关于 IAB 技术实验室 IAB 技术实验室是一个非营利性研究和开发联盟,负责制定和帮助公司实施全球行业技术标准和解决方案。该技术实验室的目标是减少与数字广告和营销供应链相关的摩擦,同时促进行业的安全发展。IAB 技术实验室带头制定技术标准,创建和维护代码库以协助快速、经济高效地实施 IAB 标准,并为公司建立测试平台以评估其技术解决方案与 IAB 标准的兼容性,18 年来,IAB 标准一直是数字广告供应链互操作性和盈利增长的基础。有关 IAB 技术实验室的更多详细信息,请访问 https://iabtechlab.com。
该产品是一种离线数字支付解决方案,该解决方案利用分布式分类帐技术(DLT)与私人生物识别授权结合使用,以启用脱机卡与卡片和电话交易。这项创新与分布式分类帐的加密术,在卡上生物识别验证和时间有限的余额有关,以确保双重支出。
量子计算起源于托马斯·杨于 1802 年进行的所谓双缝实验。在该实验中,一个小实体(例如光子或电子)被导向两个平行狭缝,并观察到由此产生的干涉图案。观察表明,该实体表现得像波,这表明它同时穿过两个狭缝。从计算的角度来看,这种波粒二象性意味着单个信息比特可以编码为量子比特,量子比特是两种不同状态的叠加。量子计算的这一独特特性在计算时间和结果方面比传统计算具有显着优势,例如对于模式识别或使用有限的训练集(Rebentrost 等人 2014 年、Blance 和 Spannowsky 2021 年)。
欧盟最近的立法和政策举措旨在提供灵活、创新友好且面向未来的监管框架。主要例子是欧盟人工智能协调计划和最近发布的欧盟人工智能监管提案,它们提到了试验监管沙盒的重要性,以便在人工智能创新与潜在风险之间取得平衡。监管沙盒最初是在金融科技领域开发的,通过放弃其他适用规则、指导合规性或定制执行,为选定数量的创新项目创建了一个试验平台。尽管关于监管沙盒和人工智能监管的文献不断涌现,但这些预期性或有时是适应性监管框架的法律、方法和道德挑战仍未得到充分研究。这篇探索性文章深入探讨了在人工智能监管背景下允许实验工具的一些好处和复杂性。本文的贡献是双重的:首先,它将监管沙盒的采用置于更广泛的监管实验方法讨论中;其次,它对人工智能监管沙盒的设计和实施的未来步骤进行了反思。
简介 信任是大多数(如果不是全部)成功的企业、计划和关系的核心。这一人类概念延伸到数字领域,人工智能 (AI) 解决方案在越来越多的日常任务中的应用,使可信 AI 模型的问题成为众人瞩目的焦点。为了确保生成式 AI 以安全、负责任的方式使用,并保持信任,信息通信媒体发展局 (IMDA) 和 AI Verify 基金会于 2023 年 10 月 31 日宣布了首个生成式 AI 评估沙盒 (Sandbox)。沙盒将汇集全球主要参与者,以建立生成式 AI 的测试和评估能力,并努力建立一种通用的标准方法来评估生成式 AI。沙盒使用新的评估目录草案,其中列出了大型语言模型 (LLM) 的通用基准方法和建议。在本次更新中,我们简要探讨了与生成式 AI 模型相关的风险、沙盒的关键方面以及 Rajah & Tann 如何帮助您成功解决与采用 AI 解决方案以满足业务需求相关的大量问题。当前对 LLM 的担忧 生成式 AI 是指学习所搜索数据的底层分布,然后从所学习的分布中生成新内容的 AI 模型。ChatGPT 是一个非常流行的生成式 AI 模型的示例。从时尚到医疗保健等各个行业都在使用生成式 AI。然而,我们对生成式 AI 风险的理解仍在不断发展。在讨论文件“生成式 AI:对信任和治理的影响”(“讨论文件”)中,IMDA 详细介绍了 LLM 的主要风险和危害,并为政府和企业的高级领导人提出了构建生态系统以可信和负责任地采用生成式 AI 的想法。讨论文件中强调的生成式 AI 带来的主要风险包括:
FortiSandbox 通过 Security Fabric 平台以独特的方式与各种产品集成,该平台通过极其简单的设置自动执行您的违规保护策略。一旦识别出恶意代码,FortiSandbox 将返回风险评级,并与 Fortinet、Fabric-Ready 合作伙伴和第三方安全解决方案实时共享本地情报,以缓解和免疫新的高级威胁。本地情报可以选择与 FortiGuard 实验室共享,以帮助保护全球组织。下图描述了自动缓解流程。
fortisandbox通过安全织物平台与各种产品独特地集成,该平台通过非常简单的设置使您的漏洞保护策略自动化。一旦确定了恶意代码,FortisAndBox将返回风险评级,并与Fortinet,适合面料的合作伙伴和第三方安全解决方案实时共享本地情报,以减轻和免疫新的高级威胁。可以选择与Fortiguard Labs共享本地情报,以帮助全球保护组织。以下图描述了自动缓解过程流。
CitCom.ai 为智能可持续城市和社区 (SSCC) 提供欧洲人工智能测试和实验设施 (AI TEF)。CitCom.ai 联盟围绕 POWER、MOVE 和 CONNECT 三个主题汇集了世界领先的 TEF 能力,作为北欧、中部和南部的三个“超级节点”,卫星和子节点位于欧盟 11 个国家。在 Living-in.EU 努力和最低互操作性机制等既定举措以及 OrganiCity(智能城市和社区测试和实验设施)和 SynchroniCity(智能城市和社区 AI 和 IoT 大规模试点)等项目的基础上,CitCom.ai 利用欧洲和世界范围内最好的经验和专业知识。该项目获得了来自公共和私人来源的广泛而稳定的共同资助,并与欧盟和成员国的举措紧密联系。项目五年期结束后,将从战略和技术角度制定明确的商业计划,以满足欧洲城市和社区的需求。
我们的参考。:B1/15C 2024 年 9 月 27 日 行政长官 所有授权机构 尊敬的先生/女士, 关于金融服务业生成人工智能的研究论文 我写信通知您关于金融服务业生成人工智能 (GenA.I.)的研究论文的发表。本文探讨了 GenA.I. 的变革潜力。及其对金融业的影响,特别是在运营效率、风险管理和客户参与方面。在“金融科技 2025”战略的“所有银行都采用金融科技”倡议的支持下,香港金融管理局(金管局)一直与其他金融监管机构密切合作,推动跨部门采用金融科技,人工智能是重点关注领域。本文深入分析了 GenA.I. 在金融领域采用的现状,重点介绍了通过采访金融机构和技术解决方案提供商确定的关键应用和挑战。它还概述了与 GenA.I. 相关的关键风险管理考虑因素,包括数据隐私、网络安全、信息不准确性和算法偏差,并就治理结构和部署方法提出了建议,以支持负责任的创新。我们鼓励所有授权机构阅读本文,并考虑如何对 GenA.I.进行全面测试,例如通过新的 GenA.I.沙盒 1 ,并负责任地集成到授权机构的运营、服务产品和风险管理系统中。如果您对本文有任何疑问,请通过 All-banks- go-fintech@hkma.gov.hk 与我们联系。此致, Carmen Chu 执行董事(银行监管) 附件
App-a-thon 于 2024 年 2 月 26 日至 2024 年 4 月 26 日举行。App-a thon 的目标是评估 AutoML 应用于生物医学数据集的有效性。参与者根据他们之前的 ML 经验在两个挑战等级之间进行选择:ML 和高级 ML。ML 等级适用于可能没有太多数据科学经验但希望接触使用 AutoML 工具和生物医学数据的参与者。高级 ML 等级适用于具有数据科学经验并了解 ML 流程中各个步骤(例如数据预处理、特征工程和模型构建)的参与者。这两个等级都使用 AutoML 工具来研究提供的脑癌基因表达数据集。对于高级 ML 等级,参与者收到了额外的美国国家癌症研究所临床蛋白质组学肿瘤分析联盟 (NCI CPTAC) 数据集,如工作流程图所示(图 1)。