XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System原则
负责AI意识研究的原则
摘要最近的研究表明，现在或在不久的将来可以构建有意识的AI系统。有意识的AI系统可以说是道德上的考虑；可能是，可以创建大量有意识的系统并造成受苦的系统或AI生成的字符越来越有意识，从而提出了有关其道德地位的辩论。参与人工智能研究的组织必须建立原则和政策，以指导围绕AI意识的发展和公共交流。即使组织选择不直接研究AI意识，它仍然需要制定政策，因为那些开发高级AI系统的人会在无意中创造有意识的实体。负责任的研究和部署实践对于解决这种可能性至关重要。我们提出了五个负责任研究的原则，并认为研究组织应在这些方面对原则做出自愿，公开承诺。我们的原则涉及研究目标和程序，知识共享和公共交流。
15.1 未来之路 15.2 最大老化原则
您可能会想，考虑到我们迄今为止所做的一切，解决这些问题应该不会太难。毕竟，我们将电力和磁力和场重新表述为协变相对论语言。对于引力来说，这又会有多难呢？正如我们将在本笔记的下一节中开始看到的，引力引入了复杂性，使得描述引力变得更加困难。事实上，严格地介绍所有细节远远超出了 8.033 的范围。我们将在这堂课中进行更具描述性的分析，看看我们迄今为止学到的技巧对引力不起作用的原因。然后，我们将检查如何继续回答上述两个问题中的第一个问题的高级概要。超出该高级概要大约需要 8.962 学期的一半时间。希望进一步学习该主题的学生可以查看课程 8.228（在 IAP 期间提供），并可能考虑在将来的某个时间点选修 8.962。一旦我们对引力的产生有了大致的了解，描述引力如何作用于物体就不超出 8.033 的课时范围了。探索相对论引力如何作用以及它与牛顿引力有何不同将是我们本学期最后几周的主要工作。要做到这一点，我们首先需要确定一些重要原则。
环境受益的原则（EBN工具...
牛津大学帕姆大学贝里大学环境变革研究所，牛津大学牛津大学牛津大学牛津大学（现为ukceh）诺森比亚乔恩·萨德勒大学指导小组克莱尔·沃伯顿自然·英格兰（项目监督）艾莉森·查普曼（Alison Chapman）天然英格兰（项目经理第2阶段）安德鲁·汤普森（Andrew Thompson）英格兰（Andrew Thompson Natural England） McNab Defra Andy Holden Defra Max Heaver Defra Chris Chris wanzala-ryan Defra Andy Ruck Defra Erica Ward Defra Defra Rachel Gomez Defra Rachel Gomez Defra Jane Hull Forestry委员
第 2 单元关键时期和原则...
正如您在第一单元第 1.3 节中读到的，从受孕到出生的时期称为产前期。怀孕的前三个月（即 12 周）是一个关键时期，因为这是胎儿所有主要器官和身体系统形成的时期，包括头部、脊柱、躯干、手臂和腿部。（“胎儿”是指母亲子宫中正在发育的孩子）。在这几个月中接触有害环境因素可能会导致严重的发育缺陷，甚至残疾。这些有害环境因素包括药物、传染源、辐射、某些药物、烟草和某些有毒物质。怀孕前三个月后，胎儿对环境影响的敏感性降低。这意味着相同的有害环境因素不会造成相同的损害。例如，如果孕妇在怀孕前三个月感染了风疹，可能会导致胎儿视力受损、听力受损、心脏缺陷、脑损伤或四肢畸形。然而，如果母亲在怀孕后期感染风疹，则不会对胎儿造成任何重大伤害。
ACS Oracle性能审查以及针对系统和软件的建议IT＆业务领导者指南Oracle Cloud Applications-6与Oracle平台建立更好业务的原则Accenture-Digital-12397637.pdf
数字核心专注于支持业务的基础流程。最有效的数字核心简化并标准化了有限的平台和应用程序组的流程。减少应用程序，自定义和集成的数量会导致数字核心敏捷，并且可以迅速适应现代数字平台常见的创新速度。此申请合理化还将减少技术债务，从而降低总拥有成本。虽然数字核心应保持标准，但组织可以考虑在数字核心之外的可组合应用程序，以推动其员工和客户的差异化和个性化。合并的应用程序通常是针对特定行业成果的专门构建，需要更少的数据，较低的成本，并且可以轻松地与数字核心集成。可组合应用程序的一些示例是自定义合同引擎，复杂的收入识别系统和国库应用程序。
