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REP24/RVDF27 粮农组织/世卫组织联合食品标准...
• 执行委员会（CCEXEC）和食典委开展的跨领域活动，包括关于新食物来源和生产系统（NFPS）的讨论、《2026-2031 年食典战略计划》的制定、关于食典未来的讨论以及有关食典工作方式的相关发展，特别是电子工作组（EWG）、关于科学在食典决策过程中的作用以及在多大程度上考虑其他因素的原则声明的应用指导草案（SoP），以及 2024 年关于食典文本的使用和影响的调查，今年的调查包括食品中兽药残留的最大残留限量和风险管理建议（RMR）；
议程项目 4.1、4.2、6、7、8、10 CRD08
-世界食品安全日 (WFSD) 通常由食品法典联络点和国家食品法典委员会以及其他相关利益相关方举办。我们邀请政府政策官员、私营部门、食品行业、学术界以及选定高中的教职员工和学生参加。该活动通常在每年的 6 月 7 日举行，它被视为我们的年度活动之一，旨在吸引各种食品加工商参与，提高人们对食品法典 HACCP 和其他几项食品法典文本的认识，并展示食品行业的活动。
微生物测试和过程控制
16:40 - 17:00：Codex基于风险的指标的重要性（例如 微生物标准）和此类指标的创新，韦恩·安德森（爱尔兰）16:40 - 17:00：Codex基于风险的指标的重要性（例如微生物标准）和此类指标的创新，韦恩·安德森（爱尔兰）
议程项目4.1 CX/NASWP 25/17/4 Rev.2 2025 ...
Codex制定了有关食品安全和质量的一般规定和原则，以指导国家当局。法典将其留给法典成员，以建立自己的国家/地区/区域规则和方法，以控制或授权食品在市场上。CAC47（2024）批准了微生物omega-3油的新作品，该作品被认为是“新食品”。人们对这种新商品的安全方面提出了一些担忧，并特别指出，法典尚未建立对新食品安全评估的机制。该产品已经在国际上进行了交易，许多国家已经完成了安全评估，并且已经有足够的有关产品安全的信息，而无需进行国际风险评估。
食品卫生实践指南NGFHP.pdf
NAFDAC国家食品和药物管理局（NAFDAC）是一个监管机构，其任务包括解决尼日利亚的食品安全问题。该机构担任国家法典委员会总理技术委员会（NCC-GPTC）主席。国家法典委员会，该委员会协调法典在该国境内工作，而NAFDAC担任NCCGPTC主席，将尼日利亚参与阐述国际食品标签，污染物，食品添加剂，食品卫生等国际食品标准。Short Codex Alimentarius委员会（CAC）法典是一个国际机构，该机构实施了旨在保护消费者健康状况的联合粮农组织/WHO食品标准计划，还确保了食品贸易方面的公平做法。NAFDAC目前使用的程序履行其任务授权，包括对产品的注册，食品机构的检查和进口产品的检查，实验室评估，提供咨询守则的实践守则，法规，指南，E.T.C；除了发出警报通知和监视受监管产品的广告外。
评估代码生成模型的经济影响的研究议程
OpenAI 正在开发一个研究项目，以评估代码生成模型的经济影响，并邀请外部研究人员合作。在代码上训练的大型语言模型 (LLM) 能力的快速进步使得研究它们对个人、企业和社会的经济影响变得越来越重要。Codex 是 OpenAI 通过对 GitHub 上数十亿行公开代码对 GPT-3 进行微调而开发的 LLM，事实证明，在一组评估问题上，Codex 可以在 28.8% 的时间内生成功能正确的代码（Chen 等人，2021 年）。这可能对编码的未来以及依赖编码的行业的经济产生重要影响。在本文中，我们制定了一个研究议程，以评估 Codex 对政策制定者、企业和公众感兴趣的经济因素的影响。我们通过强调代码生成模型在软件开发中的潜在广泛适用性、其他 LLM 随着模型能力的提高而产生重大社会和经济影响的潜力以及使用 Codex 生成证据和建立可能适用于研究未来模型经济影响的方法的价值，为这一研究议程提供了依据。我们建议学术和政策研究侧重于研究代码生成模型和其他 LLM，以便可以利用其经济影响的证据为三个关键领域的决策提供参考：部署政策、人工智能系统设计和公共政策。为了帮助指导这项研究，我们概述了我们打算使用 Codex 研究的经济影响领域的六个优先成果领域：生产力、就业、技能发展、企业间
