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IEEE WACV-参展商和赞助商招股说明书
• Booz Allen Hamilton • Bosch Center for Artificial Intelligence • Bosch Portugal • Bristol-Myers Squibb • Brookhaven National Lab • ByteDance • c to c events • CEA • CESI • Cirrus Aircraft • Clearview AI • CNAM • CNRS • Codeway Dijital Hizmetler Anonim Şirketi • Computer Vision Center • Crisalix • CSIRO • Cyberagent，Inc。•DADAKALAB•DEDAKALAB•DENSO ADAS ENGINEERING SERVIENS GMBH•DFKI德国人工智能研究中心
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GateREG 访客管理系统自动编号...
ClearView 的专家能够为您提供有关 ANPR 摄像机的最佳类型和位置的建议，以确保获得最佳效果。该系统提供一系列服务，包括：• 控制车辆障碍物、大门、交通信号灯和信息标志 • 访客到达的电子邮件或短信通知 • 记录所有车辆现场活动 • 用于门禁控制集成的“Wiegand”输出 • 实时和历史停车场数据使用情况 • 黑名单车辆的安全提示 • 读取英国和许多外国车牌
推荐引用 推荐引用 Kohn, Miriam (2022) “Clearview AI、TikTok 和国际法中的面部图像收集”，《芝加哥国际法杂志》：第 23 卷：第 1 期，第 13 条。可从以下网址获取：https://chicagounbound.uchicago.edu/cjil/vol23/iss1/13
私营公司对面部图像的收集在全球范围内呈上升趋势，这对经济发展和隐私法都具有重大影响。本评论以面部识别技术公司 Clearview AI 和视频共享应用程序 TikTok 为案例研究，以研究这些做法引发的问题。在总结联合国 (U.N.) 和欧盟 (E.U.) 建立的相关法律制度后，将欧盟隐私制度应用于 TikTok 最新的隐私政策。该评论最后提出更新欧盟和联合国隐私制度，以更有效地规范 TikTok 的数据收集和类似的商业行为。这些拟议的更新包括将所有面部图像视为欧盟制度下的特殊类别生物特征数据，并修改联合国制度以专门涵盖数字隐私。
上疯狂的河流 - 液压建模草案主要报告
随后开发了一个2D HEC-RAS液压模型（美国陆军工程兵团HEC-RAS软件，第6.4.1版），以供您进行关注，包括从9号县道9到Clearview镇的中心线下游大约1公里的Mad River的主要分支。由NRCAN生产的0.5 m分辨率的激光雷达衍生的数字地形模型（DTM）与现场调查数据一起使用，以定义流和跨越结构的几何形状并建立洪水线。通过验证练习评估了该模型，并与其他研究进行了比较。在总共23公里的覆盖范围内和10个液压结构中进行了建模。然后进行了洪水危害评估，以确定道路交叉路口的高度深度以及对道路通道的相关影响，并确定对建筑物的潜在洪水影响。
数据隐私法律趋势2025
在2024年，DPA通过对符合数据保护的AI和备受瞩目的执法发表指导，观点和框架来宣称自己作为AI的重要监管者。尤其是在欧盟中，我们在将欧盟一般数据保护法规（GDPR）应用于AI时看到了重要的DPA活动 - 包括荷兰DPA的3050万欧元Clearview AI罚款AI，爱尔兰数据保护委员会对Irish High Court对X的悬挂程序，意大利DPA的1500万欧元Openai罚款，并依赖于GERTIAL的ITALIAN高级罚款，并以GEDSEK进行了研究。此外，法国，德语，西班牙语，荷兰和比利时DPA发出了一系列与AI相关的指导，随后是欧洲数据保护委员会（EDPB）对AI模型的意见。毫不奇怪，EDPB和许多欧盟DPA也发布了陈述，建议将欧盟DPA指定为欧盟Landmark AI法案的市场监视当局，该法案现已有效。
开发工程审查费政策
e）在现场进行协调和出勤，以审查所有对城市基础设施/维修的测试，包括水媒体，卫生和雨水污水处理器，按照OPSS和Clearview工程标准的乡镇进行服务。在公共工程人员参加之前，承包商和开发人员的工程师必须预先审查每个测试，以审查最终测试。在可能的情况下，开发商的工程师和承包商应在一次访问期间安排多个测试，以减少乡镇所需的审查数量。f）根据现场计划 /细分协议，准备和签发开发商工程师签发的证书的证书和 /或审查。g）审查开发人员根据现场计划 /细分协议完成所有作品后将建筑证券减少到10％的要求，包括对现场工作的最终检查以及提供减少建筑证券的建议。h）根据现场计划 /细分协议，审查开发商在完成维护期间释放剩余的建筑证券的请求，包括在维护期结束时出席现场审查，并提供了释放证券和假设的建议。i）审查和接受“记录图”，由开发人员的工程师根据乡镇工程标准制备 - 最大。2个提交。2个提交。
DICKET公司地址城市国家邮政编码-RIPUC
