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BSA 关于弗吉尼亚州 HB 2094 的信
2025 年 1 月 24 日 尊敬的米歇尔·洛佩斯·马尔多纳多 弗吉尼亚州众议院 议会大厦 北 9 街 201 号 弗吉尼亚州里士满 23219 尊敬的马尔多纳多代表： 商业软件联盟很高兴有机会分享企业软件部门对人工智能 (AI) 和《高风险人工智能开发者和部署者法案》（HB 2094）的见解。BSA 是全球软件行业的主要倡导者。1BSA 成员处于开发尖端服务的前沿，其产品被经济各个领域各种规模的企业使用。2人工智能正在改变我们的生活和工作方式，并具有现实世界的好处。要发挥人工智能的潜力，需要相信该技术是负责任地开发和部署的。制定促进负责任地使用人工智能并防止滥用的人工智能立法是当今最重要的技术问题之一，我们已经看到各国政府开始着手解决这一问题，包括欧盟和科罗拉多州的政府。解决这个问题最有效的方法是通过一项单一的国家法律。然而，正如各州率先通过消费者隐私法一样，我们认识到各州再次在人工智能立法方面处于领先地位。当您考虑如何通过 HB 2094 来监管人工智能时，我们希望强调确保任何人工智能立法都为公司创造周到、明确的护栏并保护消费者的重要性。为实现这一目标，我们强烈建议制定人工智能立法：
适用于外太空的 64 位微处理器
自从当时被认为是开创性的太空级处理器首次亮相以来，二十年来世界发生了翻天覆地的变化。该处理器被用于 NASA 的任务，例如追逐彗星的“深度撞击”航天器和“好奇号”火星探测器。世界经济论坛发布的一份报告估计，太空硬件和太空服务业将以 7% 的复合年增长率增长，从 2023 年的 3,300 亿美元增至 2035 年的 7,550 亿美元。为支持多样化和不断增长的全球太空市场以及快速增长的各种计算需求（包括更多自主应用），Microchip 推出了其计划中的 HPSC 系列 PIC64 微处理器的首批产品。与之前的航天计算解决方案不同，Microchip 为 NASA 以及更广泛的国防和商业航空航天业提供的抗辐射和容错 PIC64-HPSC 芯片集成了 RISC-V CPU，并增强了矢量处理指令扩展，以支持 AI/ML（人工智能/机器学习）应用。MPU（微处理器单元）还具有一套标准化接口，包括两个 CAN CC（经典）端口。令人惊讶的是，不支持 CAN FD（灵活数据速率）。正在组建合作伙伴生态系统，以加快集成系统级解决方案的开发。该生态系统包括单板计算机 (SBC)、太空级配套组件以及开源和商业软件合作伙伴网络。
NASA的太空科学和仪器
加利福尼亚理工学院NASA-JET推进实验室Goutam Chattopadhyay博士的谈话（Zoom链接：请联系Thomas.zwick@kit.edu）NASA的喷气推进实验室，该实验室于2016年完成了八十年的成立，该实验室为NASA任务提供了工具。从太空探索宇宙和我们自己的地球一直是NASA的使命。机器人任务，例如Voyager，它继续超越了我们的太阳系，对火星和其他行星的任务，探索星体物理学任务的星星和星系，探索和回答诸如“我们一个人在这个宇宙中吗？”之类的问题。基本科学问题推动了NASA任务和创新工具开发的选择。我们开发了可以回答这些科学问题的测量工具。在本演讲中，我们将概述我们目前正在开发并将其试图回答的科学问题的细节进行详细信息。在多个方面的快速进步，例如用于组件和设备建模的商业软件，低损坏电路和互连技术，手机技术以及亚微米尺度的光刻技术使我们有可能设计和开发智能，低功率但功能强大的仪器，甚至可以装入SmallSat或Cubsate或Cubsate或Cubsate或Cubsate或Cubsate。我们还将讨论未来一代工具在满足关键科学应用需求方面的挑战。本文所述的研究是在加利福尼亚州帕萨迪纳市加利福尼亚州加利福尼亚州加利福尼亚州加利福尼亚州加利福尼亚州加利福尼亚州加利福尼亚州加利福尼亚州加利福尼亚州帕萨迪纳的Jet推进实验室与国家航空航天局的合同。
