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市场扫描报告 - 由 Infosys 负责任 AI 办公室提供
美国和阿拉伯联合酋长国 (UAE) 宣布了一项关于人工智能 (AI) 的新合作计划，该计划得到了美国国家安全顾问杰克·沙利文和阿联酋国家安全顾问谢赫·塔赫农·本·扎耶德·阿勒纳哈扬的支持。此次合作旨在通过推广国际人工智能框架和标准、协调监管框架以促进创新同时保障国家安全以及优先开展合乎道德的人工智能研究以解决算法中的偏见和歧视问题，来推动安全、可靠和值得信赖的人工智能。此外，此次合作将侧重于创建一个安全的网络安全环境以保护关键基础设施，并支持双边投资和强大人工智能基础设施的开发。该计划强调了两国致力于利用人工智能潜力促进经济增长、创造就业机会和环境可持续性的承诺
工程学院，UIC CS 516，负责数据科学和ALG。公平，4个学分
n提案（动机）5％N技术功绩15％n报告10％n报告15％的评分政策课程等级将根据每个学生在学期结束时的所有课程工作的总数得分。通常，此类的标记方案将如下：A = 90-100； B = 80-89; C = 70-79; d = 60-70; F =低于60。这些标准可以针对某些考试或作业进行调整。这些调整将在课堂上宣布，因为考试/作业已退还。任何重新考虑课程评分的请求必须在退还后的一周内提交。提交重新审议的任何课程都可以全部考虑，如果有必要，这可能会导致得分较低。根据班级表现，可以调整量表以进行补偿（例如89％可能成为A），但至少可以保证上述截止值（例如91％不会成为B）。您可以在课程中的任何时间使用此直级等级作为您的最低成绩的指标。您应该跟踪自己的积分，以便在学期的任何时间都可以根据特定时间的可能点数计算最低成绩。
推动全球卫生领域负责任地使用数字技术
世卫组织科学理事会在广泛利益相关方的指导下，通过一系列会议、简报会、磋商和对本文件的深入审查，制定了本报告。世卫组织科学理事会秘书处在杰里米·法勒（世卫组织首席科学家）和安娜·劳拉·罗斯（新兴技术、研究优先排序和支持负责人）的参与下，在高级技术顾问兼撰稿人帕特里夏·梅查尔的支持下，推动了这一进程。世卫组织数字健康和创新司在阿兰·拉布里克（主任）和加勒特·梅尔（数字健康部门负责人）的领导下，持续指导了概念化、磋商、相关资源和报告审查。以下一组具有区域代表性的临时顾问为整个过程提供了信息。
企业社会责任政策
a. 本行已成立董事会企业社会责任与环境、社会和治理委员会，由董事总经理兼首席执行官担任主席，委员会由三名董事组成，其中包括《2013 年公司法》第 135 条规定的一名独立董事。 b. 委员会的职责为：i. 制定并向董事会推荐企业社会责任政策，阐明本行将开展的活动；ii. 就企业社会责任相关事宜向董事会提供意见和指导；iii. 制定年度行动计划；iv. 建议在企业社会责任活动上花费的金额；v. 确保企业社会责任活动直接开展或通过符合企业社会责任政策规则规定的资格标准的注册实施机构开展；vi. 不时监督本行的企业社会责任政策；vii. 确保遵守《法案》和《规则》规定的与企业社会责任相关的法律和法规
企业社会责任进度摘要
GHG排放，范围1 + 2，按1型[MT CO 2 EQ] CO2 CO2 126,923 106,932 CH4 98 88 N2O 214 141范围1和2，按地区[MT CO 2 EQ]美国和加拿大105,364 89,305欧洲，以及World 25,603 21,603 21,125 21,1125 scece + World Worlds Scepe 110,430 % Reduction Scope 1 and 2 (from 2016) 4500 59 Scope 1 +2 normalized to revenue 18.0 16.0 Scope 1, facilities, and fleet by type 2 [MT CO 2 eq] CO2 82,146 68,104 CH4 47 42 N2O 143 79 Total Worldwide Scope 1 GHG emissions 86,078 71,495 Scope 1 normalized to revenue [MT CO2EQ/ $ M] 12.0 10.4范围1，设施和舰队2 [MT CO 2 EQ] 2 44,900 38,935 Scope 2 normalized to revenue [MT CO2eq/ $M] 6.2 5.7 Scope 2, by region U.S. and Canada 24,879 21,571 Europe and rest of world 20,021 17,364 Scope 3, by category [MT CO 2 eq] Global unless otherwise indicated Purchased good and services 928,120 869,347 Capital goods 8,668 6,455
负责任且合乎道德地使用人工智能技术 - 指南
4.1 使用人工智能工具的输出而未给予适当认可将构成学术不端行为。学生应与教学人员确认评估要求，或向课程协调员、学生支持服务或图书馆寻求有关如何认可人工智能工具输出的建议。
原始引文 Thummadi, BV (2021) “人工智能 (AI) 能力、信任和开源软件团队绩效”，收录于 Dennehy, D.、Griva, A.、Pouloudi, N.、Dwivedi, YK、Pappas, I. 和 Mäntymäki, M. (eds) 为道德和包容的数字化社会提供负责任的人工智能和分析。I3E 2021，爱尔兰国立大学高威分校，9 月 1-3 日。计算机科学讲义，第 12896 卷，第 629-640 页。Springer：Cham。doi：10.1007/978-3-030-85447-8_52
尽管人工智能在开源生产中的重要性日益增加，但在如何利用人工智能来提高开源软件（OSS）团队绩效的重要问题上，人们所做的研究却很少[2, 5]。人工智能能力可以被认为是开源团队的一个独特特征，可以衡量开源团队寻求人工智能机会和资源的倾向。例如，人工智能可以以机器人的形式作为OSS团队的基础设施，以简化开源流程，如关闭拉取请求、故障排除、迎接新用户等。同时，OSS团队还可以探索人工智能的新商机，以增加项目的吸引力。由于开源社区以多种方式使用人工智能，因此尚不清楚人工智能能力如何影响OSS团队的绩效[4]。因此，我想问：