XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System歧义
经济放缓下的十大员工福利问题
在这个不确定的时期，雇主可能希望了解并向员工提供有关工作场所 COVID-19 风险的信息。事实上，一些雇主已经采取了要求员工披露他们正在经历的 COVID-19 症状的政策。雇主在要求披露或分享员工健康信息之前，必须牢记《健康保险流通与责任法案》(HIPAA) 和州隐私法。虽然 HIPAA 通常不适用于以雇主身份收集健康信息的雇主，但雇主赞助的团体健康计划受 HIPAA 约束，而且雇主所履行的职能通常存在歧义。例如，人力资源人员通常同时履行“就业”职能（不受 HIPAA 约束）和“团体健康计划”职能（受 HIPAA 约束）。
嵌入式软件中的行为验证，从模型到源代码
为了降低验证成本并对软件更有信心，静态程序分析提供了证明源代码属性的方法。不幸的是，这些技术对于非专业人士来说很难理解和使用。建模允许用户以简单的方式指定软件的某些方面。更准确地说，在嵌入式软件中，状态机模型经常用于行为设计。本文的目的是通过提供从模型到源代码的注释自动生成来弥合模型和代码之间的差距。然后通过静态分析验证这些注释，以确保代码行为符合基于模型的设计。我们考虑的模型是具有正式非歧义语义的 UML 状态机，注释生成和验证在工具中实现并应用于案例研究。
通过唾液样本进行身体检查
审核的警察区域存在一些关于何时通过唾液抽样进行身体检查的规定的解释的不确定性。提议立法变更于2025年底生效。法律的变化包括第28章的新措辞。12A§试验法（RB）。使用拟议的措辞，应消除先前的歧义，并且应用法规可能会更容易。初步评估是否需要对个人犯罪预期的罚款比罚款更严格的罚款将不再需要，但是应该足以将监禁包括在刑法中以进行登记裁决。这一变化也有望导致个人对个人的预测变得更加可预测，并且应进行错误评估的风险或不减少。
审查桥接心脏刺激的未来：生理或无铅步调？
简介：药物目标的歧义是限制中药发展（TCM）及其生物活性成分的主要因素之一。TCM的“多个组件，多个目标和多个途径”的特征使对药物靶标的研究极为困难。随着新理论的启发，可以将技术和策略越来越多，可用于TCMS的药物靶标研究。在本文中，我们总结了用于TCM目标研究的几种技术和方法。meth-ods：通过咨询大量文献，搜索和摘要，最后总结了技术方法的应用方向，优势和限制。结果：总结了包括计算机辅助药物设计，网络药理学，噬菌体捕捞，药物亲和力响应靶标性和蜂窝热偏移测定法的方法和技术，
根据欧盟电池调节，用于自我包含的紧急照明灯具的电池分类为工业电池
欧盟电池法规（2023/1542）是迈向欧盟电池更可持续和循环市场的重要一步。Lightingerurope承认该调节在减少电池环境足迹，最大程度地减少危险物质的使用以及改善收集，回收和重复使用电池及其嵌入的关键原料的重要性。但是，我们检测到该法规的文本包含与电池分类有关的歧义。尤其是在紧急照明系统中使用的电池，应通过将这些电池分类为工业电池进行立法清晰度。一些欧盟国家已经得出结论，紧急照明中使用的电池应被视为工业电池，但必须随后在欧盟单一市场上进行完整的协调。用于自我包含的紧急照明灯具的电池特征
语言之战：人工智能与刑事司法
人工智能系统 (AI 系统) 与刑事司法的交叉领域存在明显的语言劣势。作为一个高度跨学科的研究领域，研究人员、立法者、软件开发人员、工程师、法官和公众各说各话，使用相同的词语，但使用不同的术语。这些语言战争的证据主要来自轶事。为了更好地评估问题的性质和范围，本文使用语料库语言学来揭示定义差异和争论中固有的价值冲突。这样做提供了一种工具，可以在特定语言歧义被纳入法律之前对其进行调和，并确保更有效地传达人工智能系统的技术先决条件，这些系统的设计旨在实现其预期目的，同时也维护刑事司法制度的核心民主价值观。
系统之系统的国际联盟案例...
摘要— 系统之系统 (SoS) 概念化对于解决涉及异构独立操作系统以实现独特目的的问题至关重要。作为 SoS，成功运行需要通过有效的协议在企业中适当的个人和团体之间进行沟通。本文提出了创建一个由全球相关系统工程师和科学家组成的联盟的立场，以研究与 SoS 相关的问题和解决方案策略。该联盟可以带头澄清歧义并寻求解决有关 SoS 分析、SoS 工程 (SoSE) 以及系统工程 (SE) 和 SoSE 之间的差异的许多悬而未决的问题。该联盟的使命设想为：1) 充当中立方；2) 提供一个提出行动呼吁的论坛；3) 建立一个利益共同体来推荐一套解决方案。
如果周围没有人看到，计算机会思考吗？
我指出计算机无法明确地思考任何事物，即便是一个数字。如果思考是一种计算，那么计算机就会有不同的、甚至可能相反的想法，这些想法对应于它同时执行的许多计算。用户界面只允许我们看到其中之一。我指出了一些明确的情况，如果我们假设计算机可以思考一个数字，那么我们必须得出结论，它会并行思考一个范围内的所有数字。这些数字原则上可以通过非常昂贵的计算来提取。我给出了一个可以执行此操作的程序的明确示例，并提供源代码以供独立验证。使用指示论证，我指出人类思维不具有这种歧义性。因此，即使人类思维可以被计算机模拟（就像我们目前对计算机的理解一样），也不能将其简化为计算。