XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemlifecycle
软件生命周期中的安全性 - SEI 数字图书馆
对信息技术的依赖使得软件保障成为业务连续性、国家安全和国土安全的关键要素。软件漏洞危及知识产权、消费者信任、业务运营和服务以及广泛的关键应用程序和基础设施，包括从过程控制系统到商业应用产品的一切。关键资产的完整性取决于支持和控制这些资产的软件的可靠性和安全性。然而，知情的消费者越来越担心缺乏具备构建安全软件所需能力的从业人员。他们担心供应商是否有能力构建和交付具有所需完整性级别的安全软件，以及是否能够采取最低限度的负责任的做法。由于软件开发提供了插入恶意代码和无意中设计和构建具有可利用漏洞的软件的机会，因此需要增强安全性的流程和实践（以及执行这些流程和实践的熟练人员）来构建可以信赖的软件，而不会增加风险暴露。
版权法和机器学习模型的生命周期
抽象的机器学习是人工智能（AI）的一个子场，依靠大量数据作为学习算法的输入，导致训练有素的模型可以执行各种任务。虽然数据或信息不是版权法中的主题，但几乎所有用于构建机器学习语料库的材料都受版权法保护：文本，图像，视频等。在基于生成AI的所谓“基础模型”的背景下，有一些全球政策的动作，以解决机器学习的版权含义。本文退后一步，通过详细的案例研究从经验上探索三个技术环境。我们阐明了AI生命周期（收集数据，组织数据，模型培训，模型操作）的既定行业方法论，以得出适合法律分析的描述。这将允许评估欧盟版权法规定权利，例外和披露的挑战。三个案例研究是：
减少了捷克的建筑物的生命周期碳排放
体现的碳 - 脱碳建筑物的新挑战对环境有重大影响，占所有提取物质消费的一半，而欧盟所有废物产量的三分之一。诸如混凝土和钢等关键建筑材料具有较大的碳足迹，这是由于其生产，运输和建筑中所涉及的过程。这些排放物被归类为具体的碳，占欧盟建筑库存总温室气体排放的很大一部分。在2020年，建筑物的总生命周期排放量占欧盟总温室气体排放量的40％以上，体现碳占与建筑物相关的排放的20％以上。通过切换到可再生能源并提高能源效率的能源领域的脱碳和建筑物的运行，体现的碳将在2040年到2040年的全寿命（或WLC）。
在AI系统的整个生命周期中解决偏见
随着人工智能的快速发展和越来越重要的突出性，至关重要的是要认识到，尽管AI持有众多机会的承诺，但它也带来了重大风险。AI系统可能会受到一系列威胁，包括与安全性和安全性有关的威胁。此外，他们有可能为环境和人权问题做出贡献和加剧。在这些风险中，AI系统中偏见的存在尤其令人担忧。偏见深深地嵌入了人性和社会结构中，使它们在社会中的存在不可避免。尽管某些偏见可能是中性或上下文适当的，但AI系统中的有害偏见可能会导致对个人，群体以及普遍存在的人的不公平待遇或歧视，也会导致更广泛的社会不平等。在许多情况下，AI系统的应用导致了不公正的结果甚至彻底歧视。一个重要的例子是荷兰儿童福利丑闻，荷兰税和海关管理局将算法用作较大系统的一部分，该系统不成比例地针对申请育儿福利的低收入和中等收入家庭。诸如“外国名字”和“双重国籍”之类的因素导致了算法的不公平目标，导致种族谱，虚假指控欺诈和对受影响家庭的严重罚款（大赦，2021年）。尽管此丑闻涉及复杂的因素相互作用，而不仅仅是一个有偏见的AI系统，但它强调了偏见的AI所产生的深远影响，突出了迫切需要解决这些问题，因为AI继续发展并融入了我们日常生活的更多方面。
人工智能生命周期扩展以说明每个阶段的考虑事项
该图左侧显示了 AI 生命周期管理轮，右侧则展开以包含生命周期阶段的更多详细信息。图中的 V 形表示生命周期阶段：即规划和设计、数据收集和管理、模型构建和调整、验证和确认、模型部署、操作和监控以及实际性能评估。每个 V 形都显示了每个生命周期阶段需要解决的一系列候选技术和程序考虑事项。
条形码和 RFID 硬件生命周期跟踪 - AssetTrack
AssetTrack ® 通过手持式条形码和 RFID 读取器自动跟踪和审计数据中心硬件资产，与手动方法相比，大大缩短了执行数据中心盘点的时间。位于入口和出口的固定读取器可检测进出中心的资产，自动更新资产存储库并通知相关人员。技术人员可以使用手持式 RFID 扫描仪或智能手机快速安装、移动或查看机架资产信息。与所有 AssetTrack ® 数据收集一样，可以立即识别和解决异常情况，从而实现 100% 的数据库准确性。
人工智能增强的可再生能源系统生命周期评估
2 美国天普大学 3 环境政策 美国巴德学院 ___________________________________________________________________________ * 通讯作者：Kelvin Edem Bassey 通讯作者电子邮箱：Engr.kelvinbassey@yahoo.com 文章收稿日期：25-01-24 接受日期：21-05-24 发表日期：01-07-24 许可详情：作者保留本文的权利。本文根据知识共享署名-非商业性使用 4.0 许可证条款分发（ http://www.creativecommons.org/licences/by-nc/4.0/ ），该许可证条款允许非商业性使用、复制和分发作品，无需进一步许可，但需注明原始作品的归属，如期刊开放获取页面上所指定。 ___________________________________________________________________________
软件生命周期中的安全性 - SEI 数字图书馆
对信息技术的依赖使软件保障成为业务连续性、国家安全和国土安全的关键要素。软件漏洞危及知识产权、消费者信任、业务运营和服务以及广泛的关键应用程序和基础设施，包括从过程控制系统到商业应用产品的一切。关键资产的完整性取决于启用和控制这些资产的软件的可靠性和安全性。然而，知情的消费者越来越担心缺乏具备构建安全软件所需能力的从业人员。他们担心供应商是否有能力构建和交付具有所需完整性级别的安全软件，以及是否有能力实施最低限度的负责任做法。由于软件开发提供了插入恶意代码和无意中设计和构建具有可利用漏洞的软件的机会，因此需要增强安全性的流程和实践（以及执行这些流程和实践的熟练人员）来构建可以信任的软件，而不会增加风险暴露。
管理 AI 应用程序生命周期的最佳实践
正在跨多个业务部门、职能领域和地区开展 AI 项目的大型组织也可以考虑创建多个卓越中心，并通过中央指导委员会进行协调，以保持各个中心之间的一致性。一些组织根据业务部门或用例建立卓越中心；其他组织则维持一个带有卫星枢纽的集中式卓越中心。您的方法可以随着时间的推移而发展，从单个卓越中心开始，然后随着项目需求的变化而调整，