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蒙特利尔人工智能伦理研究所为... 准备的报告
1.将精力集中在研究和创新界、成员国和私营部门，以及那些在欧洲人工智能战略中应该优先考虑的领域。2.在主要贸易伙伴的政策与欧盟管理人工智能开发和使用的政策之间建立一致性。3.分析当前生态系统中理论框架和构建可信人工智能系统的方法之间的差距，以创建更具可操作性的指导，帮助组织在实践中实施这些原则。4.注重协调和政策协调，特别是在两个领域：增加对人工智能初创企业的融资以及发展技能和调整当前的培训计划。5.利用联邦学习、差异隐私、联邦分析和同态加密等技术进步，重点关注促进数据私密和安全共享的机制。6.创建现有人工智能研究卓越中心网络，以加强研究和创新社区，重点是开展考虑到各种价值观/道德观的高质量学术工作。7.促进知识转移，为中小企业发展人工智能专业知识，并通过数字创新中心支持中小企业与其他利益相关者之间的伙伴关系。8.在有关人工智能系统不透明度的讨论中添加细微差别，以便对这些系统的治理方式以及在哪个地方需要何种程度的可解释性和透明度采取循序渐进的方法。9.为个人创建一个对人工智能系统的决定或输出提出上诉的流程，例如“谈判权”，这类似于《通用数据保护条例》（GDPR）中详述的“反对权”。10.实施新规则并加强现有法规，以更好地解决有关人工智能系统的担忧。11.禁止使用面部识别技术，这可以大大降低歧视性结果和侵犯基本权利的风险。12.对所有人工智能系统（例如低风险、中风险和高风险应用程序）都应遵守类似的标准和强制性要求。13.确保如果使用生物特征识别系统，它们能够实现实施的目的，同时也是完成任务的最佳方式。14.15.对不被视为高风险的系统实施自愿标签系统，并应通过强有力的经济激励措施进一步支持该系统。任命了解人工智能系统并能够与各种利益相关者有效沟通任何潜在风险的个人参与人工监督过程，以便他们采取适当的行动。
“J. Heyrovský 研究所开幕……”
我们正处在一个前所未有的时代，科学和技术在太空探索方面有前所未有的合作机会，利用广泛的原位和非原位工具研究宇宙中的几乎所有目标。我们的研究所自豪地继承了捷克诺贝尔奖获得者雅罗斯拉夫·海洛夫斯基的杰出遗产，他开发了独特的极谱法，这是 20 世纪化学分析的基石之一。今天，空间科学和技术是领先的科学领域之一，就像海洛夫斯基时代的先进仪器分析一样。关于天体以及行星际和星际空间的化学和物理知识基础不断扩大，需要所有科学和技术领域的专家进行多学科参与。其中，物理化学和化学物理学占据着稳固的地位。当代太空探索必须由实验室科学、在良好控制条件下的实验、理论计算以及先进仪器和技术的开发来支持。我们的研究所在所有这些领域都积极做出贡献，而物理化学的应用是共同点。我们研究所的主要战略不是注重数量，而是开发独特的仪器、技术、科学方法和概念，以及促进空间工程和科学领域广泛开放的合作。
申请征集：ProGREEN Advance Institute (AI)Virtual on
加强对与可再生能源增长潜力相关的重要推动因素和制约因素的了解，对于确保增加使用可再生能源的可行途径至关重要。作为回应，START International 在魁北克研究基金会 (FRQ) 的支持下，正在实施促进可再生能源收益 (PROGREEN) - 西非项目。该项目旨在加强对可再生能源转型的了解以及这些转型对发展的影响，特别是在粮食和水安全以及人口福祉方面。在项目第一阶段，START 召集了布基纳法索和塞内加尔的多学科和跨部门专家团队，对推动两国可再生能源转型的关键推动因素和限制因素进行了深入评估。该项目还通过拉巴特皇家战略研究所与摩洛哥的可再生能源专家进行合作，探索和确定该国可再生能源格局的关键层面以及与西非更广泛的工作之间的潜在协同作用。
新南威尔士大学能源研究所
