尊重。任何 AI 部署都将尊重所有受影响实体和个人的隐私、财产、法律和人权。• 我们将采取合理措施确保我们利用的任何模型或 AI 技术都尊重用于训练该技术的数据的版权和合同义务。• 我们将在任何 AI 应用中应用有关个人隐私的行业标准。• 我们将遵守所有适用法律,并努力确保我们的原则和方法符合任何适用的行业标准。• 我们不会在未经同意的情况下与第三方共享客户数据,也不会在模型中使用客户数据,除非能够防止在及时响应中发生重大披露
2023 年 1 月 17 日——... 为任何涉及侵犯隐私的监管行动辩护;(c)... 网络安全。框架,并且符合行业标准和...
宣言的目的历史上,分布式能源资源(DER)是由可以看到和分析逻辑和操作方法的离散组件或功能组件组装的。今天,大部分功能都是按照固件和软件说明的板载计算机来处理的,以实现所需的结果。行业标准(例如IEEE 1547)创建了一组要求,可以通过全国认可的测试实验室来证明,用于该地区EPS。但是,尽管在行业中正在进行努力,但对于EPS来说,对于EPS来说,EPS重要的许多功能对EPS很重要。目前缺乏行业标准来存储储能系统,需要通过对操作手册的详细审查以及经常与制造商进行查询来验证功能。
主题演讲(视频),Jean Clair Pradier- Safran Electrical&Power的Airworwornilences负责人 - 行业标准工作组代表(SAE E40&Eurocae WG113)
TI 灵活的软件架构和开发环境让您可以在任何地方训练模型,并使用您最喜欢的行业标准 Python 或 C++ 应用程序编程接口 (API)(来自 TensorFlow Lite、ONNX RunTime 或 TVM 和 SageMaker Neo with Neo AI DLR 运行时引擎)仅用几行代码即可将其编译并部署到 TI 硬件上。在这些行业标准运行时引擎的后端,我们的 TI 深度学习 (TIDL) 模型编译和运行时工具让您可以为 TI 硬件编译模型,将编译后的图形或子图部署到深度学习硬件加速器上,并从处理器获得最佳推理性能,而无需任何手动工具。