档案、访问和人工智能
数字档案正在改变人文学科和自然科学。报纸和书籍的数字化收藏促使学者们开发新的、数据丰富的方法。由于开放获取和商业软件的发展，原生数字记录（“以数字形式创建和管理的项目”1）现在得到了更好的保存和管理。数字人文学科已从边缘走向学术界的中心。然而，从记录评估到分析的道路远非一帆风顺。文化遗产组织面临至少三个主要挑战。首先，数字档案的数量使得档案管理员评估记录变得极其困难。将人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 应用于档案仍处于实验阶段，但 AI/ML 可能成为档案流程不可或缺的一部分。2 为了管理记录的庞大数量和潜在敏感性，档案管理员还将依靠创建者帮助他们在存放时做出评估和选择决定。其次，由于各种原因（包括技术问题、版权和数据保护），大多数数字化原生收藏目前都已关闭。无论档案是否数字化，档案管理员都需要在欧洲《通用数据保护条例》（GDPR）的背景下平衡个人权利和公共利益。没有人会合理地声称所有数字化原生数据都应该解锁并公开访问。然而，重要的是要认识到“暗”档案包含大量对学者至关重要的数据 - 包括电子邮件通信、手稿草稿、数码照片和视频。在现行法律框架内，让数字化档案更易于访问是充分理解我们的文化遗产的当务之急。
应用生物信息学路径9577b和biol9919b ...
• Dr. Christina Castellani Department of Pathology and Laboratory Medicine, Schulich School of Medicine & Dentistry christina.castellani@schulich.uwo.ca • Dr. Art Poon Department of Pathology and Laboratory Medicine, Schulich School of Medicine & Dentistry apoon@uwo.ca • Dr. Vera Tai Department of Biology, Faculty of Science vtai4@uwo.ca Course Summary Bioinformatics has become an现代生物学和生物医学研究中的基本技能。这在很大程度上是由新的遗传测序技术驱动的，这些技术会在一夜之间产生千兆字节的数据，但是其他技术（例如遥感和图像/信号处理）在包括生态学，病理学和神经科学在内的更广泛的领域都在推动类似的挑战。尽管商业软件具有图形用户界面和“一键”分析工作流程，但这些通常是昂贵的，专有的（封闭源）程序，这些程序被限制为最受欢迎的分析的狭义选择。但是，生物学是多种多样的（不同的生物不会按照与模型物种相同的规则发挥作用），并且研究是由创新，定制和提出新问题驱动的。因此，对自定义生物信息流动流的能力有普遍的需求。本课程的目标是为学生提供不同的背景，并且没有以生物信息学基础的基础为基础的编程经验。但是，与使用现有程序相比，将更加重视编程和开发自定义分析的技能。该课程的结构类似于标准的生物信息学工作流：在Unix状系统中获得和管理数据文件；开源工具和脚本语言（例如Bash或Python）用于操纵和清洁数据；和
美国和智利建筑规范要求比较...
