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World File Search System问责制
2022气候变化问责制报告
B.C. 继续倡导解决方案，并加速已经进行了工作，以实现我们的气候目标。 去年，我们的政府将CleanBC路线图发布到2030年，这是我们以前的承诺的实质性扩展，为每个人建立更清洁，更美好的未来。 这将意味着我们更早地达到100％零排放车辆的销售。 所有新建筑将在2030年之前免费排放。 在同一年，来自石油和天然气部门的甲烷排放将削减75％，到2030年，该行业将至少将排放量减少1/3。 天然气公用事业的排放量将被封顶，并将几乎切成两半。 在卑诗省生产的可再生燃料 将加倍。 越来越多的人可以选择公共交通和积极的运输来到达他们需要去的地方。 ，我们通过在CleanBC的创纪录投资作为2022的一部分来支持这些承诺。B.C.继续倡导解决方案，并加速已经进行了工作，以实现我们的气候目标。去年，我们的政府将CleanBC路线图发布到2030年，这是我们以前的承诺的实质性扩展，为每个人建立更清洁，更美好的未来。这将意味着我们更早地达到100％零排放车辆的销售。所有新建筑将在2030年之前免费排放。在同一年，来自石油和天然气部门的甲烷排放将削减75％，到2030年，该行业将至少将排放量减少1/3。天然气公用事业的排放量将被封顶，并将几乎切成两半。在卑诗省生产的可再生燃料将加倍。越来越多的人可以选择公共交通和积极的运输来到达他们需要去的地方。，我们通过在CleanBC的创纪录投资作为2022的一部分来支持这些承诺。
对联合项目办公室在国防财产问责制度中联合攻击战斗机资产报告的审计（项目编号D2022-D000FV-0071.002）
我们计划于 2022 年 9 月开始进行主题审计。此次审计的目的是执行国防财产问责系统中联合攻击战斗机 (JSF) F-35 资产报告的测试程序，并确定 JSF 联合计划办公室在补救国防部全机构财务报表审计发现的重大缺陷和情况方面取得的进展。我们将在国防部全机构财务报表审计中执行测试程序。我们将使用这些程序的结果向国防部领导层和国会通报影响 JSF 资产使用、核算和报告的情况。我们还将使用这些结果报告国防部根据 2022 财年国防授权法案将维持活动的管理、规划和执行移交给空军部长和海军部长的进展情况。
竞选全球供应链中更大的问责制
在显微镜的头部显示（HUD）上可见的现实世界手术领域的解剖结构（HUD）。6,7这与虚拟现实（VR）辅助神经元行径不同，这要求外科医生在精神上构建与2D成像数据的外科手术模型的3D模型，并可能导致工作流动破坏。8鉴于AVM的异质性血管结构及其与周围结构的密切相关性，基于AR的神经导航可能特别有助于建立和维持对术前和内室内AVM拓扑的理解。9尽管过去几年中已经在多种神经外科病理中描述了AR技术的使用，但文献特征 - 与AVM切除结合使用，其用途仍然很少。在此情况报告中，我们提供了我们的标准AVM切除程序
医疗保健中人工智能的透明度作为多层次的问责制度：在法律要求和技术限制之间
缺乏透明度是人工智能 (AI) 面临的根本挑战之一，但透明度的概念可能比人工智能本身更不透明。不同领域的研究人员试图提供提高人工智能透明度的解决方案，他们阐述了不同但相邻的概念，除了透明度之外，还包括可解释性和可解释性。然而，无论是在一个领域（例如数据科学）内，还是在不同领域（法律和数据科学）之间，都没有共同的分类法。在某些领域（例如医疗保健），透明度的要求至关重要，因为决策直接影响人们的生活。在本文中，我们提出了一个关于如何解决医疗保健领域人工智能透明度问题的跨学科愿景，并为法律学者和数据科学家就透明度和相关概念提出了一个单一的参考点。基于对欧盟 (EU) 立法和计算机科学文献的分析，我们认为透明度应被视为描述人工智能开发和使用过程的“思维方式”和总体概念。透明度应通过一系列措施实现，例如可解释性和可说明性、沟通、可审计性、可追溯性、信息提供、记录保存、数据治理和管理以及文档。这种处理透明度的方法具有普遍性，但透明度措施应始终具体化。通过分析医疗保健环境中的透明度，我们认为它应被视为涉及主体（人工智能开发人员、医疗保健专业人员和患者）的问责制度，分布在不同层次（分别为内部、内部和外部层）。与透明度相关的问责制应纳入现有的问责制图景中，这证明了调查相关法律框架的必要性。这些框架对应于透明度系统的不同层。知情医疗同意的要求与透明度的外部层相关，而医疗器械框架与内部层相关。我们研究上述框架，以便告知 AI 开发人员已经存在的内容
摘要：本文致力于人工智能在教育中的应用，并强调可持续发展背景下的机遇和问题。分析了人工智能技术在教育过程中的引入现状。教育过程中最常用的人工智能技术概括为以下几类：认知服务；虚拟、混合和增强现实；物联网和外围计算；元认知支架。根据对受益者的影响，在教育过程中使用人工智能的优势概括为：学生、教师、学生家长、教育机构负责人、地方政府。事实证明，通过使用人工智能技术和基于从应用这些技术中获得的分析数据创建个人培训计划，学习过程可以显著有效。研究发现，在教育中使用人工智能的主要优势是教育过程的个性化和个性化。指出了教育机构和地方政府负责人从在教育过程中使用人工智能技术所获得的好处，以确保可持续发展，包括决策的透明度和问责制，r