在澳大利亚重建高绩效制造业是一个令人兴奋的前景，它为全球竞争力和蓬勃发展的国家劳动力提供了途径。但是，我们鼓励政府努力在“治国方略”的背景下描述这项政策，而不仅仅是重新振兴的产业政策。我们认为产业政策对于实施这项政策的当前全球环境的描述过于狭隘。国家利益框架中概述的两条思路已经承认了产业政策与澳大利亚能源和国家安全的融合。我们欢迎这种方法，同时也认识到它们之间存在的细微差别。我们相信，这种更广泛的产业政策方法可以而且应该与联合国工业发展组织 (UNIDO) 建议的贸易相关绿色产业政策的六个阶段保持一致。
硕士时间 - 澳大利亚国立大学太平洋研究所
anu.edu.au › 文件 › 版权所有 PDF 2016 年 2 月 4 日 — 2016 年 2 月 4 日 人类的弱点是希望回家时能得到掌声和荣誉...打开飞机门并... nHm('y hfi lJG ugut another i:ichooner.其中。224 页
印度理工学院（BHU）瓦拉纳西
自从物联网和人工智能数据分析领域出现深度学习爆炸式增长以来，内存墙问题对现有计算架构的压力越来越大。研究人员正在寻找冯·纽曼架构之外的一些以内存为中心的计算范例。神经形态计算是解决人工智能硬件问题的新范例之一。本课程重点介绍神经形态计算，并通过案例研究展示其在物联网和人工智能应用中的强大功能。本课程将深入探讨神经形态计算的不同方面，以解锁无限可能并塑造人工智能和数据分析兼具效率的未来。加入这趟旅程吧，因为在当今世界，计算采用神经形态不仅仅是一种选择；而是一种必需品。 模仿生物神经网络、神经元结构、人工神经元建模、神经元和突触电路拓扑 神经形态硬件架构、基于忆阻器的神经网络架构、交叉架构和神经形态核心、使用忆阻器和 FeFET 的内存中心计算 与其他新兴存储设备和功能的神经形态计算 神经形态算法（STDP、LSM 等） 神经形态计算的应用 神经形态计算中的学习范式
FAQ-How-HB5120-Works.pdf - 格雷厄姆可持续发展研究所
6) PA 233 哪些地方明确，哪些地方存在灰色地带，特别是关于寻求制定兼容可再生能源条例 (CREO) 的社区可以做什么和不能做什么？______5 7) 如果地方政府和开发商之间就某项条例是否为 CREO 发生争议，将如何解决？______________________________________________7 8) 如果地方单位对一种能源系统（例如太阳能）有兼容法规，但没有其他两种能源系统（例如风能和储能）的兼容法规，该条例是否仍算作 CREO？7 9) 如果制定了兼容可再生能源条例 (CREO) 的司法管辖区拒绝某个项目，会有什么后果？______________________________________________________ 7 10) 法律规定，如果每个受影响的地方政府单位的首席民选官员通知开发商他们有 CREO，则开发商必须首先通过当地程序。为什么这很重要？______________________________________________________8 主办社区协议__________________________________________________________________9
SAE 学院对生成人工智能 (AI) 的使用
SAE 认为 AI 应该增强而不是取代人类教学。通过利用 AI，我们的教育工作者可以在开发学习和教学方法时找到新的机会。我们还必须确保为毕业生提供进入创意媒体行业所需的技能，并在他们的工作流程中迅速采用 AI 工具。我们必须确保生成 AI 的使用不会取代创意媒体教育的其他重要方面，例如批判性思维、解决问题和协作。虽然生成 AI 可以成为产生新想法和探索创造性可能性的强大工具，但它无法取代这些核心技能的重要性。
![文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控](/simg/8/8dd469c55249d1165cc0c55c494f5b27bda7b11b.png)
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控