XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System规范
萩山宿舍内部修缮工程规范
砂浆金属抹子顶部的聚酯装饰胶合板 EP-G 砂浆金属抹子顶部的聚酯装饰胶合板 EP-G 砂浆金属抹子顶部的聚酯装饰胶合板 EP-G 砂浆金属抹子顶部的聚酯装饰胶合板 EP-G
电网规范
该报告受益于专家的投入和审查：Eckard Quitmann（Enercon），潮峰（中国电力研究所），Hazril Izan Bahari（Seda），IoAnnis Theogolisis（Eentso-E） RICA），Julia Matevosyan（美国埃尔科特），Leonardo Meeus（FSR），Lina Marcela Ramirez Arbelaez（XM Colombia），Narasimhan SR（Power System Corporation Corporation Corporation Corporation Corporation Corporation Corporation [Posoco]印度USHIL KUMAR（Power System Operation Corporation Limited [Posoco]印度），弗吉尼亚Echinope（乌拉圭能源部），Carlos Fernandez，Emanuele Bianco，Emanuele Taibi，Raul Miranda以及 Rabia Ferroukhi (IRENA)。
大脑图像合成，无监督的多元规范CSCL4NET
神经科学的最新进展强调了多模式医学数据在研究某些病理和了解人类认知方面的有效性。但是，获得一组不同的模态的完整集受到各种因素的限制，例如长期获取时间，高检查成本和伪影抑制。此外，神经影像数据的复杂性，高维度和异源性仍然是有效地利用现有随机扫描的另一个关键挑战，因为不同机器通常对相同方式的数据进行了不同的测量。显然需要超越传统成像依赖性过程，并从源中综合解剖学特定的目标模式数据。在本文中，我们建议学习使用新型CSCℓ4NET跨内部和模式内变化的专用特征。通过特征图和多元典范适应性中的模态数据的初始统一，CSCℓ4净4净促进了特征级别的相互转换。正定的riemannian歧管 - 惩罚数据限制项进一步使CSCℓ4NET可以根据变换的特征重新构建缺失测量值。最后，最大化ℓ4 -norm沸腾到计算上有效的优化问题。具有较大的实验可以验证我们的CSCℓ4NET的能力和鲁棒性与Multiple数据集中的最新方法相比。
净零社区 - 逻辑模型和数据规范
尽管表中有许多数据点，但大量只需基线数据即可。由于提供干预措施的范围有限，因此针对项目产出的报告可能很小。如果交付项目输出，逻辑模型提供了推荐的报告方法。因此，针对这些指标和输出报告的资源负载相对较低。此外，下面列出的许多数据点可能超出了此阶段的项目范围。例如，IM.32-自然基础设施最大化碳固存，需要在测量该指标之前提供自然基础设施。在这种情况下，如果没有提供此领域的活动，则不需要针对此指标的数据。在第一次每月会议上，将根据其项目计划的提交和协议确认每个洛杉矶的完整监控和评估报告指南。
招聘过程中使用人工智能的道德规范
人工智能 (AI) 正在改变企业处理招聘和聘用流程的方式。随着组织越来越多地转向使用 AI 来简化招聘流程，围绕其使用的道德考虑变得越来越重要。虽然 AI 可以提供减少偏见和提高效率等好处，但它也引发了对隐私、公平和问责制的担忧。本研究论文的目的是探讨在招聘过程中使用 AI 的道德考虑，并确定确保合乎道德的 AI 招聘实践的最佳实践。AI 是指开发可以执行通常需要人类智能的任务（例如决策和解决问题）的计算机系统。在招聘方面，AI 算法可用于扫描简历、进行就业前评估和分析视频面试以识别潜在候选人。AI 有可能通过识别高质量候选人并减少招聘所需的时间和资源来改善招聘结果。然而，在招聘中使用人工智能也引发了与隐私、公平和问责相关的道德问题。
武器化的人工智能和使用武力规范
AWS 有可能从根本上改变武力的使用，以相互冲突的方式触及工具性和人文性战争实践。从工具性角度理解，战争服务于国家的政治和经济利益。以效率为中心的工具性论点是 AWS 的推动因素：此类系统因其比人类更快的反应时间和隐身性而具有军事优势。然而，围绕勇气、荣誉、英勇或互惠等概念构建的人文主义战争理解因武器系统中包含越来越多的自主功能而受到挑战。我们可以通过考虑美国的例子来看到这种分歧。一方面，美国军事理论谈到增加未来武器平台的自主性投资和相关性。另一方面，美国开发 AWS 的历史包括各种取消的项目，原因是美国根深蒂固地不愿意将杀戮决定委托给机器。
颠覆人机互动中的性别规范
本文介绍了一种跨性别包容的人工智能立场，即“行动人工智能”（eAI）。人工智能设计是一种体现人类文化和价值观的人类社会文化实践。不具代表性的人工智能设计可能会导致社会边缘化。第 1 节借鉴激进的行动主义，概述了具体文化实践。第 2 节探讨了跨性别如何作为一种社会文化实践与技术科学交织在一起。第 3 节重点介绍了在人工智能中机器人与人类互动的具体情况下颠覆性别规范。最后，第 4 节确定了四个道德载体：可解释性、公平性、透明度和可审计性，以便在开发性别包容的人工智能时采取跨性别包容的立场，并颠覆机器人设计中现有的性别规范。
人工智能，新闻和撒哈拉以南非洲的Ubuntu机器人：迈向规范
摘要这项研究调查了Ubuntu哲学与撒哈拉亚州非洲的AI驱动新闻实践的融合。特别关注其挑战，机遇和对提高包容性的影响，该研究描述了实际的询问行为，包括优先考虑多样化的数据源，建立道德准则，促进AI素养，确保透明度和问责制，并分配公平的资源。借鉴了刚果DRC，肯尼亚，坦桑尼亚，乌干达和赞比亚的记者的观点，发现非洲记者在与人工智能工具的互动中遇到了各种经验，从热情的拥抱到对他们的重视能力和代表性和代表性。在背景下，该研究提出了一种受Ubuntu哲学启发的规范视角，强调了关系，社会进步，社会和谐和人类尊严，是负责在新闻业中使用AI的指导框架。通过在Ubuntu哲学中重新构想AI新闻业，该研究强调了创造一种技术性景观的潜力，在该景观中，所有个人和社区都得到公平地对待，与相互联系的NESS，社区责任和集体福祉的原则保持一致。
Redfish 规范 - DMTF
本标准或拟议标准中某些元素的实施可能受第三方专利权（包括临时专利权）（以下简称“专利权”）的约束。DMTF 不向标准用户陈述此类权利的存在，也不负责识别、披露或识别任何或所有此类第三方专利权、所有者或索赔人，也不负责对此类权利、所有者或索赔人的任何不完整或不准确的识别或披露。无论在任何方式或情况下，无论在任何法律理论下，DMTF 均不对任何一方因未能识别、披露或识别任何此类第三方专利权，或该方依赖标准或将其纳入其产品、协议或测试程序而承担任何责任。 DMTF 对实施此类标准的任何一方（无论此类实施是否可预见）均不承担任何责任，也不对任何专利所有人或索赔人承担任何责任，并且对于标准在发布后被撤回或修改而产生的费用或损失不承担任何责任，并且对于专利所有人对此类实施提出的任何和所有侵权索赔，任何实施该标准的一方均应进行赔偿并使其免受损害。