本报告是为美国国家标准与技术研究所 (NIST) 工程实验室根据国家地震灾害减少计划 (NEHRP) 地震结构与工程研究合同 SB134107CQ0019、任务订单 10279 编写的。本出版物的内容不一定反映 NIST 或美国政府的观点和政策。本报告由 NEHRP 顾问合资企业制作，该企业是应用技术委员会 (ATC) 和地震工程研究大学联盟 (CUREE) 的合资企业。在努力提供实用和准确的信息的同时，NEHRP 顾问合资企业、作者和审阅者对此处包含的信息不承担任何责任，也不提供任何明示或暗示的保证。本报告所含信息的用户承担因使用而产生的所有责任。除非另有说明，本报告中提供的照片、图表和数据均由 NEHRP 顾问合资企业员工或根据合同聘用的顾问开发或提供，以提供受雇作品信息。与其他已发布信息的任何相似之处均为巧合。本报告中引用的来自外部来源的照片和图表已获得许可复制。任何其他用途均需获得版权持有人的额外许可。在准备本报告信息时可能使用了某些商业软件、设备、仪器或材料。本报告中的标识并不意味着 NIST 的推荐或认可，也不意味着此类软件、设备、仪器或材料一定是可用于此目的的最佳产品。NIST 的政策是在其所有出版物中使用国际单位制（公制单位）。但在本报告中，信息以美国单位呈现。习惯单位（英寸磅），因为这是美国地震工程行业首选的单位制。封面照片 – 等震线图，2010 年 2 月 27 日，莫尔地震（美国地质调查局，2011 年）
在综合性中风中心对用于检测大血管闭塞的商业人工智能解决方案进行头对头比较
急性缺血性卒中 (AIS) 仍然是全球致残和死亡的主要原因 (1)。大血管闭塞 (LVO) 尤其与更严重的表现缺陷有关，并且是导致功能依赖和死亡率上升的主要原因 (2)。血管内治疗对 LVO 的影响是深远的，减少一名患者的残疾需要治疗的人数为 2.6 (3)。加快血栓切除术至关重要，因为从门诊到血运重建的时间每缩短 15 分钟，独立行走和功能结果的比率就会提高 (4)。因此，及时诊断 LVO 对于选择符合条件的患者以及在患者转诊和治疗方面提供更大的灵活性至关重要。急性卒中分诊的时间依赖性对于工作繁忙的放射科医生来说可能具有挑战性，但自动检测工具有望筛查并优先处理工作列表顶部的阳性 LVO 病例，从而使放射科医生能够首先诊断最需要时间的患者 (5)。用于自动检测 LVO 的商业软件越来越多地用于临床工作空间。一些工具基于传统的机器学习算法，而另一些工具则使用深度学习 (6、7)。RAPID LVO (RAPID 4.9、iSchemaView、加利福尼亚州门洛帕克) 是一种传统的机器学习模型，已证实的灵敏度和特异性分别为 97% 和 74% (6)。CINA LVO（Avicenna.ai，法国拉西奥塔）是一种深度学习模型，其灵敏度和特异性分别为 98.1% 和 98.2%（7）。尽管这些商业人工智能工具可用于 LVO 检测，但在现实环境中比较传统机器学习和深度学习解决方案的数据仍然不足。据我们所知，这是第一项在综合性卒中中心比较 LVO 工具的研究。本研究的具体目的是比较和验证 RAPID LVO 和 CINA LVO 在前循环卒中 LVO 检测中的表现，并描述每种方法的局限性。
KPI-11-VOLUME-PUBLIC-FINANCE-MOBILISE-CLIMATE-CHANGE-CHANGE-
如果您决定在线提交信托和遗产纳税申报表，则需要做的第一件事就是注册我们的在线服务，然后购买第三方商业软件。在线服务是安全和准确的，此外，您将立即获得收据的确认。另外：•您必须在2025年1月31日之前在线提交纳税申报表•如果我们欠信托或房地产款项，那么如果您决定在纸上提交回报，您将更快地收到还款本指南的第8和9页将有所帮助。接下来，如果您需要本指南中提到的任何补充页面或帮助表，请访问www.gov.uk/self-sessesment-forms-- and-helpsheets，如果您要求我们计算信托基金或房地产的税款，或者如果您计算出纸张和房地产纳税申报表，则必须确保在2024年10月31日之前到达我们。如果纸张纳税申报表在此日期之后到达我们，我们将向您收取100英镑的自动罚款。如果我们在2024年10月31日之后收到信托和遗产纳税申报表，而您却没有纳税，我们将为您做，但我们不能保证告诉您在2025年1月31日之前支付什么。因此，如果您不知道要支付什么，请进行估算并付款。如果您不够付费，则必须支付利息和可能的延迟付款罚款。如果您错过了2024年10月31日的纸质纳税申报表的截止日期，则可以在2025年1月31日之前在线提交，并且只要您没有先向我们提交纸质纳税申报表，就可以收取任何罚款。如果您在2024年10月31日之后提交纸质纳税申报表，或者在2025年1月31日之后的在线纳税申报表，则如果延迟延长了3个月，我们将向您收取100英镑的自动罚款和额外的罚款。确保在2024年1月31日之前支付任何税款。否则，您必须支付利息和延迟付款罚款。
Hewlett Packard Enterprise FIPS 140-3非专有...
