XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System保持中立
部门主管工作计划（指南）
o 衡量实现特定目标的成功程度的标准。可以定量或定性地呈现。 o 绩效指标应保持中立。 o 作为可观察的有形行为，表明教育者实现每个目标的程度 描述符 - 目标 背景因素：需要考虑的独特/特定情况可能会影响员工的能力
随着法律和技术格局的快速发展，如何跟上人工智能发展的步伐
“是否可以从其他行业的风险管理类似或具有指导意义的模式中汲取灵感，例如通过注册、激励、认证或许可促进监督的法律和政策？” 基础模式是否应区别对待？ 或者新法规将以结果为导向？ ▪ 法规将对技术保持中立吗？ 基于原则的法规（如 UDAAP 法律）不需要关注特定技术
全球化世界中的治理 - HandoutsEt
关于布鲁金斯学会 布鲁金斯学会是一家私人非营利组织，致力于研究、教育和出版国内和外交政策的重要问题。其主要目的是将知识应用于当前和新出现的政策问题。该学会在公共政策问题上保持中立。布鲁金斯学会出版物中的解释或结论应被理解为作者的完全观点。
商业税改革：最终提案
•随着时间的流逝，该包装保持中立。该提案随着未来三年的经济恢复而减少税收，延迟和重组先前由选民批准的即将到来的即将到来的增长（Prop F 2020）直到2027年和2028年。这些后来的增加，分别增加了4％和3％，然后抵消了这些损失。与当前的选民辅助系统相比，可用于无家可归者服务的合法专用收入保持不变。
2024 年中东和非洲生成式人工智能调查
过度信任效应是一种心理因素，与自动化偏见密切相关，即个人倾向于高估系统的能力并对其给予过多的信任（Aroyo 等人，2021 年），调查结果中很明显。在受访者中，约 82% 的人对生成式人工智能的准确性和可靠性表示有信心，有一定信心或非常有信心。只有一小部分人（约 3%）不确定或非常不确定，而 15% 的人保持中立。这些统计数据突显了生成式人工智能工具迅速且毫无疑问地融入了我们的日常个人和职业生活。然而，提高对偏见可能渗透到从 ChatGPT 等大型语言模型获得的数据中的认识至关重要。
pdf - OECD
。RFID 的许多应用正在各个领域、出于不同的目的而实施。RFID 已达到更广泛应用的阶段，其效益可能会非常显着。然而，障碍仍然存在，需要建立一个政策框架，旨在增加这项技术的有益效果，造福企业和消费者，同时适当考虑私人生活的安全和保护问题。从公共政策的角度来看，这样的框架必须创造有利的条件，通过认识到 RFID 技术的多样性，对 RFID 技术保持中立，并制定旨在保护公民免受这些技术负面影响的基本规定。以及未来。这些政策原则基于 OECD 在 2005 年至 2007 年间进行的 RFID 分析研究 2 。
pdf - 经合组织
射频识别（RFID）技术1的应用日益广泛。 RFID 在许多行业中得到广泛应用，并且具有不同的用途。 RFID 已达到更广泛的应用阶段，有望带来巨大的利益。然而，仍然存在一些障碍，需要建立一个政策框架，旨在增加这项技术对企业和消费者的有益影响，同时充分考虑安全和隐私问题。从公共政策角度来看，这样的框架必须创造有利条件，承认RFID技术的多样性，对其保持中立，并制定基本规定，保护公民免受这些技术现在和将来的负面影响。这些政策原则基于经合组织在 2005 年至 2007 年期间对 RFID 进行的分析研究2。
印度 - 美国紧凑型倡议
尽管印度依赖于IT专业人员的H-1B签证，但没有做出明确的承诺，这反映了硅谷与特朗普的民族主义政策之间的持续紧张关系。技术转移：尽管国防纽带越来越长，但美国对AI，无人机和导弹技术的限制阻碍了印度对先进的国防系统的访问。数据本地化：美国反对印度的数据主权法，认为它们伤害了美国科技公司，而印度则坚持国家安全和用户隐私保护。地缘政治和多边差异：尽管美国支持印度永久的联合国安理会成员资格，但全球治理的差异仍然存在，美国敦促印度利用与俄罗斯的联系来结束战争，而印度则保持中立性。
关于教育领域人工智能的十大误区
围绕数字技术（其中最主要的是人工智能）的讨论可能会创造现代神话，通常提到乌托邦式的可能性（Brevini，2021 年）。然而，这种理想主义的描述往往掩盖了对人工智能误解的固有危险。De Saint Laurent（2018 年）指出了人工智能可以保持中立和不偏不倚的假设所带来的危险后果。这些误解可能导致避免批判性辩论、偏见正常化以及免除创造者和用户的责任。Falk（2020 年）通过强调人工智能超人潜力的神话贡献了一个重要的观点，这往往会掩盖更迫在眉睫的人工智能愚蠢挑战。这种形式的人工智能可能会取代、征服或欺骗人类用户，构成需要关注和讨论的重大威胁（Giray 等人，2024 年）。
导游最受称赞的是什么？共享经济视角
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