E Constellation NewEnergy, Inc. 100 N. Riverside Plaza, 9th Floor Chicago IL 60606 Z Direct Energy Business, LLC f/k/a NRG Business 804 Carnegie Center Princeton NJ 08540 P2 Engie Resources LLC 1360 Post Oak Boulevard, Suite 400 Houston TX 77056 U2 Direct Energy Services, LLC 804 Carnegie Center普林斯顿NJ 08540 Y2 USOURCE，LLC 601 TRAVIS St. MA 02186 E4 First Point Power LLC 2000 Chapel View Blvd，Suite 450 Cranston RI 02920 G4 Goldstar Energy Group Inc. 5429 Harding Highway，Bldg。500 Mays Landing NJ 08330 M4 Integrity Energy, LTD 5711 Grant Ave Cleveland OH 44105 S4 Single Source Energy Solutions, Inc. 7 Bay Cliff Circle Plymouth MA 02360 V4 Unified Energy Services, LLC 2625 Greenbriar Drive Houston TX 77098 Y4 National Utility Service, Inc. dba NUS Consulting Group One Maynard Drive Park Ridge NJ 07656 A5 ENGIE Insight Services, Inc. dba ENGIE Impact 1313 N. Atlantic, Suite 5000 Spokane WA 99201 G5 Sprague Energy Solutions Inc. 185 International Drive Portsmouth NH 03801 K5 Enel X Advisory Services USA, LLC 101 Seaport Boulevard, 12th Floor Boston MA 02210 M5 Public Power, LLC 6555 Sierra Dr. Irving TX 75039 P5 Ambit Energy DBA Northeast，LLC 6555 Sierra Dr. Irving TX 75039 R5 Clearview Electric Inc. F/K/A Clearview Energy 901 Main St.卡内基中心普林斯顿NJ 08540 B6 Town Square Energy 2200 E Williams Field Road，Suite 200 Gilbert AZ 85295 J6 NRG商业营销，LLC F/K/A直接能源商业营销，LLC 804 Carnegie Center Princeton NJ 08540 K6 US Grid Energy，LLC 212 N J J. 4545 Fuller Drive, Ste 412 Irving TX 75038 N6 CleanChoice Energy, Inc. dba Ethical Electric f/k/a Ethical Electric, Inc. 2445 M Street NW, Suite 200 Washington DC 20037 P6 Viridian Energy, LLC 6555 Sierra Dr. Irving TX 75039 R6 Energy Auction House Inc. 91 RTE 6A Sandwich MA 02563 N7 Progressive Energy顾问，LLC 26133 US Highway 19 North，Suite 214 Clearwater FL 33763
人工智能基础模型透明度法案
《人工智能基础模型透明度法案》基础模型是基于广泛数据训练的人工智能模型，通常使用自我监督，包含数十亿个参数，并适用于广泛的环境或应用程序——基础模型是去年风靡全球的生成式人工智能网站和聊天机器人的基石。基础模型的广泛公众使用也导致无数公众获得不准确、不精确或有偏见的信息。发生这种情况的原因有很多，但通常主要是由于模型训练所用数据的局限性或偏见，或者模型未接受过对某些输入做出反应的训练。这在存在种族或性别偏见的情况下尤为明显——众所周知，人工智能在识别图像或回答与黑人和女性相关的查询方面的表现远比白人和男性差。在影响深远的用例（例如与健康相关的 AI 推理、贷款发放、住房审批或预测性警务）中，延续偏见或传播不准确信息的可能性尤其令人担忧。此外，由于版权持有者看到生成式 AI 模型复制了其受保护作品，因此对侵犯版权的诉讼和公众担忧有所增加。这包括针对 Clearview AI、微软、GitHub、OpenAI、Stability AI 等公司和模型的多起法庭案件。因此，基础模型透明度变得越来越必要。在不损害开发和部署基础模型的人的知识产权或商业秘密的情况下，使用基础模型的人应该掌握必要的信息，以了解他们所使用的模型是如何训练的、如何寻找结果中的偏见以及版权侵权风险。因此，《人工智能基础模型透明度法案》将：