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停止共享数据：访问算法、群体学习和下一代 FAIR（联邦人工智能就绪）原则和实践
摘要：机器学习领域的快速发展也带来了一些生存挑战，这些挑战本质上都与“信任”这一广义概念有关。这一广义概念的各个方面包括对任何机器学习过程输出的信任（以及防止黑匣子、幻觉等）。对科学的信任正受到威胁，尤其是现在法学硕士可以产生“好看的废话”，论文工厂的出现是为了应对当前研究环境中不正当的奖励制度。同一枚硬币的另一面是，如果机器学习得不到适当的控制，它也会突破安全和隐私障碍，违反 GDPR 以及其他道德、法律和社会障碍，包括公平性。此外，数据“某处”的存在绝不意味着其实际可重用性。这包括现已确立的 FAIR 原则的四个要素：许多数据即使找到也无法找到，在明确定义的条件下也无法访问，如果访问则无法互操作（第三方和机器无法理解），这导致绝大多数数据和信息无法重复使用，除非违反版权、隐私法规或隐含或明确支撑查询或深度学习算法的基本概念模型。现在，越来越多的数据也将被机器“独立”使用，所有这些挑战都将严重加剧。本次主题演讲将讨论“数据访问”相对于传统的“数据共享”（包含数据下载、传输和失去控制的内涵）如何减轻大多数（如果不是全部）传统“数据共享”的不良副作用。对于联合数据访问，数据应该从另一个意义上或角度来看是公平的，它们应该是“联合的、AI-Ready”的，以便访问算法可以回答与访问控制、同意、格式相关的问题，并且可以读取有关数据本身的丰富（公平）元数据，以确定它们是否“适合用途”和机器可操作（即公平数字对象或机器可操作单元）。“适合用途”的概念远远超出了（但包括）有关方法、质量、误差线等的信息。访问算法的所有操作的“不可变日志记录”至关重要，尤其是在使用“群体学习”中的自学习算法时。足以让我们忙上一阵子了。https://www.nature.com/articles/s41586-021-03583-3
云CPU上的原理微体系隔离
我们提出了玛格拉（Marghera），这是一种系统设计，可防止云中的跨VM微构造侧通道攻击。Marghera是基于隔离合同的，对于给定的CPU，它描述了物理线程和内存的分区，以防止通过共享的微构造资源来防止信息泄漏。我们为AMD EPYC 7543P（Modern Cloud CPU）开发了隔离合同。为此，我们首先确定如何在其物理线程之间共享微体系结构资源，包括缓存，cache-coherence目录和DRAM银行。然后，我们使用以前未知的，反向工程的索引功能开发着着色方案 - 全面分区这些资源。我们在Microsoft Hyper-V中实现Marghera，并使用云基准进行评估。我们的结果表明，我们的方法有效地消除了由共享的微构造资源造成的侧向通道，其性能较小。
可持续贸易金融原则可持续贸易金融原则
由于产品的“流动性”性质，评估贸易融资的可持续性是复杂的；通常，善或服务的预期主要或最终目的在起源时不知道。因此，将现有的绿色金融框架应用于贸易融资产品通常具有挑战性且高度主观。因此，明确需要整个行业共识，以及对可持续贸易融资的共同定义，以支持现有绿色金融框架的整体目标。这种定义必须在金融机构，公司和政府之间是透明且一致的。这些原则的主要目标是使资本方向朝着贸易融资行业内的可持续和包容性设施方向发展，同时管理绿色风险。
研究论文原则是国家商业网络入侵能力的国家方法，涉及网络入侵市场的政策挑战
网络入侵能力的商业化提出了棘手的政策挑战。市场驱动的效率从越来越多的劳动力和网络犯罪群体中的角色专业化有机地产生，大大提高了勒索软件攻击，黑客和泄漏行动以及针对全球个人，组织和国家 /地区的数字欺诈的威胁。同时，现在由公司和政府收集并存储在云数据中心中的人的设备上包含的大量信息，使网络入侵成为国家情报收集的高度吸引力的向量。许多国家已转向商业收购网络入侵能力，以替代内部开发和维护它们（即在自己的军事，情报或执法机构中）。但是许多州有
