XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System一致
（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。
1。为与最佳实践一致的电池存储系统的位置，构建和操作提供监管方案
1。实用线和电路。所有现场公用事业线应在可行的范围内放置在地下，并在服务公用事业允许的范围内放置，除非公用事业公司正确的主要服务连接以及任何新的互连设备，包括任何新的互连设备，包括无限制。2。标牌。标牌应符合本分区章程第11条的要求以及以下其他要求；如果第I章的规定与本节之间发生冲突，则本节的要求应占上风。a）标牌应符合ANSI Z535，并应包括与电池存储系统相关的技术类型，与
scep：使用一致的宇宙磁性搜索实验
2深空探索实验室，Hefei，230022，中国3现代物理系，中国科学技术大学，Hefei 230026，中国4 Hefei国家体育科学实验室，中国科学技术大学，Hefei，Hefei，230026，中国，
彭博全球固定收益与巴黎一致的基准方法
该指数旨在提供投资级公司债券的敞口，以寻求相对于其母公司指数至少减少50％的绝对温室气体（“ GHG”）排放，相对于其母公司指数在下面的附录III中列出，平均每年至少降低了7％。该指数使用1.5°C的温度场景，没有或有限的过冲，如从政府间气候变化（“ IPCC”）中的1.5°C全球变暖的特别报告中提到，作为参考温度方案，以构建方法。将选择，加权或排除每个索引的组成部分，目的是，由联合国批准的《联合国气候变化》案件批准的《联合国气候变化》概述的《巴黎协定》第2条与2016年10月5日批准的《联合国气候变化案例》（“巴黎协定”）的目标（“巴黎协定”）。每个指数旨在遵守欧洲委员会授权法案规定的最低技术要求，并将被标记为“欧盟巴黎一致的基准”。
南沃里克郡地方规划新兴空间增长战略与首选方案咨询一致
增长选项摘要 A 铁路走廊 增长集中在现有火车站周围，同时也考虑到在现有线路上设立新车站或重新开放旧线路的潜力。 B 主要公交走廊 增长集中在班次频率至少为一小时的公交线路上。 C 主要公路走廊 增长集中在现有主要公路网服务的定居点及其周边。 D 企业枢纽 增长集中在企业枢纽，包括主要城镇、主要就业地点和高速公路交汇处。 E 社会经济增长集中在可通过发展获益解决与贫困相关问题（例如失业和经济适用房需求）的地区。 F 主要市区 埃文河畔斯特拉特福、莱明顿温泉、沃里克、惠特纳什、凯尼尔沃思以及雷迪奇和考文垂附近的土地。 G 分散增长分散到更广泛的定居点，根据每个定居点的设施范围和人口规模。
从演示和偏好共同学习奖励和政策可以改善一致性
与人类的偏好和/或意图保持一致是当代基础模型的重要要求。为了确保对准，诸如人类反馈（RLHF）等流行方法将任务分为三个阶段：（i）基于大型示范数据的监督微调（SFT）计算的模型，（ii）基于人类反馈数据和（III II）的估计，（ii）将使用（III）估算了（ii II），以进一步的模型（RL）进一步估算了该模型（RL）。演示和人类反馈数据以不同的方式反映了人类用户的偏好。结果，仅从人类反馈数据获得的奖励模型估计可能不如从演示和人类反馈数据获得的奖励模型估计值那么准确。一种优化从演示和人类反馈数据获得的奖励模型估计值的政策模型可能会表现出更好的对齐性能。我们引入了一种可访问的算法，以找到奖励和政策模型并提供有限的时间绩效保证。此外，我们通过广泛的实验（包括LLMS中的比对问题和Mujoco中的机器人控制问题）来证明所提出的解决方案的效率。我们观察到，所提出的解决方案的表现优于现有的对齐算法。
弗格森 GOAT 一致
即使委员会成功执行了平台的服务条款，也需要解决潜在的结构性问题。假设这些平台响应委员会的行动，诚实地披露其内容政策并遵守这些政策。那么消费者就可以选择使用提供尊重言论自由产品的平台，而不是不提供这些产品的平台。这将比现状有所改善。但只有在有合适的尊重言论自由的平台取代这些审查严苛的平台时，这种选择才是真实的。现在的 X 就是这样一个平台。但这是最近才出现的现象；X 曾经和其他平台一样严苛。它目前转向自由表达，只是因为新主人异常坚定地致力于自由和公开辩论。其他在线平台的审查仍然更加严格。此外，根据主要社交媒体平台的特点和用途，它们不一定能成为彼此的合适替代品。它们似乎占据了几个独特的领域，被一个平台禁止的创作者不能指望通过在另一个平台上发布相同的内容来谋生。
社会一致性是一种启发式，当个人冒险决策受到干扰
在牲畜生产中对抗菌耐药性（AMR）的越来越多的意识导致呼吁开发诸如抗菌肽（AMPS）之类的替代品，这些替代品也能够在农场动物中打击感染性疾病。放大器开发的关键一步是了解人们对这项技术的观点，以避免与社会期望的不一致。这项研究的目的是调查大学学生在农场动物中应用的研究，作为抗生素使用的替代方法。我们研究了20名大学生，并使用主题分析确定了六个主题：1）初始知识，包括抗生素知识和AMP的初始印象； 2）人类的福祉，包括食品和动物健康对公共卫生的影响，解决AMR的重要性以及农民的成本； 3）动物福利，包括动物健康，福利和生产以及有争议的农场实践的延续； 4）AMP的自然性，包括生物相容性和比较生物材料的相同和不同物种的转移； 5）AMP的不可预见的后果，以及研究新技术的意外后果的重要性； 6）公众接受AMP，包括信任和缺乏意识。总而言之，参与者将AMP积极地视为农场动物中抗生素使用的一种替代方法来解决AMR。但是，关键问题涉及对食品系统，公共卫生和动物福利的意外有害影响，这可能会影响公众对动物农业中AMP的接受。
人工智能在颅内动脉瘤检测中的不一致性
保留所有权利。未经许可不得重复使用。永久。预印本（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 medRxiv 许可，可以在此版本中显示预印本。版权所有者于 2024 年 11 月 30 日发布此版本。；https://doi.org/10.1101/2024.11.26.24317954 doi：medRxiv preprint
与美国经济供给侧结构和货币政策规则相一致的自然利率估计
我们使用美国经济的半结构模型来估算自然利率（r∗），该模型共同表征产出、失业率、通货膨胀以及短期和长期利率等关键宏观经济变量的趋势和周期性因素。我们指定了货币政策规则和10年期国债收益率方程，以利用两个利率提供的信息来推断r∗。然而，由于有效下限，使用涵盖大衰退及其后果的样本的货币政策规则提出了挑战。我们设计了一种贝叶斯估计技术，该技术结合了类似Tobit的规范来处理删失问题。我们使用伪样本外预测练习来比较和验证我们的模型规范。我们的结果表明，r∗的平滑值在大衰退期间急剧下降，最终跌破零，并在2020年初一直为负。我们的结果还表明，消除审查