XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemImplementing
委员会实施法规（EU）2024/2977 of 28 ...
（3）第5A（23）条法规（EU）第910/2014号规定在必要时要求委员会建立相关的规格和程序。This is achieved by means of four Implementing Regulations, dealing with protocols and interfaces: Commission Implementing Regulation (EU) 2024/2982 ( 4 ), integrity and core functionalities: Commission Implementing Regulation (EU) 2024/2979 ( 5 ), person identification data and electronic attestation of attributes: Commission Implementing Regulation (EU) 2024/2977 ( 6 ), as well as the委员会通知：执行法规（EU）2024/2980（7）的委员会。本法规列出了对人识别数据的相关要求以及要发行给欧洲数字身份钱包的属性的电子证明。
实施欧盟关键原材料法案
《资源与环境法案》（CRMA）于 2024 年 5 月 23 日生效，旨在使欧盟的资源与环境物质供应更加安全、更具弹性和可持续性。CRMA 列出了 34 种资源与环境物质，其中 17 种被视为“战略性”资源与环境物质（SRM）。该法案包括加强欧盟原材料供应链、监控和降低供应风险以及提高欧盟所消费资源与环境物质可持续性的措施。它为到 2030 年欧盟层面要实现的总体产能设定了以下非约束性基准（以 SRM 的年消费量计算）：欧盟应开采其年需求量的 10%，加工其需求量的 40%，并通过回收满足其需求量的 25%。此外，欧盟应实现 SRM 进口的多元化，到 2030 年，每种 SRM 的供应量不应超过 65% 依赖任何单一第三国。CRMA 还为到 2031 年的关键发展设定了一些最后期限。
实现零信任体系结构：高级文档
NIST SPECIAL PUBLICATION 1800-35 Implementing a Zero Trust Architecture: High-Level Document Oliver Borchert Gema Howell Alper Kerman Scott Rose Murugiah Souppaya National Institute of Standards and Technology Jason Ajmo Yemi Fashina Parisa Grayeli Joseph Hunt Jason Hurlburt Nedu Irrechukwu Joshua Klosterman Oksana Slivina Susan Symington Allen Tan Miter Corporation Karen Scarfone Scarfone网络安全威廉·巴克·达科塔（William Barker Dakota）
落实 2022 年职权范围和
促进对话（……），探讨委员会如何将其更新和加强的全球统计和数据生态系统职责转化为具体有效的行动，并要求主席团加强这方面的工作”。委员会在第 55/102 号决定中“呼吁主席团继续开展工作，分析委员会在扩大的数据和统计领域中的作用，包括与联合国系统首席统计师委员会磋商，以确定下一步行动[……]，并要求主席团在 2025 年向委员会汇报工作”。4. 主席团希望就统计委员会在扩大的数据和统计领域中的作用展开讨论。
实施数字学习的准备和挑战
