任何设备中任何原材料的规格、成分和生产方法以及物理和化学特性均由设备设计人员根据设计参数在其技术数据表中提供。这些数据表通常取自各种贸易和专业组织制定的标准化材料规范,例如 SAE International(以前的汽车工程师协会)、ASTM International(以前的美国材料与试验协会)、CEN(欧洲标准化委员会)、英国标准协会、德国标准化协会(DIN)标准和国际标准化组织。一些常用的全球标准是航空航天标准 (AS)、航空航天材料规范 (AMS) 和地面车辆标准 (J-Reports)。因此,平台使用的标准和规范将取决于该平台的原产国以及该国或地区适用的标准。
Bevan Brittan是在英格兰和威尔士注册的有限责任合作伙伴:数字OC309219。注册办公室:布里斯托尔BS2 0HQ的皇后街1号国王果园。可以从我们在伦敦的利兹办事处获得成员列表。伯明翰和布里斯托尔以及我们的网站上(还有其他监管信息)。由律师监管局授权和监管:编号406315。与Bevan Brittan LLP有关的合伙人的任何参考是指律师公司的成员,顾问或雇员。
• 总体来看,受设备更新政策实施和外部需求回暖的推动,2024年上半年中国GDP增长保持相对稳定。但值得注意的是,国内需求仍然不足。价格下跌对收入、企业利润和财政收入产生了直接影响,限制了支出。此外,日益加剧的对外贸易紧张局势可能会对中国出口造成压力。预计政府将在2024年下半年采取更为宽松的宏观政策立场,以促进经济增长的恢复。
例如,在 GenAI 的带领下,企业增强应用可以执行集体诉讼中大量证据的分析、搜索和汇总,或检查大量营销材料是否存在漂绿行为,而这些工作原本需要部署数百名高技能律师或风险专家。这些应用通常由 GenAI、机器学习模型、图形分析工具和其他自动化技术组合而成,它们的局限性在于其设计细节。专为法律工作而设计的企业增强 AI 无法为 5 岁儿童推荐生日礼物,也无法处理有关财务问题的问题。但这些 AI 应用所针对的功能对生产力和价值的影响程度可能非常显著。
我们鼓励 NIST 利用已纳入其他框架的原则,例如 NIST 网络安全框架 (CSF) 和 NIST 隐私风险管理框架,以及赞助组织委员会 (COSO) 框架中体现的五项原则:治理;战略;绩效;审查和修订;信息、沟通和报告。2 我们可以预见,NIST CSF 已经适应了 AI 的一些必需原则,隐私风险管理框架也是如此。我们鼓励 NIST 继续采用基于结果的 AI 方法,以便开发人员和集成商有明确的目标,并且可以通过多种方式满足这些目标。1. 行业中观察到的挑战通过德勤与蓬勃发展的 AI 行业的直接接触,我们观察到一些挑战,这些挑战可以通过开发 AI 风险管理框架来缓解或解决。这些挑战中的许多挑战的共同点是实施组织是否拥有专门的综合治理计划。我们将人工智能风险分为以下三个领域,在这些领域中,拥有透明、记录和可辩护流程的结构化风险管理框架将会有所帮助:
放射科的人工智能采用率相对较高,这得益于高质量、数字化数据的可用性以及精通数字技术的劳动力。NHS SBS 于 2022 年发布了一个采购框架,以便购买人工智能解决方案来支持中风患者的决策。Brainomix 就是一个很好的例子。它使用机器学习技术来检查大脑的 CT 扫描,以识别和量化因血流不足造成的损伤,并识别大脑中的血管阻塞。目前,英格兰近三分之二的急性中风病房都采用了该系统。它既缩短了周转时间,又增加了中风后实现独立的患者数量。
• 因旧隐私法(《视频隐私保护法》(“VPPA”)、窃听法和伊利诺伊州的《生物识别信息隐私法》(BIPA))的新应用而产生的诉讼风险