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World File Search System问责制
2024学校问责制报告卡
每年2月1日，州法律要求加利福尼亚州的每所学校发布学校问责报告卡（SARC）。SARC包含有关加利福尼亚公立学校的状况和表现的信息。根据地方控制资金公式（LCFF），所有地方教育机构（LEAS）都需要制定本地控制和问责计划（LCAP），该计划需要如何满足所有学生的年度特定目标，并具有针对州和地方优先事项的特定活动。此外，在LCAP中报告的数据与SARC中报告的数据一致。- 有关SARC要求和上一年报告的更多信息，请参见加利福尼亚教育部（CDE）SARC网页https://www.cde.ca.gov/ta/ac/ac/sa/。- 有关LCFF或LCAP的更多信息，请参见CDE LCFF网页https://www.cde.ca.gov/fg/aa/lc/。- 有关学校的更多信息，父母/监护人和社区成员应联系学校校长或地区办公室。可应要求在您的学校办公室提供学校责任报告卡的硬拷贝。
确保全球卫生安全和问责制
Boise项目由美国与五个灌溉区之间的合同成立，Boise Project是Boise-Kuna灌溉区的运营代理，大弯灌溉区，NAMPA和Meridian灌溉区，纽约灌溉区，Wilder Inrigation District以及Wilder Irunigation District，所有这些都在Idewest Idahoho和Southwest Idaheastern和Southwest Ideheastern和Southwest Ideheasters Orgon Orgon服务。 博伊西项目的任务是操作和维护（O＆M）灌溉设施和其他作品，在这种情况下，通过开垦将这样的O＆M责任（不是标题）转让给这五个灌溉区，并向这些地区的地主向这些地区的土地所有者提供水，以支付其土地上以支付O＆M对Canal的土地费用。 这些“转移的作品”包括从博伊西河（Boise River）的转移大坝开始的开垦设施，包括主要的送货运河（纽约运河），大约1500英里的辅助管，侧面和排水管，以及所有附属的头脑和其他结构，将水以生产性的农场和牧场提供水。 即使博伊西项目管理，操作和维护所有这些功能，但水的标题Boise项目由美国与五个灌溉区之间的合同成立，Boise Project是Boise-Kuna灌溉区的运营代理，大弯灌溉区，NAMPA和Meridian灌溉区，纽约灌溉区，Wilder Inrigation District以及Wilder Irunigation District，所有这些都在Idewest Idahoho和Southwest Idaheastern和Southwest Ideheastern和Southwest Ideheasters Orgon Orgon服务。博伊西项目的任务是操作和维护（O＆M）灌溉设施和其他作品，在这种情况下，通过开垦将这样的O＆M责任（不是标题）转让给这五个灌溉区，并向这些地区的地主向这些地区的土地所有者提供水，以支付其土地上以支付O＆M对Canal的土地费用。这些“转移的作品”包括从博伊西河（Boise River）的转移大坝开始的开垦设施，包括主要的送货运河（纽约运河），大约1500英里的辅助管，侧面和排水管，以及所有附属的头脑和其他结构，将水以生产性的农场和牧场提供水。即使博伊西项目管理，操作和维护所有这些功能，但水的标题
2009财年绩效和问责制报告
商务部监察长总预算估计，2025财年，执行摘要监察长办公室（OIG）财政年度（FY）2025预算请求为5335万美元和215个职位，其中5,0090万美元和203个职位是Directiant of Directiant of Directional and 245亿美元和12美元的职位，并从美国和12个职位转移了（U. 245亿美元和12个职位），并交易了（U. 245亿美元，并从美国转移（U. 245亿美元）。此外，在2025财年，OIG将获得100万美元的转移和NTIA的18个职位，以监督《基础设施投资与就业法案》（P.L.117-58，可酌情基金）和500万美元的转会和11个职位，从创建有用的激励措施来生产半导体（筹码），以监督该基金（强制性基金）的支出（强制性基金），以及200万美元和4个职位，可用于对NTIA公共无线供应链Innovation Innovation Innovation Innovation Innovation Innovation Innovation Innovation Innovation Innovation Funds（可用于）。117-58，可酌情基金）和500万美元的转会和11个职位，从创建有用的激励措施来生产半导体（筹码），以监督该基金（强制性基金）的支出（强制性基金），以及200万美元和4个职位，可用于对NTIA公共无线供应链Innovation Innovation Innovation Innovation Innovation Innovation Innovation Innovation Innovation Innovation Funds（可用于）。
