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可持续性：您需要了解的2024年
2024是CSRD和欧洲可持续性报告标准（ESRS）的新义务的第一年，因此我们将看到2025年初符合该立法的第一笔报告。在接下来的几年中，我们将看到约有50,000家企业在本立法范围内。较大的企业将熟悉大多数披露，因为大多数人将自愿报告大部分此信息，这是公司可持续性报告的一部分。新的挑战是由披露的法定性质引起的，这意味着企业与新的问责制之间存在可比性以及对审计师的监督的要求。这将重点关注以前是财务会计保存的数据质量，完整性，准确性和纸质踪迹。
综合计划 - 需要评估
首先，我想向所有参加计划和会议的社区合作伙伴表示衷心的感谢，以准备狄龙县的需求评估。我们的目标是确保我们考虑所有孩子，并真正确定并满足该县的需求。我们的希望是能够与当地资源合作并实施为孩子提供健康并充分准备学校所需的所有资源的计划。我要亲自感谢； DCFS工作人员，DCFS合作伙伴委员会，Dillon第4区，狄龙区第3区，克莱姆森合作社扩展，J'dae学习中心，McLeod Health，Caresouth，Caresouth，Cory，Cory，Shalana Baker和Dillon County Boys and Girls and Girls Boys and Girls Youth Center参加此过程。我期待着未来，以及我们为孩子和社区服务的成长。
彻底改变临床护理需要什么？
•拥抱不可避免的：AI将留在这里，医疗组织必须主动适应并拥抱其革新护理交付的潜力。•平衡自动化与人类的平衡：虽然AI可以自动执行常规任务，但在患者提供者的关系中保持人触摸对于最佳护理至关重要。•协作是关键：成功的AI实施需要医疗组织，技术供应商和其他利益相关者之间的牢固合作伙伴关系。•治理是最重要的：鲁棒的治理框架对于确保AI在临床护理中的安全，道德和有效使用至关重要。•关注结果：最终，AI在医疗保健中的目标是改善患者的结果并创建一个更有效，可持续的系统。
需要操作气候建模
气候模型改变了世界。最初是根据1950年代大气中垂直能量交流的简单平均表示，如今的气候模型是基于物理学基本定律的地球系统的高度综合数值表示。他们的发展在很大程度上是由科学的好奇心驱动的，当今可用的地球的许多近似虚拟表示使过去和现在的气候系统的审问以及对人类活动对其未来影响的理解的理解。这种理解是基于巴黎协议中列出的气候缓解目标，以限制全球平均温度升高。几个大型协调的建模程序已经强烈塑造了气候建模的演变。自1990年代以来，世界克利目的研究计划的耦合模型比较项目（CMIP）已经协调了全球模型模拟。cmip是一项气候研究活动，其既定目标是“更好地理解过去，现在和未来的气候变化，这是由于自然，非强制性变异性或在多模型背景下辐射施加的变化而产生的”。追求这一目标，CMIP为我们对当前和未来气候系统的理解做出了巨大贡献。CMIP数据的多个PBSTABYTES可自由公开可用，并在全球范围内使用。IPCC定期使用CMIP和CORDEX的结果来评估气候变化科学及其影响的状态（Box 1）。对极端天气的气候风险的评估正在逐渐体现在立法中。协调的区域缩减实验（CORDEX），其愿景是“通过全球合作伙伴关系推进和协调区域气候降低的科学和应用”使用由CMIP模型结果驱动的区域模型，以提供更本地化的信息。随着对气候变化对社会所有部门的实质影响的认识日益认识，正在发生CMIP和Cordex气候模型模拟的数据的使用显着变化。气候模型结果不再仅仅支持知识构成，而是越来越多地用于影响价值数万亿美元的决策2。与全球平均温度目标达成协议，使用气候模型的第二个基本过渡现在正在进行中，需要不断增加的本地细节3。缓解目标的实施需要转移到可再生能源系统的重新依赖，这在当地的天气中都非常依赖。适应气候变化引起的天气风险被认为是关键4，并且在世界各地正在制定适应计划。许多国家已经建立了公开资助的气候服务，例如欧盟的哥白尼服务。私人气候服务是
此通函很重要，需要您的...
