超过20年,CIPL一直是组织问责制的思想领导者,并且是基于风险的方法,作为智能监管,负责任的数据和使用数据的关键基础,以及AI的负责开发和部署。2 CIPL的“全球法规十项建议”提出了一种分层的三层法规方法,该方法将保护基本的人权,并最大程度地减少对个人和社会的潜在伤害风险,同时启用AI负责任的发展和部署。 3我们的基准测试“报告”,“建筑负责人的AI计划:将新兴实践映射到CIPL问责制框架”,概述了有关20个领先组织如何通过CIPL责任框架的镜头负责任地开发和部署AI的最佳实践和案例研究。2 CIPL的“全球法规十项建议”提出了一种分层的三层法规方法,该方法将保护基本的人权,并最大程度地减少对个人和社会的潜在伤害风险,同时启用AI负责任的发展和部署。3我们的基准测试“报告”,“建筑负责人的AI计划:将新兴实践映射到CIPL问责制框架”,概述了有关20个领先组织如何通过CIPL责任框架的镜头负责任地开发和部署AI的最佳实践和案例研究。4 CIPL的最新讨论文件,“将数据保护原则应用于生成AI:组织和监管机构的实用方法”,
马胎盘炎:诊断和治疗方法 Aime K. Johnson,DVM,DACT 奥本大学兽医学院 美国阿拉巴马州奥本 引言 胎盘炎是马业流产和死产的主要原因,可占所有晚期流产和新生儿死亡的近 1/3。这会造成马驹死亡和繁殖季节损失,从而造成重大的经济损失。因此,及时诊断和治疗对于挽救怀孕至关重要。 病理生理学 在大多数情况下,通过宫颈上行感染是迄今为止最常见的感染途径。传染性生物通常通过宫颈进入并感染绒毛膜尿囊。这会导致炎性细胞因子增加,进而导致前列腺素释放。这种炎症反应会引发分娩级联反应,最终导致胎儿早产。对于上行感染,宫颈星受影响最严重,因为感染始于此处,然后向子宫体移动。常见病原体包括兽疫链球菌、大肠杆菌、铜绿假单胞菌、肺炎克雷伯氏菌、葡萄球菌属或真菌(念珠菌属或曲霉菌属)。这种传统途径的一个显着例外是诺卡氏菌样胎盘炎。85% 的诺卡氏菌样胎盘炎是由 Amycolatopsis spp. 和 Crossiella. equi 引起的,它们是革兰氏阳性分枝放线菌。感染途径目前未知,但病变不是位于宫颈星,而是位于子宫分叉处。这些细菌会导致浓稠的棕褐色渗出物,并且经常无法诊断,因为宫颈星区域保持正常。临床症状临床症状通常在疾病发展到很晚期时才会出现,这使得成功治疗更加困难。母马往往是高龄的经产母马,并且会阴构造往往较差。与胎盘炎相关的最常见临床症状是在母马的预产期之前出现乳房早熟。这种乳房发育是母马对产驹级联开始的反应,为即将分娩的胎儿做准备。第二种最常见的临床症状是外阴分泌物。这不是一个一致的发现,因为分泌物的量各不相同。当检查母马是否乳房早熟时,应仔细检查其尾巴下面是否因外阴分泌物而导致尾毛缠结。外阴分泌物的存在可能有助于将胎盘炎与乳房早熟的另一个主要原因——双胞胎区分开来。诊断超声波应对母马进行全面的身体检查。她们很少会因胎盘炎而全身不适或发热。此时应进行彻底的妊娠检查。经直肠触诊可通过胎儿运动和宫颈完整性来评估胎儿活力。经直肠尾部生殖道超声检查已成为胎盘炎最常用的诊断方法之一。评估宫颈星形区域的胎盘可以检测出胎盘异常,例如厚度或脱落区域。将超声探头放在直肠中线附近(根据胎儿的位置,可以放在左侧或右侧),可以找到子宫动脉。可以在动脉和尿囊液之间测量子宫和胎盘的总厚度 (CTUP)(图 1)。应进行多次测量,取厚区域和薄区域的平均值以获得准确的评估。测量值应符合以下指导原则:
在过去的几年中,出现了大量旨在帮助组织有效管理 AI 系统的标准和框架。虽然这些资源提供了重要的指导,但我们与行业的接触表明,许多组织发现驾驭这种环境并利用这些资源具有挑战性。为了解决这个问题,DSIT 开发了 AIME,为企业提供实际支持和更大的清晰度。AIME 从现有的 AI 法规、标准和框架中提炼出关键原则,为组织提供可访问的资源,以评估和改进其 AI 管理系统和实践。
摘要 人工智能 (AI) 在教育测量中的整合改变了评估方法,允许通过机器学习和自然语言处理实现自动评分、快速内容分析和个性化反馈。这些进步为学生表现提供了宝贵的见解,同时也增强了整体评估体验。然而,人工智能在教育中的实施也引发了有关有效性、可靠性、透明度、公平性和公正性的重大伦理问题。算法偏见和人工智能决策过程的不透明性等问题有可能加剧不平等并影响评估结果。作为回应,包括教育工作者、政策制定者和测试组织在内的各种利益相关者已经制定了指导方针,以确保人工智能在教育中的合乎道德的使用。美国国家教育测量委员会的人工智能测量和教育特别兴趣小组 (AIME) 致力于建立道德标准并推进该领域的研究。在本文中,来自不同领域的 AIME 成员研究了人工智能工具在教育测量中的伦理影响,探讨了自动化偏见和环境影响等重大挑战,并提出了确保人工智能在教育中负责任和有效使用的解决方案。
