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World File Search System问责制
众议院第430号法案 - 警察免疫与问责制法
当官员侵犯其权利时，取消合格的免疫力为马里兰州居民创造了额外的安全层。HB 430将通过确保侵犯权利，该官员不能要求豁免权并可以直接起诉，将造成直接使官员责任的罚款。如果承担责任，该官员必须偿还授予的25,000美元或5％的授予金额。，如果发现有责任，它还包括审查以进行解剖。我们已经看到了美国军官过度武力的极端例子，例如明尼苏达州的乔治·弗洛伊德案，以及马里兰州的弗雷迪·格雷。
Amdocs 亚太区战略更新：通过人工智能、客户体验和问责制推动电信转型
以人工智能为中心，Amdocs 展示了与微软扩大合作的成果，两家公司于 2023 年 2 月宣布将创建一个针对 Amdocs 核心服务提供商市场的电信垂直化 CEP。简而言之，Amdocs 和微软为电信 B2C 和 B2B 用例构建了一个统一且集成的新互动平台，涵盖营销、销售、客户服务和商业等各个方面，所有这些都融合了先进的人工智能和 GenAI 功能。这将实时促进多渠道、个性化、情境感知和主动营销能力。它包括捕获和培养潜在客户、发现新的细分市场、构建和启动新客户旅程，以及创建新的捆绑包和定价促销。此外，它还提供先进的电信级商务功能，使 CSP 能够向任何类型的客户以任何规模销售任何产品。
亲爱的委员会，我提到了公共问责制和工程委员会的报告，以调查新南威尔士州政府对Con
亲爱的委员会，我是指2024年5月29日提交的新南威尔士州政府对咨询服务的使用和管理的调查报告。在第39-40页的案例研究中，关于E3咨询的事实错误，陈述了悉尼地铁的工作。在悉尼地铁对问题上提交的通知第15条提交的问题的回应，E3咨询合同的变化是“在整个合同过程中需要的额外范围”，而不是额外的一个月工作。请参阅委员会报告中明显的文本提取物，如下所示：“悉尼地铁必须在多次范围内延长或变化合同，自2020年1月1日以来的436个合同中有1,774个变化。作为差异的一个例子，在需要额外的工作时，应支付给E3咨询的金额从合同的$ 262,405增加到660,000美元，因为需要一组专业人员来完成工作，而不是只有一个承包商。在另一个场合，与奥康纳·马斯登（O'Connor Marsden）的咨询服务合同从331,238美元增加到115.3万美元。”悉尼地铁相信委员会将考虑到这一点。如果有任何查询，我的联系方式如下。善意，Vicki Kimber Vicki Kimber A/董事政府业务局长悉尼地铁
AB 303：电池能源安全与问责制法
AB 303，《电池能源安全与问责制法》，通过提升当地加利福尼亚人的声音并为潜在的危险电池储能系统（BESS）设施提高了常识的选址要求，从而促进了气候正义。AB 303认识到公用事业规模的电池能量存储在实现加利福尼亚的能源目标并解决气候危机方面发挥了重要作用。它可以确保我们不会重复过去的错误，这些错误使行业能够绕过当地社区到敏感地区的现场能源项目，在这些地区造成了对人类和环境健康造成伤害的危害。它还坚决反对联邦对环境法规的袭击。该法案做了两件简单的事情：1）恢复社区对BESS允许过程的投入，2）从学校，家庭，家庭，医院，主要农业土地和环境敏感的栖息地等地区为BESS设施建立合理的挫折。b ackground
AB 303：电池能源安全与问责制法
AB 303，《电池能源安全与问责制法》，通过提升当地加利福尼亚人的声音并为潜在的危险电池储能系统（BESS）设施提高了常识的选址要求，从而促进了气候正义。AB 303认识到公用事业规模的电池能量存储在实现加利福尼亚的能源目标并解决气候危机方面发挥了重要作用。它可以确保我们不会重复过去的错误，这些错误使行业能够绕过当地社区到敏感地区的现场能源项目，在这些地区造成了对人类和环境健康造成伤害的危害。它还坚决反对联邦对环境法规的袭击。该法案做了两件简单的事情：1）恢复社区对BESS允许过程的投入，2）从学校，家庭，家庭，医院，主要农业土地和环境敏感的栖息地等地区为BESS设施建立合理的挫折。b ackground
通过基于知识的方法来增强AI的问责制和安全性
