XiaoMi-AI文件搜索系统
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生成式人工智能教学大纲说明指南
可访问性、公平性、风险和道德：特定学生可能更熟悉生成式 AI 工具。根据 2023 年 5 月的皮尤研究中心的一项研究，家庭收入较高且受过正规教育的美国人更有可能了解 ChatGPT，而听说过 ChatGPT 的白人成年人使用聊天机器人进行娱乐、工作或教育的可能性始终低于亚裔、西班牙裔或黑人同龄人。有些人将这项技术视为弥补不平等的一种方式。目前，许多生成式 AI 工具都是免费的，但这些工具的更强大版本开始收取订阅费。有一些风险和实际预防措施需要牢记并与学生讨论：拥有这些工具的公司会收集信息，因此您和您的学生不应输入机密信息。查看您使用或建议作为课堂材料的任何工具的隐私政策。大型语言模型是根据来自互联网的信息进行训练的，因此它们的输出包含存在于这些数据中的误解、偏见、暴力、种族主义、性别歧视等。大型语言模型对知识产权的使用存在争议；有关侵犯知识产权的诉讼正在审理中。生成式人工智能会编造（产生）不存在但听起来合理的信息。生成式人工智能也会受到人类书写提示的偏见的影响。生成式人工智能工具不是搜索引擎；输出需要检查。并非所有生成式人工智能工具都符合《美国残疾人法案》定义的无障碍要求。人工智能公司因不公平的劳工行为而受到批评。
人工智能和机器学习指南。......
如果您有兴趣致力于实现这些建议中的任何一项，欢迎您联系项目负责人 Victoria Grace Walden 博士 (v.walden@sussex.ac.uk)，主题为：AI 和机器学习建议。我们热衷于跟踪报告发布后的影响，支持该领域的持续工作，也可能让您与其他对类似行动感兴趣的组织取得联系，以支持合作。
脑机接口翻译伦理指南...
脑机接口研究中采集的神经数据或实验样本反映了受试者的心理状态、生理健康、人格特质、财富信息等，属于隐私数据。采集数据的范围和人员的访问权限应经伦理委员会批准。应制定适当的处理和管理方案，并根据信息安全管理相关法律法规和技术标准，在数据或样本的采集、存储、使用、处理、传输、发布等全过程中对其进行保护。遵守《中华人民共和国个人信息保护法》《中华人民共和国数据安全法》等法律法规，加强风险监测，防止数据或样本泄露，保障数据安全和受试者的隐私及个人信息安全。
2024 年 NM GRO 基金流程指南
书面同意在 1 月 23 日星期二下午 5 点之前按照发起人的意图接收、管理和报告每笔拨款的结果。所有地方拨款均须遵守全州采购流程。请让 COG 填写他们同意接收的每笔拨款的认证表。如果 COG 在日后确定无法或不愿意按照发起人的意图支出拨款，则 COG 有权拒绝拨款。[新墨西哥州 GRO - 第 9/10 节]
区域灾难风险评估技术指南
如Sentai框架减少灾害风险的2015 - 2030年：“灾害风险管理必须基于对灾害风险在其脆弱性，能力，人和资产的暴露范围，危险特征和环境的所有方面的理解”（UNISDR，2015年）。灾难风险评估的范围包括对与自然和人为灾难相关的潜在风险和脆弱性有关的各种因素的全面评估。国家灾难风险评估打算对一个国家所面临的风险，潜在的风险驱动因素和所需能力达到共识。灾难风险评估是一个正在进行的过程，有助于定期更新和完善灾害风险管理计划。最终目标是为减少灾害风险的策略和政策提供信息，以增强该国的韧性以及从灾难中应对和恢复的能力。
医院环境监管指南
4.2.1。水传播感染的传播模式4.2.2。水样的微生物测试4.2.3。指示4.2.4。医院中的抽样点4.2.5。水分析4.2.6。水样的收集和运输4.2.7。TAP 4.2.8的采样方法。 推定或总体大肠菌数4.2.9。 多管方法4.2.10。 差异大肠菌count-eijkman测试方法：4.2.11。 膜过滤方法4.2.12。 确认性测试4.2.13。 隔离假单胞菌的方法4.2.14。 隔离军团菌的方法TAP 4.2.8的采样方法。推定或总体大肠菌数4.2.9。多管方法4.2.10。差异大肠菌count-eijkman测试方法：4.2.11。膜过滤方法4.2.12。确认性测试4.2.13。隔离假单胞菌的方法4.2.14。隔离军团菌的方法
ETH AI中心博士奖学金指南
ETH AI中心汇集了所有部门和学科的AI基础，应用和影响的研究人员。从110多个教授职位，其自己的前提和奖学金计划的参与开始，该中心在研究这一关键技术方面就加强了ETH的强大立场。中心与欧洲及以外的最佳AI研究机构合作，以加速进步，支持初创企业和行业合作，并培养下一代AI研究人员，变革型领导者和企业家。
学生使用生成式人工智能工具的指南 FINAL
1. 始终坚持学术诚信和诚实的原则——有关学术诚信的一般信息和资源可在学术诚信网页上找到。2. 始终遵守大学的学生行为准则。3. 始终尊重隐私和保密性，避免与生成式人工智能工具共享敏感的个人信息。4. 请记住，生成式人工智能并不总是可靠的。例如，它可能提供虚假或过时的信息或虚假的参考资料，也可能是故意误导信息的来源。5. 始终批判性地评估使用人工智能生成的响应。使用已知可靠的来源来验证信息。如果您对所生成内容的可靠性有疑问，请咨询您的讲师或导师。6. 生成式人工智能工具应用于补充学习和研究，而不是代替通过 Moodle、Talis 阅读列表和图书馆提供的可靠学术资源。 7. 生成式人工智能工具在学术工作中有很多有用的方法，包括头脑风暴、写作任务的初稿、编辑写作任务并提供写作反馈、为文章提出结构建议、使用内容制作演示文稿、为演示文稿和视频制作音乐或制作图像来说明你的工作。 8. 你的讲师会告诉你，在论文或特定评估中，是否允许、要求或禁止使用生成式人工智能工具。在哪里允许