是必要的。本文深入探讨了这些挑战，提出了处理它们的有效策略。从行业实践和研究见解中汲取了论文，概述了关键解决方案，例如动态再培训，版本控制，对抗性培训，强大的监视和公平感知到的模型评估，以确保持续的模型绩效和股权绩效和股权后剥夺。
人工智能：IEEE-USA 董事会通过的教育渠道和劳动力协调以提高国家竞争力（2024 年 11 月）IEEE-USA 支持公私合作努力，以确保美国劳动力能够应对新兴技术对我们经济的挑战和影响。IEEE-USA 认为，政府、私营部门和非政府机构在最大限度地为新兴人工智能经济中的学生和工人提供机会方面发挥着至关重要的作用；并减轻广泛人工智能部署对个人造成的负面影响。我们认为全面的教育渠道——涵盖小学、中学、大专、技术和社区大学教育——是培养人工智能劳动力的基本基石，而人工智能劳动力对于人工智能驱动的经济成功至关重要。我们主张为现有工人提供技能提升机会，以满足人工智能增强型工作场所的新兴需求。我们认为，对生计受到人工智能系统负面影响的工人的支持至关重要。我们主张为失业工人提供安全网计划，帮助他们再培训并重新融入劳动力市场；满足需求的工作岗位；保持经济活力。为此，IEEE-USA 建议美国政府：
人工智能：IEEE-USA 董事会通过的教育渠道和劳动力协调以提高国家竞争力（2024 年 11 月）IEEE-USA 支持公私合作努力，以确保美国劳动力能够应对新兴技术对我们经济的挑战和影响。IEEE-USA 认为，政府、私营部门和非政府机构在最大限度地为新兴人工智能经济中的学生和工人提供机会方面发挥着至关重要的作用；并减轻广泛人工智能部署对个人造成的负面影响。我们认为全面的教育渠道——涵盖小学、中学、大专、技术和社区大学教育——是培养人工智能劳动力的基本基石，而人工智能劳动力对于人工智能驱动的经济成功至关重要。我们主张为现有工人提供技能提升机会，以满足人工智能增强型工作场所的新兴需求。我们认为，对生计受到人工智能系统负面影响的工人的支持至关重要。我们主张为失业工人提供安全网计划，帮助他们再培训并重新融入劳动力市场；满足需求的工作岗位；保持经济活力。为此，IEEE-USA 建议美国政府：