1。Mehrabi N，Morstatter F，Saxena N等。关于机器学习中偏见和公平性的调查。ACM Comput Surv 2021; 54（6）：1-35。 https://doi.org/10.1145/3457607 2。Kim J. 医疗保健AI伦理学中的患者和公众参与模型：基于范围审查和方法论的反思。 韩国J Med Ethics 2024; 27（4）：177-196。 https://doi.org/10.35301/ksme.2024.27.4.177 3。 Staab S，Studer R.本体论手册。 Springer科学与商业媒体； 2010。 4。 Rotmensch M，Halpern Y，Tlimat A等。 从电子病历中学习健康知识图。 SCI REP 2017; 7（1）：5994。 https://doi.org/10.1038/s41598-017-05778-z 5。 West J，Bhattacharya M.智能财务欺诈检测：全面审查。 Comput Secur 2016; 57：47-66。 https://doi.org/10.1016/j.cose.2015.09.005 6。 Amith M，Cui L，Roberts K等。 消费者健康词汇的本体论：提供一种链接外行语言和医学术语的正式和可互操作的语义资源。 ：2019 IEEE国际生物信息学与生物医学会议（BIBM）；加利福尼亚州圣地亚哥，2019年。第1177-1178页。 7。 Monselise M，Greenberg J，Liang OS等。 一种自动方法来扩展消费者健康词汇。 J数据INF SCI 2021; 6（1）：35-49。 https://doi.org/10.2478/jdis-2021-0003 8。 做harris km，Zeng-Treitler Q.通过挖掘社交网络数据的计算机辅助更新消费者健康词汇。 J Med Internet Res 2011; 13（2）：E37。 https://doi.org/10.2196/jmir.1636Kim J.医疗保健AI伦理学中的患者和公众参与模型：基于范围审查和方法论的反思。韩国J Med Ethics 2024; 27（4）：177-196。 https://doi.org/10.35301/ksme.2024.27.4.177 3。Staab S，Studer R.本体论手册。Springer科学与商业媒体； 2010。4。Rotmensch M，Halpern Y，Tlimat A等。从电子病历中学习健康知识图。SCI REP 2017; 7（1）：5994。 https://doi.org/10.1038/s41598-017-05778-z 5。 West J，Bhattacharya M.智能财务欺诈检测：全面审查。 Comput Secur 2016; 57：47-66。 https://doi.org/10.1016/j.cose.2015.09.005 6。 Amith M，Cui L，Roberts K等。 消费者健康词汇的本体论：提供一种链接外行语言和医学术语的正式和可互操作的语义资源。 ：2019 IEEE国际生物信息学与生物医学会议（BIBM）；加利福尼亚州圣地亚哥，2019年。第1177-1178页。 7。 Monselise M，Greenberg J，Liang OS等。 一种自动方法来扩展消费者健康词汇。 J数据INF SCI 2021; 6（1）：35-49。 https://doi.org/10.2478/jdis-2021-0003 8。 做harris km，Zeng-Treitler Q.通过挖掘社交网络数据的计算机辅助更新消费者健康词汇。 J Med Internet Res 2011; 13（2）：E37。 https://doi.org/10.2196/jmir.1636SCI REP 2017; 7（1）：5994。 https://doi.org/10.1038/s41598-017-05778-z 5。West J，Bhattacharya M.智能财务欺诈检测：全面审查。 Comput Secur 2016; 57：47-66。 https://doi.org/10.1016/j.cose.2015.09.005 6。 Amith M，Cui L，Roberts K等。 消费者健康词汇的本体论：提供一种链接外行语言和医学术语的正式和可互操作的语义资源。 ：2019 IEEE国际生物信息学与生物医学会议（BIBM）；加利福尼亚州圣地亚哥，2019年。第1177-1178页。 7。 Monselise M，Greenberg J，Liang OS等。 一种自动方法来扩展消费者健康词汇。 J数据INF SCI 2021; 6（1）：35-49。 https://doi.org/10.2478/jdis-2021-0003 8。 做harris km，Zeng-Treitler Q.通过挖掘社交网络数据的计算机辅助更新消费者健康词汇。 J Med Internet Res 2011; 13（2）：E37。 https://doi.org/10.2196/jmir.1636West J，Bhattacharya M.