摘要:在欧洲背景下,欧盟《人工智能法案》提案和《安全可信人工智能标准化要求》草案都将标准化与基本权利联系起来。然而,这些文本并没有提供任何指导方针来具体说明和详细说明人工智能标准与基本权利之间的关系、其含义或含义。本章旨在澄清这一关键的监管盲点。主要解决的问题是,在未来的《人工智能法案》的基础上,采用人工智能协调标准是否应该考虑到基本权利。我们认为,答案是肯定的。某些人工智能系统带来的高风险尤其与侵犯基本权利有关。因此,减轻此类风险涉及基本权利的考虑,这也是未来协调标准应该反映的。同时,必须解决对欧洲标准化进程的有效批评。最后,讨论了在正在进行的欧洲人工智能系统标准化中实际纳入基本权利考虑的问题。
属于“人权”类别的诉讼不包含在登记册中。这是由于我们的授权立法中存在非公开要求。SAT 不能披露可识别这些事项当事人的信息。SAT 年度报告中提供了有关人权诉讼数量和类型的匿名统计数据。
摘要:发育迟缓是一个共同的挑战。根据联合国儿童基金(联合国儿童基金会)和世界卫生组织(WHO)的数据,印度尼西亚在154个国家中排名第27位的数据,在亚洲的国家中排名第5位。印度尼西亚的发育迟缓率远远远离到2024年的目标降低14%。根据2023年印尼健康调查(SKI),全国性发育习惯为21.5%,与上一年相比下降约0.8%。发育迟缓的问题可能对印度尼西亚的黄金2045构成挑战。食用辣木叶(Moringa oleifera)是解决印度尼西亚存在的营养问题的一种替代方法。该植物具有超级营养含量,对食物和医学有益。这项研究旨在评估使用辣木叶作为幼儿的营养补充剂,以防止发育迟缓,并确定在获得添加辣木叶的食物之前和之后,幼儿是否存在差异。本研究采用了准实验研究设计,采用定量数据分析,特别是一个组预测试后的测试设计。样本的30位受访者。在给药前后,体重增加了2.01千克,而高度则增加了1.3 cm,在莫林加叶叶叶叶片之前和之后。在将辣木叶添加到饮食中之前进行的测量与在此之后进行的测量之间存在差异。在饮食中添加辣木叶后,有一个积极的结果,30名受访者体重增加。此外,在饮食中添加辣木叶之前和之后的高度测量值差异。这项研究的结论是,在饮食中添加辣木叶后体重和身高都在增加。关键字:利用率,辣木叶,营养补充剂,发育迟缓。
购电协议 (PPA) 是买方与第三方卖方之间签订的合同,买方在一段时期内以确定的成本购买电力。能源存储协议 (ESA) 是买方与第三方之间签订的电池存储合同,允许买方使用电池存储系统。便利和必要证书 (CCN) 是授予电力公司的许可证,授权其向某个地理区域提供服务或建造和运营新设施或设施扩建,提交 CCN 时,委员会必须证明新服务或新设施的资本支出符合公众利益。
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摘要 本研究使用数据包络分析 (DEA) 开发了一个全面的框架,以评估各个部门 AI 应用的生态效率。通过以输出为导向的 DEA 模型,我们评估 AI 系统如何平衡性能效益与环境影响,并结合多项绩效指标和环境指标。该研究分析了医疗保健、金融和工业部门的数据,使用基准数据和环境评估来确定可持续 AI 实施的最佳实践。预期结果将表明该框架有效地识别了生态高效的 AI 实践,同时强调了数据可用性和不断发展的技术格局的局限性。该研究将有助于从理论上理解 AI 生态效率和实际决策,为组织提供在 ESG 参数内优化 AI 实施的见解,最终推进可持续的 AI 发展实践。关键词:生态效率、人工智能、数据包络分析、ESG。
引言近年来,金融业遇到了一种普遍存在的挑战,即漂绿行为。漂绿行为是一种夸大或歪曲公司对环境影响的做法,以给人留下公司比实际更注重环保的印象 (Huang & Chen, 2015)。当环境、社会和治理 (ESG) 报告等正式公共信息加剧信息不对称并增加市场混乱的风险时,就会发生这种情况 (Liu et al., 2024)。夸大其词是漂绿行为的一种常见形式,事实证明,它通过扭曲可持续发展目标的实现和评估来阻碍可持续发展目标的实现 (Cojoianu et al., 2020)。这通常表现为使用过于积极的语言来描述公司的环境、社会或治理绩效,而没有提供足够的支持数据或证据。因此,检测和解决 ESG 报告中的夸大其词至关重要。人工智能 (AI) 正在塑造世界,尤其是像 ChatGPT 这样的生成式人工智能 (GenAI) 的快速发展。