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软件工程中的生成AI必须是人类的...
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IDCC25 作者和审稿人使用生成式 AI 工具的指南 本指南基于：Lin, Z. (2024)。面向学术出版的 AI 政策框架，认知科学趋势，28(2)，85-88。检索自 https://doi.org/10.1016/j.tics.2023.12.002 定义 生成式 AI 是一种人工智能技术，可以生成各种类型的内容，包括文本、图像、音频和合成数据。示例包括但不限于 ChatGPT、NovelAI、Gemini、Jasper AI、Rytr AI、DALL-E 等。出版道德 | 爱思唯尔政策。（nd）。爱思唯尔。 2024 年 5 月 9 日检索自 https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/publishing-ethics 作者指南 如果使用生成式人工智能开发投稿或投稿的任何部分，则必须描述其用途和目的。作者应准备好提供有关其投稿中所用工具和生成内容的提示的信息。作者有责任对人工智能生成的内容进行适当审查，以避免不准确和抄袭。使用生成式人工智能创建内容并不意味着相关工具的作者身份。 为本指南提供指导的出版商政策：出版伦理最佳实践指南 | Wiley。（nd）。2024 年 5 月 9 日检索自 https://authorservices.wiley.com/ethics-guidelines/index.html#22 ChatGPT 和生成式人工智能。（2023 年 1 月 27 日）。 SAGE Publications Inc. https://us.sagepub.com/en-us/nam/chatgpt-and-generative-ai 审稿人指南 审稿人不得将稿件或稿件的任何部分上传到生成式 AI 工具中，即使是为了改善其审稿的语言和可读性。这是基于对稿件中个人数据和/或专有信息的机密性的尊重，以及通过防止它们成为训练数据集的一部分来尊重知识产权。此外，审稿过程是一项人类活动
IDCC25 作者和审稿人使用生成式 AI 工具的指南 本指南基于：Lin, Z. (2024)。面向学术出版的 AI 政策框架，认知科学趋势，28(2)，85-88。检索自 https://doi.org/10.1016/j.tics.2023.12.002 定义 生成式 AI 是一种人工智能技术，可以生成各种类型的内容，包括文本、图像、音频和合成数据。示例包括但不限于 ChatGPT、NovelAI、Gemini、Jasper AI、Rytr AI、DALL-E 等。出版道德 | 爱思唯尔政策。（nd）。爱思唯尔。 2024 年 5 月 9 日检索自 https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/publishing-ethics 作者指南 如果使用生成式人工智能开发投稿或投稿的任何部分，则必须描述其用途和目的。作者应准备好提供有关其投稿中所用工具和生成内容的提示的信息。作者有责任对人工智能生成的内容进行适当审查，以避免不准确和抄袭。使用生成式人工智能创建内容并不意味着相关工具的作者身份。 为本指南提供指导的出版商政策：出版伦理最佳实践指南 | Wiley。（nd）。2024 年 5 月 9 日检索自 https://authorservices.wiley.com/ethics-guidelines/index.html#22 ChatGPT 和生成式人工智能。（2023 年 1 月 27 日）。 SAGE Publications Inc. https://us.sagepub.com/en-us/nam/chatgpt-and-generative-ai 审稿人指南 审稿人不得将稿件或稿件的任何部分上传到生成式 AI 工具中，即使是为了改善其审稿的语言和可读性。这是基于对稿件中个人数据和/或专有信息的机密性的尊重，以及通过防止它们成为训练数据集的一部分来尊重知识产权。此外，审稿过程是一项人类活动
解构设计决策：为什么法院必须审问机器学习和其他
技术不仅仅是出现。它们是设计的，这些设计选择会影响技术接触的一切。然而，除非法律问题直接暗示技术设计，否则法院不太可能审问它。在本文中，我们使用机器学习中的示例来证明即使在法律问题不直接涉及技术的情况下，设计选择也很重要。我们首先要描述正式抽象，这是计算机科学中一种基本设计技术，它将系统和子系统完全由它们的输入，输出以及将输入转化为输出的关系完全定义。我们展示了该技术如何使所产生的技术对与法院自己的裁决竞争的责任和可知性有效主张。我们进一步表明，随着时间的流逝，这些主张是无形的。因此，我们认为法院必须发掘或解构原始设计选择，以便在给定案件中理解法律主张，即使那些不面对他们的案件似乎与技术设计有关。当然，有一个合理的担忧，即法院没有能力或不是对技术设计做出判断的最佳场所。
您必须为患者提供疫苗信息报表（viss） - 这是联邦法律！