对次要标记预测进行预处理的语言模型已被证明对缩放计算有效,但仅限于可用培训数据的数量。缩放增强学习(RL)为继续改善人工智能的新轴解锁了新的轴,并承诺大型语言模型(LLMS)可以通过学习奖励来探索探索的培训数据。但是,事先发表的工作尚未产生竞争成果。鉴于此,我们报告了Kimi K1.5的培训实践,Kimi K1.5是我们接受RL培训的最新多模式LLM,包括其RL培训技术,多模式数据配方和基础架构优化。长上下文缩放和改进的策略优化方法是我们方法的关键要素,它可以建立一个简单,有效的RL框架,而无需依赖更复杂的技术,例如蒙特卡洛树搜索,价值功能和过程奖励模型。值得注意的是,我们的系统在多个基准和模态上实现了最先进的推理性能,例如,Aime上的77.5,在数学500上为96.2,在Mathvista上为74.9,在数学500上为94%,在Mathvista上为74.9,匹配OpenAi的O1。此外,我们提供了有效的长期2个方法,这些方法使用长期技术来改善短框模型,从而产生最先进的短点推理结果 - 例如,在Aime上,Math500,47.3上的94.6在livecodebench上 - 在livecodebench上 - 以gpt-4o和claude sonnnet +550 +550 +550 / claude sonnnet +550 / claude sonnnet。
Gaby Schobers 1.2 , Ronny Decks 1 , Amber , Amber , Hilly S shops 1 , Jeron of Recentury 1 , Su Ming Sun 1 , Su Ming SM Corominas Galbany 1.2 , Marjan Galbany 1.2 , Marjan , Marjan , Marjan , Marjan , Marjan , Marjan , Marjan , Marjan , Marjan , Marjan , Marjan , Marjans Weiss 1,Marinus J. Block 3,右A.C.M.旧皇帝1.2,汤姆法院1,黛比·赫利·布雷斯3,妮可(Nicole the Lurves 1),亚历山大·斯蒂格曼(Alexander Stegmann)3,埃里克·詹(Erik-Jan Kamstone)1,Aime D.C. Pauluess 3,Marjoline J.L.Ligtenberg 1.2,Xiangqun Zheng Bradley 4,John Pede 4,Alljander Gutierrez 4,Adam Pullen 4,基督徒,Arthur,Arthur 3,Han G. Brunner 1.2,Marc无1*,Helger G. Yentema 1.2*,Lisenka E.L.M.viss 1.2*
或健康研究人员希望努力“ Vo2max”,这是健身和健康的指标。norma115。要执行此程序需要驱逐IABOR:ATORY设备,就像Rvel1一样要求个人锻炼到最大值(I“ E”,直到由于身体疲惫而无法再继续锻炼)。这可以推迟那些不是很活跃/健康的人,以及那些可能患有III健康风险更高的人(例如,较老的不适合受试者)。由于这些原因,希望通过pr的沃尔尔(Walr):命令一个个体的\:o2max basecl,on aime easi15,且便宜地估算可以进行更easi15的属性。到此为止,研究:cher恢复了Partrcant,以执行最大Vo2max测试,但Al.QO记录了他们的“ Ag”,“ Rveigltt”和“心率”。研究人员将尺寸2.5GB的记录数据存储在BRG数据ENR.Inromnment中。保证defauit Biock大小为128 nltb,复制extol为3。计算将此数据集存储在HDFS中所需的块数量。iilustrate并解释了有关如何使用FILESS,stem api r,vhiie读取文件的方法的序列。
“创新就是变革”:国家宪兵变革服务局局长兼本期科学总监 Christophe Jacquot 在本期作品的筹备会议上向我们推出了这一公式。我们进一步推论,创新就是敢于创新!在发明、想象未来时,通常会用一个反射性短语来完成这一陈述:“警察是一个传统主义者,他不喜欢被人欺负。”平凡?现实 ? 该机构理所当然地非常重视它的价值观、它的记忆、它的原则。然而,我们绝非谨慎和无所作为:事实上,宪兵队早已接受了创新文化。因为这并不否定价值观,相反,它强化了价值观!