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（SHRI JITIN PRASADA）（a）至 d）：印度政府强调“全民人工智能”的概念，这与总理在全国范围内培育和推动尖端技术应用的愿景相一致。这一举措旨在确保人工智能惠及社会各界，推动创新和增长。政府致力于利用人工智能 (AI) 的力量，在医疗、农业、教育、政府治理、新闻部和其他领域造福人民。与此同时，政府也意识到人工智能带来的风险。幻觉、偏见、错误信息和深度伪造是人工智能带来的一些挑战。为了应对人工智能的挑战和风险，政府认识到需要建立护栏以确保人工智能的安全和可信。因此，中央政府在与相关利益相关方进行广泛的公众协商后，于 2021 年 2 月 25 日公布了《信息技术（中介机构指南和数字媒体道德规范）规则》2021 年（“2021 年 IT 规则”），该规则随后于 2022 年 10 月 28 日和 2023 年 4 月 6 日进行了修订。2021 年 IT 规则对中介机构（包括社交媒体中介机构和平台）规定了具体的法律义务，以确保他们对安全可信的互联网负责，包括迅速采取行动消除被禁止的虚假信息、明显虚假的信息和深度伪造。如果中介机构未能遵守 2021 年 IT 规则规定的法律义务，他们将失去《2000 年信息技术法》（“IT 法”）第 79 条规定的避风港保护，并应根据任何现行法律承担相应的诉讼或起诉。 《2023 年数字个人数据保护法》于 2023 年 8 月 11 日颁布，该法案规定数据受托人有义务保护数字个人数据，追究其责任，同时确保数据主体的权利和义务。政府已成立人工智能咨询小组，针对印度特定的监管人工智能框架，由印度总理首席科学顾问 (PSA) 担任主席，来自学术界、工业界和政府的不同利益相关者参与，目标是解决与制定负责任的人工智能框架有关的所有问题，以实现人工智能的安全和可信开发和部署。
（SHRI JITIN PRASADA）（a）至 d）：印度政府强调“全民人工智能”的概念，这与总理在全国范围内培育和推动尖端技术应用的愿景相一致。这一举措旨在确保人工智能惠及社会各界，推动创新和增长。政府致力于利用人工智能 (AI) 的力量，在医疗、农业、教育、政府治理、新闻部和其他领域造福人民。与此同时，政府也意识到人工智能带来的风险。幻觉、偏见、错误信息和深度伪造是人工智能带来的一些挑战。为了应对人工智能的挑战和风险，政府认识到需要建立护栏以确保人工智能的安全和可信。因此，中央政府在与相关利益相关方进行广泛的公众协商后，于 2021 年 2 月 25 日公布了《信息技术（中介机构指南和数字媒体道德规范）规则》2021 年（“2021 年 IT 规则”），该规则随后于 2022 年 10 月 28 日和 2023 年 4 月 6 日进行了修订。2021 年 IT 规则对中介机构（包括社交媒体中介机构和平台）规定了具体的法律义务，以确保他们对安全可信的互联网负责，包括迅速采取行动消除被禁止的虚假信息、明显虚假的信息和深度伪造。如果中介机构未能遵守 2021 年 IT 规则规定的法律义务，他们将失去《2000 年信息技术法》（“IT 法”）第 79 条规定的避风港保护，并应根据任何现行法律承担相应的诉讼或起诉。 《2023 年数字个人数据保护法》于 2023 年 8 月 11 日颁布，该法案规定数据受托人有义务保护数字个人数据，追究其责任，同时确保数据主体的权利和义务。政府已成立人工智能咨询小组，针对印度特定的监管人工智能框架，由印度总理首席科学顾问 (PSA) 担任主席，来自学术界、工业界和政府的不同利益相关者参与，目标是解决与制定负责任的人工智能框架有关的所有问题，以实现人工智能的安全和可信开发和部署。
优化私人信贷投资 - 多...
