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生成AI
摘要：生成人工智能（AI）实践本质上是复杂的，本论文的重点是利用两种案例研究的同一案例研究的安全和隐私方面，包括车辆网络中的生成AI和教育中的生成AI，尤其是在Chatgpt上。首先概述了生成AI技术的含义，其中包括生成的对抗网络（GAN）和变异自动编码器（VAE），然后研究生成AI技术在改善车辆导航，交通预测以及用于教育用途的生成中的潜在应用。提出的一些担忧是需要实时处理数据，复杂和快速变化的环境中的决策以及用户数据的安全问题。两种案例研究的比较分析都深入研究了减轻这些风险的策略：使用大数据引入和实施多模式的语义意识架构，用于使用大数据来增强数据信誉和性能，并在车辆网络中整合深层增强学习（DRL）策略，以增强数据的性能；同样，使用教育中的分析层次结构过程（AHP）方法来解决一些道德问题，例如侵犯版权，隐私问题和作弊。在共识中阐述所有这些发现，强调了可推广的主题，这些主题强调了安全性和隐私预防措施的中心性；此外，他们强调了捕获综合道德框架的必要性，这些框架可以有效地控制AI在给定部门的整合。索引 - 生成人工智能（生成AI），安全性，隐私。对该领域的后果突出了对变革性AI技术的可能性和需求，以及学科与所有利益相关者之间的合作。在提出的研究结论的背景下，作者概述了未来的研究指示，以优化实时决策算法，改变自适应安全模型，并发现整个行业的AI机会，重点关注医疗保健，融资，以及更多地，将特定的AI潜力与重大环境相结合的特定任务，并与之相连，并与之相互挑战。
与父母行动计划讨论发展问题
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关于电动汽车的常见问题
能效和可再生能源项目，为公共部门脱碳和国家能源目标做出贡献。WGES 由碳信托、能源节约信托和地方伙伴关系（“交付合作伙伴”）提供。本报告（“报告”）由交付合作伙伴制作，虽然其中表达的观点是基于本报告发布之日可用的信息真诚发表的：（i）这些观点不一定反映威尔士政府的观点，威尔士政府对报告中的任何声明或意见不承担任何责任；（ii）本报告仅旨在提供一般指导，而不是为任何特定项目或其他事项提供财务、法律或技术建议，任何收到本报告的人都不应依赖本报告来代替从适当的第三方顾问处获得自己的建议； (iii) 因此，任何收到本报告的人士均应自行寻求财务、法律、技术和/或其他相关的专业建议，因为他们需要关于就任何项目、计划、提案、参与任何合作关系或与报告中包含的信息可能相关的其他事项采取或不采取什么行动（如果有）的具体指导；以及 (iv) 交付合作伙伴不承担与本报告或报告中的任何声明和/或与本报告有关的任何错误或遗漏有关的责任。
在网络安全中使用人工智能的道德问题
II。 文学评论A. 人工智能和机器学习在塑造网络安全的未来中的作用：趋势，应用和道德考虑因素，2023年（S al-Mansoori，MB Salem），如论文[1]所讨论的[1]，作者强调人工智能和机器学习的潜力，可以通过适当的定期辩护，自动分析，自动分析，并自动捍卫，并实现网络的潜在。 借助这些技术，可以处理大量数据以建立互连，这将使网络防御系统更加复杂，以应对新的新兴风险。 本文还提到了与AI部署有关的数据隐私和道德问题。 自动决策责任以及可能滥用恶性肿瘤的AI。 本文还强调了创建可验证和负责任且没有副作用的AI系统的必要性。 要与这些担忧作斗争，作者建议一种道德方法，以设定责任，设计AI的公平性以及AI可以由人类控制的方式及其行为正确地解释。 B. 在AI驱动的网络安全中，2022年（Siva Subrahmanyam Balantrapu）中的道德考虑因素[2]，作者研究了使用AI-Driventive Prodifentive Traventive Wentive Intelligence引起的道德问题。 他们解决了关键问题，例如侵犯隐私，算法偏见和不透明的决策过程。 此外，人工智能的“黑匣子”性质使解释或解释其决策很难破坏透明度和信任。II。文学评论A.人工智能和机器学习在塑造网络安全的未来中的作用：趋势，应用和道德考虑因素，2023年（S al-Mansoori，MB Salem），如论文[1]所讨论的[1]，作者强调人工智能和机器学习的潜力，可以通过适当的定期辩护，自动分析，自动分析，并自动捍卫，并实现网络的潜在。借助这些技术，可以处理大量数据以建立互连，这将使网络防御系统更加复杂，以应对新的新兴风险。本文还提到了与AI部署有关的数据隐私和道德问题。