XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System赌注
Lopez-Vergara;修订：12/01/2024
“技术勇气”是在新兴技术的道德方面的智能恐惧和聪明的希望的正确结合的倾向。很难知道AI系统将如何改变（高等）教育的文化，社会政治和技术景观，或者他们有信心认真对待的预言。很难知道对AI系统的“智能”恐惧和希望，或者我们如何培养它们。但赌注很重要：通过技术勇气的失败，我们有可能在我们的方法，采用和/或拒绝AI系统中造成或永久存在严重的道德错误。本演讲将集中于一些技术，教学和机构挑战，以勇敢地接近教育中的AI系统。它将提供一些建议，以通过越来越具有挑战性的道德格局来寻找我们的方式。
参与在... 的复杂过程中的作用
•其他受试者在该地区的大量参与和支持该项目的人（例如）学校，大学，研究机构，ATS，公民委员会，企业，贸易协会，森林财团，农村地区，水服务经理等）; •增强第三部门实体在实现文化领域的活动和/或社会包容脆弱主题中的作用； •与框架协议，协商协商，协商编程，集成区域项目的协同作用，并能够保证项目资源的未来计划（例如网络合同，...）; •社区积极参与私人建筑物的能源效率以及共享可再生能源生产； •激活或预测人口参与的路径和赌注构建战略愿景到2030年，已经从设计思想的呈现开始。
执行摘要Microsoft数字防御报告2024
这些网络攻击正在以令人叹为观止的规模继续进行，随着它们越来越多的人类健康处于危险之中，停止它们的赌注就不会更高。在这个财政年度，仅在美国，有389个医疗机构被勒索软件成功袭击，从而导致网络关闭，系统离线，关键的医疗运营延迟并重新安排了约会。更糟糕的是，网络攻击的风险增加不再限于民用网络犯罪分子。民族国家在网络领域变得越来越积极，技术成熟的水平不断增长，反映了对资源和培训的投资增加。这些国家赞助的黑客不仅在窃取数据，而且还启动勒索软件，为未来破坏的后门介绍，破坏操作以及进行影响力活动。
养老金 - 规划 - 企业中的财务状况。 ...
养老金计划对公司资产负债表的资助立场的影响是一种资产责任风险；也就是说，这与计划的资产和负债如何应对金融市场的变化直接相关。由于养老金义务应在很长一段时间内支付，并且使用当前的公司债券市场收益率进行估值，因此养老金负债价值被认为具有长期企业债券的投资质量。换句话说，养老金责任可以被认为是长期债券中的负投资或短职位。所有其他均等，如果公司债券收益率上升，责任价值将下降，从而提高了公司的资产负债表。相反，如果产量下降，责任价值将会上升，从而损害资产负债表的位置。实际上，养老金是公司债券收益率将上升的赌注。
Microsoft数字防御报告2024
这些网络攻击正在以令人叹为观止的规模继续进行，随着它们越来越多的人类健康处于危险之中，停止它们的赌注就不会更高。在这个财政年度，仅在美国，有389个医疗机构被勒索软件成功袭击，从而导致网络关闭，系统离线，关键的医疗运营延迟并重新安排了约会。更糟糕的是，网络攻击的风险增加不再限于民用网络犯罪分子。民族国家在网络领域变得越来越积极，技术成熟的水平不断增长，反映了对资源和培训的投资增加。这些国家赞助的黑客不仅在窃取数据，而且还启动勒索软件，为未来破坏的后门介绍，破坏操作以及进行影响力活动。
FORCE PROTECTION.pdf
武力保护成为政治赌注，因为它是政治行动自由的条件。这里只需提醒一下 1983 年贝鲁特遭受致命袭击后美国和法国特遣队的撤离，或者十年后“黑鹰坠落”后美国军队从索马里撤出。在不被视为至关重要的承诺中，政治行动自由 - 今天和明天 - 从现在开始通过武力保护。除此之外，由于我们不再承担单一而巨大的承诺 - 扑克玩家的“全押” - 保留武力以备将来显然会接连发生的危机之用是必不可少的。可能的战争是用无法消耗的力量发动的。武力的使用应在其强制性保护的约束下进行设计 - 随后在其强制性保护的约束下进行设计 - 因为它们是相同的部队和相同的装备，稀缺且
比较政治经济学（CF）
为什么今天有这么多州？议会制度是否比总统政权产生赌注的结果？为什么遗传君主制比军事专政更稳定？投票有意义吗？本课程涵盖了比较政治经济学的十二个中心主题以及他们提出的许多问题。“比较政治经济学”研究政治机构，但用经济学借来的工具对其进行了分析。这意味着，从理论的角度来看，分析单位是个人，他有动力实现目标，但必须在政治领导的约束下行事。因此，CPE的主要目的是了解机构如何影响个人行为并产生特定的结果。从方法论的角度来看，关于政治机构的起源和影响的知识是从统计分析或实验中得出的。没有任何参加此讲座的先决条件，但是您需要在英语中有些舒适（例如，能够做笔记）。
永远年轻-Berkeley Engineering
他们的技术被称为SmartStake系统，使用赌注安装的传感器提供廉价的变种本地，用于腔戒指降低光谱，这是一种最先进但成本更高的方法，用于测量诸如一氧化氧化物之类的气体。在农作物的生长季节结束时，可以轻松地更换简单的印刷传感器，从而实现了传感方式，而感应方式原本是不切实际的。除了一氧化二氮，硝酸盐，铵和氧气外，传感器网络还可以测量pH，温度，水分和硝化微生物酶；然后可以通过机器学习模型分析所得数据。研究人员希望他们的系统有一天能够通过使农民能够微调农业实践来降低一氧化二氮的排放，同时还可以优化肥料和灌溉用途，从而改变生物燃料农业。
从事后解释性到自我解释模型
[1]辛西娅·鲁丁（Cynthia Rudin）。停止解释用于高赌注决策的黑匣子机器学习模型，然后使用可解释的模型。自然机器智能，1（5）：206–215，2019 [2]MarcoTúlioRibeiro，Sameer Singh和Carlos Guestrin。“我为什么要信任您？”：解释任何分类器的预测。Corr，ABS/1602.04938，2016。[3] Sebastian Bach，Alexander Binder，GrégoireMontavon，Frederick Klauschen，Klaus-RobertMüller和Wojciech Samek。通过层次相关性传播对非线性分类器决策的像素智慧解释。plos One，10（7）：1-46，07 2015。[4] Alina Barnett，Jonathan SU，Cynthia Rudin，Chaofan Chen，Oscar Li。这看起来像：深入学习可解释的图像识别。在神经信息处理系统会议论文集（Neurips），2019年。