XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System责任制
用于家庭康复的个性化负责任人工智能
摘要：COVID-19 后的社会经济原因要求进行无人监督的家庭康复，特别是需要个性化的人工智能来支持参与和激励。人工智能还必须符合问责制、责任制和透明度 (ART) 要求，以获得更广泛的接受。本文介绍了一种以患者为中心的个性化家庭康复支持系统。为此，计时起立行走 (TUG) 和五次坐立 (FTSTS) 测试评估了在存在或发展合并症的情况下的日常生活活动表现。我们提出了一种生成合成数据集的方法，以补充实验观察并减轻偏见。我们提出了一种增量混合机器学习算法，该算法结合了集成学习和混合堆叠，使用极端梯度提升决策树和 k-最近邻来满足个性化、可解释性和 ART 设计要求，同时保持较低的计算占用空间。该模型在预测相关患者医疗状况时，FTSTS 和 TUG 的准确率高达 100%，在预测测试部分中的困难区域时，准确率分别达到 100% 或 83.13%。与以前使用摄像头等侵入式监控手段的方法相比，我们的结果显示，FTSTS 和 TUG 测试分别提高了 5% 和 15%。
伍德赛德宣布修改领导结构以...
实现公司战略的下一阶段 伍德赛德宣布了修订后的领导层结构，以实施公司战略的下一阶段，从而在能源转型中蓬勃发展。修订后的结构将于 2024 年 8 月 1 日生效，将核心业务活动汇总并提升为简化的运营模式。伍德赛德首席执行官梅格·奥尼尔表示，这些变化是与必和必拓石油业务合并后建立的运营模式的演变，支持安全、可靠和具有成本效益地执行基础业务，并为公司未来的增长和价值创造做好准备。 “我们正在将伍德赛德的传统和新能源业务完全整合到我们的价值链中，以支持持续提供客户在能源转型中所需的经济实惠、可靠和低碳的能源。 “我们还将以区域模式整合运营和项目交付，以推动对安全、高效决策和有效业务执行的高度关注。 “我们的新管理团队在连续性与变革之间取得平衡，增加了新的能力并简化了责任制，”她说。 修订后的领导层结构的关键要素包括：
基于区块链的支持轻量级多跳信息问责的供应链隐私保护
众所周知，供应链上的信息共享可以提高生产力并降低成本。然而，随着供应链向更加动态和灵活的方向发展，隐私问题对所需的信息检索提出了严峻的挑战。不同利益相关者之间缺乏信任会阻碍先进的多跳信息流，因为用于跟踪和追溯产品和零件的宝贵信息要么不可用，要么仅保留在本地。我们对以前方法的广泛文献综述表明，这些跨公司信息检索的需求得到了广泛认可，但相关工作目前只能充分解决这些问题。为了克服这些问题，我们提出了 PrivAccIChain，这是一种安全的隐私保护架构，用于改进供应链上的多跳信息检索，并实现利益相关者责任制。为了满足特定用例的需求，我们特别在设计中引入了透明度和数据隐私的适应性配置。因此，即使在包括相互不信任的利益相关者的供应链中，我们也能实现信息共享以及多跳跟踪和追踪的好处。我们评估了 PrivAccIChain 的性能，并根据可购买汽车 e.GO Life 的信息证明了其在现实世界中的可行性。我们进一步进行了深入的安全分析，并提出了针对常见攻击的可调缓解措施。因此，我们证明 PrivAccIChain 即使在具有灵活和动态业务关系的复杂供应链中也适用于信息管理。
生物学和生物医学杂志精神疾病
和诊断已经看到了显着的增长。这项研究调查了使用AI来促进早期医学疾病诊断并增强我们对疾病进展的理解，尤其是在精神疾病领域。主要目的是探索和使用各种AI算法来识别与精神疾病相关的生物标志物。数据和方法涉及将各种算法应用于对精神疾病进行分类的应用，并对其准确性进行了细致的比较。此外，基于这些算法开发了模型，旨在优化诊断精度。结果表明，数据集的70％精度显着，突出了深度学习方法在处理广泛的数据集中的功效。这些发现强调了临床数据集中深度学习的潜力及其在对心理健康问题的未来发现中的应用。尽管深度学习的表现值得称赞，但批评仍然对其在开发和评估阶段的责任制仍然存在。AI在检测精神病疾病方面取得了长足的进步，但本研究确定了改善基于AI的应用的领域。值得注意的是，由于其对均质数据集的分析，当前模型的可推广性有限，这促使人们考虑了未来的方法，包括迁移学习，多视图学习和整体学习，以处理多样化和广泛的精神病疾病数据集。关键字：人工智能，诊断，机器学习，管理，精神疾病，精神疾病。
