XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System可信赖
可信赖的职位描述 - VE老师
学习。通过（i）使用最佳实践交付模式和适当的学生评估策略（适用于行业标准）和（ii）使用相关信息，包括学生和行业的反馈来为改进交付和评估策略提供信息，以帮助学校改善课程和服务的交付。向学生提供准确的课程前建议；协助学生选择和学生入职。行业参与向相关客户推广学校的计划和服务，并建立和维持有效的行业联系。积极参加学校的咨询工作。这可能包括开发咨询公司，进行培训/技能分析，开发学习材料和/或提供诸如交货之类的服务。合规性遵循大学质量保证流程，以进行教学和支持服务，以确保计划；根据ASQA要求设计，交付和验证，并根据Victoria绩效协议和与其他州的用户选择合同进行交付。确保对学习和教学文档（例如学习材料和评估工具）进行适当记录和访问，以支持计划管理并证明与ASQA框架保持一致。保存记录的责任（包括更新您的工作计划），该职业能力反映了所提供和评估的教育水平，并得到了改进。团队合作，策略和创新
aratrust：对阿拉伯语中LLM的可信赖性的评估
迅速的进步和广泛接受人工智能（AI）系统突出了一个紧迫的要求，以理解与AI相关的能力和潜在风险。鉴于AI研究中Arabic的语言复杂性，文化丰富性和代表性不足的状态，因此需要重点关注大型语言模型（LLMS）的效果和安全性。尽管他们的发展进展有所进展，但缺乏全面的信任评估基准，这在准确评估和证明阿拉伯语提示时提出了LLM的安全性。在本文中，我们介绍了Aratrust 1，这是阿拉伯语LLM的第一个全面的可信赖台。Aratrust包括522个人工编写的多项选择问题，这些问题解决了与真理，道德，隐私，非法活动，人类健康，身体健康，身体健康，不公平和冒犯性语言有关的各种维度。我们评估了针对我们的基准测试的一组LLM，以评估其可信度。gpt-4是最值得信赖的LLM，而开源模型（特别是ACEGPT 7B和JAIS 13B）努力在我们的基准测试中取得60％的分数。
通过可信赖的气候数据推动可持续增长
本出版物的内容仅用于信息目的。LSE组从认为是准确和可靠的来源获得了本出版物中包含的所有信息和数据。由于人类和机械错误以及其他因素的可能性，因此提供了“原样”此类信息和数据，而无需任何保证。您理解并同意该出版物并不构成任何性质的建议。在任何情况下，您都不可能依靠本文档的内容，并且应该寻求有关任何特定安全性，投资组合或投资策略的适用性，价值或盈利能力的独立法律，税收或投资建议或意见。我们和我们的分支机构都不应对出版物或任何其他内容中的任何错误，不准确或延误，或您对您所采取的任何行动的任何责任负责。您明确同意您对出版物及其内容的使用均具有您的唯一风险。
核医学中的人工智能：迈向可信赖生态系统的机遇、挑战和责任
从二元组到更广泛的医疗保健生态系统。随着人工智能 (AI) 在医学领域的出现，必须重新审视信任的要素。我们设想了在核医学领域建立值得信赖的 AI 生态系统的路线图。在本报告中，AI 被置于技术革命的历史中。讨论了与诊断、治疗和工作流程效率相关的核医学 AI 应用机会，以及新出现的挑战和关键责任。建立和保持 AI 的领导地位需要齐心协力，通过让患者、核医学医生、科学家、技术人员和转诊提供者等利益相关者参与进来，促进这项创新技术的合理和安全部署，同时保护我们的患者和社会。该战略计划由核医学和分子成像学会的 AI 工作组制定。
Leonhard Med，可信赖的研究环境，用于处理敏感的研究数据
摘要：本文概述了Eth Zurich的Leonhard Med Trusted研究环境（TRE）的开发和运作。Leonhard Med为科学研究人员提供了安全研究敏感研究数据的能力。我们概述了用户观点，即处理敏感数据，设计历史记录，当前状态和操作的法律框架。Leonhard Med是一个有效的，高度安全的可信赖的研究环境，用于数据处理，由ETH ETH托管，由ETH的科学IT服务（SIS）运营。它提供了一大堆安全控制，使研究人员可以根据瑞士立法和苏黎世数据保护政策存储，访问，管理和处理敏感数据。此外，Leonhard Med满足了生物培训信息安全政策，并且与国际数据保护法兼容，因此可以在国家和国际协作研究项目的范围内使用。最初设计为“裸机”高性能计算（HPC）平台，以实现最高性能，后来重新设计为虚拟化的私人云平台，以向其客户提供更多的效果。敏感数据可以在称为租户的安全，分离的空间中分析。技术和组织措施（TOMS）已适当地确保敏感数据的确定性，完整性和可用性。同时，Leonhard Med确保了对尖端研究软件的广泛访问，尤其是用于分析人类数据和其他个性化健康应用程序。
安全意识到的可信赖的因果代表...
