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AI FLEESS的AI审核建议 标准化的使者审计D2-审核方法 报告使用SPE外部专家 AI审核清单的AI审核 Marc Sulon先生单位“ Digital Schengen”董事会负责人...
2。为什么在过去几年中算法传单至少制定了至少170套基于道德或人权的基于人权的AI原则，框架和准则，以支持在公共和私营部门中负责任的AI开发和部署。1的研究表明，围绕核心原则的越来越多的共识，例如对问责制，隐私和安全性，透明度和解释性，公平性和非歧视性，专业责任，人类控制以及促进人类价值观的需求。2这些原则和价值观已经围绕了如何调节AI-AI-IS技术，以及现有的欧盟法规，例如一般数据保护法规（GDPR）和《数字服务法》（DSA）（DSA）和目前正在讨论的新监管建议，例如AI法案，ECHO ACHO，ECHO，ECHO这一新的共识。
AI FLEESS的AI审核建议
2审核方法，要求符合GDPR的Messenger 5 2.1处理合法性6 GDPR）。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5 2.2同意条件（ART。 7 GDPR）。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5 2.3用户同意。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。6 GDPR）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.2同意条件（ART。7 GDPR）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.3用户同意。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.4信息 /透明度（Art。< / div>12/13 GDPR）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 2.4.1隐私政策。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 2.5访问权（Art。15 GDPR）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 2.6纠正权（Art。16 GDPR）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 2.7擦除权（Art。17 GDPR）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 2.7.1帐户删除。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 2.7.2消息删除。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>33 2.7.3数据删除。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 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div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>45 2.9.2隐私设置。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>51 2.9.3在线状态。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。54 2.9.4读取消息状态。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。55 2.9.5打字指示器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。58 2.9.6配置文件数据。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。60 2.9.7链接预览。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。63 2.9.8多媒体含量元数据。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。65 2.9.9与其他应用程序的通信。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。67 2.9.10访问设备资源的访问控制。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 68 2.9.11应用程序行为。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 73 2.9.12身份经理。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 77 2.9.13推送通知。 。67 2.9.10访问设备资源的访问控制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。68 2.9.11应用程序行为。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。73 2.9.12身份经理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。77 2.9.13推送通知。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。79 2.9.14接触匹配。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。82 2.9.15组。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>84 2.9.16社区。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>95 2.9.17广播。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>106 2.9.18频道。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 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PREA 设施审计报告：最终版
住户/被拘留者协议。例如，如果审计员采访了一名身体残疾、因性侵害风险而被关押在隔离住房中且披露了之前性侵害经历的囚犯，则该采访将计入每个问题的总数中。因此，在大多数情况下，针对目标囚犯/住户/被拘留者采访类别的所有以下答复的总和将超过接受采访的目标囚犯/住户/被拘留者总数。如果特定目标人群不适用于审计机构，请输入“0”。
听觉刺激和深度学习可预测心脏骤停后昏迷苏醒
评估心脏骤停后昏迷患者的神经功能完整性仍是一个悬而未决的挑战。昏迷结果的预测主要依赖于专家对生理信号的视觉评分，这种方法容易产生主观性，并使相当多的患者处于预后不确定的“灰色地带”。对听觉刺激后脑电图反应的定量分析可以让我们了解昏迷时的神经功能以及患者苏醒的机会。然而，由于协议繁琐多样，标准化听觉刺激后的反应还远未在临床常规中使用。在这里，我们假设卷积神经网络可以帮助提取昏迷第一天对听觉刺激的脑电图反应的可解释模式，这些模式可以预测患者苏醒的机会和 3 个月后的存活率。我们使用卷积神经网络 (CNN) 对多中心和多方案患者队列中在标准化镇静和目标体温管理下昏迷第一天对听觉刺激的单次脑电图反应进行建模，并预测 3 个月时的结果。对于接受治疗性低温和常温的患者，使用 CNN 预测觉醒的阳性预测率分别为 0.83 ± 0.04 和 0.81 ± 0.06，预测结果的曲线下面积分别为 0.69 ± 0.05 和 0.70 ± 0.05。这些结果也持续存在于处于临床“灰色地带”的一部分患者中。网络预测结果的可信度基于可解释的特征：它与脑电图反应的神经同步性和复杂性密切相关，并受到独立临床评估的调节，例如脑电图反应性、背景爆发抑制或运动反应。我们的研究结果强调了可解释的深度学习算法与听觉刺激相结合在改善昏迷结果预测方面的巨大潜力。