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
AI审核：通往AI问责制的公共汽车
软件漏洞是软件系统中普遍存在的问题，构成了各种风险，例如敏感的Informentation [1]和系统故障[2]。为了应对这一挑战，搜索者提出了拟议的机器学习（ML）和深度学习（DL）方法，以识别源代码中的漏洞[3-6]。虽然以前基于ML/DL的脆弱性检测方法已显示出令人鼓舞的结果，但它们主要依赖于中等大小的预训练模型，例如Codebert [4，7]或训练较小的神经网络（例如图形神经网络[5]）。大型预训练语言模型（LLM）的最新发展表现出了令人印象深刻的跨多种任务学习的少量学习[8-12]。但是，LLM在面向安全的任务（尤其是脆弱性检测）上的性能在很大程度上没有探索。此外，LLM逐渐开始用于软件工程（SE），如自动化程序维修中所示[8]。但是，这些研究主要集中于使用LLM进行基于生成的任务。尚不清楚LLM是否可以在分类任务中有效地使用，并且在脆弱性检测任务中指定了中等大小的预训练模型，例如Codebert等中型预训练的模型。在研究差距中填写，本文研究了LLMS在识别脆弱的代码时，即安全域内的关键分类任务。此外，LLMS的效果很大程度上依赖于该模型提供的提示质量（任务描述和其他相关信息）。因此，
临床人工智能：不透明性、问责制、责任和义务
摘要 本文献综述的目的是撰写一篇以系统方法为支撑的叙述性综述，批判性地识别和审查有关问责制以及临床医生和技术人员在使用不透明的人工智能系统进行临床决策时的责任和法律责任分配的担忧。本综述的问题是：(a) 临床医生是否可以在临床决策中使用不透明的人工智能系统 (AIS)；(b) 如果患者因临床医生使用 AIS 的建议而受到伤害，责任和法律责任将如何分配？我们从九个数据库中系统地搜索、检索和审查了文献，其中还包括来自三个临床专业监管机构的项目，以及来自政府和非政府组织的相关灰色文献。这些文献符合纳入/排除标准；与本综述相关的项目经过了数据提取。本评论发现，在考虑技术人员和临床医生在临床决策中创建和使用 AIS 的利益相关者时，存在对不透明性、问责制、责任和义务的多重担忧。当使用的 AIS 不透明且责任分配有些不明确时，问责制就会受到挑战。法律分析将有助于利益相关者了解他们的义务，并在使用 AIS 时发生患者受到伤害的不良情况时做好准备。
USCO-对 NTIA 关于 AI 问责制的评论.pdf
办公室承认 NTIA 在其专业知识范围内探索 AI 技术某些政策含义的工作，包括“可信赖的 AI”的重要性，该术语在请求中有定义。6 我们期待审查对您的请求的回应以及任何后续政策建议。办公室支持制定适用于 AI 生态系统的公认定义，这些定义可以清楚地描述对我们的利益相关者社区重要的技术和实践，并促进各机构之间一致的政策分析。例如，在最近关于注册的政策指导中，办公室将生成性 AI 系统（许多版权争论的核心 AI 类型）定义为“能够产生表现力材料的技术”。可能需要其他定义来描述涉及该领域之外的政策利益的一系列机器学习系统。
让问责制度成为现实 - 美国教育委员会
公平和有效性是高等教育行政、课程和教学决策的两个原则。它们在许多问责政策中被提及。在这种情况下，公平的政策和实践是那些缩小大学入学、体验质量和学位成果方面差距的政策和实践，这些差距目前存在于传统上享有特权的种族、民族和社会经济群体和传统上被边缘化的种族、民族和社会经济群体之间。有效的政策和实践是那些使机构能够实现其使命，同时在财务上维持自身以满足子孙后代需求的政策和实践。高等教育机构的使命是多方面的，这通常使得衡量有效性变得困难。在这种情况下，州和联邦政策制定者正在采用问责政策，要求大学管理人员通过情境化的数据使用和报告来评估他们的判断。
问责制 OZ 原则 通过以下方式获得结果...
Partners in Leadership, LLC 已授权 Prentice Hall 使用《奥兹原则》一书中的以下材料：问责制步骤图、受害者周期图、承诺流程图、表明负责任态度和行为的线索列表、看到它自我评估、拥有它自我评估、帮助您了解您的责任的六个关键问题、解决它自我评估、做它自我评估、了解您何时处于受害者周期的线索列表、受害者周期自我检查、二十个陈词滥调的借口、您可以证明您的责任的方式、进度会计的关键列表、线上和线下报告之间的差异、线上领导力检查表（应该做的和不应该做的）、组织问责制评估、另外十个线上问题。这些材料的版权归 Partners In Leadership, LLC 所有，1989-1993 年。
竞选全球供应链中更大的问责制
在显微镜的头部显示（HUD）上可见的现实世界手术领域的解剖结构（HUD）。6,7这与虚拟现实（VR）辅助神经元行径不同，这要求外科医生在精神上构建与2D成像数据的外科手术模型的3D模型，并可能导致工作流动破坏。8鉴于AVM的异质性血管结构及其与周围结构的密切相关性，基于AR的神经导航可能特别有助于建立和维持对术前和内室内AVM拓扑的理解。9尽管过去几年中已经在多种神经外科病理中描述了AR技术的使用，但文献特征 - 与AVM切除结合使用，其用途仍然很少。在此情况报告中，我们提供了我们的标准AVM切除程序