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生成AI的未来：导航道德，监管和治理挑战
数据隐私使法规的实施更加复杂，因为大量数据集需要培训强大的生成AI模型的需求与维护数据隐私的道德要求之间存在微妙的平衡。在诸如医学图像综合之类的领域中，全面的数据集对于准确性至关重要，确保患者的隐私在努力争取透明度和可及性时具有挑战性。生成AI的快速发展构成了另一个障碍，超过了监管框架的适应性，并创造了一个努力与技术进步保持同步的滞后。例如，新颖的生成AI技术（例如GPT-4）的出现可能会引入新的道德考虑因素，而现有法规不涵盖的新伦理考虑因素，从而导致技术进步和监管更新之间存在差距。
NGCT：基于机器学习、人工智能的下一代计算技术
https://www.iaria.org/conferences2020/ICN20.html 2020 年 2 月 23 日至 2020 年 2 月 27 日 - 葡萄牙里斯本 下一代计算技术是从分布式计算、人工智能、机器学习、深度学习、云计算、并行计算、网格计算及其相关应用等新技术和研究领域发展而来的。这些信息技术领域的新兴主题正在定义计算技术的未来。通过使用互联网和中央远程服务，它可以维护数据、应用程序等，通过集中存储、内存、处理和带宽等提供更高效的计算。它还可以集中所有计算资源并通过软件自动管理而无需干预。当前的计算架构、服务模型、平台、问题（即安全性、隐私、可靠性、开放标准等）和类型有几个层。
使用 gcForest 进行汽车维护建模 - -ORCA
方法在 PdM 中也得到了广泛应用。由于备件管理是行业中的一个关键问题，Khan 等人（2019 年）[16] 部署了一个数学规划模型来制定船舶的故障时间，以基于传感器数据优化备件管理。同时，部署最短路径动态规划公式来解决多项式时间复杂度。Cox 比例风险模型是可靠性分析中一种流行的模型，可以处理删失数据和未删失数据。Verhagen 和 Boer（2018 年）[17] 使用时间独立和时间相关的 Cox 比例风险模型根据历史运行和维护数据估计飞机部件的可靠性。此外，采用极值分析和最大差异分析来识别与部件故障相关的操作因素。
肖尔伍德警察局备忘录
2022 年 6 月 20 日 - 公共安全委员会召开会议，审查并讨论了 Weiss 博士建议的部门人员结构和可能的变更。在这次会议上，大家同意维持目前的轮班人员和侦探职位。警察局将维护记录管理系统，并根据事件情况利用案件管理和分配给侦探进行调查，为每个侦探制定问责措施。确定不需要犯罪分析师，SHPD 将负责创建和维护数据以供公众传播。由于对政策及其内置的内部制衡有了更深入的了解，因此没有就追捕政策进行进一步讨论。基于此，确定目前不会更改该政策。请参阅 2021 年 12 月 6 日的资料包 此处 。
劳埃德·范宁
1995 年文书工作减少法案 (PRA) 声明：PRA（44 USC 3501 等）要求我们通知您，BOEM 收集这些信息是为了追究担保人对委托人（承租人或运营商）的义务和责任的责任。回复是强制性的。不收集任何专有信息。除非显示当前有效的 0MB 控制编号，否则机构不得进行或赞助信息收集，个人也无需回复。估计此表格的公共报告负担平均为每份回复 15 分钟，包括查看说明、收集和维护数据以及填写和查看表格的时间。有关负担估计或此表格任何其他方面的意见应直接发送给海洋能源管理局信息收集许可官，地址：45600 Woodland Road, Sterling, VA 20 I 66。
Microsoft Word - WP-Ayasdi 预测性维护 (1).docx
在过去的几年中，机器学习 (ML) 已成为管理资产维护数据的首选技术。以前的方法涉及收集历史资产数据并根据阈值标准创建规则集。由于数据量大且复杂，这种方法无法扩展，导致对何时执行维护程序的任意预测。ML 给维护从业人员带来的第一个好处是让他们摆脱了这些规则集的管理。然而，这种解决方案带来了一个新问题。通过基于现有数据训练模型，尤其是使用深度神经网络，从业人员失去了可解释性，从而导致一些不良后果。首先，难以解释或解读的黑盒模型和预测会导致对推荐操作的信任度降低。其次，它为数据科学家带来了更多工作——调整、实验等。因此，传统的 ML 方法会导致模型更难维护，并且维持成本更高。
地理数据质量保证 - DiVA 门户
地理数据的使用在世界各地日益增多，因此数据质量也越来越受到重视。如今，地理数据组织正投入更多精力分析其当前确保和维护数据质量的方法，以满足客户日益增长的需求。瑞典政府非常重视组织之间的合作，并启动了一项建立国家地理数据基础设施的项目。为了使这种合作取得成功，生成的地理数据的可靠性必须很高，并且必须确保数据质量达到可接受的水平。本研究的主要目的是分析瑞典部分地理数据组织（Lantmäteriet、Stockholms Stad 和 Sjöfartsverket）的当前数据质量保证流程，找出脱节之处并提出改进建议。此外，还与国际组织 iMMAP 的数据质量保证流程进行了比较。
地理数据的质量保证 - DiVA 门户
地理数据的使用在世界各地日益增多，因此数据质量也越来越受到重视。如今，地理数据组织正投入更多精力分析其当前确保和维护数据质量的方法，以满足客户日益增长的需求。瑞典政府非常重视组织之间的合作，并启动了一项建立国家地理数据基础设施的项目。为了使这种合作取得成功，生成的地理数据的可靠性必须很高，并且必须确保数据质量达到可接受的水平。本研究的主要目的是分析瑞典部分地理数据组织（Lantmäteriet、Stockholms Stad 和 Sjöfartsverket）的当前数据质量保证流程，找出脱节之处并提出改进建议。此外，还与国际组织 iMMAP 的数据质量保证流程进行了比较。
安全云计算的同态加密
同态加密代表了一种通过启用计算直接在加密数据上执行的无需解密的转换方法来保护云计算的方法。本研究探讨了同构加密方案的潜力，以增强云存储的安全性和隐私性和敏感信息的处理。通过在整个计算过程中维护数据加密，同态加密可确保敏感数据仍然可以保护未经授权的访问和漏洞，即使在云环境中也是如此。该研究研究了各种同态加密技术，评估了其现实应用应用的性能，可伸缩性和实用性。此外，它解决了计算开销和实施复杂性等挑战，提出了解决方案，以优化和简化云计算中同构加密的使用。这项研究强调了在越来越多的云依赖的数字景观中推进加密技术以维护数据隐私的重要性。
会议计划和信息手册-IEEE Healthcom
机器学习的当前成功已在很大程度上取决于集中学习，该学习将数据从多个来源汇总到中心位置。这在医疗保健中提出了重大挑战，其中经常在多个机构之间孤立患者数据，并且严格的隐私法规阻止了集中数据共享。联合学习是一种分布式学习范式，允许医疗机构可以协作训练模型，而无需在机构边界跨越患者数据的情况下进行培训模型，这是由于其维护数据所在地并解决数据共享的法律和道德障碍的能力，因此非常有利。然而，最近的研究表明，联邦学习容易受到几种隐私攻击的攻击，例如数据重建和成员推理，在这些攻击中，对手可以从模型更新中推断敏感数据。