XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System监控
人工智能与监控中的伦理问题：平衡安全与隐私
摘要：在技术快速进步的时代，人工智能 (AI) 改变了监控系统，增强了全球的安全能力。然而，人工智能驱动的监控的部署引发了重大的伦理问题，特别是在平衡安全需求和保护个人隐私方面。本文探讨了人工智能监控带来的伦理挑战，重点关注数据隐私、同意、算法偏见和大规模监控的可能性等问题。通过批判性地分析安全与隐私之间的紧张关系，本文研究了人工智能技术对公民自由和人权的影响。它还强调了建立明确的监管框架和道德准则的重要性，以确保人工智能监控系统在尊重个人自由的界限内运行。在处理这种微妙的平衡时，我们提出的解决方案优先考虑透明度、问责制和数字时代的隐私保护。
职业压力源暴露监控指南...
结论部分以简洁，逻辑和优先顺序介绍关键信息。应得出关于是否超过相关暴露标准以及工作是否会损害员工健康的结论。任何不遵守监管要求的问题都应在此处列出。也应得出关于控制的充分性以及在合理可行的情况下消除或减少评估风险的任何进一步的实际措施。
使用机器学习技术对人造海洋物体的智能空降监控 - 第一部分类型文章URL https://clok.uclan.ac.uk/
由于地球的海洋占其总表面积的三分之二，海洋经济在历史上一直高度多样化。随着技术的进步，领先的企业和生态组织正在建造和动员新的设备，这些设备由尖端的海洋机电一体化解决方案支持，以探索和利用这一充满挑战的环境。自动跟踪这些类型的行业以及周围的海洋生物可以帮助我们发现导致物种数量变化的原因，预测将来会发生什么，并制定正确的政策来帮助减少环境影响并使星球更具可持续性。这项研究的目的是创建一个新的平台，以自动检测不规则形状的人造海洋物体（ISMMMOS），该数据集中来自海洋航空调查图像的大型数据集。在这种情况下，开发了一种新型的非参数方法，该方法具有几种混合统计机器学习（ML）方法，以在大型调查中自动在海面上的ISMMMOS进行分割。这种方法在广泛的海洋领域得到了验证，提供了强大的经验概念证明。
保护工人免受有害的人工智能监控
employee-surveillance-mothers-remote-work/；“2023 年美国工作调查”，美国心理学会，2024 年 9 月访问，https://www.apa.org/pubs/reports/work-in-america/2023-work-america-ai-monitoring。
2025 日历年 (CY) VBID 监控指南
总体而言，VBID 模型测试了广泛的 MA 服务交付和/或支付方法。使用这些方法可能有助于实现 MA 的现代化，因为这样可以增加选择、降低成本并提高 Medicare 受益人的护理质量。这些监控指南针对 VBID 模型的 VBID 组件进行了如下处理：1. VBID 灵活性 (VBID Flex)，用于主要或非主要针对健康相关的补充福利（通过 LIS、慢性病和/或 ADI）；使用高价值提供者和/或参与护理管理计划/疾病管理计划；以及减少 C 部分项目和服务以及 D 部分承保药物的费用分摊；以及 2. D 部分奖励和激励计划（RI 计划）。模型的 VBID Flex 和 RI 组件在本文档中也称为“VBID-一般组件”。
基于TC-BPF的实时TLS加密监控系统
云的引入正在扩散，安全威胁正在不断增加。特别是，使用TLS协议对网络连接进行加密，以安全地管理云词干中的数据，但是管理员的错误设置可能会导致数据泄漏的风险。本研究建议如何使用TLS协议和交通控制BPF（TC-BPF）技术在当前云系统中收集TLS配置信息。还实施了一个系统，该系统可以根据收集的信息来分析脆弱的设置并生成日志。结果，网络延迟时间的性能中只有1.3％，并且根据收集的日志有效地对加密算法的脆弱性进行了分类。
事实说明：工作场所的人工智能监控
侵犯隐私：人工智能系统可以收集大量个人数据，包括您的行为、动作和互动，无论是在线还是离线。这可能会让您感到被侵犯，并影响您在工作中的隐私感。增加压力：知道自己的一举一动都受到监视，可能会营造出紧张的工作环境。您可能会感到压力，需要不断表现得最好，担心任何错误都可能被系统标记出来。可能遭受不公平对待：人工智能系统并不完美。它们可能会犯错或有偏见，从而导致对您的表现、晋升甚至纪律处分做出不公平的决定。缺乏透明度：通常，您甚至可能不知道正在收集有关您的哪些数据或如何使用这些数据。这种缺乏透明度的情况使得很难质疑人工智能系统做出的不公平或不正确的决定。
