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生成人工智能的初步政策考虑
生成式人工智能 (AI) 可以根据提示创建新内容，为教育、娱乐、医疗保健和科学研究等多个领域带来变革潜力。然而，这些技术也带来了政策制定者必须面对的重大社会和政策挑战：劳动力市场的潜在变化、版权不确定性、社会偏见延续带来的风险以及在创建虚假信息和操纵内容时被滥用的可能性。其后果可能包括传播虚假信息、延续歧视、扭曲公共话语和市场以及煽动暴力。各国政府认识到生成式人工智能的变革性影响，并正在积极努力应对这些挑战。本文旨在为这些政策考虑提供信息，并支持决策者解决这些问题。
FCC 迈出新的透明度努力的第一步，以披露政治广告中的人工智能生成内容
联邦选举委员会也在考虑制定有关人工智能的规则，并在今年宣布他们预计将在初夏采取行动。在最近致 FCC 的一封信中，联邦选举委员会副主席写道：“目前没有一个机构拥有管辖权或能力解决这个庞大而复杂问题的各个方面。” 虽然联邦选举委员会可以监管联邦候选人在线广告中人工智能的使用，但 FCC 可以专注于联邦选举委员会无法采取行动的领域。联邦选举委员会不监管电视台和广播电台。根据法律，联邦选举委员会对竞选活动的权力仅限于联邦政治候选人，并不扩展到独立议题竞选活动或州和地方选举。
2023-2042 年长期发电扩张计划
到 2042 年，预计累计装机容量如下：太阳能光伏 - 10,739 兆瓦；风能 - 3,573 兆瓦；水电 - 2,271 兆瓦；生物质能 - 380 兆瓦
美国联邦通信委员会 (FCC) 禁止使用人工智能自动拨号语音
过去几年，此类电话数量不断增加，因为这项技术现在有可能通过模仿名人、政治候选人和近亲的声音，用错误信息迷惑消费者。虽然目前州检察长可以针对不受欢迎的人工智能语音生成的自动电话的结果（例如他们试图实施的诈骗或欺诈）进行打击，但这一行动现在使使用人工智能生成这些自动电话的声音本身成为非法行为，扩大了州执法机构追究这些肇事者责任的法律途径。
长期扩张计划
Page Contents i Annexes vii List of Tables viii List of Figures xi Acronyms xiv EXECUTIVE SUMMARY E-1 1 INTRODUCTION 1-1 1.1 Background 1-1 1.2 Economy of Sri Lanka 1-2 1.2.1 Electricity and Economy 1-3 1.2.2 Economic Projections 1-4 1.3 Energy Sector of Sri Lanka 1-4 1.3.1 Energy Supply in Sri Lanka 1-5 1.3.2 Energy Demand in Sri Lanka 1-6 1.4 Electricity Sector 1-8 1.4.1 Global Electricity Sector 1-8 1.4.2 Sri Lankan Electricity Sector 1-11 1.4.3 Access to Electricity 1-11 1.5 Emissions 1-19 1.6 Implementation of the Expansion Plan 1-22 1.7 Structure of the Report 1-23 2 THE EXISTING AND COMMITTED GENERATING PLANTS 2-1 2.1 Background 2-1 2.2 Hydro and Other Renewable Generation 2-2 2.2.1 Hydro and CEB 2-3 2.2.2独立电力生产商拥有的其他可再生电厂2-5 2.2.3可再生发电2-8 2.3 2.3 2.3.3热电厂由CEB 2-8 2.3.3 2.3.2热电厂汇总政策和准则3-4 3.4需求预测方法3-4 3.4.1中期需求预测（2025-2029）3-5 3.4.2长期需求预测（2030-2049）3-6 3.4.3未来的主要开发项目3-8 3.4.4 3.4.4累积电力需求需求需求预测3-9 3.4.5网3-9 3.4.5 net ecerec 3-9
长期发电扩张计划