自动决策责任以及可能滥用恶性肿瘤的AI。 本文还强调了创建可验证和负责任且没有副作用的AI系统的必要性。 要与这些担忧作斗争，作者建议一种道德方法，以设定责任，设计AI的公平性以及AI可以由人类控制的方式及其行为正确地解释。 B. 在AI驱动的网络安全中，2022年（Siva Subrahmanyam Balantrapu）中的道德考虑因素[2]，作者研究了使用AI-Driventive Prodifentive Traventive Wentive Intelligence引起的道德问题。 他们解决了关键问题，例如侵犯隐私，算法偏见和不透明的决策过程。 此外，人工智能的“黑匣子”性质使解释或解释其决策很难破坏透明度和信任。自动决策责任以及可能滥用恶性肿瘤的AI。本文还强调了创建可验证和负责任且没有副作用的AI系统的必要性。要与这些担忧作斗争，作者建议一种道德方法，以设定责任，设计AI的公平性以及AI可以由人类控制的方式及其行为正确地解释。B.在AI驱动的网络安全中，2022年（Siva Subrahmanyam Balantrapu）中的道德考虑因素[2]，作者研究了使用AI-Driventive Prodifentive Traventive Wentive Intelligence引起的道德问题。他们解决了关键问题，例如侵犯隐私，算法偏见和不透明的决策过程。此外，人工智能的“黑匣子”性质使解释或解释其决策很难破坏透明度和信任。对AI有效性的广泛数据集的依赖构成了隐私风险，而培训数据的偏见可能会导致歧视性结果和威胁评估。为了解决这些问题，作者提出了强调治理框架，透明度和包容性的系统方法。建议使用公平意识算法设计，定期审计和利益相关者参与等最佳实践，以确保AI在网络安全方面的道德和负责任部署。
浏览AI以解开青年隐私问题
虽然年轻的数字公民重视AI提供的个性化服务和增强的经验，但他们仍然对潜在的隐私风险保持警惕。此系统评价强调了需要透明的数据共享实践，道德AI框架和持续的教育，以有效解决这些问题[7]，[8]。对年轻数字公民中AI系统的信任取决于透明度，可靠性和道德标准，对数据实践，一致的性能以及用户友好的接口进行了清晰的沟通[9]，[10]。透明度期望在各种情况下都有所不同，与社交媒体相比，医疗保健和教育的需求更高。增强对个人数据的控制也至关重要，包括提供访问和更正权，明确的同意机制以及强大的数据保护保证。年轻的数字公民特别重视管理他们的信息并要求直接同意程序[11]，[12]。
看我！庆祝里程碑并分享关注
由于早期治疗可以使儿童学习新技能的能力有很大的不同，因此对于患有发育障碍的儿童II III非常重要。言语疗法，物理疗法和其他服务在每个州都可以免费或以低成本为父母提供。但是，如果未提早发现发展问题，父母将无法利用这些服务。*父母是指您照顾孩子的主要护理人员。
基因设计的土壤微生物：风险和关注
ge土壤微生物已经用于数百万英亩的美国农田，而没有足够的安全评估或法规。健康的土壤中充满了数十亿个微生物，包括细菌，真菌和原生动物。这些生物会调节全球碳和氮气周期，建立土壤结构，为害虫和疾病提供免疫力，并在土壤中解锁养分，因此农作物可以繁衍生息。在构成活土壤的数十亿种微生物中，土壤微生物组在农业E和气候中起着至关重要的作用。健康的土壤中挤满了小小的活微生物的bil狮，包括bacte ria，真菌和原生动物。这些有机体调节全球碳和氮气周期，Bui LD土壤结构，可为害虫和疾病提供免疫力，并在土壤中解锁养分，因此C rops可以繁衍生息。
Zamboanga City的学生意识和道德问题
摘要：人工智能（AI）改变了教育，提出了重大的道德问题并影响了学生的看法。这项研究研究了Zamboanga市学生对AI的看法，意识和道德问题。使用混合方法方法，通过分层的随机抽样和经过验证的调查收集了500名大学生的定量数据，而从焦点小组收集了定性见解。试点测试确保了调查清晰度和可靠性。的发现显示，AI的高度意识（75％），但具有重大的道德问题（55％），尤其是关于数据隐私和工作流离失所。尽管认识到AI的教育利益，但学生还是强调需要更清晰的道德准则和透明度。这项研究建议将AI伦理纳入课程，促进跨学科讨论并与AI组织建立伙伴关系。道德考虑至关重要，确保知情同意，机密性和数据保护。概念框架是基于计划行为的理论，研究了态度，主观规范和感知的行为控制如何影响AI接受。基于道德理论，该研究强调了解决AI教育中道德考虑因素的重要性。建议进一步的研究探索纵向影响和有针对性的干预措施，以提高AI识字并减轻道德问题。关键字：人工智能，学生感知，AI伦理，高等教育，Zamboanga City