智能财务欺诈检测：全面审查。Comput Secur 2016; 57：47-66。 https://doi.org/10.1016/j.cose.2015.09.005 6。Amith M，Cui L，Roberts K等。 消费者健康词汇的本体论：提供一种链接外行语言和医学术语的正式和可互操作的语义资源。 ：2019 IEEE国际生物信息学与生物医学会议（BIBM）；加利福尼亚州圣地亚哥，2019年。第1177-1178页。 7。 Monselise M，Greenberg J，Liang OS等。 一种自动方法来扩展消费者健康词汇。 J数据INF SCI 2021; 6（1）：35-49。 https://doi.org/10.2478/jdis-2021-0003 8。 做harris km，Zeng-Treitler Q.通过挖掘社交网络数据的计算机辅助更新消费者健康词汇。 J Med Internet Res 2011; 13（2）：E37。 https://doi.org/10.2196/jmir.1636Amith M，Cui L，Roberts K等。消费者健康词汇的本体论：提供一种链接外行语言和医学术语的正式和可互操作的语义资源。：2019 IEEE国际生物信息学与生物医学会议（BIBM）；加利福尼亚州圣地亚哥，2019年。第1177-1178页。7。Monselise M，Greenberg J，Liang OS等。一种自动方法来扩展消费者健康词汇。J数据INF SCI 2021; 6（1）：35-49。 https://doi.org/10.2478/jdis-2021-0003 8。做harris km，Zeng-Treitler Q.通过挖掘社交网络数据的计算机辅助更新消费者健康词汇。J Med Internet Res 2011; 13（2）：E37。https://doi.org/10.2196/jmir.1636
公共部门的AI学校：公平与问责制问题
随着决策算法在社会上变得更加普遍，当预测影响个人的生活时，重要性效率和解决问题的影响就受到质疑。高风险应用程序要求可信赖的AI系统以公平和问责制设计；这种信任和构想对于公众接受和成功部署至关重要。尽管对道德和值得信任的AI的倡导越来越多，以及诸如《欧盟AI法案》这样的指南的出现，但围绕AI的争议仍然存在于媒体上。公共部门AI系统正在随意实施，无论是在司法决策，医疗保健诊断或社会福利分配中。这些高风险的应用程序直接影响了公民的生活质量，强调了对公共部门如何设计和设计AI的批判性评估的必要性。我的论文探讨了公共部门AI中公平，问责制和不确定性的整合，以评估这些系统是否经过适当设计，有效地适应并能够增强社会福祉。该研究旨在为设计与公共部门需求保持一致并最大化社会利益的AI系统提供可行的见解。
检查外部质量审查在托管护理监督与问责制
- 总结和报告EQR活动，结果和响应结果的行动的更标准化的结构将提高利益相关者在计划绩效上收集关键要点的能力•建议将报告结构标准化并总结关键发现；不会创建新的措施，也不要求收集特定数据•CMS应确定EQR与其他联邦报告要求重叠以减少重复报告并减轻州的行政负担
算法勾结：公司问责制和艺术的应用。 101 tfeu
Maria Giacalone * a Broxtract：对人工智能（AI）设定市场价格的日益依赖，尤其是在数字市场中，导致了算法勾结的威胁，在这种情况下，定价算法使竞争对手之间的市场行为与竞争者之间的行为保持一致。这种见解研究了这种做法的含义，强调了最近《欧洲AI法》所采取的方法的相关性，该法规调节了AI系统的发展和就业。虽然定价算法可以通过迅速响应供求的波动来提高市场效率，但它们也引起了人们对抗竞争力效应的担忧。讨论了两种不同的情况：可预测的药物和数字眼，其中算法在人类控制下或以自治方式运行。在可预测的代理方案中，算法的行为可以归因于该事业，可能会导致ART下的责任。101 Tfeu。 相反，数字眼景挑战了由于其自主权而导致算法的行为的责任。 为了解决这些问题，洞察力讨论了《 AI法案》中强调的“设计合规性”，该法案要求企业确保其算法符合反托拉斯规则。 这是“结果可见性”的补充，即使算法已按照指南进行了编程，也规定了纠正任何反竞争结果的承诺。 在一起，这些措施旨在平衡AI的好处，并需要防止在数字市场中进行合并实践。101 Tfeu。相反，数字眼景挑战了由于其自主权而导致算法的行为的责任。为了解决这些问题，洞察力讨论了《 AI法案》中强调的“设计合规性”，该法案要求企业确保其算法符合反托拉斯规则。这是“结果可见性”的补充，即使算法已按照指南进行了编程，也规定了纠正任何反竞争结果的承诺。在一起，这些措施旨在平衡AI的好处，并需要防止在数字市场中进行合并实践。