指导生物多样性信贷市场的高级原则
为了制定高级原则，工作组首先对现有标准和准则进行了广泛的访问。之后，与工作组成员进行磋商，讨论和讲述原则。感谢以下组织及其代表：对自然的会计，社区咨询小组，国际保护，地球，环境政策创新中心，Flora和Fauna International，德国发展合作（GIZ），国际保护基金会，整合委员会，志愿碳市场，麦金太斯大学，林肯大学，弗朗西斯·弗朗西斯·弗朗西斯·弗朗西斯特，弗朗西斯·弗朗西斯·弗朗西斯特，弗朗西斯特·弗朗西斯特，弗朗西斯特，弗朗西斯特，弗朗西斯特，弗朗西斯特，弗朗西斯·弗朗西斯特，弗朗西斯·弗朗西斯特，弗朗西斯·弗朗西斯特，维尔特·弗朗西斯特，弗朗西斯·弗朗西斯特，弗朗西斯·弗朗西斯特，维尔特·弗朗西斯特，基金会。世界野生动植物基金会。在讨论之后，还将原则草案发送给了BCA，IAPB和WEF社区进行咨询。工作组还与以下组织进行了双边咨询，以进行更深入的见解：Savimbo，社区监护权计划，Carbone 4，皇家保护鸟类保护协会（RSPB）和国际保护区。工作组感谢这些组织及其代表在制定高级原则期间的宝贵意见。
停止共享数据：访问算法、群体学习和下一代 FAIR（联邦人工智能就绪）原则和实践
摘要：机器学习领域的快速发展也带来了一些生存挑战，这些挑战本质上都与“信任”这一广义概念有关。这一广义概念的各个方面包括对任何机器学习过程输出的信任（以及防止黑匣子、幻觉等）。对科学的信任正受到威胁，尤其是现在法学硕士可以产生“好看的废话”，论文工厂的出现是为了应对当前研究环境中不正当的奖励制度。同一枚硬币的另一面是，如果机器学习得不到适当的控制，它也会突破安全和隐私障碍，违反 GDPR 以及其他道德、法律和社会障碍，包括公平性。此外，数据“某处”的存在绝不意味着其实际可重用性。这包括现已确立的 FAIR 原则的四个要素：许多数据即使找到也无法找到，在明确定义的条件下也无法访问，如果访问则无法互操作（第三方和机器无法理解），这导致绝大多数数据和信息无法重复使用，除非违反版权、隐私法规或隐含或明确支撑查询或深度学习算法的基本概念模型。现在，越来越多的数据也将被机器“独立”使用，所有这些挑战都将严重加剧。本次主题演讲将讨论“数据访问”相对于传统的“数据共享”（包含数据下载、传输和失去控制的内涵）如何减轻大多数（如果不是全部）传统“数据共享”的不良副作用。对于联合数据访问，数据应该从另一个意义上或角度来看是公平的，它们应该是“联合的、AI-Ready”的，以便访问算法可以回答与访问控制、同意、格式相关的问题，并且可以读取有关数据本身的丰富（公平）元数据，以确定它们是否“适合用途”和机器可操作（即公平数字对象或机器可操作单元）。“适合用途”的概念远远超出了（但包括）有关方法、质量、误差线等的信息。访问算法的所有操作的“不可变日志记录”至关重要，尤其是在使用“群体学习”中的自学习算法时。足以让我们忙上一阵子了。https://www.nature.com/articles/s41586-021-03583-3
可持续贸易金融原则可持续贸易金融原则
由于产品的“流动性”性质，评估贸易融资的可持续性是复杂的；通常，善或服务的预期主要或最终目的在起源时不知道。因此，将现有的绿色金融框架应用于贸易融资产品通常具有挑战性且高度主观。因此，明确需要整个行业共识，以及对可持续贸易融资的共同定义，以支持现有绿色金融框架的整体目标。这种定义必须在金融机构，公司和政府之间是透明且一致的。这些原则的主要目标是使资本方向朝着贸易融资行业内的可持续和包容性设施方向发展，同时管理绿色风险。
研究论文原则是国家商业网络入侵能力的国家方法，涉及网络入侵市场的政策挑战
网络入侵能力的商业化提出了棘手的政策挑战。市场驱动的效率从越来越多的劳动力和网络犯罪群体中的角色专业化有机地产生，大大提高了勒索软件攻击，黑客和泄漏行动以及针对全球个人，组织和国家 /地区的数字欺诈的威胁。同时，现在由公司和政府收集并存储在云数据中心中的人的设备上包含的大量信息，使网络入侵成为国家情报收集的高度吸引力的向量。许多国家已转向商业收购网络入侵能力，以替代内部开发和维护它们（即在自己的军事，情报或执法机构中）。但是许多州有