XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System充分考虑
人工智能发现和可采性案例法
权衡相互竞争的利益：一方面，要有能力获取事实以全面评估索赔和辩护；另一方面，要保护商业秘密，必须充分考虑各种因素，包括其他证据手段的可用性和披露的危险。鉴于被告源代码的专有性（这一点没有争议），以及如果公开源代码可能会造成不可挽回的损害，法院认为公开源代码是没有道理的，尤其是考虑到被告表示“目前的发现争议仅涉及[被告]技术的几个独立功能。”此外，权衡相互竞争的利益，现有的发现保密令不足以证明被告 Revcontent 高度保护的商业秘密是正当的。
关于使用人工智能的教学大纲声明
生成式 AI 从之前创建的文本中获取输出，这些文本来自模型经过训练的其他来源，但不引用来源。根据 GaTech 的荣誉准则，您不得将任何由 AI 程序生成的作品作为自己的作品提交。如果您包含由 AI 程序生成的材料，则应像引用任何其他参考资料一样引用它（充分考虑参考的质量，可能很差）。当/如果您在作业中使用 AI 平台时，请写一份说明以澄清您在流程中使用 AI 的位置，包括用于生成材料的提示以及您使用的平台。请参阅本文以了解如何正确引用 AI：如何引用 ChatGPT https://apastyle.apa.org/blog/how-to-cite-chatgpt
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。
Def Stan 972 NPA 2015/001 - GOV.UK
成本和收益：作者需要估计每个行动方案（包括“不采取任何行动”选项）的预期成本和收益。成本可能必须由其他部门（商业/财务部门人员）或承包商完成。与所有适航性问题一样，财务原因不应成为决定适航性问题是否得到解决的驱动因素，但需要充分考虑财务影响。这些变化不会产生任何财务影响。不采取任何行动：由于信息不正确且过时，因此没有好处。不推荐。部分修订：与不采取任何行动相同。不推荐。全面修订：Def Stan 将与适当的民用标准同步。未来的项目将符合当前标准和法规，提供更安全的设备和服务。
机器学习可预测脑外伤患者住院康复后功能结果的改善
创伤性脑损伤 (TBI) 幸存者的临床病程难以预测。这种不可预测性使得临床医生的临床资源分配和患者的预期指导变得困难。从历史上看，经验丰富的临床医生和传统的统计模型没有充分考虑所有可用的临床信息来预测 TBI 患者的功能结果。在这里，我们利用人工智能并应用机器学习和统计模型来预测创伤性脑损伤 (TBI) 患者康复后的功能独立性测量 (FIM) 评分。对一家大型急性康复机构收治的 629 名 TBI 患者进行基于树的算法分析，结果显示出院时运动和认知 FIM 评分有统计学显著改善。
FAA合规检查计划 - 第I部分
FAA和国际实体使用的传统软件保证实践并未充分考虑新的和新兴技术。现有实践不考虑对数据驱动的机器学习方面（ML）的保证要求，也没有解决评估AI技术的可信赖性（例如技术鲁棒性，“解释性”算法和道德）方面的挑战。此外，当前的做法还依赖于系统要求的低级可追溯性和可重复的测试要求，这对于许多AI技术不合适或可行。本研究计划确定了当前软件保证实践中的差距，评估了新兴的实践和应对AI认证挑战的最佳实践和努力，并建议对现有FAA认证要求的更改或修订。
北泰恩赛德 SEND 无障碍战略 2020-2024
根据《2010 年平等法案》，地方当局必须制定无障碍战略，以促进有特殊教育需要和残疾的学生在学校和当地社区的入学机会和融入。所有学校都必须充分考虑这一无障碍战略，并将其作为其无障碍计划的参考。无障碍计划将显示如何随着时间的推移为有特殊教育需要和残疾的学生提供包容性教育，并在可能的情况下加以改进。学校必须发布其无障碍计划，并在当地优惠中提供其 SEN 信息报告的链接。学校还必须根据其公共部门的合理调整平等义务，预先考虑其场地对家长、承包商和其他场地访问者的无障碍性。背景