Axiata集团Berhad（“ Axiata”或“ Company”）的非凡股东大会（“ EGM”）和EGM的代理表格被包含在此通函中。此通函以及EGM的管理说明可在https://www.axiata.com/investors/egm上找到。EGM将在虚拟的基础上举行，并完全通过使用远程参与和投票设施进行实时流媒体和远程投票进行。EGM的日期，时间和广播场所如下：EGM的日期和时间：2022年5月26日，星期四，下午12点。或在任何休会中或在我们公司第30（30）届年度股东大会的结论或休会后，以较晚者为准。EGM的广播场地：礼堂，32级，Axiata塔，9 Jalan Stesen Sentral 5，吉隆坡Sentral，50470吉隆坡，马来西亚。EGM的代理表格应填写并存放在Axiata的股份注册处办公室，Tricor Investor＆Iss Uing House Services Sdn Bhd（公司号公司号197101000970（11324- h））（“ Tricor”），位于32 -01单元，32级，A楼A楼，垂直商务套件，3号大街3，Bangsar South，No.8，Jalan Kerinchi，马来西亚59200吉隆坡或其客户服务中心，位于G-3单元，底楼，垂直登台，3号大街，Bangsar South Avenue 3，No.8，Jalan Kerinchi，马来西亚吉隆坡59200。由于EGM的投票将在民意调查上进行，因此代理表格必须在以下时间和日期之前或之前提交：代理表格的最后日期和时间
人工智能算法需要可解释——...
随着人工智能 (AI) 在放射学领域的作用日益增强，人们对现代 AI 算法的黑箱性质感到担忧。AI 用户通常无法知道算法如何或为何得出预测，这使得用户很难评估或批评预测的质量。统称为可解释 AI (XAI) 的一组方法旨在通过提供算法输入和输出之间因果关系的人类可理解的解释来克服这一限制。XAI 的动机包括促进临床医生和 AI 系统之间的信任、实现错误检测和促进知情同意。然而，有人认为，XAI 实际上可能无法满足临床医生的需求，还可能带来意想不到的后果，从而可能损害 XAI 的预期价值 ( 1 )。在 2022 年核医学和分子成像学会年会上，我们就 XAI 的临床需求进行了辩论。我们在此通过讨论 5 个关键论点来总结这场辩论。对于每个论点，我们从数据科学、临床实践和生物伦理的角度提出支持和反对使用 XAI 的理由。首先，应该认识到，XAI 一词指的是多种方法，其中大多数最初是为医学以外的用途开发的 ( 2 )。XAI 包括可解释方法，其中 AI 算法被设计为本质上可解释，以及应用于已训练算法的事后方法。解释的呈现方式也可能有所不同 ( 3 )。在放射学中，XAI 通常通过显着图呈现，其突出显示对模型预测影响最大的图像部分。例如，Miller 等人。展示了显着图如何突出显示心肌中对 SPECT 图像中基于 AI 的冠状动脉疾病诊断影响最大的区域 ( 4 )。
为什么人工智能需要自下而上的道德规范
每天，在委内瑞拉的梅尔巴都会在凌晨 4 点起床，为机器学习算法注释数据。她是全球众多登录众包平台为开发人工智能的科技公司执行任务的工作者之一。她每周可以全职工作 15 到 20 美元，足以补充她的养老金，由于持续的恶性通货膨胀，她的养老金现在每月只值一美元：“不够买半打鸡蛋；不够买一块奶酪或面包。” 由于经济和 COVID-19 形势严峻，梅尔巴和许多其他委内瑞拉人都转向为在线平台工作。虽然这些工作提供了较低的进入门槛和稳定的美元收入，但它们并不能提供稳定的就业：这些工人被视为自由职业者，被这些公司称为评估员、标注员或注释员。作为我论文研究的一部分，我调查了拉丁美洲各地通过数字劳动平台为人工智能注释数据的工人的经历。通过这项研究，我遇到了梅尔巴和其他许多人，我在下面列出了他们的故事。我通过社交媒体上的工人小组与他们取得了联系，自疫情开始以来，我们就在网上聊天。我之所以联系他们，是因为委内瑞拉人占拉丁美洲人工智能平台工人的大多数，作为一名拉丁裔，我想听听他们的经历。总的来说，我发现这种平台劳动是剥削性的，但也是为了抹杀工人的声音。本文探讨了委内瑞拉平台工人的工作条件及其与他们帮助创造的人工智能的关系。我认为劳动力是人工智能中一个尚未充分探索和研究的领域。作为批判性人工智能学者，我们无法说出什么是“道德的”、“有益的”或“负责任的”，除非
需要特别考虑的清单
3. NCOIC 审查：（级别/姓名）_________________________ / 日期____________ 建议：批准 / 不批准 4. JB25 / 主管审查：（级别/姓名）_________________________ / 日期____________ 建议：批准 / 不批准 5. JB2 批准/不批准：（级别/姓名）_________________________ / 日期____________ 建议：批准 / 不批准 签名：_______________________ 注释：____________________________________________________________________