摘要本文介绍了与马来西亚小学教师在实施数字学习方面的准备和挑战有关的全面文献综述。数字学习是一种整合技术以在学生之间创造意义学习经验的实践。本文探讨了该领域的当前研究状态，并确定了研究差距以进行未来的研究。文献强调了对数字学习中教师面临的挑战的深入而深刻的理解。调查结果表明，应该进行更多的研究，以调查教师在应用数字学习方面对主题进行分析的困境和问题。需要进一步的研究来为未来的研究和教育政策制定提供见解。总的来说，本文是未来研究和策略的基础，以增强马来西亚小学教师之间数字学习的实施。关键词：数字学习，教师准备，挑战，小学，介绍，在管理这种动态变化的同时，教育领域定期适应学生的知识和技能，以满足21世纪全球化的需求。提高教育质量的升级和提高，主要是为了确保马来西亚教育部正在尽力使该国的教育水平与全球教育平等。在教育管理中标准化这些方面的努力包括根据国家教育哲学的原理提供课程的交付方法，课程质量，时间和管理。主动采取了主动性，重点是将数字要素注入教学过程，是由马来西亚教育部实施数字教育政策（DPD）。DPD本身还带来了MoE的野心，可以向所有马来西亚教育者提供全球层面的优质教育。目前的发展速度有助于教学过程的效率和系统化，这是个人成功的另一个关键要素。这也得到了Azliza Yacob（2023）的支持，他指出，在马来西亚的教育中必须关注三个重要观点，首先是在Covid-19之后恢复州教育系统，
实现人工智能
基于来自人类的证据，计算策略寻求识别与意识紧密相关甚至必然相关的特征，以便它们推广到人工系统。鉴于其他方法面临严重障碍，计算策略已被证明很受欢迎。基于与有意识的人类的行为和表面认知类比的推理（Dung，2022；Tye，2017）在动物意识研究中很常见，但这种推理是有问题的，因为人类和人工智能系统在身体构造和因果历史方面通常被认为差异太大，而无法将过多的权重放在这种类比上（Shevlin，2020）。此外，基于口头报告的推论也是有问题的，因为不清楚如何从人工智能系统中引出真正内省的报告（Birch & Andrews，2023）。1此外，由于人工智能系统缺乏大脑，使用意识的神经生物学理论似乎行不通。因此，完善意识的计算理论并探索如何将它们推广到人工智能系统是重要的研究重点。然而，尽管计算策略有着普遍的前景，但它面临着若干挑战。首先，计算主义是否正确并不明显——也就是说，尚不清楚实现正确类型的计算是否对意识足够（且必要）（Anderson & Piccinini，2024 ；Piccinini，2020 ）。其次，即使计算主义是正确的，哪种意识计算理论是正确的仍然是一个悬而未决的问题，例如全局工作空间理论（Mashour 等人，2020 ）或感知现实监控理论（Lau，2022 ）。第三，即使我们同意正确的计算理论，也不明显需要什么来实现必要的计算（Chalmers，1994 、2011 ）。下面，我们将重点讨论第三个挑战（计算实现），但值得简要评论一下前两个挑战。关于第一个挑战，正如 Sebo 和 Long（2023）所指出的，计算主义有两种显著的替代观点。第一种观点称为生物基质观，该观点认为意识必然依赖于生物的碳基基质。例如，如果意识与某种大脑状态类型相同（Place，1956；Smart，1959），则这种观点可能是正确的。第二种观点称为生物功能观，最为突出的倡导者是 Godfrey-Smith（2016、2020），该观点认为意识依赖于细粒度的生物功能，如新陈代谢、系统范围的同步或其他功能，这些功能的实现依赖于神经元的物理特征或大脑生物化学的具体情况。 2 这种观点是功能主义的，但不是计算主义的（例如，Piccinini，2020，第 14 章），因为标准数字计算机无法实现这些功能。在下文中，我们很少排除生物学基础或功能观点。然而，正如 Sebo 和 Long（2023）指出的那样，由于许多研究人员都是计算主义者，因此计算理论对人工意识意味着什么就显得尤为重要。例如，最近一份关于人工意识的有影响力的报告甚至从一开始就假设计算主义是正确的（Butlin 等人，2023 年）。此外，前面的非计算主义观点经常与我们将在这里讨论的观点相混淆：计算实现存在实质性限制。然而，我们认为，这些是不同的观点，由不同的论据支持。在下一节中，我们将进一步阐明非计算主义与计算实现存在实质性限制的观点之间的区别。关于第二个挑战，我们注意到，最近的研究在不同的计算理论可能对人工意识意味着什么的问题上取得了迅速进展（Butlin 等人，2023 年）。希望这项工作可以为基于证据的评估提供信息
在高等教育中实施生成AI
一个限制被该行业称为“幻觉”。幻觉是AI产生的错误信息。生成的预训练的变压器（GPT）和大语言模型（LLMS）处理输入并产生输出，而无需真正了解所说的内容。相反，LLM使用复杂算法根据已经说过的内容来预测下一个单词，一对一。因此，LLM无法产生真正的知识；他们只能根据培训数据输出表达式。10实际上，根据美国计算机科学家兼作家彼得·丹宁（Peter Denning [IL1）的说法，LLM可以“检索从未真正说过的细分市场，但接近了几个部分。” 11这就是为什么GPT模型产生的“幻觉”和错误信息的原因。生成的AI可以产生听起来很现实但根本上不正确的响应。