Haohong Lin, Wenhao Ding, Zuxin Liu, Yaru Niu, Jiacheng Zhu, Yuming Niu, and Ding Zhao
构建可信赖的云工程AI系统：
云工程中人工智能（AI）的快速发展既提出了构建值得信赖的系统的机会和挑战。本文探讨了基于AI值的关键原则，强调了透明，公平，问责制和数据隐私的重要性。随着组织越来越依赖云服务来实现运营效率，AI技术的集成必须与严格的数据保护法规（例如通用数据保护法规（GDPR）（GDPR）和《加利福尼亚州消费者隐私法》（CCPA）保持一致。通过一系列案例研究，本文说明了在云环境中的成功实现，这些云环境在增强了安全性和合规性的同时促进了用户信任。此外，它解决了与云计算中与AI相关的固有风险，包括数据隐私问题，算法偏见以及未经授权访问敏感信息。通过提出减轻这些风险的最佳实践和策略，本文旨在为开发不仅可靠和安全的AI系统提供全面的框架，而且还优先考虑用户数据保护和道德考虑。最终，建立值得信赖的AI系统对于维持云工程应用程序的完整性和安全性至关重要，以确保用户可以自信地利用AI技术。
气候变化：用可信赖的知识击败错误信息
芬兰的第一位行星健康医生正在开处方“赤脚在大自然中步行回家”（doi：10.1136/bmj.Q2093）。1同时，在即将到来的美国大选中注册投票的共和党人中只有27％说，他们更喜欢支持气候行动的候选人（doi：10.1136/bmj.q2183）。2 EquiverentFigureamong民主党人为90％。在很大程度上取决于选举的结果，尤其是因为共和党不仅打算燃烧更多的化石燃料，而且还有望“消除保护气候和健康的努力”。尽管民主党人在增加石油和天然气开发的计划中也被误导了，但这应该足以让人们决定如何投票。当世界占主导地位的政治力量退位时，该怎么办？一如既往的知识就是力量。
使用可信赖的执行确保云文件系统 - cdn
Fleishman Root Agrocology Lab在宾夕法尼亚州立大学研究项目描述：Fleishman Root Agrocology Lab正在寻找一名博士生来研究根系和深层土壤健康。农业土壤通常由于过度使用和不利的环境条件而遭受退化，这限制了其支持植物生产力的能力。因此，越来越多地促进了有利于土壤健康的实践，包括全年保持土壤中的生命根源。但是，我们对哪些根特性最有可能改善土壤特性，例如养分可利用性，碳固存和水浸润。该研究项目将检查四种多年生草料作物（三种草和苜蓿）的根系以及最多1米深的土壤特性。实验将在温室和现场进行。训练的潜在领域包括根生物生理学，土壤和根际微生物组分析以及土壤生物地球化学和水循环。根源农业生态实验室重视包容性的环境和来自各种个人，工作和教育背景的申请人。地点和研究生课程：宾夕法尼亚州立大学植物科学系Suzanne Fleishman博士将为博士生提供建议。州立大学，宾夕法尼亚州是一个中型城镇，拥有丰富的餐馆，经常的艺术活动，并迅速进入公园和远足径。研究项目的现场站点距离大学约25分钟路程。
为安全和可信赖的欧洲框架建立欧洲框架...
预备农业塔斯帕斯项目已经确定了必要的构件和路线图方案，以促进安全的数据共享。将于2025年1月启动的普通欧洲农业数据空间（CEADS）项目，旨在部署和运营此数据空间，以确保包括公共行政管理（包括公共行政管理部门）为Agrifood行业的安全和信任的数据共享。Ceads将提高经济，环境和社会价值，同时保持高度的隐私，安全和道德。