ITI 的 AI 安全政策原则
恶意行为者可以利用人工智能发动更有效的网络攻击，但人工智能还可以显著增强主动网络安全措施，并且已经改变了网络安全、数据安全和威胁情报领域。随着网络威胁不断演变，对网络专业人员的需求不断增长，人工智能可以解决传统网络防御方法的一些局限性。分析大量数据、识别模式和预测潜在安全漏洞的能力使人工智能在检测、预防和应对网络攻击方面特别有用。利用人工智能不会使传统的网络方法过时，而是可以实时对不断发展的网络威胁进行更主动的防御。人工智能可以作为力量倍增器，特别是对于中小型企业 (SME) 和安全运营中心 (SOC) 分析师来说，以改善他们的网络安全态势。人工智能可以做出以下贡献：
房地产行业碳定价的通用原理
说明：使用“启动者或决策者付费”原则，占用者和建筑物所有者/经理通常负责将碳价格应用于与其直接消费有关的运营排放。可以使用能源账单来识别消费。每个建筑物都不同，但是占用者负责他们消耗的电力和资源（例如，使用自己的办公空间）或共享（例如通过共享空间）在占用建筑物的同时，而所有者/经理负责建筑物的共同部分，而在占用者不承担责任的地方。在某些物业中/经理可能有与燃料类型和能源效率有关的锁定决定，但它被认为是占用者的最终责任，选择
废物策略原则
目前，地方当局对家庭垃圾的管理和服务各不相同，包括每 1 或 2 周收集一次、路边收集可回收物以及最近是否提供市政便利设施服务。岛上回收哪些类型的垃圾，很大程度上取决于地方当局、垃圾管理公司或垃圾生产商将这些材料送到英国回收，还是支付入场费在垃圾能源 (EfW) 设施或垃圾填埋场进行处置更经济。这没有考虑到运营岛上国家垃圾基础设施或实现岛上垃圾战略目标的经济效益。中央政府垃圾设施通过入场费获得收入，而地方当局通过费率为家庭垃圾设施创造收入，并通过收费为任何商业垃圾设施创造收入。目前，政府每年为垃圾能源设施提供约 250 万英镑的补贴，为动物废物处理厂 (AWPP) 提供 50 万英镑的补贴。拟议战略马恩岛的废物战略将考虑所有废物流，包括家庭、商业、农业和工业。这是一个重要的机会，可以最大限度地利用现有的废物基础设施，审查各种方案，从可回收物中获得最大价值，减少温室气体排放，并鼓励新企业发展我们的绿色经济。建议考虑设立一个集中的废物回收中心，并可能集中家庭垃圾收集，以降低成本，标准化家庭垃圾服务，并通过规模经济增加回收利用。应审查废物处理设施（如废物能源设施）的利用情况，以确保它们继续提供公共价值。
人工智能（AI）原理
凭借数十年部署先进技术以促进我们的在线争议解决服务和计划的经验，自动化技术已融入我们的 DNA。人工智能能力的近期扩展并未改变我们“不打折扣的效率”的指导原则，我们仍致力于负责任和透明地使用人工智能 (AI)。这些人工智能原则（原则）概述了我们使用人工智能的方法以及我们对合乎道德的人工智能实践的承诺。
商业原则和行为准则声明
汇丰承诺诚信经营，并根据与洗钱、恐怖主义融资和扩散融资风险（统称洗钱）有关的所有适用法律和法规开展我们的全球业务活动。董事和员工必须采取行动阻止、发现和防止洗钱，并在他们知道或怀疑或有合理担忧发生犯罪行为时举报所有形式的金融犯罪。遵守反洗钱法律法规以及我们的内部政策和程序使汇丰能够履行对所有利益相关者的义务。
遗传学和分子生物学原理小册子
课程规定 参与 课堂参与和出勤是哈希姆大学每位学生学习经历的重要组成部分，学生应出席所有课程。一个学期内，学生缺课不应超过 15%。超过 15% 的缺课率将被视为不及格，无论其表现如何。学生有责任监控自己缺课的频率。出勤记录从开课第一天开始，与退课/加课和延迟注册的时间无关。学生有责任签到；未签到将被视为缺课。在特殊情况下，学生在事先征得教师许可的情况下，可以免于上课，但此类次数不得超过大学允许的上限。教师将决定缺课是否可接受。缺课率超过 25% 且有正当理由缺课的学生将被允许退出课程。