摘要：本文致力于人工智能在教育中的应用，并强调可持续发展背景下的机遇和问题。分析了人工智能技术在教育过程中的引入现状。在教育过程中最常用的人工智能技术概括为以下几类：认知服务；虚拟、混合和增强现实；物联网和外围计算；元认知支架。根据对受益者的影响，在教育过程中使用人工智能的优势概括为：学生、教师、学生家长、教育机构负责人、地方政府。事实证明，通过使用人工智能技术和基于从应用这些技术中获得的分析数据创建个人培训计划，学习过程可以非常有效。发现在教育中使用人工智能的主要优势是教育过程的个性化和个性化。指出了教育机构和地方政府负责人从在教育过程中使用人工智能技术以确保可持续发展中获得的好处，包括决策的透明度和问责制、合理和高效地利用资源。揭示了在教育过程中由人工智能处理的学生数据的保密性和非个人化问题；建议区分教育机构对个人和机密数据的访问、存储和使用的责任。概述了进一步科学研究的前景——教育过程的进一步个性化和个体化。关键词：教育信息化、教育中的人工智能、可持续发展、教育个性化、教育个性化、信息和通信能力。引用方式：Yuskovych-Zhukovska, V., Poplavska, T., Diachenko, O., Mishenina, T., Topolnyk, Y., & Gurevych, R. (2022)。人工智能在教育中的应用。可持续发展的问题和机遇。大脑。人工智能和神经科学的广泛研究，13 (1Sup1)，339-356。https://doi.org/10.18662/brain/13.1Sup1/322
1 Jon M. Oatley Associate Dean博士的证词... 国会记录 - HOUSE H382 b'' 确保全球卫生安全和问责制 Ron Platt董事会成员Boise Project的证词... 乌克兰的“无人机战争”以及对美国的意义 锂离子电池和其他对消防安全的威胁 由Gordon F. Tomaselli编写的证词，医学博士
我今天的证词将反映我如何看待动物农业中生物技术应用的当前状态，特别是基因编辑技术对改善现在和未来几十年中人口的喂养方式的潜在影响。我看到动物生物技术领域的镜头是由一系列经验所塑造的。除了担任第1级土地授予大学的研究管理员之外，我还是农场动物中基因编辑应用的科学家和开发商。此外，通过与食品和药物管理局（FDA）的互动，我还获得了关于动物农业生物技术的联邦监管机构批准过程的早期导航的观点。我还与美国兽医医学院协会（AAVMC）和公立和土地授予大学协会（APLU）合作，在牲畜中建立了最近的基因编辑工作组，随后担任核心成员。
将公众参与、透明度和问责制融入基因组编辑产品营销授权治理
公众参与、透明度和问责制是良好治理的三大支柱。这些支柱对于创新的个性化医疗技术尤为重要，因为这些技术往往会引发不同的科学、伦理、法律和社会问题。基因组编辑可能是所有创新医疗技术中最个人化的，涉及对个人基因组的精确修改。本文重点关注基因组编辑产品市场授权管理中公众参与、透明度和问责制的当前要求是否充分。虽然基因组编辑产品的临床试验才刚刚开始，但可以从相关基因治疗产品的上市审批途径中吸取教训。本文概述了美国食品药品管理局、欧洲药品管理局和澳大利亚治疗用品管理局为审查基因治疗产品的上市审批而采用的监管途径。本分析重点关注公众参与流程以及审查途径的透明度和问责制在多大程度上被纳入上市审批政策和实践。经过此次审查，本文建议应用 Sheila Jasanoff 的“谦逊技术”作为基础，将这些良好治理的支柱有意义地纳入基因组编辑产品审查的监管流程。最后，我们阐明了在公众参与、透明度和问责制背景下实施谦逊技术的明确机制，为未来的政策制定提供了蓝图。
关于实施平价医疗法案的常见问题第50部分，健康保险可移植性和问责制法以及冠状病毒援助，救济和经济安全法实施
根据《关怀法》第3203条规定的计划和发行人的要求，涵盖与此ACIP建议一致的Covid-19疫苗，自2020年12月12日被疾病预防控制中心采用后的15个工作日。因此，自2021年1月5日生效，计划和发行人必须在不分担的情况下涵盖根据EUA授权的任何COVID-19疫苗，或在疫苗获得授权或批准后立即获得FDA批准的BLA批准的疫苗。必须提供与特定疫苗的EUA或BLA范围相一致的，包括任何EUA或BLA修正案，例如允许给某些人额外剂量，助推器剂量的给药，或者给予疫苗的年龄人群的扩大，以供疫苗授权或认可。
公共行政部门使用人工智能的问责制
4 当雇主强制使用系统时，这既属于“分布式责任”类别，也属于“外部诱导的自动化接受”类别。这里讨论的案例是两者的一个例子，由于是外部诱导的例子，它必然是有意义的控制的失败。但这不是由于分布式责任而导致的有效控制的失败，因为责任可以以平等的方式分配。在这种情况下，技术的使用不一定是外部诱导的，有意义的控制可能会得到保留。尽管如此，如果问题持续存在，分布式责任使得很难确定谁应该承担责任，正如我们将在第 3 节中看到的那样。
公共行政使用人工智能的问责制
我们认为，当任务委托给计算驱动系统时，分布式责任、诱导接受和无知接受现象构成了不完全委托的情况。不完全委托挑战了人类的责任感。我们认为，通过公共透明度实现的直接公共问责制和通过对公共组织中的审计师透明度实现的间接公共问责制，都具有工具伦理价值，并且是民主自治原则的义务论要求。我们分析了 16 份关于在公共部门使用人工智能的指导性文件的监管内容，将其要求与我们对问责制的哲学解释的要求进行映射，并得出结论：虽然一些指导方针提到了相当于审计的过程，但似乎更清楚地了解审计师的权利性质和审计目标对辩论更有益，也是为了制定具有伦理意义的标准，以便评估和比较不同形式的审计。