XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System信赖
社会影响力和可信赖的GenFMS
Moor，M.，Banerjee，O.，Abad，Z.S.H。等。通才医学人工智能的基础模型。自然616，259–265（2023）。https://doi.org/10.1038/s41586-023-05881-4 Chen，Dongping，Yue Huang，Siyuan Wu，Jingyu Tang，Liuyi Chen，Yilin Bai，Yilin Bai，Zhigang He等。“ GUI-WORLD：针对GUI为导向多模式LLM的代理的数据集。”Arxiv预印型ARXIV：2406.10819（2024）。
迈向值得信赖的数字服务AI
数字服务提供商需要了解，AI系统带有附加的生命周期，如上所示（10）。数字服务提供商可能不会沿着这一生命周期同样参与，因此可以具有不同的角色和职责。例如，您可能是一家IT公司，专门从事商业用途的模型（例如大型语言模型（LLM）），或者您可能是依靠商业可用AI系统作为您服务的一部分的组织，例如通过聊天机器人。对于数字服务提供商来说，重要的是要了解其AI系统来自何处，产生的依赖性以及他们可以和应该控制的AI生命周期的哪一部分。
在医疗保健中启用可信赖和安全的AI
AI的进步超过了现有的监管格局，导致治理差距。这可能导致难以确保AI技术达到最高安全标准的困难。相反，过度严格的AI调节可能会引起创新，并转化为采用有益技术的延迟。自适应的AI监管环境可以鼓励技术及其在不同部门的应用中根据需要而发展。
6G中值得信赖的深度学习启用了群众自主权
摘要 - 质量自治有望彻底改变广泛的工程，服务和流动性行业。超密集的自主代理之间的协调复杂的沟通需要新的人工智能（AI）在第五代（5G）和第六代（6G）移动网络中实现无线通信服务的管弦乐队。在特定的安全和任务关键任务中，合法需要透明的AI决策过程，以及一系列人类最终用户（消费者，工程师，法律）的量化质量质量质量（QOT）指标。我们概述了6G的值得信赖的自主权的概念，包括基本要素，例如可解释的AI（XAI）如何产生信任的定性和定量方式。我们还提供了与无线电资源管理和相关的关键绩效指标（KPI）集成的XAI测试协议。提出的研究方向将使研究人员能够开始测试现有的AI优化算法，并开发新的算法，认为应该从设计到测试阶段内置信任和透明度。
区块链增强的NSGA-III GKM透明和可信赖的电子商务供应链
本研究的重点是通过集成区块链技术来提高电子商务供应链的透明度和信任。这在区块链中非常重要，因为有必要保护，记录，验证，验证和共享多个各方的数据，以确保透明度和信任。为了实现这一目标，我们介绍了称为基于区块链的NSGA III-GKM的先进组合技术。遗传K-均值聚类（GKM）和非主导的分类遗传算法（NSGA-III）是两种高级算法，结合了以新颖方式使用的高级区块链技术来实现这一目标。区块链系统会产生大量的复杂数据，因此确定有意义的模式和趋势很重要。NSGA III和GKM解决了区块链的这些问题。本研究使用NSGA III来解决多个目标的问题，例如提高信任，透明度和运输成本降低。通过使用NSGA，有效地确定了最佳解决方案，可以平衡这些具有挑战性的目标。同时，GKM通过微调分类为类似群集的数据点来改善分组过程。这有助于确定基于区块链的供应链数据中的特定趋势。通过结合这些方法，我们能够改善电子商务供应链中的趋势和行动机制。这些合并的方法协助公司确定有效的供应链策略，这有助于最大程度地降低风险，并能够调整不断变化的区块链系统。来自电子商务供应链的现实世界数据用于测试该方法的功效。根据调查结果，成功地展示了各种目标之间的平衡，并提供了改善区块链驱动的供应链网络的建议。总体而言，通过将区块链与NSGA III和GKM相结合，它不仅可以确保安全性和信任，而且还利用高级分析来提高透明度和运营效率。因此，它将帮助组织实现弹性有效的供应链管理。
建议的值得信赖的自治指标
涉及第104-106行，涉及AMT指定请求的技术成熟度水平：Cellino了解该机构的建议，即AMT指定请求者试图在提交AMT指定请求之前与CBER的高级技术团队会面，并在提交AMT指定请求，以及在提交CATT的建议之前，在提交适当级别的CATT上，以提交AMT AMT AMT AMT AMT，以提交AMT指定请求。我们了解正确的操作顺序为：与CATT会面，然后是AMT指定请求，然后提交使用AMT制造的药物。FDA可以确认此序列是否正确吗？如果是这样，FDA是否可以详细说明要求AMT指定的技术的预期成熟度？FDA是否可以详细介绍AMT指定请求的预期时机，以提高预定会议？
智能6G网络中可信赖的AI基因含量
摘要 - 以大语言模型（LLM）代表的AI生成的内容（AIGC）模型已彻底改变了内容的创建。高速下一代通信技术是提供强大的AIGC网络服务的理想平台。同时，高级AIGC技术还可以使未来的网络服务更加智能，尤其是在线内容生成服务。但是，当前AIGC模型（例如稳健性，安全性和公平性）的重大不信任性问题极大地影响了智能网络服务的信誉，尤其是在确保安全的AIGC服务方面。本文提出了TrustGain，这是一个可信赖的AIGC框架，结合了强大，安全和公平的网络服务。我们首先讨论网络系统中AIGC模型和相应保护问题的对抗性攻击的鲁棒性。随后，我们强调避免不安全和非法服务并确保AIGC网络服务的公平性的重要性。然后作为案例研究，我们提出了一种基于情感分析的新型检测方法，以指导网络服务中不安全内容的强大检测。我们对虚假新闻，恶意代码和不安全的评论数据集进行了实验，以代表LLM应用程序方案。我们的结果表明TrustGain是对可以支持可信赖AIGC网络服务的未来网络的探索。
l3harris - 值得信赖的破坏者
ims提供多域功能和系统集成，以支持智能，侦察和监视（ISR），被动感应和靶向，电子攻击，自主权，权力和通信，网络和传感器。ims专门针对国家安全和国际客户的系统设计，开发，整合，生产，现代化和维持。
与IBM Watsonx.Governance确保可信赖的AI