神经网络修复安全漏洞的有效性
安全漏洞维修是一项艰巨的任务，迫切需要自动化。两组技术已显示出希望：（1）已在诸如代码完成诸如诸如代码完成之类的任务的源代码上预先培训的大型代码语言模型（LLMS），以及（2）使用深度学习（DL）模型自动修复软件错误的自动化程序修复（APR）技术。本文是第一个研究和比较LLMS和基于DL的APR模型的Java漏洞的修复功能。的贡献包括我们（1）应用和评估五个LLM（Codex，Codegen，Codet5，Plbart和Incoder），四个微调LLM和四个基于DL的APR技术，对两个现实World Java脆弱性基准（VUL4J和VJBENCE）（vul4j和vjbench），（2）设计代码（2）设计了一定的批准（2），（2）设计了一定范围，（2）设计了一定范围，（2）设计了一定的量码（2），（2）设计了一定范围（2），（2）设计了一定范围（2）设计（2），（2）设计了一定的划分（2），（3脆弱性维修台上VJBENCH及其转换版本VJBENCH-TRANS，以更好地评估LLM和APR技术，以及（4）评估VJBENCH-TRANS转换漏洞的LLMS和APR技术。我们的发现包括（1）现有的LLM和APR模型修复了很少的Java漏洞。Codex修复了10.2（20.4％），最多的漏洞。许多生成的补丁都是不可编译的补丁。（2）一般APR数据的微调改善了LLMS的漏洞固定功能。（3）我们的新VJBENCH表明，LLMS和APR模型无法修复许多常见的弱点（CWE）类型，例如CWE-325缺少加密步骤和CWE-444 HTTP请求走私。（4）Codex仍然修复了8.7转换的漏洞，表现优于所有其他LLMS
算法素养：数据图书馆员的生成人工智能技术
简介：人工智能（AI）是一种新颖的图书馆技术。AI技术和数据图书馆员的需求是混合和共生的，因为学术图书馆必须将AI技术插入其信息和数据服务。图书馆服务需要AI来解释大数据的上下文。目标：在这种情况下，我们探讨了Openai Codex的使用，Openai codex是一种对Python代码的深度学习模型，从存储库培训，以生成数据馆员的代码脚本。本研究研究了从链接到AI GPT技术的复杂代码环境中获得代码脚本见解的实践，模型和方法。方法：提出的AI驱动方法旨在帮助数据图书馆员使用Python库和插件（例如集成开发环境Pycharm）创建代码脚本，并提供Machinet AI和Bito AI插件的其他支持。该过程涉及数据图书馆员与AI代理之间的协作，图书馆员提供了对编程问题的自然语言描述，而OpenAI Codex在Python中生成了解决方案代码。结果：提出了五个特定的Web刮擦问题。脚本演示了如何提取数据，计算指标并将结果写入文件。结论：总的来说，本研究突出了AI在协助数据图书馆员使用代码脚本创建网络刮擦任务的应用。AI可能是数据图书馆员在网络上处理大数据挑战的宝贵资源。使用AI创建Python代码的可能性非常有价值，因为AI技术可以帮助数据图书馆员使用各种类型的数据源。数据科学Web刮擦项目中的Python代码使用机器学习模型，该模型可以生成类似人类的代码，以帮助创建和改善库服务以从Web集合中提取数据。非编程数据图书馆员使用AI技术的能力促进了他们与所有类型和数据源的相互作用。Python编程语言具有人工智能模块，软件包和插件，例如OpenAI Codex，该语言在Web浏览器中序列化自动化和导航，以通过输入密码，选择Captcha选项，收集数据并创建数据集的不同数据集来模拟页面上的人类行为。
喜马al尔邦园艺价值链分析报告
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