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AI和自动化决策系统私有...
在私人国际法中浏览AI和自动决策系统的复杂景观，提出了挑战和机遇。本文探讨了AI技术在跨境法律流程中的集成，从而强调了它们提高效率和准确性的潜力。它解决了在司法和仲裁环境中使用AI的法律和道德意义，包括透明，问责制和偏见问题。通过检查案例研究和现有的法律框架，该研究确定了最佳实践，并提出了在私人国际法中负责部署AI的准则。该分析强调了对强大的监管机制的需求，以确保AI应用程序在日益相互联系的世界中维护正义与公平原则。最终，本研究旨在为建立一种连贯的法律方法做出贡献，该方法将技术创新与基本法律价值保持平衡。
私有云/混合云 – 数据中心服务
数据中心外包是将管理数据中心资产的责任转移给第三方提供商的做法。它包括编排、配置、集成监控和管理基础设施组件，包括计算、存储、数据库和中间件。数据中心可能归企业客户、服务提供商或第三方主机托管提供商所有。私有云是客户计算环境的扩展，可利用对虚拟基础设施和应用程序的投资。混合云将现有的内部基础设施服务与私有云、公共云或多云安排连接起来。企业还可以利用主机托管和托管提供商（不一定拥有数据中心）来建立混合云设置。
私有空间旅行的道德和环境影响
摘要：本文研究了空间的私人探索和殖民化，这是受私人行业（尤其是SpaceX）发展空间的兴趣和发展的启发。马克思的原始积累理论和戴维·哈维（David Harvey）的“空间修复”理论提供了一个框架，以了解为什么亿万富翁被吸引到太空业务。合法性的问题在包括条约，其申请以及未预料的私营部门增长所留下的法律上的不可预见的差距中考虑了合法性问题。经济可行性是通过可能出售产品的成本和收入估算来讨论的。对MARS和MARS的环境影响都对物理景观和生物污染进行了审查。最后，它探讨了在压力大的环境中发展殖民地的伦理，并试图在天体环境中解开殖民一词。本文得出结论，将资本主义理想和方法带入太空并不是解决地球上资本主义造成的问题的解决方案。鉴于确定的问题，很可能会加剧它们。
国防部私有 5G 部署战略
2022 年国防战略要求国防部 (DoD) 构建持久的基础，以确保我们未来的军事优势。我们在生产和管理军事能力的方式方面发生了广泛而深刻的变化，其中一部分要求国防部进行最佳和适当的技术投资。2024 年 Fulcrum 国防部 IT 进步战略通过专注于最有前景的技术并采用企业系统和服务，改善了我们的数字环境，并为联合部队在现代战场上提供了竞争优势。第五代 (5G) 移动网络技术提供了加速企业创新、优化服务以提高效率和能力的能力，并支持 Fulcrum LOE 2：实现信息网络和计算的现代化，以快速满足任务和业务需求。
电源虚拟服务器私有云
追逐的摘要。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>XIX 2024年8月，第九版。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>XIXC 2022年12月，第八版（次要更新）。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。XIX 2022年11月，第十八版（次要更新）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。XIX 2022年10月，第十八版（次要更新）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.xx 2022年3月，第十八版。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.xx 2021年7月，第十七版（次要更新）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.xx 2020年3月，第十七版。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。XXI 2018年11月，第16版。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。XXI 2018年11月，第16版。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>XXI 2018年3月，Fiftedh版。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>XXI 2017年8月，Fourcedh版。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>XXI 2017年8月，Fourcedh版。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 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div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>XXIII Junone 2013，TNT-Editenies。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> xxiii 2012年6月，第九版。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>XXIII Junone 2013，TNT-Editenies。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 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div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>xxive 2007年10月，第六版。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.xxv 2007年4月，第五版。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.xxv 2005年9月，第四版。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>xxvi 2004年6月，第三版。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>xxivi 2003年6月，第二版。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>xxvis 2000年11月，第一版。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>xxii div>
差异私有随机凸的速度更快...