私人信贷是一个复杂而多样化的策略宇宙，在整个资产类别中都有两个共同的特征：低波动性和流动性溢价不足。作为长期投资，某些私人信贷基金可能涉及锁定期限和多年基金条款。作为这种长期投资方法的赔偿，投资者已经能够获得高于联合银行贷款的收益率不足的溢价。同时，私人信贷资产往往表现出较低的波动性，因为它们不受实时市场定价，这可能会受到与特定信贷无关的资本流动动力的影响。对直接贷款第一产量的分析，与在20年内广泛联合联合贷款的第一线收益率相比，这表明这种流动性溢价的一致性很高。
体力活动：为我们的人民、我们的地球、我们的经济和更繁荣的社会带来横向利益
“多部门战略对于扭转当前趋势至关重要。要取得成功，包括私营部门在内的所有部门都必须更加紧密地合作，加深对体育锻炼益处的理解，并明确各自在实现共同社会成果方面的作用。”
在热带森林和农林林中的碳和生物多样性
抽象的缓解气候变化的努力集中在森林碳的保护和恢复上。这些努力不仅对气候保护有望，而且还有其他收益，包括保护生物多样性，其中大多数都庇护在森林中。这些措施包括打击气候变化和土地退化以及通过可持续森林管理阻止生物多样性损失的行动。然而，挑战仍然是优化碳存储的森林保护程度将维护生物多样性。了解缓解气候变化与生物多样性保护之间的协同作用可能是实现可持续发展目标的基础。图书馆目录和公共数据库用于研究，包括碳库存和热带森林中的碳库存和生物多样性共同利益/关系，并将其包括在审查中。本综述表明，碳的森林保护在不受干扰/相对受干扰的热带森林生态系统中显示出令人鼓舞的生物多样性结果。但是，某些具有较高生物多样性但低碳的区域可能无法从基于碳的保护中受益。鉴于热带生态系统动力学，重要的是基于特定的生态系统生成更多数据，以确定该共依赖的水平。本综述构成了考虑基于碳的保护计划中的生物多样性保护的基础。关键字：碳存储；碳股；共同效果；相关性;保护背景
通知 - 电池电动乘用车的增值税福利的延长
•BEPV供应和进口的现有零增值税率的延长，直至NOK 500 000的阈值，标准增值税率（25％）超过阈值。•BEPV租赁的现有零增值税率的延长，其附加规则反映了Nok 500 000的门槛。当前的BEPV供应和进口零增值税率至50 000的门槛，而BEPV的额外租赁规则已由当局批准，直到2024年12月31日，请参见。当局的决定No 227/22/col。代表挪威政府的事工希望将这些措施延长两年，从2025年1月1日至2026年12月31日。延长增值税措施适用于电池电动乘用车（BEPV）。乘用车包括乘用车，摩托车，摩托车，摩托车，5座套装货车（1级货车）和小巴。因此，商用电动汽车，例如2/3座货车（2级货车），卡车，公共汽车和
自然气候解决方案与可持续发展目标之间的贸易和贸易共同点
打击气候变化并实现联合国可持续发展目标（SDG）是人类面临的两个重要挑战。自然气候解决方案（NCSS）可以为实现这两项承诺做出贡献，但也可能产生冲突的权衡。在这里，我们审查了文献，并根据专家知识进行了研究，以评估12个选定的生态系统内150个可持续发展目标和NCS之间的共同效果和权衡。我们证明，陆地，沿海和海洋NCSS可以实现不同的可持续发展目标靶标，并且冗余低。因此，在各种生态系统中实施NCSS将最大化可持续发展目标目标的实现，但也会引起权衡取舍，尤其是在不遵循最佳实践的情况下。依靠大规模的NCSS将需要考虑这些权衡，以确保对不同利益相关者的积极气候成果和多个可持续发展目标的同时实现。
偏好获取速度与新癌症药物生存益处的确定性：一个离散选择实验
方法，通过用于调查研究的在线平台Cint招募了美国国家代表性的老年人样本，以参加在线离散选择实验。为了符合条件，受访者必须自我报告一些癌症的经验 - 他们，他们自己，亲密的朋友或家人，以前或目前被诊断出患有癌症。在实验中，受访者选择了两种癌症药物，考虑了五个属性：功能状态，预期寿命，新药的生存益处的确定性，该药物对替代端点的影响以及美国食品和药物管理（FDA）批准时间的延迟。第一个主要结果是生存益处确定性的相对重要性和等待受访者的时间。第二个主要结果是愿意等待更大的生存益处，包括按癌症经验，年龄，教育状况，种族或种族和收入和收入进行亚组分析。次要结果是对确定性和等待时间的敏感性的变化，具体取决于药物对替代端点的影响，受访者的功能状况和预期寿命。研究计划已在ClinicalTrials.gov，NCT05936632中注册。
葡萄，葡萄酒和Pomace花青素：酿酒生化转化，应用和潜在好处
花青素是在红葡萄，葡萄酒及其副产品中发现的多酚。本科学论文回顾了它们在葡萄组织中的生理意义，他们在酿酒和葡萄酒老化期间进行的生化转化，潜在的应用在食品工业中以及与之相关的健康益处。该论文阐明了影响其葡萄酒中提取，稳定性和成分的因素，并探索了它们在各种食品中的应用以及使用Pomace可持续酿酒的可能性。本文重点介绍了花色苷对产品质量和消费者偏好的广泛影响，并突出了针对人类健康状况的潜在预防和治疗应用。总的来说，这一综合概述为花青素的多方面角色提供了宝贵的见解，为未来研究花序素在农业，食品科学和医学中的应用铺平了道路。
人工智能 (AI) 一词具有许多预先存在的含义。在“AI”的背景下讨论生物安全，很难将特定计算方法及其训练数据集的具体好处和风险与 AI 系统更普遍的想象能力区分开来。一项建议是从经典生物信息学程序和统计模型（例如隐马尔可夫模型或随机上下文无关语法）的角度来讨论计算生物安全，以便将这些讨论的重点放在实际的当前和未来正在开发的工具上，而不是抽象的假设可能性。即使机器学习模型和底层数据集的复杂性和规模不断增长，这些模型仍然从根本上学习训练数据的统计模式，就像经典方法一样。
人工智能 (AI) 一词具有许多预先存在的含义。在“AI”的背景下讨论生物安全，很难将特定计算方法及其训练数据集的具体好处和风险与 AI 系统更普遍的想象能力区分开来。一项建议是从经典生物信息学程序和统计模型（例如隐马尔可夫模型或随机上下文无关语法）的角度来讨论计算生物安全，以便将这些讨论的重点放在实际的当前和未来正在开发的工具上，而不是抽象的、假设的可能性。即使机器学习模型和底层数据集的复杂性和规模不断增长，这些模型仍然从根本上学习训练数据的统计模式，就像经典方法一样。