第1章对负责人AI的AI治理中的挑战和机遇。。。。。。1 1.1什么是AI治理？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 1.2治理是实现AI值的关键推动力。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.2.1关注1：治理是AI的刹车。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.2.2关注2：治理不会扩展。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.2.3关注3：治理不会导致价值产生。。。。。。。。。。。。。。6 1.3企业AI的治理挑战。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.3.1生成AI改变了治理游戏。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.3.2将各种利益相关者的观点汇总在一起。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.3.3技术复杂性正在增加。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 1.3.4监管和风险复杂性正在增加。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 1.4与AI相关的立法和标准的例子。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>11 1.4.1特定于AI的立法。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>11 1.4.2适用于AI的一般法规。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>13 1.4.3 AI治理的技术标准。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13
未来：国际共识指南，医疗保健中可信赖和可部署的人工智能
Karim Lekadir, 1.2 Alejandro F Frangi, 3.4 Antonio R Porras, 5 Ben Glocker, 6 Celia Cintas, 7 Curtis P Langlotz, 8 Eva Weicken, 9 Folkert W Athsselbergs, 10.11 Fred Prior, 12 Gary S Collins, 13 Georgios Kaissis, 14 Gianna Tsakou, 15 Irène Bvat, 16 Jayashere Kalpathy-Cramer，17 John Mongan，18 Julia in Schnabel，19 Kaisar Kushibar，1 Katrine Riklund，20 Kostas Marias，21 Lameck M Amugongo，22 Lauren A Fromont，Fromont，23 Lena Maier-Hein，23 Lena Maier-Hein，24 LeonorCerdá-Alberich，25 luishirious，25 luiismartí，25 luiismartí-batifi。 Jorge Cardoso, 27 Maciej Bobowicz, 28 Mahsa Shabani, 29 Manolis Tsiknakis, 21 Maria in Zuluaga, 30 Marie-Christine Fritzsche, 31 Marina Camacho, 1 Marius George Linguraru, 32 Markus Wenzel, 9 Marleen de Bruijne, 33 Martin G Tolsgaard, 34 Melanie Goisauf, 35 Mónica Cano Abadía, 35 Nikolaos Papanikolaou, 36 Noussair Lazrak, 1 Orol Pujol, 1 Richard Osuala, 1 Sandy Napel, 37 Sara Colantonio, 38 Smriti Joshi, 1 Stefan Klein, 33 Susanna Aussó, 39 Wendy a Rogers, 40 Zohaib Salahuddin，41 Martijn P A Starmans 33;代表未来的ai联盟Karim Lekadir, 1.2 Alejandro F Frangi, 3.4 Antonio R Porras, 5 Ben Glocker, 6 Celia Cintas, 7 Curtis P Langlotz, 8 Eva Weicken, 9 Folkert W Athsselbergs, 10.11 Fred Prior, 12 Gary S Collins, 13 Georgios Kaissis, 14 Gianna Tsakou, 15 Irène Bvat, 16 Jayashere Kalpathy-Cramer，17 John Mongan，18 Julia in Schnabel，19 Kaisar Kushibar，1 Katrine Riklund，20 Kostas Marias，21 Lameck M Amugongo，22 Lauren A Fromont，Fromont，23 Lena Maier-Hein，23 Lena Maier-Hein，24 LeonorCerdá-Alberich，25 luishirious，25 luiismartí，25 luiismartí-batifi。 Jorge Cardoso, 27 Maciej Bobowicz, 28 Mahsa Shabani, 29 Manolis Tsiknakis, 21 Maria in Zuluaga, 30 Marie-Christine Fritzsche, 31 Marina Camacho, 1 Marius George Linguraru, 32 Markus Wenzel, 9 Marleen de Bruijne, 33 Martin G Tolsgaard, 34 Melanie Goisauf, 35 Mónica Cano Abadía, 35 Nikolaos Papanikolaou, 36 Noussair Lazrak, 1 Orol Pujol, 1 Richard Osuala, 1 Sandy Napel, 37 Sara Colantonio, 38 Smriti Joshi, 1 Stefan Klein, 33 Susanna Aussó, 39 Wendy a Rogers, 40 Zohaib Salahuddin，41 Martijn P A Starmans 33;代表未来的ai联盟