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检测深泡和生成性AI：有关AI水印和多媒体真实性研讨会的标准报告
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实施ISO 14067涉及一系列清晰，可行的步骤：培训和意识：对您的员工进行全面教育及其至关重要。b。范围定义：精确定义碳足迹评估的边界和目标。c。数据收集：在整个产品的生命周期中，精心收集有关温室气体排放的数据。d。分析：进行彻底的生命周期评估以计算碳足迹。e。减少策略：确定并实施目标措施以减少排放。f。验证和报告：确保结果通过第三方验证，并透明地报告结果。
研究文章垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众关于人工智能 (AI) 图像生成器（如 DALL-E 和 Midjourney）的风险的大部分研究和讨论都集中在它们是否会被用来在政治话语中注入虚假信息。我们表明，垃圾邮件发送者和诈骗者（似乎是受到利润或影响力而不是意识形态的驱使）已经在使用 AI 生成的图像在 Facebook 上获得显著的关注。有时，Facebook Feed 会向既没有关注发布图片的页面也没有意识到图片是 AI 生成的用户推荐未标记的 AI 生成的图片，这凸显了随着 AI 模型的激增，需要提高透明度和出处标准。作者：Renée DiResta (1)、Josh A. Goldstein (2) 所属机构：(1) 美国斯坦福大学斯坦福互联网观察站，(2) 美国乔治城大学安全与新兴技术中心 引用方式：DiResta, R., & Goldstein, J. A. (2024)。垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众。哈佛肯尼迪学院 (HKS) 错误信息评论，5 (4)。收稿日期：2024 年 4 月 21 日。接受日期：2024 年 7 月 24 日。发表日期：2024 年 8 月 15 日。研究问题
研究文章 垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众 关于人工智能 (AI) 图像生成器（例如 DALL-E 和 Midjourney）的风险的大部分研究和讨论都集中在它们是否可用于将虚假信息注入政治话语。我们表明，垃圾邮件发送者和诈骗者（似乎是出于利润或影响力而不是意识形态的动机）已经在使用 AI 生成的图像在 Facebook 上获得显著的关注。有时，Facebook Feed 会向既不关注发布图像的页面也不意识到图像是 AI 生成的用户推荐未标记的 AI 生成的图像，这凸显了随着 AI 模型的激增，需要提高透明度和出处标准。作者：Renée DiResta (1)、Josh A. Goldstein (2) 所属机构：(1) 美国斯坦福大学斯坦福互联网观测站，(2) 美国乔治城大学安全与新兴技术中心 引用方式：DiResta, R., & Goldstein, J.A.(2024)。垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众。哈佛肯尼迪学院 (HKS) 错误信息评论，5 (4)。收到日期：2024 年 4 月 21 日。接受日期：2024 年 7 月 24 日。发布日期：2024 年 8 月 15 日。研究问题
新的 NIST 标准已经发布
在此评估阶段之后，将为每个原语选择至少一种算法，该算法将“能够在未来很好地保护敏感的政府信息，包括量子计算机出现之后”。 (NIST) 注：美国联邦标准的影响远远超出了美国。NIST 发布的官方标准 FIPS 影响着行业标准、全球网络安全实践和国际贸易，它们已成为全球最佳实践、互操作性和合规性的基准。例如，当前的 NIST 标准包括 AES 对称加密算法和 SHA 系列哈希函数。
final-dmepos-质量标准-eff-01-09-2018.pdf
A. 行政管理 ................................................................................................................ 3 B. 财务管理 ................................................................................................................ 4 C. 人力资源管理 .............................................................................................................. 4 D. 客户服务 ................................................................................................................ 5 E. 绩效管理 ................................................................................................................ 5 F. 产品安全 ...................................................................................................................... 6 G. 信息管理 ................................................................................................................ 6
（宾夕法尼亚州费城，韩国首尔） - 8月7日，2024年） - 建立可行的AI标准是该中心启动的多年项目的重点
Yong Lim主任是法学院首尔国立大学（“ SNU”）的副教授，他还曾担任学生事务副院长，直到2020年。他是SNU法律与经济中心主任，并领导其AI实验室（SNU人工智能政策计划“ SAPI”）。sapi是目前在SNU值得信赖的AI中心的一个项目的实验室之一，以建立AI的规范和技术标准。他的专业领域包括反托拉斯，消费者保护以及技术法律与政策。Yong教授毕业于SNU法学院，并获得了S.J.D. 在哈佛法学院。 在加入学术界之前，他在韩国首尔的Kim＆Chang执业。 他是2023年的BOK国际教授。Yong教授毕业于SNU法学院，并获得了S.J.D.在哈佛法学院。在加入学术界之前，他在韩国首尔的Kim＆Chang执业。他是2023年的BOK国际教授。
使用Qiacuity®DigitalPCR系统
基因组滴度确定高精度。b参考标准标准（后代），并使用CGT DPCR分析在QIACINID DPCR系统上使用2个三个三重反应（ITR，CMVE，CMVP和GFP，WPRE，HGHPA）进行定量。显示了非ITR目标之间的变异系数（CV）。aav2，aAv8和aav9的目标<5％的目标之间的最大偏差<5％，<2％。C基因组完整性使用Qiacuity软件套件2.5版确定。基因组靶标在5个质子反应中运行。进行了基因组完整性的分析，包括所有5个通道或跨越基因组不同部分的2组。
AI和公正审判的权利：法律标准和...
司法系统中人工智能（AI）的整合（AI）为公正审判的基本权利带来了机会和挑战。本研究文章研究了AI技术和法律标准的交集，重点是法庭中的AI应用如何影响公平，透明度和正当程序的原则。该研究分析了各种司法管辖区的当前AI实施，包括风险评估工具，预测性警务和自动化决策系统。批判性地评估了人工智能在提高司法效率和一致性方面的潜在好处，同时强调了算法偏见，缺乏解释性和对人类判断的侵蚀的风险。本文提出了一个将AI集成到法律体系的框架，同时维护公正审判的权利。该框架涵盖了立法措施，道德准则和技术标准，以确保司法机构中的AI系统透明，负责和与人权原则保持一致。该研究借鉴了案例研究，法律先例和跨学科观点，以解决关键问题：如何利用AI来支持而不是取代司法决策？需要哪些保障措施来防止AI永久化或加剧法律体系中的现有偏见？如何在日益数字化和自动化的司法景观中维持公正审判的权利？本文通过概述了对司法系统中AI负责任发展和部署的未来研究方向和政策建议。调查结果表明，尽管AI有可能提高法律程序的效率和一致性，但必须仔细监管其执行，并不断监控以确保遵守公平审判标准。关键词：人工智能，公平审判，司法决策，算法偏见，法律伦理。