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人工智能风险存储库：人工智能风险的综合元审查、数据库和分类
人工智能 (AI) 带来的风险引起了学术界、审计师、政策制定者、AI 公司和公众的极大关注。然而，缺乏对 AI 风险的共同理解会阻碍我们全面讨论、研究和应对这些风险的能力。本文通过创建 AI 风险存储库作为共同的参考框架来解决这一差距。这包括一个从 43 个分类法中提取的 777 个风险的动态数据库，可以根据两个总体分类法进行过滤，并通过我们的网站和在线电子表格轻松访问、修改和更新。我们通过系统地审查分类法和其他结构化的 AI 风险分类，然后进行专家咨询，构建了我们的存储库。我们使用最佳拟合框架综合来开发我们的 AI 风险分类法。我们的高级人工智能风险因果分类法根据其因果因素对每种风险进行分类 (1) 实体：人类、人工智能；(2) 意向性：有意、无意；和 (3) 时间：部署前；部署后。我们的中级人工智能风险领域分类法将风险分为七个人工智能风险领域：(1) 歧视和毒性，(2) 隐私和安全，(3) 错误信息，(4) 恶意行为者和滥用，(5) 人机交互，(6) 社会经济和环境，以及 (7) 人工智能系统安全、故障和局限性。这些进一步分为 23 个子域。据我们所知，人工智能风险存储库是首次尝试严格整理、分析和提取人工智能风险框架，将其整合到一个可公开访问、全面、可扩展且分类的风险数据库中。这为以更协调、更一致、更完整的方式定义、审计和管理人工智能系统带来的风险奠定了基础。
摘要简介：开发糖尿病问卷的风险感知调查确定妊娠糖尿病的妇女如何（GDM
GDM的全球患病率在5.8％至11.7％之间。6流行率的广泛差异可能是由GDM诊断标准的差异来解释的。6尽管90％的GDM病例将在分娩后正常化，但有些案件将持续存在，而妇女将发展糖尿病前期或DM。据报道，分娩后五年后约有50％的GDM患者被诊断为2型DM。7在斯里兰卡（Sri Lanka），一项纵向研究发现，与没有GDM相比，GDM女性在10年持续时间内患糖尿病的几率是10.6倍。8然而，生活方式干预措施有机会减慢这些女性中2型糖尿病的进展。9重要的是向具有GDM的女性提供准确，及时的信息，以了解其未来患糖尿病的风险。他们还应该接受根据需求量身定制的干预措施。确保有关积极生活方式修正案的行为的持续改变，应考虑几个要素，包括风险感知，信念和心理社会障碍。10除其他外，风险感知被确定为各种理论健康模型中健康行为的重要决定因素。11对患有未来糖尿病的高风险感知的女性更有动力进行筛查和生活方式改变。12关于发育糖尿病（RPS-DD）问卷的风险感知调查评估了一个人感知的患有这种疾病的风险的各个方面。13此工具由乐观偏见，个人控制，糖尿病风险因素知识，福利和障碍以及风险感知组成。最初用于预防糖尿病计划密歇根州糖尿病研究中心，14它在GDM母亲之间进行了随后的验证过程。13使用Cronbach的α的内部一致性非常出色（0.65至0.72）。RPS-DD问卷开发过程是彻底且多阶段的。但是，可以组织其他研究以评估验证性因素分析和评估其外部有效性。此外，马来语中没有发表的工具来衡量该人群中糖尿病的风险感知。这项研究旨在适应，翻译和
探索巴基斯坦海鲜贸易中的风险和策略...
