XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemidentifiable
Thermax Limited：投资者演示
本演示文稿包括前瞻性信息和陈述，包括有关我们业务前景的信息。这些陈述是基于当前的期望，估计和预测，这些因素可能影响我们未来的绩效，包括全球经济状况以及作为热力市场主要市场的地区和行业的经济状况。这些期望，估计和预测通常可以通过包含诸如“期望”，“信仰”，“估计”，“目标”，“计划”，“ Outlook”或类似表达式的词语来识别。
2023 财年高等教育研究与发展调查
出版物。根据 1950 年《国家科学基金会法案》（经修订）和其他适用的联邦法律，您的回答将不会以可识别的形式向除机构员工或授权人员以外的任何人披露。根据 2015 年《联邦网络安全增强法案》，通过对传输您数据的联邦信息系统进行筛查，您的数据将受到网络安全风险的保护。2 e4 行和 g 行的总数在 Web 调查中自动生成。
2023年科学与工程研究机构调查
出版物。根据修订的1950年《国家科学基金会法》和其他适用的联邦法律，您的答复将不会以可识别的形式披露给其他任何人以外的任何人或授权人员。根据2015年的联邦网络安全增强法，您的数据通过筛选传输数据的联邦信息系统来保护您的数据免受网络安全风险。2行E4和G的总计将在Web调查中自动生成。2行E4和G的总计将在Web调查中自动生成。
利用占用率来做出关键的工作场所决策。
ONE 传感器使用被动红外技术 (PIR) 来捕获办公桌、电话亭、焦点室、会议室和协作空间的占用信息。该传感器是非光学的，可高度保证机密数据和员工隐私（即不会捕获和存储图像和其他可识别个人身份的信息）。这可帮助房地产和工作场所经理正确确定工作场所的大小和设计，同时节省大量成本。
![arxiv：2502.02710v1 [stat.ml] 2025年2月4日](/simg/g:\will\search\icon\source\6\6f28a11cf1cd61d8abfc07e0c32f7934a963fcd7.webp)
arxiv：2502.02710v1 [stat.ml] 2025年2月4日
在安全性应用程序中，机器学习模型应在最坏情况下的分配变化下概括，也就是说，具有较小的强大风险。基于不变性的算法可以证明，当训练分布足够异质以识别强大风险时，可以利用对轮班的结构假设。但是，在实践中，这种可识别性条件很少满足 - 到目前为止，这种情况在理论文献中尚未得到充实。在本文中，我们旨在填补空白，并建议在仅部分可识别鲁棒的风险时研究更通用的环境。尤其是我们引入了最坏的稳健风险，作为一种鲁棒性的新度量，无论可识别性如何，它总是定义明确的。其最小值对应于算法独立的（种群）最小值的数量，该数量可在部分可识别性下测量最佳可实现的鲁棒性。虽然可以更广泛地定义这些概念，但在本文中，我们将其介绍并明确地得出了线性模型以实现介绍的具体性。首先，我们表明在部分可识别的情况下，现有的鲁棒性方法是次优的。然后，我们评估了这些方法和（经验性的）最差案例鲁棒风险在现实世界基因表达数据上的鲁棒风险，并找到类似的趋势：随着未看见环境的数据的增加，现有鲁棒性方法的测试误差越来越高，而对部分识别性的识别则可以更好地普遍性化。
DD 表格 2715-2，“囚犯概要数据”
隐私咨询 披露此信息是自愿的，将用于记录个人囚犯入狱和入狱进展情况的信息。有关更多信息，请参阅记录系统通知、A0190-47 DAPM-ACC、“陆军惩教系统和假释委员会记录”、NM01650-1、“个人监禁记录”和 F031 AF SF A、“惩教和康复记录”，发布于 https://dpcld.defense.gov/Privacy/SORNs/ 。填写完成后，此表格包含个人身份信息，并受 1974 年隐私法（经修订）保护。
ChatGPT、AI 和求职
与聊天机器人/AI 分享个人身份信息时请务必谨慎。例如，如果您将简历插入聊天中以获取反馈，请不要包含您的姓名、电子邮件地址、电话号码等。根据我的 LinkedIn 个人资料，我有资格担任哪五个职位？加利福尼亚州奥兰治县的哪些公司正在招聘这些职位？加利福尼亚州奥兰治县的哪些公司有针对 LGBTQ+ 员工的员工资源组？