加利福尼亚免疫登记处（CAIR2）是由授权医疗保健提供者，医院和公共卫生部门使用的安全，基于网络的系统，用于记录免疫接种并评估免疫记录。WIC，WIC，托儿，学校，寄养和CalWorks等计划也可以被授权查看他们所服务的孩子的免疫历史。报告自2023年1月以来的所有免疫接种，加利福尼亚AB 1797要求医疗保健提供者进行免疫和结核病测试以及患者的种族和种族和种族和种族，将其用于加利福尼亚免疫登记处（CAIR或健康的期货/骑行）。需求包括HPV疫苗的剂量和新建议的免疫，例如婴儿的RSV单克隆抗体以及老年人的RSV疫苗。使用您的独特提供者IIS ID，每个CAIR2政策，所有授权的加利福尼亚医疗保健提供者都必须在批准使用CAIR2后，使用自己的独特IIS ID（CAIR2 ORG代码）提交其免疫和结核病测试管理数据。在Alpine，Amador，Calaveras，Mariposa，Merced，San Joaquin，Stanislaus和Tuolumne县运营的提供商需要自己的健康期货/骑行ID。提供者绝不能使用其他IIS ID，甚至没有提供疫苗的当地卫生部门的IIS ID。准确报告免疫数据在促进公共卫生和确保我们社区的福祉方面起着至关重要的作用。保持免疫接种的精确和最新记录，可以有效地报告疫苗接种覆盖率，识别免疫率中的差距以及对潜在暴发的迅速反应。它还通过帮助避免不必要的射击和错过疫苗接种机会来改善患者护理。输入制造商加利福尼亚医疗保健提供者提供的确切疫苗数量是《国家疫苗儿童伤害法》和加利福尼亚健康与安全法规第120440（4）条，以记录其管理日期，制造商的日期，制造商的批号和批次数量。根据CAIR2策略，CAIR2用户必须输入制造商发出的确切数量，当将疫苗数量输入
美国必须击败胡塞武装的不对称战争战略
⚫ 尽管美国在拦截胡塞武装的导弹袭击方面取得了很大成功，但美国却耗费了大量关键战术导弹来击败伊朗提供的廉价无人机和导弹，从而损害了美国的军事准备。胡塞武装的不对称战争表明，不对称和消耗战战术可以造成实际损失，在这种情况下，美国军费开支和全球经济都会受到影响，而侵略者只会付出最小的代价。
根据 SPLC 协议，LEA 必须提供有关其特殊教育计划的信息，这些信息应向公众开放，并可供
SBLC 是一个普通教育问题解决和决策小组，定期或根据需要召开会议，接受教师、家长或其他专业人士的推荐，帮助那些因沟通、情绪和/或行为问题而在学校遇到困难或表现出卓越技能的学生。SBLC 定期举行会议，讨论正在进行的案件并处理任何新的推荐；但是，时间表可能会根据需要和案件量而有所不同。SBLC 主席每年由校区校长指定。一旦提出推荐和/或做出有关其子女教育的决定，家长将被邀请（但不是强制性的）参加 SBLC 会议。确保家长参与的努力的文档保存在官方 SBLC 记录中。
特种猎人射击必须携带下列装备...
所有上述装备均属于标准防御套装。如果有任何缺失，请联系您自己的管理员，他们可以协助您进行采购。其所属部门未提供的设备或数量将在记录过程中被移除。括号内的数字是录音中使用的总数。以下装备可以与民用物品交换
必须安全：分子设计的新框架
分子设计包括构建具有期望特征的分子，是计算药物发现中的关键任务。o ly需要保存某些SCA ot olds或核心化学子结构，它们是设计过程的骨干，保留这些群体的动机和约束通常源于它们在分子生物学活性中的关键作用。然而，当依靠传统的分子弦表示（例如简化的分子输入线进入系统（Smiles））等传统分子字符串表示时，对这种约束的不利可能性可能具有挑战性。尽管微笑在化学和药物发现中起着至关重要的作用，但它无法提供分子亚结构的连续代表。这种限制阻碍了任务，例如将结构添加到分子的旧片段并连接碎片，从而限制了其在改善潜在药物候选物的有用性，尤其是在铅优化效果期间。应对这些挑战需要开发分子增强的线符号，该分子可以保留分子sca o的完整性和片段的完整性，同时又具有从头分子设计的差异。
自愿组织可再生能源推广计划（EWA 第二次征集）。表格的所有部分必须填写并提交
我，签名的受保证电气工程师，特此声明，我已访问过安装现场，并可确认现场为安装规模提供了足够的空间。此外，我可以确认现场不会对拟议的光伏装置的高效运行造成任何限制（遮光）。 我，签名的受保证电气工程师，特此声明： ☐ 同一地点没有安装其他发电设备，且未连接到同一连接点。 ☐ 现有发电机，REWS/MRA 参考编号为 __________________，容量为 __________kWp。 我，签名的受保证电气工程师，特此声明，据我所知，本申请表此部分中包含的所有详细信息均正确且完整。签名：____________________________ 日期（日/月/年）：_____/_____/_______ 全名：____________________________ 电子邮件：________________________________ 电话：_____________________________ 授权书编号：____________________________ 手机号码：_________________________ 身份证号码/护照号码：____________________
为什么公司需要人工智能法律培训并且必须开发...
AI 技术是一种强大的工具，但“能力越大，责任越大”。如果您正在开发或使用 AI 技术，那么充分了解法律含义并制定公司政策以建立 AI 治理和风险管理非常重要。最好的方法是让专注于 AI 的律师向您的董事会、高管、法律部门和/或其他利益相关者进行演示，帮助他们了解公司需要了解的一系列法律问题，以便安全地使用和/或开发 AI，以及不这样做的后果。随后应与该律师合作，为您的公司制定定制的 AI 政策和程序。这些政策通常涵盖员工对 AI 的使用、AI 代码生成器的开源问题、AI 技术和 AI 模型的负责任开发、供应商在准备公司交付物时对 AI 的使用以及与公司参与 AI 相关的其他主题。