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mtsfb2307r1_specifications for Green Data Center
技术法规的制定《 1998年通信与多媒体法》（马来西亚法律第588号法律）（“该法”）规定了根据该法案第184条或马来西亚通讯和多媒体委员会（委员会）指定的技术标准论坛，以准备技术代码。根据该法案第185条制定的技术法规，至少应包括网络互操作性和促进网络设施安全性的要求。该法案第96条还规定委员会根据该法案规定未根据适用的规定制定技术守则，根据该法第55条确定技术法规，并且不太可能在合理的时间内由技术标准论坛开发。行使该法第184条赋予的权力时，委员会已将马来西亚技术标准论坛有限公司（“ MTSFB”）指定为技术标准论坛，该论坛有义务根据该法令第185条准备技术守则。根据第185条制定的技术代码在根据该法第95条的委员会注册之前，不得有效。Div> for Further Information on the Technical Code, Please Contact: Malaysian Communications and Multimedia Commission (MCMC) MCMC HQ Tower 1 Jalan Impact Cyber 6 63000 Cyberjaya Selangor Darul Ehsan Malaysia Tel: +60 3 8688 8000 Fax: +60 3 8688 100 Email: stpd@mcmc.gov.my Website: www.mcmc.gov.my or马来西亚技术标准论坛BHD（MTSFB）3A级，MCMC塔2影响网络6 63000 Cyberjaya Selangor Darul Ehsan Malaysia Malaysia电话：+60 3 8680 9950 FAX：+60 3 8680 9940电子邮件：support@mtsfb.org.mmy：
智能维护 - NTT DATA 罗马尼亚
作为智能工厂的一部分，智能维护为维护过程带来了文化变革。传统思维方式和现代思维方式的冲突反映在对技术和数据驱动方法的信任获得上（例如参考算法可解释性的困境）。由于人类倾向于做出不太精确和可争论的推理，因此算法往往会对明确定义的问题得出相当准确的答案，但没有解释如何得出答案。在不失透明度的情况下实现准确性的成本很高，尤其是在时间背景发生变化时。领导者是利用信任的人，监督导致智能维护的变化，了解绩效潜力，并确保管理人员、工程师和技术人员获得足够的知识并且不会感觉到任何排斥。互联工厂的职位概况将发生一些反映智能维护的必要变化。生产工人将从执行生产任务、大量手动任务转变为生产线中的异常处理员、自动化环境中的操作员；维护专家将从故障排除者和异常处理者转变为预测性维护、规划和
使用Data Lakehouse优化供应链
MIT技术评论见解是MIT技术评论的自定义出版部，这是世界上最长的技术杂志，并得到了世界上最重要的技术机构的支持，该机构构成了现场事件以及有关当天领先的技术和商业挑战的研究。见解在美国和国外进行定性和定量研究和分析，并发布各种内容，包括文章，报告，信息图表，视频和播客。以及通过不断增长的MIT技术评论全球见解小组，Insights无与伦比地访问了高级高管，创新者和企业家的全球范围内调查和深入访谈。
Queering Data和AI Systems的技术
长期以来一直对“数据驱动”的世界数据源和强迫，尤其是当嵌入社会技术系统中的“客观”类别可能损害那些属于传统类别之外的人[8、9、20、24、49]。例如，由图像数据提供动力的商业性别面部识别软件在深色皮肤[10]和变性[61]人方面的性能较差。最近，面向消费者的生成AI（Genai）产品（例如Chatgpt，Dall-E和Midjourney）的扩散似乎巩固了数据和AI对我们的日常生活的侵蚀，进一步强调了参与数据的重要性[32]以及我们与数据设计的方式[43]。当前对生成AI的强调与2010年代的类似趋势相似。在她的基础HCI关于Queering的论文中，Ann Light在我们的日常生活中快速采用了数字工具的效果[46]。她转向酷儿理论，以促进排队作为抵制主导话语的潜在设计取向。排队涉及中断或分解类别[11-13]；这是一种使现状困扰的创造性颠覆形式。正如其他HCI学者所指出的那样，远离现状不仅需要观察当前状态和（重新）为其设计[41]。取而代之的是，我们必须质疑为什么最新技术将自己置于我们的生活中，谁最有利于其采用并受到伤害的潜力。这样做需要以抵抗当前技术化和集中化影响的方式进行设计[47]。在这个为期一天的研讨会中，我们邀请参与者考虑如何消除迫在眉睫的数据叙事，算法决策，
