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《人工智能法案》（AI法案）
请注意：本文仅作为一般性、非约束性信息，因此不能替代详细研究或专家建议或信息。尽管本文经过精心准备，但并不保证其事实准确性、完整性和/或时效性。特别是，本出版物不能考虑个案的具体情况。因此，读者对其使用负全部责任。EY 或 EY Law Austria* — Pelzmann Gall Größ Rechtsanwälte GmbH 不承担任何责任。如有任何具体问题，应咨询适当的律师。
一般实践中的应急计划和响应
本出版物中的信息在首次出版之日是最新的，仅供一般性指南使用，可能与特定患者或情况相关，也可能不相关。本出版物也不详尽地涵盖了主题内容。它不能代替个人询问。遵守任何建议并不保证履行对患者的护理义务。RACGP 及其员工和代理人对本出版物中包含的信息的任何用户不承担任何责任（包括疏忽）。
CB5712 5GHz WLAN前端模块
电路设计注意事项 以下设计注意事项是一般性的，无论最终用途或配置如何，都必须遵循： 接地路径应尽可能短。 CB5712 的接地垫具有特殊的电气和热接地要求。此垫是散热的主要热导管。由于电路板充当散热器，因此必须尽可能多地分流设备产生的热量。因此，设计接地垫的连接以消散电路板产生的最大功率。需要多个通往接地层的过孔。
mace：扩散模型中的质量概念擦除-dr -ntu
摘要大型文本到图像扩散模型的快速扩展引起了人们对创造有害或误导性内容的潜在滥用的越来越关注。在本文中，我们介绍了Mace，这是大规模概念擦除任务的填充框架。此任务旨在预言模型，以生成在提示时体现不需要概念的图像。现有的概念擦除通常仅限于同时处理少于五个概念，并难以在擦除概念同义词（一般性）和保持不相关的概念（特定性）之间找到平衡。相比之下，MACE通过成功缩放擦除范围的范围最高100个概念并实现一般性和特异性之间的有效平衡而有所不同。这是通过利用封闭形式的跨意义改进以及洛拉芬特的，共同消除了不良概念的信息。此外，MACE将多个洛拉斯与相互干扰相结合。我们对跨四个不同任务的先前方法进行了广泛的评估：对象擦除，名人擦除，明确的内容擦除和艺术风格的擦除。我们的结果表明，在所有评估任务中，MACE SER都通过了先前的方法。代码可在https://github.com/shilin-lu/mace上使用。
本联邦政府机构和工具（“联邦 RSA”）注册服务协议由弗吉尼亚州非营利性公司美国互联网号码注册局有限公司（“ARIN”）与以下签名栏中指定的美国机构或工具（“持有人”）签订，自最后签名之日起生效。
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航空航天导航系统 - DTIC
通常，作战需求将对航空航天平台的作战场景和所需任务能力进行一般性描述。综合导航系统将具有各种作战模式，这些模式将以各种方式对其所处的特定作战环境做出反应。因此，作战需求必须详细阐述预期任务，并定义任务每个阶段对导航系统的要求。技术需求必须将多种任务能力和环境转化为技术能力和参数，以便开发系统设计。
利用生成的AI支持图书馆和档案库中的探索和发现
•“通过在其藏品中解锁新的访问，发现和理解的新维度，增强了图书馆和档案的能力为公众和研究社区服务。” •支持公平（可访问，可访问，可互操作和可重复使用的）原理和可重复的计算研究（RCR）•原型参与方法可能具有更一般性的应用（更广泛的AI社区可以从图书馆/存档实践中学习）•有助于对概括利益相关者参与的本体使用的概括•