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安全协议和数据模型（SPDM）体系结构白皮书
10实施本标准或拟议标准的某些要素可能受第三方专利权的约束，包括临时专利权（此处“专利权”）。dmtf不向标准用户陈述有关此类权利的存在，也不承担承认，披露或确定任何或所有此类第三方专利权所有者或索赔人，也不对任何不完整或不准确的认同或不准确的认同或披露此类权利，所有者，所有者或索赔人。dmtf不应以任何法律理论，无论采用任何方面的任何方面或任何情况，都无法承认，披露或确定任何此类第三方专利权，或者对于该方在其产品，协议或测试程序中对标准或其成立的依赖。dmtf对任何执行此类标准的一方不承担任何责任，无论是否可以预见，对任何专利所有人或索赔人都不承担任何责任，并且如果出版后撤回或修改了标准的成本或损失，并且在出版后撤回或修改了损失，并且由任何人予以实施的任何一方无害，以任何人的索赔代理和所有所有者的索赔。
为贯彻落实党中央、国务院关于人工智能发展的决策部署，推动人工智能技术在开源开放的产业生态中不断自我优化，充分发挥基础通用标准、伦理标准、安全标准、隐私标准的引领作用，指导人工智能国家标准、行业标准、团体标准的制定、修订和协调，形成标准引领人工智能产业全面规范发展的新格局，制定《国家新一代人工智能标准体系建设指南》。
全面贯彻党的十九大和十九届二中、三中、四中全会精神，落实党中央、国务院关于新一代人工智能发展的决策部署，坚持市场驱动与政府引导相结合，按照“统筹规划、分类施策、市场主导、急用先行、跨界融合、协同推进、自主创新、开放协作”的原则，立足国内需求，放眼国际，建立新一代人工智能国家标准体系，加强标准顶层设计和宏观指导。加快创新技术与应用转化为标准，加强标准实施和监督，推动创新成果与产业深度融合。注重对智能制造、工业互联网、机器人、车联网等相关标准体系的统筹和支撑。深化人工智能标准国际交流合作，注重国际国内标准协同，充分发挥标准对人工智能发展的支撑引领作用，保障高质量发展。
人工智能对教育体系的影响
摘要：人工智能的快速发展对教育领域产生了巨大而深远的影响，人工智能与教育的深度融合推动了人工智能教育应用的出现和发展。如今的人工智能不仅仅是提升学习体验的工具，更是改变传统教学模式和教育管理方式的重要推手。本文探讨了不同文化背景下对人工智能的接受与看法，深入分析了人工智能在教育应用中可能出现的学术不端、算法偏见、数据隐私保护等伦理问题。研究表明，人工智能有助于提高教育的个性化和效率，但它的广泛使用可能会导致学生对技术的依赖，削弱批判性思维能力。此外，如果算法中的偏见得不到有效控制，可能会加剧教育的不平等。本文的意义在于为人工智能与教育的结合提供理论支撑，为未来平衡技术进步与人文教育要素提出建设性建议。
零射击学习的多模式基准和改进的体系结构
在这项工作中，我们证明，由于现有评估协议和数据集中的不足，因此有必要重新审视并全面研究Mul-timodal零射击学习（MZSL）问题问题。具体来说，我们解决了MZSL方法面临的两个主要挑战。 （1）既定基线的情况通常是无与伦比的，而且有时甚至是有缺陷的，因为现有的评估数据集通常与培训数据集有一些重叠，因此违反了零照片范式； （2）大多数现有的方法都偏向可见的类，这在对可见和看不见的类别进行评估时会大大降低性能。为了应对这些挑战，我们首先引入了一个新的多模式数据集，用于零照片评估，称为MZSL-50，其中有4462个视频来自50个广泛多元化的类别，并且与培训数据没有重叠。此外，我们提出了一种新型的多模式零射击变压器（MZST）体系结构，该体系结构利用了吸引瓶颈进行多模式融合。我们的模型可以直接预测语义表示，并且在将偏见降低到可见的类别方面表现出色。我们进行了广泛的消融研究，并在三个基准数据集和我们的新型MZSL-50数据集上实现最先进的结果。具体来说，我们提高了传统的MZSL绩效2。1％，9。81％和8。 vgg-sound，UCF-101和ActivityNet的68％。 最后，我们希望引入MZSL-50数据集将促进对社区中多模式零射击的深入研究。 181％和8。vgg-sound，UCF-101和ActivityNet的68％。最后，我们希望引入MZSL-50数据集将促进对社区中多模式零射击的深入研究。1
神经网络 - 艺术状态，简短历史，基本模型和体系结构
人工神经网络（ANN）是一个信息或信号处理系统，由大量简单的处理元素组成，这些元素与直接链接互连，并配合以执行并行分布式处理以解决所需的计算任务。神经网络以类似的方式处理信息。ann的灵感来自生物神经系统的方式，例如大脑的作品 - 神经网络以身作则。ANN采用与常规计算相比，解决问题的方法。传统的计算机系统使用算法方法，即遵循一组说明以解决问题。将解决问题的能力限制在我们已经理解并知道如何解决的问题上。但是，神经网络和常规算法计算不在竞争中，而是相互竞争。有些任务更适合于算法方法（例如算术操作）和更适合神经网络方法的任务。
2. 澳大利亚金融体系 - 澳大利亚储备银行
流动性覆盖。在最近全球银行系统部分领域面临压力的时期，澳大利亚审慎监管局 (APRA) 加强了对澳大利亚银行的监管，并与金融监管委员会 (CFR) 的其他机构一起密切监控更广泛的金融系统。对在澳大利亚运营的银行的审慎要求相当于巴塞尔协议 III 的要求，在某些情况下甚至比巴塞尔协议 III 的要求更高；银行系统的资本和流动性水平远远超过这些要求。[1] 在未来一段时间内，银行预计不良贷款将（从历史低位）增加，以应对高利率和通货膨胀对家庭预算的压力。银行有能力管理这一问题，同时继续向家庭和企业放贷。
物联网体系结构和协议
单元II IOT-AN建筑概述和艺术课的建筑状态：10 IoT-An Anchlectural概述：建筑架构，主要设计原理和所需功能，IoT体系结构大纲，标准注意事项。物联网体系结构 - 艺术：简介，艺术状态，参考模型和体系结构，物联网参考模型 - 物联网参考架构简介，功能视图，信息视图，部署和操作视图，其他相关的架构视图。单元III工业与安全与安全班级工业互联网：8介绍，工业4.0，工业互联网（IIOT），IIOT架构，基本技术，应用和挑战。安全与安全：简介，系统安全，网络安全，通用应用程序安全，应用程序流程安全和安全性，