•本文档的目的。•与本文档内容有关的HPE文档。•在哪里可以获取其他HPE Aruba网络产品信息。•首字母缩写和缩写。•FIPS 140-3标准中所述的每个区域的保证安全级别。此版本补充剂提供有关HEWLETT PACKARD ENTERPRISE OPENSL 3提供商软件版本3.1.4A FIPS 140-3级别1级验证的信息。HPE Aruba Networking是一家Hewlett Packard Enterprise Company。此补充中的材料修改了本产品中包含的一般惠普企业软件文档，应与您的惠普packard企业产品文档一起保存。此补充主要涵盖了惠普企业Openssl 3提供商模块软件版本3.1.4a的非专有密码模块安全策略。此安全策略描述了该模块如何满足FIPS 140-3级别1的安全要求，以及如何在安全FIPS 140-3模式下放置和维护模块。本政策是作为FIPS 140-3级验证产品验证的一部分准备的。FIPS 140-3（联邦信息处理标准出版物140-3，密码模块的安全要求）详细介绍了美国政府对加密模块的要求。fips 140-3与ISO/IEC 19790：2012（e）保持一致，并包括允许进入加密模块验证程序（CMVP）的附件的修改，作为验证授权。本文确定的产品包含机密的商业软件。对这些要求的测试将符合ISO/IEC 24759：2017（e），以及供应商证据的修改，加法或删除，并根据第5.2段作为验证授权允许进行测试。有关FIPS 140-3标准和验证计划的更多信息可在国家标准技术研究所（NIST）网站上获得：https：//csrc.nist.gov/project/project/cryptographic-module-module-validation-module-validation-program。 hpe openssl。本文档可以自由复制和分发完整，完整完整，包括版权通知。需要有效的许可证。版权所有©2024 Hewlett Packard Enterprise Company。Hewlett Packard Enterprise Company商标包括HPEArubaNetworking®，HPE Aruba WirelessNetworks®，注册的HPE Aruba网络移动边缘公司徽标，HPE Aruba Networking Mobility ManagementSystems®，Mobile Edge EdgeArchitection®网络必须跟随®，RFPROTECT®，GreenIsland®。保留所有权利。所有其他商标都是其各自所有者的财产。HPE Aruba Networking是一家Hewlett Packard Enterprise Company。
用于电生理 DMI 的交互式模块化系统
不同的音乐家和研究人员创建了各种音乐系统，目的是简化基于电生理信号和身体姿势的数字乐器的开发过程 [1,8]。然而，他们的努力往往与主流科学或音乐界隔绝，限制了知识和实践的相互交流。在脑电图领域，使用命令行界面的脑机音乐接口 (BCMI [9]) 软件 [11,12]、复杂的架构 [1,5,14,15] 或程序编程 [12,17] 使得一小部分潜在感兴趣的用户（即具有必要技术技能的用户）可以进行实时脑电图处理。此外，选择和实施脑电图分析需要一定程度的神经科学培训或至少是理解。虽然市场已经做出了反应，推出了越来越用户友好的系统（例如 [10] 最近的一篇评论），但它们通常没有提供足够开放和灵活的软件架构来满足艺术实践的需求。商业软件的价格也可能过高，而且通常专门用于特定的治疗或医疗用途。简而言之，目前缺乏将电生理信号处理纳入灵活音乐环境的标准化系统的需求。肌肉群识别、电极放置和任务设计方面的最佳实践需要传达给非专业用户。我们将要讨论的软件开发是对这种情况的回应，也是名为 Body Brain Digital Musical Instrument (BBDMI) 的大型项目的一部分。该项目的目的是为没有神经科学和信号分析领域专业知识的音乐家和艺术家开发一种数字乐器 [16]。换句话说，BBDMI 的主要目标是通过提供用户友好的界面来处理从采集到特征选择和声音映射的信号处理，从而创建一个灵活而富有创意的平台来试验电生理信号。本文的结构如下。我们首先介绍当前研究的相关工作。接下来，我们将详细描述我们的系统架构、遇到的技术挑战以及与音乐界的潜在相关性。然后，我们将展示我们的修补工作流程、信号处理模块以及在用户研究和音乐会期间开发的映射策略。最后，我们将总结如何改进系统的想法、可能的未来方向以及我们公共存储库的链接。在文中，我们使用术语 ExG 来指代肌电图 (EMG) 和脑电图 (EEG)。