安全审核报告| Gnark | Consensys Software，Inc。
○ https://github.com/Consensys/gnark-crypto/tree/master/ecc/bls12-377(all go files) ○ https://github.com/Consensys/gnark-crypto/tree/master/ecc/bls12-377/fp/hash_to_field ○ https://github.com/consensys/gnark-crypto/tree/master/master/ecc/ecc/bls12-377/fr（所有GO文件）○https://github.com/consensys/consensys/gnark-crypto/gnark-crypto/gnark-crypto/tree/master/master/ecc/ecc/bls/bls/bls/bls12-377/fr/fft/ https://github.com/consensys/gnark-crypto/tree/master/master/ecc/ecc/bls12-377/fr/hash_to_field○https://github.com/consensys/consensys/consensys/gnark-crypto/gnark-crypto/gnark-crypto/tree/tree/tree/tree/master/master/ecc/ecc/bls/bls12-377/fr/fr/iop帕克https://github.com/consensys/gnark-crypto/tree/master/master/ecc/ecc/bls12-377/fr/mimc助学https://github.com/consensys/gnark-crypto/tree/master/master/ecc/ecc/ecc/ecc/ecc/ecc/bls12-377/fr/sumcheck○https://github.com/consensys/consensys/gnark-crypto/gnark-crypto/gnark-crypto/tree/master/master/master/ecc/bls/bls/bls12-377/internertal- https://github.com/consensys/gnark-crypto/tree/master/master/ecc/bls12-377/kzg○https://github.com/consensys/gnark-crypto/gnark-crypto/tree/tree/master/master/ecc/ecc/bns254（所有GO文件） https://github.com/consensys/gnark-crypto/tree/master/master/ecc/bns254/fp/hash_to_field○https://github.com/consensys/consensys/gnark-crypto/gnark-crypto/gnark-crypto/tree/tree/tree/master/master/ecc/ecc/ecc/ecc/bn254/ hast https://github.com/consensys/gnark-crypto/tree/master/master/ecc/bn254/fr/fr/fft○https://github.com/github.com/consensys/gnark-crypto/gnark-crypto/tree/tree/master/master/master/ecc/ecc/ecc/bn254/bn254/fr/hash_to_to_to_field助露https://github.com/consensys/gnark-crypto/tree/master/ecc/bn254/fr/iop
数字音频建议工作表2024-2025
MUSC 1100音乐的基本原理3.0（B-或更高）PHYS 1700描述性声学3.0 MAT 1010，（B级或更高）DAPR 1000数字音频1.0 DAPR 1030数字音频工作站培训I 1.0 DAPR 2000/2000/2000/2000/2000 DAPR 1031 DIBLIO AUDIO AUDIO培训II 3.0 3.0 3.0 3.000000000000000000000其中10330 DAPR Audio Essentials 3.0 MAT 1030/1035 or MATH 1050/1055 (B‐ or Higher) DAPR 200L Digital Audio Essentials Lab 3.0 DAPR 2001 Audio Portfolio Prep 1.0 DAPR 1000 DAPR 2010 Core Recording 3.0 DAPR 2000/200L (B‐ or Higher) DAPR 201L Core Recording Lab 1.0 DAPR 2030 Core Mixing 3.0 DAPR 2010/201L (B‐ or Higher) DAPR 203L Core Mixing Lab 1.0 DAPR 2080 Podcast and Radio Production 3.0 DAPR 2240 Digital Audio Restoration 3.0 DAPR 2000 DAPR 301R Digital Lecture Series 1.0 UAS DAPR 3010 Advanced Recording 3.0 DAPR 2020, UAS & Portfolio Review Acceptance DAPR 301L Advanced Recording Lab 1.0 DAPR 2020, UAS & Portfolio Review Acceptance DAPR 3020 Advanced Mixing 3.0 B‐ or Higher in DAPR 2020, DAPR 3010 UAS & Portfolio Review Acceptance DAPR 302L Advanced Mixing Lab 1.0 B‐ or Higher in DAPR 2020, DAPR 3010 UAS & Portfolio Review Acceptance DGM 3110 Corporate Issues 3.0 UAS & Portfolio Review Acceptance DGM 312G Digital Media for Intercultural Communication 3.0 UAS & Portfolio Review Acceptance DAPR 4085 Writing for Digital Audio 3.0 ENGL 2010, UAS & Portfolio Review Acceptance DAPR 4220 Audio Mastering 3.0 DAPR 3020, UAS & Portfolio Review Acceptance DAPR 490R Senior Capstone 3.0 DGM 3220, UAS & Portfolio Review Acceptance DAPR 490R Senior Capstone 3.0 DGM 4310, UAS & Portfolio Review Acceptance Complete 18 Credits in one of the按照推荐的轨道。有关下面列出的曲目
基于EEG的听觉注意解码 - ESAT的主页
d∈Rlc×1，收集所有时间滞后和通道的所有解码器系数，以及x（t）= h x 1（t）t x 2（t）t x 2（t）t·x c（t）t c（t）
PREA 设施审计报告：最终版
如 PREA 审计师手册所述，针对性访谈的细分旨在指导审计员采访最容易受到性虐待和性骚扰的囚犯/居民/被拘留者的适当横截面。在完成以下有关针对性囚犯/居民/被拘留者访谈的问题时，请记住，对一名囚犯/居民/被拘留者的访谈可能满足多项针对性访谈要求。这些问题询问的是使用针对性囚犯/居民/被拘留者协议进行的访谈次数。例如，如果审计员采访了一名身体残疾、因性侵害风险而被关押在隔离住房中并披露了之前性侵害的囚犯，则该访谈将包括在每个问题的总数中。因此，在大多数情况下，针对针对性囚犯/居民/被拘留者访谈类别的所有以下答复的总和将超过接受访谈的针对性囚犯/居民/被拘留者的总数。如果特定目标人群不适用于