2 我们的共同议程政策简报 7,为了全人类——外层空间治理的未来,联合国大会第 77 届会议,联合国文件 A/77/CRP.1/Add.6(2023 年),可在线获取。
遗传服务,由个人或其任何家庭成员提供。”请参阅:“45 CFR 160.103 - 定义”。(LII / 法律信息研究所)访问日期:2018 年 3 月 6 日。“45 CFR 160.103 - 定义。”(LII / 法律信息研究所)访问于 2018 年 3 月 6 日。;为了本文的目的,我们将基因数据定义为有关个人遗传或获得性基因特征的信息,以及可以根据特定基因特征推断出的表型特征,这些数据来自人类 DNA、RNA 和染色体的测序或分析。测序通常通过基因测序、外显子组测序和全基因组测序 (WGS) 完成。人类 DNA 分析包括靶向诊断、基于人群的筛查测试、大型平台和其他基因检测技术。2 Zachary D. Stephens 等人,《大数据:天文数据还是基因组数据?》(2015 年)13 PLOS Biol e1002195。3 同上。4 身份盗窃资源中心,《ITRC 数据泄露报告 2016》(2017 年)访问日期:2017 年 5 月 4 日。身份盗窃资源中心,《ITRC 数据泄露报告 2016》(2017 年)访问日期:2017 年 5 月 4 日。5 Simson Garfinkel,“个人信息的去识别化”(2015)NISTIR 8053。Simson Garfinkel(注 21)。Simson Garfinkel(注 20)。Simson Garfinkel(注 19)。
摘要 哥德堡数字人文研究基础设施 (GRIDH) 参与了各个人文领域的项目,这些项目利用并开发了结合“人工智能” (AI) 应用的研究工具和基础设施资源。这些应用包括自然语言处理、机器学习、计算机视觉、大型语言模型、图像识别算法、分类、聚类和深度学习。本文提出了“人文 AI”一词,以描述一种新兴的跨学科实践形式,该实践使用和开发基于 AI 的研究应用程序来回答人文研究问题及其纠缠不清的人文反思。我们创造这个术语是为了使其实践的认识论和物质特殊性以及其可供性使之成为可能的新知识形式变得隐晦和可见。本文介绍了 GRIDH 在“人文 AI”领域的项目及其开发的 AI 资源和应用。
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。
如今,电子竞技现象无处不在。国际锦标赛和参赛选手让数百万观众激动不已,他们观看电子竞技运动员和他们的团队努力提高水平并超越彼此。为了达到必要的认知和身体最佳状态,并抵消因在电脑或游戏机前训练数小时而导致的一般健康问题,电子竞技运动员需要最佳的认知、身体和心理训练。然而,在电子竞技特定的健康管理方面存在差距,包括预防健康问题和训练这些功能。为了对这一主题做出贡献,我们在本篇小评论中介绍了基于跨学科研究结果的可能途径,为认知、身体和精神更健康、更强大的电子竞技运动员提供整体训练方法。我们讨论了运动游戏作为一种激励和有前途的电子竞技运动员补充训练方法,它同时在有吸引力的游戏环境中结合了身体和认知刺激和挑战。此外,我们提出运动游戏是创新的全身电子竞技锦标赛革命。总而言之,运动游戏为(物理)电子竞技带来了新的方法,这反过来又在不断发展的电子竞技研究和开发社区中引发了新的话题。
我们提出了一种基于微型,能量,低成本的单光子凸轮的测量值来重建任意兰伯特对象的3D形状的方法。这些摄像机作为时间解析的图像传感器运行,用非常快速的脉冲脉冲融合了光,并记录了该脉冲的形状,因为它以高时间分辨率从场景中返回。我们提出了模拟此图像形成过程的建模,解释其非理想性,并适应神经渲染以从一组具有已知姿势的空间分布的传感器中重建3D几何形状。我们表明,我们的方法可以从模拟数据中成功恢复复杂的3D形状。我们利用商品代理传感器的测量结果来证明实际捕获的3D对象重建。我们的工作在基于图像的建模和活动范围扫描之间建立了连接,并通过单光子摄像机朝着3D视觉提供了一步。我们的项目网页位于https://cpsiff.github.io/ toug_3d_vision/。
摘要 - 机器人基金会模型具有从工业范围到家庭任务的各种环境中部署的潜力。当前的研究主要关注政策在各种任务中的概括能力,但它无法解决安全,这是对现实世界系统部署的关键要求。在本文中,我们引入了一个安全层,旨在限制任何通才政策的行动空间。我们的方法使用Atacom,这是一种安全的加强学习算法 - 创建安全的行动空间,因此可以确保安全的国家过渡。通过将Atacom扩展到通才政策,我们的方法促进了他们在安全方案中的部署,而无需任何特定的安全性调整。我们证明了该安全层在空气曲棍球环境中的有效性,在该环境中,它防止了冰球击中的药物与周围环境相撞,这在通才政策中观察到了失败。https://sites.google。com/robot-learning.de/to-safe-rfm
诸如人工智能,云计算或大数据等新兴技术在当今社会的数字化中起着重要作用,还影响了公司及其供应链。但是,相关的挑战不仅限于技术维度,而且还包括组织或管理问题。对于公司而言,很难“掌握”有关其供应链的复杂数字化流程。成熟度模型提供了一个有益的起点来评估当前状态并随后指导进一步的数字化。因此,本文旨在采取在数字供应链领域开发成熟度模型所需的第一个步骤。结果,提出了“数字供应链成熟度模型”(DSCM²)的第一个草稿。模型开发已准确记录,并遵循一种严格的科学方法,以深入文献评论和专家访谈为基础。首先,主题领域分为四个维度,即业务,组织,过程和方法以及技术数字化。第二,细分以及成熟度及其相关的成熟度特征被鉴定并描述。第三,在几个迭代中,从从业者的角度评估了该模型。专家的反馈是积极的,并且实施了微小的变化。但是,模型和提供的在线自我评估工具仍然必须进行更大的评估。尽管有局限性,但这项初步研究可以激发未来的研究,并为持续发展模型的稳定基础。