内部审计部报告2024/101
内部监督服务办公室（OIOS）对联合国ABYEI（UNISFA）的联合国临时安全部队的授权框架进行了审核。审计的目的是评估如何有效地实施权威框架的授权并确保：（i）提高透明度和责任制，以行使决策机构； （ii）被限制的当局与代表的职责保持一致。审核涵盖了2022年1月1日至2024年3月31日的期间，并涵盖了中等风险的地区，其中包括：（a）控制环境； （b）执行权限的授权； （c）授权监控； （d）例外报告。在Unisfa中执行权威授权需要重大改进。控制环境很薄弱，主要是由于Unisfa的员工缺乏对权威框架授权的要求以及财务和员工法规和规则的要求，从而导致不适当行使次要授权的权威。此外，Unisfa并未充分监视其针对关键绩效指标的绩效，以了解为什么在人力资源，预算和财务，采购和财产管理的四个职能领域中表现不佳。OIO提出了五个建议。 要解决审核中确定的问题，unisfa需要：OIO提出了五个建议。要解决审核中确定的问题，unisfa需要：
462公法88-444-AUG。 19，1964 [78 Stat。 （1）...
REGULATORY REVIEW Committee oversight activities will assist in the collection of relevant information to support the Committee's legislative agenda, monitor the implementation of public policy, and ensure the government's performance in subject matters within the Committee's jurisdiction.因此，委员会将研究自然资源法的有效性。的监督重点还将提供关于法律，例如《国家环境政策法》，《濒危物种法》，《荒野法》，《联邦土地政策和管理法》，《海洋哺乳动物保护法》（MMPA），《国家历史保护法》，《国家历史保护法》以及其他可能超出其对美国对美国税收征收的昂贵诉讼和其他不利影响的监管目的。道德和透明度委员会将在其管辖权下对联邦部门和机构进行彻底监督道德规范的遵守情况。委员会将审查部门道德办公室，道德培训，指导和利益遵守冲突的运作，以及其他考虑因素，以确保对违反道德规范和法律的行政官员和雇员负责。科学完整性和授予责任制需要确保委员会管辖范围内机构和机构的科学完整性，包括对各种政府资助接收者的监督。委员会将监督其管辖范围内机构和局授予的联邦赠款，以确保授予效率，公平和透明的赠款程序。能源和矿产资源
AI代理的分散治理
自治AI代理人带来了变革的机会和重要的治理Challenges。现有的框架，例如《欧盟AI法案》和《 NIST AI风险管理框架》，无法解决这些代理的复杂性，这些代理能够独立决策，学习和适应。为了弥合这些差距，我们提出了精神（thical Technology and Holistic o Versight s y Sem）的框架 - 分散的治理（DEGOV）模型利用Web3技术，包括区块链，智能合约和De-Clentlized自主组织（DAOS）。精神为AI代理建立了全球注册表，从而通过Soulbound令牌和零知识证明的工具来实现动态风险分类，比例监督以及自动化的合规性监控。此外，该框架还结合了分散的司法系统，以解决透明的争议解决，并涉及AI特定的法律实体，以管理有限责任，并得到强制性保险的支持，以确保财务责任制并激励道德设计。通过整合理性，道德基础和目标一致性的哲学原则，旨在为促进信任，透明度和参与式治理创建一个巨大的研究议程。这个创新的框架为监管AI代理商提供了可扩展而包容的策略，平衡创新与道德责任，以满足AI驱动的未来的需求。