全球文献强调了海鲜贸易中的风险，并提出了缓解方法，但是由于实施无效的政策实施，在发展中国家，尤其是巴基斯坦，这些问题经常被忽视。这强调了迫切需要对巴基斯坦的海鲜贸易进行彻底调查，以应对其多方面的风险并恢复这一农业部门。这项研究是在巴基斯坦的海鲜贸易中探索这些未知风险的首次，这可以帮助实现联合国可持续发展目标（SDG），尤其是SDG 14（Life nufferwater）和SDG 2（零饥饿）。主要数据是从2023年7月13日至2023年12月27日的626位受访者使用雪球采样和结构化问卷收集的。该研究使用了多准则的决策分析，包括模糊分析层次结构过程（AHP）和重要性绩效分析（IPA）和多元分析，包括对矩结构（AMOS）的分析（AMOS）来分析数据。发现“环境风险”是最重要的，其次是“基础设施和物流风险”。最大的识别管理重点的子风险包括过度融化。控制过度融化对于确保海洋保护和恢复海鲜贸易至关重要。几种次风险，例如海鲜价格，营销策略，消费者的偏好和口味，至关重要，但在法规中从未解决。此外，风险感知介导了风险管理与风险绩效之间的关系。调查受访者报告了低风险的看法和管理不足的措施。此外，本研究还阐述了有关进一步研究的影响，缺点和领域。
NIST AI 100- 4，降低合成内容带来的风险
草案文件的这一部分明确指出了“基于风险和以人为本的方法”的重要性。它提到了与合成内容相关的具体危害和风险，并承认不同的参数（包括受众、用例和背景）有助于区分良性和有害性。如果本节有一个小节，其中引用了现有研究、1 个研究领域和实践社区，并使用社会技术分析方法来确定“危害和风险”，那么它将大大增强其说服力。公共利益技术是一个新兴研究领域的一个例子，从业者开发了社会技术分析方法，用于为新兴威胁的缓解技术提供信息。
国家灾害风险融资战略
从经济角度来看，仅洪水每年造成的损失就估计为 22 亿美元。例如，2004 年的洪水造成了约 20 亿美元的损失，影响了 3600 多万人，淹没了该国约 38% 的土地。同样，2017 年孟加拉国北部的洪水造成了估计 15 亿美元的经济损失，严重影响了基础设施、农业和住房部门。飓风也会造成毁灭性的经济影响。2007 年的飓风锡德造成了约 17 亿美元的经济损失，对住房、农业和基础设施造成了广泛破坏（UNDRR，2020 年）。2009 年的飓风艾拉造成了约 2.7 亿美元的损失，影响了沿海地区 390 万人的生计。此外，河岸侵蚀是一种经常发生的灾害，每年影响超过 200,000 人，每年经济损失估计达 5 亿美元，导致土地、住房和农业生产力的损失（世界银行，2018 年）。
使用AD8232和ESP32 的基于IoT的ECG 妊娠糖尿病：羊to式危机的中心 Xingnao Kaiqiao的影响（通过开口孔唤醒脑觉醒） 研究尼泊尔博卡拉学校的碳足迹 糖尿病中凝块形成风险的计算分析
极端的医疗状况，残疾和死亡可以通过早期症状诊断大大减少。早期诊断出与人体复杂器官（例如心脏）相关的疾病，医生需要复杂的仪器和工具。ECG是一种测量和记录心脏电活动的方法。可以通过监视放置在身体表面上的电极来感测。可以从心电图信号测量的基本信息是心率和心律。例如，成人的正常心率是每分钟60到100次，并且由于心肌的电活动而引起的特定膨胀和收缩模式。临床医生试图检测到电钟表中记录的任何异常模式的存在。心脏的每个电活动都有独特的波形。
根据AI算法确定数字资产交易中的洗钱风险
摘要 - 本文探讨了检测与洗钱相关的可疑加密货币交易的方法，利用先进的AI算法。该研究介绍了一个多模型框架，该框架结合了生成对抗网络（GAN），LSTM，基于自动编码器的异常检测模型（ABAD）和其他算法，以应对样品不平衡和嘈杂数据等挑战。基于图形的功能工程和嵌入方法用于构建交易信息图并提取有意义的模式。结果表明，合奏学习方法在检测可疑交易时显着优于单个模型和基于规则的传统系统。尽管取得了成功，但仍然存在不平衡的数据集，噪音和有限的关系特征等挑战。未来的研究建议通过图神经网络和复杂的基于网络的方法来增强模型性能。这项工作强调了机器学习模型的可扩展性和适应性，以解决加密货币洗钱的不断发展的复杂性。
可预防的产前和新生儿风险因素1 ...
摘要背景：儿童期1糖尿病（T1DM）是一种自身免疫性疾病，发病率增加，但对触发自身免疫过程的事件知之甚少。大多数时候，这些过程始于产前和出生时期。因此，这项研究旨在研究儿童T1DM的产前和新生儿危险因素。方法：该病例对照研究是针对T1DM儿童进行的，他们提到第17届Shahrivar儿童医院。对照组由病例组的健康兄弟姐妹组成。使用包括母体和新生儿特征的形式收集数据。通过SPSS中的描述性统计报告了数据。分别使用了定量和定性变量对T1DM开发的影响，分别使用了逻辑回归和卡方检验。结果：怀孕期间出生体重，出生身高和母体体重增加与T1DM有显着关系（分别为1.23、2.57和1.14）。此外，妊娠高血压（OR = 5.27），新生儿黄疸（OR = 3.42），剖宫产（OR = 2.06）与非出生儿童（OR = 2.32）和T1DM之间存在显着关系。此外，膜，母体尿路感染和非囊肿性母乳喂养的过早破裂与T1DM（OR = 4.37、3.94和2.30）具有显着关联。产妇年龄，性别，新生儿呼吸道疾病，早产和新生儿感染和T1DM之间没有统计学上的显着差异（P> 0.05）。结论：产前和新生儿危险因素在TIDM的发生中可能具有重要作用。因此，考虑这些危险因素可能会对T1DM产生预防作用。
