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intel®以太网网络适配器e610-xt2/xt4 for OCP 3.0
OCP NIC 3.0规范定义了最新一代网络适配器的标准化设计。简单明了的形式，清晰的可管理性要求以及提高的可使用性有助于简化当前和新兴功能的部署。OCP 3.0的Intel®以太网600系列网络适配器提供广泛的互操作性，关键的性能优化以及提高通信，云和企业IT网络解决方案的敏捷性。Intel®以太网600系列网络适配器提供广泛的互操作性，关键的性能优化以及提高通信，云和企业IT网络解决方案的敏捷性。
个性化试验伦理和机构审查委员会意见书
任何与人类受试者相关的临床活动的伦理和监管通常基于其临床实践或研究的分类。著名的生物伦理学家批评了用于划分这些类别的传统区分，称其适得其反且过时，并主张应谨慎且适当地将学习与临床实践相结合。个性化试验代表了一种兼具两种类别特征的临床活动，这使得伦理和监管要求变得不那么明确。当个性化试验的主要目的是协助开展个性化患者护理，并强调保护临床决策免受常规临床实践中固有偏见的影响时，应该如何监管此类活动？在本文中，我们将探讨个性化试验的伦理基础，并提出满足监管要求的各种方法。我们建议，个性化试验参与者和机构审查委员会 (IRB) 小组不应对所有个性化试验的实施施加标准研究法规，而应考虑参与个性化试验是否会导致与常规治疗相比，参与者的风险有任何可预见的增量增加。这种方法可以减少监管障碍，从而促进个性化试验的更广泛应用。
人工智能的军事用途的道德
军事行动中的抽象人工智能有两种。首先，存在狭窄或特定的智力 - 识别目标物种并跟踪其位置变化的自主能力。第二，有广泛或一般的情报 - 选择目标物种，确定实例，跟踪其运动，决定何时罢工，从错误中学习并改善初始选择的自主能力。这两种人工智能提出了道德问题，这主要是因为有两个特征：他们在部署它们的人与目标的人物之间放置的物理距离，以及它们独立于这些代理人行动的能力。这些功能提出的主要道德问题是三个。首先，如何在安全距离操作致命武器时保持毅力和骑士精神的传统武术？第二，授予机器多少自主权？和第三，可能会出现技术错误的可能性？本文依次考虑这些问题。关键字：人工智能；战争;武器;伦理;美德；自治;风险;神学伦理
利用主动，道德t
在以前所未有的数字复杂性为标志的时代中，赛景观景观正在以惊人的速度发展，挑战了传统的防御范式。高级持续威胁（APTS）揭示了常规安全措施中的内在漏洞，并强调了迫切需要对连续，适应性和积极主动的策略，这些策略将人类的洞察力与尖端的AI技术无缝整合在一起。本手稿探讨了代理AI和Frontier AI的融合如何通过重新建立网络框架（例如网络杀戮链），增强威胁性智能过程以及将强大的道德治理嵌入在AU的响应系统中。借鉴了现实世界的数据和前瞻性观点，我们研究了实时监控，自动化事件响应以及永久学习在锻造稳定，动态的防御生态系统中的作用。我们的愿景是将技术创新与坚定不移的道德监督协调，以确保促进AI-Drienden的安全解决方案坚持公平，透明和问责制的核心人类价值，同时反对新兴的网络威胁。
AI时代的道德：为什么跨学科思想家是
要释放AI的全部潜力，我们必须将长期的集体安全，道德，公平和责任与公司的盈利能力和国家安全需求调和。我们当前的道德准则不足以实现破坏性技术变革的新时代，并且越来越清楚的是，技术进步与社会对相关安全和道德坑洼的理解之间存在脱节。要弥合这一差距，世界需要训练有素的跨学科思想家，包括哲学家，国际关系学者，政策从业人员，政治科学家，神经科学家，人类学家，社会科学家，AI专家，其他可以将各种学科之间的点联系起来，并询问不回答，如果不回答，重要的一代定义的问题。
基于区块链的碳信用生态系统
2科学技术学院，Qaminis 3高级科学与技术研究院，Alqarayt摘要：人工智能（AI）和机器学习（ML）的迅速采用已经创造了对高质量标记数据的前所未有的需求。大规模数据标记是AI系统开发的关键组成部分，通常涉及来自不同人群的大量数据集，并使用自动化过程和人工劳动的结合进行了注释。但是，与这些实践相关的道德挑战引起了极大的关注。本文探讨了大规模数据标签和用法中的关键道德问题，重点关注四个关键领域：偏见，隐私，劳动实践和透明度。偏见是由注释者的固有主观性和许多数据集的不代表性产生的，这加剧了AI应用程序中不公平或歧视性结果的风险。侵犯隐私性侵犯敏感信息未经适当同意而使用，通常会挑战匿名技术的有效性。此外，对数据注释的众包劳动力的依赖引起了人们对工人剥削，低补偿和标记敏感或明确内容的心理损失的担忧。最后，数据收集和标签过程中缺乏透明度和问责制破坏了公共信任和道德标准。通过对现有实践的全面审查，本文重点介绍了现实世界中的案例研究和争议，包括偏见的数据集和侵犯隐私行为。当前的技术和政策驱动的解决方案（例如隐私的技术，劳动力改革和缓解偏见的算法）都经过了严格的研究。最后，本文讨论了按大规模实施这些解决方案并确定未来研究方向的挑战。通过解决这些问题，这项工作旨在在AI数据管理的生命周期中促进更公平，透明和道德实践。关键字：伦理AI，数据标记，机器学习中的偏见，AI隐私，众包数据注释，数据透明度，算法公平，负责任的AI实践，联邦学习，差异性学习，数据伦理，数据伦理，注释者，注释者，注释者单位，AI政，数据隐私法规，数据隐私规定，可持续的AI开发。
使用笼子乙基雌二醇和诱导的Cre/Lox系统迈向眼睛的光介导的基因疗法
摘要：越来越多地，正在用病毒介导的基因疗法治疗视网膜病理。能够以光特定针对视网膜病理区域的病毒转基因表达，我们确定了视网膜组织的体内光活化基因表达para-digm。基于诱导型Cre/Lox系统，我们发现乙基雌二醇是他莫昔芬的合适替代品，因为乙基雌二醇更适合通过光敏保护化合物（即“笼子”）修饰。在计算机结合研究中支持了突变的人雌二醇受体的乙基甲基二醇作为配体的鉴定，该研究表明笼中乙基雌二醇的结合降低。用依赖性的TDTOMATO报告基因转基因注入双转基因GFAP-CREERT2小鼠的眼睛中，然后用450 nm的光照射。光活化显着增加了视网膜TDTOMATO表达。因此，我们展示了为眼睛开发靶向的，光介导的基因治疗的第一步。
Marist关于人工智能的道德声明
在我们培养开明，道德和生产性生活的使命的指导下，马里斯特大学（Marist University）设想了一个未来，即人工智能增强教育，同时维护人类的尊严，个人代理和福祉。AI的整合需要仔细考虑其使用如何与我们的机构价值保持一致，同时承认其对社会结构，文化框架和物质资源的影响。我们确认，负责使用人工智能可以在保持道德标准的同时，可以在我们社区中更公平地访问教育资源和机会。