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AI 标签和水印 – 解释
在实践中，在训练 AI 模型时，训练数据的标记主要用于对图像进行分类（例如汽车或动物）。另一方面，文本的标记有助于识别情绪或特定关键词。对于旨在识别语音的 AI 系统的训练，标记还可以包括转录录音或识别音频输入文件中的特定噪音（例如背景中的交通或飞机）。
固定缴款计划中的白标基金
另一个好处是增强了多样化。如前所述，某些资产类别或策略可能不适合计划参与者单独投资，但这并不一定意味着应该将它们完全排除在外。通过白标结构，计划发起人可以以受控和多样化的方式添加利基策略。新兴市场股票、高收益债券和核心私人房地产的投资产品可以为参与者带来重大利益。然而，一些计划发起人可能不认为它们是适合参与者的独立投资选择，因为它们波动性大、重点突出或流动性可能有限。将这些资产纳入白标结构可以实现更好的多样化，这对长期业绩大有裨益。白标结构还可以提供经理多样化，允许计划将多个投资经理和策略结合在一个选项中。
M1F00136559179G电力牌（EFL）美国...
对于您的使用率为2,000千瓦时（kWh）或更多的每个计费周期，将不包括使用费。将在上一个仪表读取日期之后的一天生效的价格用于后续计费周期。电力服务的平均价格将根据您的使用情况，使用时的使用，能源成本以及TDU费用的变化，ERCOT或TRE行政费用的变化，或者在发行EFL之前未实施新的或修改的费用或成本的联邦，州或地方法律。此价格不包括州或地方税或报销州杂项总收入税。
美国EPA，农药产品标签，L-谷氨酸技术，03/07/2025
急救如果在眼睛中：•睁开眼睛，用水缓慢而轻轻冲洗15-20分钟。•在前5分钟后删除隐形眼镜，如果存在，然后继续冲洗眼睛。•致电毒物控制中心或医生以获取治疗建议。如果吞咽：•立即致电毒物控制中心或医生以寻求治疗建议。•如果能够吞咽，请一个人喝一杯水。•除非毒物控制中心或医生告知呕吐，否则请勿呕吐。•不要用口腔给无意识的人提供任何东西。如果吸入：•将人移至新鲜空气。•如果人不呼吸，请致电911或救护车，然后如果可能的话，最好通过口对口。•致电毒物控制中心或医生以获取进一步的治疗建议。如果在皮肤或衣服上：
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5。Company Profile............................................................................................................... 18
美国EPA，农药产品标签，Sanitized Pro，03/04/2025
Mark S. Krupicka，总裁Lonestar STIM Products，LLC电子传输：mark@lonestarstim.com主题：标签修订 - 根据源产品标签的更改（EPA。reg。85134-1）。另外，添加了替代品牌名称，月亮光Lite表面消毒剂。产品名称：SaniTized Pro EPA注册号：96048-1收到的日期：6/25/2021行动案例编号：00308186亲爱的Krupicka先生：上面提到的修订标签，与联邦昆虫剂，Fungicide和Rodenticide Act（FIFRA）（FIFRA）（FIFRA）相关的注册，AS AS AS CAMEDENS，AS AS AS CAMED。此批准不会影响以前在此注册上施加的任何条件。您将继续遵守注册的现有条件以及与之相关的任何截止日期。标签的盖章副本已包含在您的记录中。此标签取代所有先前接受的标签。根据40 CFR 156.10（a）（6），您必须在发布新标签的产品之前提交最终印刷标签的副本。根据40 CFR 152.130（c），您可以根据本信之日起18个月的先前批准的标签分发或出售此产品。18个月后，您只能在带有新的修订标签或随后批准的标签上分发或出售此产品。“分发或出售”是根据FIFRA第2节（GG）定义的，其实施法规为40 CFR 152.3。请参阅FIFRA第2（p）（2）节。40 CFR，如果您希望在您的标签上添加/保留对公司网站的引用，请注意，该网站在FIFRA下贴上标签，并可能由该机构进行审查。如果网站是错误的或误导性的，则根据FIFRA第12（a）（1）（e）条出售或分发产品将是错误的，并且非法出售或分发。
1B/2期，Amivantamab的开放标签研究
节育和怀孕：amivantamab对生育能力，人类胚胎，胎儿或母乳喂养的婴儿的影响尚不清楚。潜在的参与者如果母乳喂养孩子或怀孕，他们将无法参加这项研究。育儿潜力的参与者必须同意不要怀孕或捐赠卵在研究中以及最后一次治疗后至少10个月内辅助生殖。育儿潜力的参与者必须遵守研究参与期间的严格节育要求，并在上次剂量后至少10个月内定期接受怀孕测试。男性参与者必须从开始服用研究药物的避孕套直到最后一个剂量后10个月与能够怀孕并且不得捐赠精子的女性伴侣发生性关系。
碳标签可以将消费者转向可持续食品吗？中国消费者的证据
建议的引用：Xu，Yalin等。（2024）：碳标签可以将消费者转移到可持续食品上吗？来自中国消费者，可持续期货的证据，ISSN 2666-1888，阿姆斯特丹Elsevier，第1卷。8，pp。1-13, https://doi.org/10.1016/j.sftr.2024.100363 , https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666188824002120
基于区块链的碳信用生态系统
2科学技术学院，Qaminis 3高级科学与技术研究院，Alqarayt摘要：人工智能（AI）和机器学习（ML）的迅速采用已经创造了对高质量标记数据的前所未有的需求。大规模数据标记是AI系统开发的关键组成部分，通常涉及来自不同人群的大量数据集，并使用自动化过程和人工劳动的结合进行了注释。但是，与这些实践相关的道德挑战引起了极大的关注。本文探讨了大规模数据标签和用法中的关键道德问题，重点关注四个关键领域：偏见，隐私，劳动实践和透明度。偏见是由注释者的固有主观性和许多数据集的不代表性产生的，这加剧了AI应用程序中不公平或歧视性结果的风险。侵犯隐私性侵犯敏感信息未经适当同意而使用，通常会挑战匿名技术的有效性。此外，对数据注释的众包劳动力的依赖引起了人们对工人剥削，低补偿和标记敏感或明确内容的心理损失的担忧。最后，数据收集和标签过程中缺乏透明度和问责制破坏了公共信任和道德标准。通过对现有实践的全面审查，本文重点介绍了现实世界中的案例研究和争议，包括偏见的数据集和侵犯隐私行为。当前的技术和政策驱动的解决方案（例如隐私的技术，劳动力改革和缓解偏见的算法）都经过了严格的研究。最后，本文讨论了按大规模实施这些解决方案并确定未来研究方向的挑战。通过解决这些问题，这项工作旨在在AI数据管理的生命周期中促进更公平，透明和道德实践。关键字：伦理AI，数据标记，机器学习中的偏见，AI隐私，众包数据注释，数据透明度，算法公平，负责任的AI实践，联邦学习，差异性学习，数据伦理，数据伦理，注释者，注释者，注释者单位，AI政，数据隐私法规，数据隐私规定，可持续的AI开发。