金融领域的一些研究已经开始利用人工智能来解决 ESG 报告中的问题。例如,一些研究比较了传统和人工智能驱动的 ESG 评级 (Hughes 等人,2021)。一些研究调查了人工智能对漂绿和可持续发展报告的影响 (Moodaley & Telukdarie, 2023)。Yang 等人 (2021) 发现 ESG 披露降低了公司债券信用利差,降低了风险并增强了投资者信心,而 Biju 等人 (2023) 使用 MAXQDA 软件将 ESG 的情绪得分与漂绿的看法联系起来。这些研究表明了在分析 ESG 报告中应用人工智能的可能性和潜力。因此,本研究受到启发,充分利用人工智能,尤其是 GenAI,来评估 ESG 报告中的夸大行为 (Jain 等人,2023)。尽管先前的研究已经研究了审查和评估 ESG 报告的各种技术,但识别夸大断言的难度仍然没有得到充分研究,尤其是在使用最先进的人工智能技术时。此外,即使公司可能在其 ESG 报告中使用“极端”、“完整”或“最高”等形容词,但这并不总是意味着他们夸大了他们的成就;事实上,一些公司可能在这方面表现出色。因此,仅依靠 ESG 报告中的术语无法彻底确定公司是否夸大了他们的主张。GenAI 的优势在于能够通过分析上下文细节来辨别是否有合理的理由怀疑夸大。本研究旨在通过利用 GenAI 来检测 ESG 报告中的夸大描述,从而弥补这一差距,从而更准确、更稳健地评估企业可持续发展绩效。我们采用三种不同的即时工程策略,即零样本、少量样本和思路链 (COT) 来分析一组 ESG 报告。此外,我们还将该方法与传统文本分析技术和人类智能进行交叉验证。这
1994 年,Jay 接受了位于内布拉斯加州林肯市的 SmithKline Beecham Animal Health (SBAH) 的研究职位。一年后,辉瑞收购了 SBAH。2012 年,辉瑞剥离其动物保健部门,成立了 Zoetis,他至今仍在卡拉马祖担任研究主管。Jay 于 1994 年开始研究 PRRS,从未停止。20 世纪 90 年代末,他确定了 PRRSV-2 病毒的第一个全长序列之一,并于 1998 年完成了第一个全长 cDNA PRRSV-2 感染性克隆。GFP 表达版本,昵称 Kermit,是他将 CD163 描述为 PRRSV 的重要受体的关键。“Kermit”和其他试剂在整个 PRRS 研究界的分布加速了几项重要发现。
凝结物和材料的物理学23•CRMNal合金中顺磁和铁磁相变温的临界行为。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24•pH对通过热液法制备的赤铁矿α -FE 2 O 3的结构,形态和光学特性的影响。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32•Fe-CO-NB软磁合金的地面结构,磁性和弹性特性:簇扩展方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。38•关于Fe和Ni掺杂NAMNPO 4作为钠离子电池的阴极材料的密度功能理论研究。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44•探索碱性氧气电池中暴露于氧气后的β-12和CHI-3硼苯基阴极稳定性:一项第一原理研究。。。。。。。。。50•Mn掺杂对Cr 2 O 3纳米颗粒的结构和特征的影响。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。58•使用第一原理计算和实验方法的Ti 70 -nb 10 -ta 15 -ZR 5合金的弹性模量的研究。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。64•在聚乙烯中蚀刻铝的离子轨道蚀刻微孔的结构特性,该元素通过电子底沉积与铝结合。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。70•TOF-SIMS和AES研究从多晶铜中脱离依赖。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。78•机器学习驱动的有机无机钙钛矿的优化用于太阳能电池应用。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。84