保留培训数据的隐私已成为一个重要的考虑因素，现在对于机器学习算法来说是一项艰巨的任务。要解决隐私问题，依从于密码学的差异隐私（DP）（Dwork等，2006）是一个强大的数学保存计划。它允许进行丰富的统计和机器学习分析，现在正成为私人数据分析的事实上的符号。保证差异隐私的方法已被广泛研究，最近在行业中采用（Tang等，2017； Ding等，2017）。作为机器学习和差异隐私社区中最重要的问题之一，在过去的十年中，DP模型中的经验风险最小化问题（即DP-erm）在（Chaudhuri等人，2011年）开始，已经在过去的十年中进行了很好的研究，例如（Bassily等，2014; Bassily等，2014; Wang et ant; Jin，2016年，Kifer等人，2017年，Wang等人，2018a，2019b；dp-dp-erm，其人口（或预期）版本，即私人的固定式凸优化（DP-SCO），近年来从（Bassily等，2014）开始受到很多关注。特定于（Bassily等，2019）首先提供了DP-SCO的最佳速率，具有（ϵ，δ）-DP的一般凸损耗函数，这与DP-MERM中最佳速率不同。后来（Feldman等，2020）通过提供一般性定位技术，将此问题扩展到强烈凸出和（或）非平滑案例。此外，如果损耗函数平滑，它们的方法具有线性时间复杂性。对于非平滑损失函数，（Kulkarni等，2021）最近提出了一种仅需要亚限级梯度复杂性的新方法。虽然已经有大量有关DP-SCO的研究，但问题仍然远远不够知名度。一个关键的观察结果是，所有以前的作品仅着眼于损失函数是一般凸或强凸的情况。但是，还有许多问题甚至比强凸功能强，或者落在凸功能和强烈凸功能之间。在非私人对应物中，各种研究试图通过对损失函数施加其他假设来获得更快的速度。并且已经表明，实现比一般凸损失函数速率快的速率确实可以（Yang等，2018; Koren and Levy，2015; van Erven等，2015），或者甚至可以达到与强凸的强劲速率相同的速率，即使函数也不强劲，karimi et al al an al al an al al and act al and act al and act an al al an al an al an al al an al al an al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al a al al a al al act 201 v exe et a al and lie et as act 2010 8。 Al。，2017）。以此为动机，我们的问题是，对于具有特殊类别的人口风险功能的DP-SCO问题，是否有可能比一般凸的最佳人口和（或（或）强烈凸出案例的最佳人口风险率更快？在本文中，我们通过研究一些类别的人口风险功能来提供有效的答案。尤其是，我们将主要关注种群风险功能满足Tysbakov噪声条件（TNC）1的情况，其中包括强烈凸功能，SVM，SVM，ℓ1频繁的随机性优化和线性回归为特殊情况
将 UPF 功能移至私有 5G 网络边缘...
在边缘直接处理高带宽业务，节省骨干网的带宽消耗。时延敏感型业务需要部署在网络边缘，靠近用户。部分行业应用数据保密性较高，需要限制在特定的边缘区域。需要降低网络数据泄露风险，保护用户数据安全和隐私。
私有森林协议更新：栖息地保护计划
向国家海洋渔业局 (NMFS) 或美国鱼类和野生动物管理局 (USFWS) 申请偶然捕获许可证。偶然捕获许可证根据《濒危物种法》为在许可证区域内从事受保护工作的土地所有者和经营者提供法律保护。ODF 正在制定 HCP 作为偶然捕获许可证申请的一部分。ODF 将代表俄勒冈州私人和地方政府森林土地所有者以及希望选择加入许可证的任何俄勒冈州部落持有许可证。受保护的土地所有者将根据 ESA 获得监管保证，保护他们免受在进行受 HCP 保护的森林作业和活动时可能发生的偶然捕获。ODF 的偶然捕获许可证将：• 适用于 10 种受保护的水生物种 • 涵盖受《森林实践法》约束的大多数活动 • 合法授权偶然捕获受保护的水生物种 • 适用于受保护的土地所有者。ODF 目前正在与承包商合作制定 HCP，并听取指导委员会的意见。指导委员会成员包括 PFA 报告作者、ODF 森林资源部工作人员、俄勒冈州鱼类和野生动物部、俄勒冈州环境质量部、国家海洋渔业局和美国鱼类和野生动物管理局的代表。ODF 将在 2027 年 12 月 31 日之前制定最终的 HCP 并获得附带捕获许可证。
用户级差分私有随机凸优化
我们在用户级别的隐私下研究了差异化私有随机凸优化（DP-SCO），每个用户可以持有多个数据项。用户级DP-SCO的现有工作要么需要超多项式运行时[Ghazi等，2023b]，要么要求用户数量在问题的维度上以额外的严格影响[Bassily and Sun，Sun，2023]在问题的维度上生长。我们为用户级DP-SCO开发了新的算法，这些算法在多项式时间内获得了凸面和强烈凸功能的最佳速率，并要求用户数量仅在维度上对数增长。我们的算法是第一个在多项式时间内获得非平滑函数的最佳速率。这些算法基于多通道DP-SGD，与集中数据的新型私人平均估计程序合并，该过程在估算梯度的平均值之前对较高的删除步骤进行了分类。
与 NVIDIA 合作实施 VMware 私有 AI Foundation
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