AI在混合学习中的作用：系统文献评论
综合数据的发展和适应性的增长引起了人们对数据缺乏逻辑持续性的关键关注。在研究合成数据的一些核心承诺时，该对话论文旨在揭示进一步去政治化合成数据的潜在危害。借助合成数据，引入了技术机会，这些机会有望解决对培训AI模型所需数据的不断增长的需求。此外，对合成数据训练的模型被称赞为更精确和有效，同时带来比收集的数据便宜的模型（ZEWE 2022）。使用此对话论文，我旨在细微差别综合数据使针对AI驱动技术的批评复杂化的方式。我建立了关于综合数据承诺和危险辩论的两个要素的论点。第一个是数据稀缺性的概念 - 通常利用来主张实施和进一步开发合成数据来训练定制模型。第二，我讨论了数据污染和合成数据污染的关注点。通过这些入口点，我认为合成数据重新点燃了先前由学者在关键数据和监视研究领域提出的问题。因此，本对话论文的目的是呼吁对合成数据作为生存信息的批判性理解，就像收集的数据一样，并在模拟环境的背景下考虑合成数据及其发电的条件。
数据空间的数据平台
摘要 在我们的社会中，对生产和使用更多数据的需求日益增长。数据正在达到推动每个行业部门的所有社会和经济活动的程度。技术不再是障碍；然而，在技术大规模部署的地方，数据的生产会产生对更好的数据驱动服务日益增长的需求，同时，数据生产的好处在很大程度上推动了全球数据经济的发展，数据已成为企业最有价值的资产。为了充分发挥其价值并帮助数据驱动型组织获得竞争优势，我们需要有效和可靠的生态系统来支持跨境数据流动。为此，数据生态系统是组织内或跨组织数据共享和重用的关键推动因素。数据生态系统需要应对数据管理的各种基本挑战，包括技术和非技术方面（例如法律和道德问题）。本章探讨了大数据价值生态系统，并详细概述了几种数据平台实现，作为共享和交易工业和个人数据的尽力而为的方法。我们还介绍了实现数据平台的几种关键支持技术。本章最后介绍了数据平台项目遇到的常见挑战，并详细介绍了应对这些挑战的最佳实践。
数据作为经济利益，作为共享的数据和数据治理
1这是欧盟立法的不完整清单，与数据治理相关：欧洲议会的2016/679法规（EU）和2016年4月27日的2016年4月27日的理事会，涉及对自然人的保护在处理个人数据以及此类数据的自由竞争以及95/46/EC的自由数据方面的保护（一般数据）。 1-88;欧洲议会和2019年6月5日理事会的2019/944指令（EU）2012年6月5日的《电力和修订指令》 2012/27/eu oj l 158，14.6.6.6.2019，p。 125–199;欧洲议会和2019年6月20日理事会的2019/1024指令（欧盟）关于开放数据和重新使用公共部门信息OJ L 172，26.6.2019，p。 56–83;欧洲议会和2022年5月30日理事会的第2022/868号法规（EU）关于欧洲数据治理和修订法规（EU）2018/1724（数据治理法）OJ L 152，3 .6.2022，p。 1-44岁于2022年6月23日生效，将于2023年9月适用；欧洲议会和2022年10月19日理事会的第2022/2065号法规（EU）在数字服务和修订指令2000/31/EC（数字服务法）的单一市场上（数字服务法） 1-102，从2024年1月起生效；欧洲议会和2022年9月14日理事会的法规（EU）2022/1925关于数字领域的可竞争和公平市场2019/1937和（EU）2020/1828（数字市场）OJ L 265，12.10.10.2022，p。 1-66，实际上是2023年6月；在撰写本文时，理事会已经采用了有关《人工智能法》数据法的一般方法
