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人工智能 (AI) 在过去几年中取得了前所未有的进步,引发了有关人工智能安全性的争论。人们担心人工智能发展过快,没有考虑到所有安全问题,这导致人们呼吁放缓人工智能研究,因为它对每个人的生活的影响越来越大。例如,人工智能领导人呼吁暂停高级人工智能开发 6 个月[1]。同样,《国际高级人工智能安全科学报告》也提出了一些安全问题,甚至对军事用途等没有生死攸关的决定那么重要的问题也是如此[2]。我们认为,人工智能界在很大程度上忽视了自主武器系统 (AWS),这是人工智能的一个令人担忧的用例,对人类生命构成了令人震惊的威胁。最近的研究 [3] 是人工智能领域为数不多的明确解决 AWS 风险的研究论文之一,提出了减轻这些风险的建议及其对人工智能研究和全球稳定的影响。我们以这类工作为基础,质疑军事人工智能是否可以在国际人道主义法 (IHL) 的背景下得到安全监管。
这些措施不仅会对美国个人造成法律风险,还会对继续与受制裁司法管辖区或违反适用法律的个人打交道的非美国公司造成法律风险。为了降低不合规风险,美国境外的公司应了解其活动可能涉及美国制裁和出口管制法律。本说明强调了美国制裁和出口管制法律对位于国外的个人和实体的适用性,以及美国政府可采取的执法机制,以追究非美国个人违反此类法律的责任,包括刑事起诉。本说明还概述了非美国公司的合规注意事项以及有助于降低其风险的合规措施。
当前的研究主要旨在评估食品安全行为的健康信念模型,并在约旦餐厅的背景下遵守愿意的调节作用。HBM包括许多因素,包括感知的益处(PBN),感知的易感性(PSU),感知的严重程度(PSV),行动提示(CA),感知的障碍(PBR)和自我效率(SE)。采用了定量研究设计,并通过Amman工业会议厅和约旦餐厅协会(JRA)的Google表格收集数据。使用了一种目的抽样方法,目标人群是约旦安曼的餐厅。最初,已经分发了500份问卷,其中收到了302个回答以及消除丢失或不当响应后,只处理了296个回答,以进行最终分析。数据分析是通过smart-pls完成的。结果启发了感知的收益,感知的障碍,感知的易感性,行动线索以及对食品安全行为的自我效能之间的积极联系。但是,PSV和FSB没有显示任何关系。对WC的调节分析表明,对感知的易感性,收益和对食品安全行为的严重程度没有任何调节影响。同样,参与者的人口统计细节被用作控制变量,并且对食品安全行为没有任何影响。因此,约旦餐馆应严格遵守与安全有关的监管协议,以满足消费者不断增长的需求。总而言之,该研究得出的结论是,包括立法者在内的公共卫生专业人员和法律代表应该教育食品处理人员有关食品安全行为的重要性,这是由于对当前食品安全标准如何促进积极成果的广泛误解。当前工作的发现还为该领域的从业者提供了有价值的理论和实际影响。
b' 在存款后 30 天内购买 CastleBranch 套餐(请参阅第 7 页)。此套餐中的项目具有时效性,不得在学期开始前 6 个月以上完成。犯罪背景、药物筛查和指纹结果必须在学期的第四周之前收到,但我们强烈建议在入学指导日之前收到。不遵守此要求将导致您的入学被撤销并被取消参加该计划。'
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(iv) 申请人应在申请中包括有关项目地点中切萨皮克湾中上游中盐度水域(即盐度为千分之五至十八)内角草 (Zannichellia palustris) 的存在、不存在或接近程度的信息。角草的分布信息需要申请人在每年 5 月 1 日至 6 月 15 日期间对该区域进行最近的实地调查(即雇用具有相关经验的调查队)。角草在马里兰州切萨皮克湾低盐度水域地图附录 B 中所示的地理排除线上游和马里兰州大西洋沿岸海湾的潮汐水域中不太普遍或不出现。因此,这些区域不需要有关角草存在或接近程度的文件。申请人可以请求工程兵团对角草进行调查;但是,这将需要 B 类审查,并且可能会导致审查时间严重延迟。
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles,公共卫生硕士、博士;Johan Ordish,文学硕士;Richard Branson,理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试,解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究,制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场,并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起,这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此,医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要,制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要,其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心,通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具,并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力,并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据,以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来,人们对合成数据的兴趣日益浓厚,原因有很多,包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力,以及解决真实数据局限性的能力,如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是,尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年,但直到最近,合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲,合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面,高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系,并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源,并且根据需要合成数据的应用,使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
作为中期合规行动,EDPS将在逐案基础上为向美国或其他第三国转移的指导和/或执行诉讼。EUI将被要求进行逐案转移影响评估(TIAS),以确定是否在第三个目的地国家提供的欧盟/EEA提供的本质上等效的保护是否基本上等效的保护。基于这些评估,这些评估将在数据进口商的帮助下进行,EUI应该决定是否可以继续在映射练习中确定的转移。euis将被要求向EDP向EDP报告使用贬损,这是继续向第三国提供基本上等效保护的第三国,以及由于缺乏目的地的本质上等效的保护水平而被暂停或终止的转移。我们还将开始探讨第三国提供的个人数据保护水平的联合评估,以便为控制者提供指导。
( ) 士兵已选择选项 1。士兵将在完成 TDY 后返回现工作地点,为居住在政府宿舍的家庭成员/家属做好准备,以便在离开现工作地点之前搬迁到新的永久工作地点或指定地点。此选项适用于从美国本土到美国本土或从美国本土到海外 PCS 的调动。 ( )士兵已选择选项 2。士兵将离开现美国本土或海外驻地,前往新的美国本土工作地点,在前往 TDY 驻地之前签到并安置家庭成员/家属。此选项适用于从美国本土到美国本土和从海外到美国本土 PCS 的调动。 ( )士兵已选择选项 3。士兵将在完成 TDY 后返回现工作地点,为居住在当地经济的家庭成员/家属做好准备,以便在离开现工作地点之前搬迁到新的永久工作地点或指定地点。此选项适用于从美国本土到美国本土或从美国本土到海外 PCS 的调动。 ( ) 士兵已选择选项 4。士兵将在出发上学前清理当前工作地点,并将家庭成员/家属以个人费用转移到 TDY 站、以个人费用转移到其他地点或以政府费用转移到指定地点。这适用于从 CONUS 到 CONUS 或从 CONUS 到 OCONUS 以及从 OCONUS 到 CONUS PCS 的转移。