研究及咨询活动指引
DYPIU 的正式教职员工可以进行赞助研究，但必须事先获得 DYPIU 的必要许可，且不得妨碍教学职责、指导本科生、硕士生、研究学者和其他机构承诺。DYPIU 将鼓励员工参与所有赞助研究项目，这是 DYPIU 员工职责的一部分。提交研究提案时，应包括提案总成本 20% 的大学管理费用。可以将一定比例（50%）的管理费用作为研究奖励提供给 PI。这将计入“最高咨询费”的一部分。提议的研究应解决有助于产生新知识、解决挑战、开发解决问题的新方法以及改善生活/技术的问题。提案应阐明目标、背景、方法和拟议成果。研究工作应与文献调查一起妥善记录，并妥善记录每位候选人的贡献。记录数据来源、质量、存储和检索的过程/信息对于正确的研究实践、授予适当的信用以避免冲突以及解决对潜在不当行为的担忧都是必要的。必须保持明确的数据所有权和责任制。生成的数据和记录应提交给存储库，因为数据的所有权属于 DYPIU。进行研究时应遵循道德规范。所有出版物和项目的其他成果都应明确承认并遵守 DYPIU 的分配规则。所有研究人员都应按照 DYPIU 的政策和规则开展研究活动。
自动化国际人权...
国际人权法院和条约机构越来越多地转向自动决策（“ ADM”）技术，以加快和增强对个人投诉的审查。这些法庭尚未考虑通过将不同类型的自动化技术用于这些目的而提出的许多法律，规范和实际问题。本文对将ADM引入国际人权裁决的收益和挑战进行了全面，平衡的评估。我们主张使用ADM来数字化文档和内部案例管理目的，并就注册，不可接受性和计算损失提出直接建议。相反，我们拒绝使用算法或人工智能（“ AI”）来预测国家是否违反人权条约。在这些极性类别之间，我们讨论了半自动化的程序，这些程序将相似的情况聚集在一起，总结和翻译关键文本，并建议相关的先例。We weigh the benefits of introducing these tools to improve international human rights adjudication—which include greater speed and efficiency in processing and sorting cases, identifying patterns in jurisprudence, and enabling judges and staff to focus on more complex responsibilities— against two types of cognitive biases—biases inherent in the datasets on which ADM is trained and biases arising from interactions between humans and machines.我们还引入了一个框架，以增强责任制，从而减轻ADM技术造成的潜在危害。
AI代理的分散治理
自治的AI代理人提供了变革的机会和重要的治理。现有的框架，例如《欧盟AI法案》和《 NIST AI风险管理框架》，无法解决这些代理的复杂性，这些代理能够独立决策，学习和适应。为了弥合这些差距，我们提出了TextBfethos（thical Technology and Holistic o Versight S Semstorw）框架 - 一个分散的治理（DEGOV）模型利用Web3技术，包括区块链，智能合约，智能合约和脱离集中的自治组织（DAOS）。精神为AI代理建立了全球注册表，从而通过Soulbound代币和零知识证明的工具来实现动态风险分类，比例监督以及自动化的合规性监视。此外，该框架结合了分散的司法系统，以解决透明的争议解决方案，并涉及AI特定的法律实体，以管理有限责任，并得到强制性保险的支持，以确保财务责任制和激励道德设计。通过整合理性，道德基础和目标一致性的哲学原则，旨在为促进信任，透明度和参与式治理创建一个巨大的研究议程。这个创新的框架为调节AI代理的可扩展和包容性策略提供了平衡的创新与道德责任，以满足AI驱动的未来的需求。