前言 《2022-2041 年长期发电扩建规划研究》报告介绍了锡兰电力局输电和发电规划处针对 2022-2041 年规划期进行的最新扩建规划研究的结果，并取代了《2018-2037 年长期发电扩建计划》。除了扩建研究结果外，本报告还全面介绍了现有发电系统、未来电力需求和未来发电选择。研究中使用了最新的可用数据。规划团队谨向所有协助编写报告的人表示感谢。我们欢迎为改进本出版物提出建议、意见和批评。2021 年 10 月。输电和发电规划处信件：总部大楼 5 楼。Tr. 和发电规划处锡兰电力局锡兰电力局 5 楼 Sir Chittampalam A. Gardinar Mw。 PO Box 540 Colombo 02 科伦坡，斯里兰卡 电子邮件：cegptgp.tr@ceb.lk 电话：+94-11-2329812 传真：+94-11-2434866 编写者： 审核人： VB Wijekoon 先生 GJ Aluthge 先生 总工程师（发电规划和设计） 额外总经理（输电） MMSMK Gunaratne 先生 电气工程师 前额外总经理（输电） RB Wijekoon 先生 ML Weerasinghe 先生 DC Hapuarachchi 女士 副总经理（输电和发电规划） MDV Fernando 女士 KHA Kaushalya 先生 KAMNPathiratne 先生 如欲寻求任何澄清或索取报告副本，请发送至上述地址的副总经理（输电和发电规划）。
哈萨克语的释义模型
本文旨在通过研究两个最先进的生成模型（扩散模型和变压器）的适应来弥合这一差距，以在哈萨克州进行文本生成。扩散模型（例如denoising扩散概率模型）在英语的高质量和多样化的文本生成中显示出令人鼓舞的结果[2]。这项研究为哈萨克语和土耳其语的自然语言处理领域做出了宝贵的贡献，为确定语法类别提供了工具。它的优势在于使用机器学习算法和广泛的数据集，这些算法与语言处理的复杂性以及算法适用性的潜在局限性相平衡[3]。同样，在下游任务上进行了微调的经过验证的变压器在各种NLP基准测试中占主导地位[4]。尽管在释义数据集上进行了一些工作[5]。该研究重点介绍了基于样本的机器翻译的基本方面：确定句子之间的相似程度。这涉及将输入句子与数据库中的相应示例对齐，选择该句子的片段，然后对其进行调整或释义以产生预期的翻译[6]。所审查的文章介绍了搜索系统中信息检索技术的新的语言和算法解决方案的开发，考虑到语法和语义的元素，包括turkic文本[7]。该文档提供了总结哈萨克文文本的方法的详细描述[8]，这些研究并不能解决我们解决的问题。此外，还有一些努力在哈萨克语[9]中定义语义上的单词[9]，以及使用生成的预先训练的预先训练的变压器对哈萨克语文本生成的一些初步工作，THR研究涉及对哈萨克语的文本生成模型的经验评估，其特征在于其有限的资源和复杂的形态[10]。研究研究了哈萨克语的语法特征[11]。然而，这些作品都没有全面解决哈萨克（Hazakh）的文本发电挑战，这是一种低资源，形态上丰富的突厥语。
2024年9月发行生成ai
本报告由Bracket Foundation和Good GmbH的价值与联合国区域间犯罪与司法研究所（UNICRI）合作，为良好的GmbH提供了价值。本文所表达的意见，结论和建议不一定会反映联合国或任何其他国家，地区，区域或全球实体的观点。本出版物中提出的名称和材料并不意味着联合国秘书处关于任何国家，地区，城市或其当局的法律地位的表达，或者涉及其边界或边界或边界的界定。只要确认信息来源，就可以引用或复制此出版物的内容。作者希望收到使用本出版物或引用该出版物的文档的副本。
对安全应用程序的生成对抗网络的审查
摘要。网络安全的进步对于一个国家的经济和国家安全至关重要。随着数据传输和存储的指数增加，迫切需要新的威胁检测和缓解技术。网络安全已成为绝对的必要性，每天每天都有越来越多的传输网络，导致数据存储在服务器上的数据的指数增长。为了阻止将来的复杂攻击，有必要定期更新威胁检测和数据保存技术。生成对抗网络（GAN）是一类无监督的机器学习模型，可以生成合成数据。gan在基于AI的网络安全系统中变得重要，例如入侵检测，隐肌，密码学和异常检测。本文对将gans应用于网络安全的研究进行了全面综述，包括对这些研究中使用的流行网络安全数据集和甘恩模型架构的分析。