“关键矿产峰会:增强的慈善和加工能力”由Shakti可持续能源基金会(Shakti),能源,环境与水委员会(CEEW)和国际可持续发展研究所(IISD)组织,印度矿业部的支持。该活动召集了政府官员,行业领导人,民间社会组织,研究实验室和学术机构,以促进合作,共享知识并推动关键矿物利益和加工领域的创新,这是确保印度能源未来及其在全球关键原材料供应链(CRMS)中的战略地位的关键组成部分。首脑会议促进了印度和国际公司之间的讨论,对话和伙伴关系,包括初创企业,以及有关加速印度CRM部门发展的研究机构。
相关的关键发现: - 诊断错误每年影响超过1200万美国人,耗资超过1000亿美元(第5、15页)。- 基于AI的技术提供了诸如较早的疾病检测,更一致的数据分析和改善患者的访问效果(第10、11、12页)。- 几种ML技术有助于诊断癌症,糖尿病性视网膜病,阿尔茨海默氏病,心脏病和Covid -19。这些工具主要使用图像数据(X射线,MRI等),但不像其他数据类型一样(第11、12页)。- 美国大多数主要医疗中心使用了一种心电图监测技术,而另一种Covid -19检测技术仅在少数大学和研究机构中使用(第6页)。- ML诊断技术尚未看到广泛采用(第14页)。- 公司报告采用水平的不同;一种ECG技术被广泛使用,而Covid-19的另一种则仅限于研究(第6、14页)。- 医疗提供者通常会犹豫采用ML技术,直到现实世界的绩效得到很好的表现为止(第6、23页)。- 三种新兴方法是自主,适应性和面向消费者的ML诊断(第17页)。- 自适应ML,使用新的患者数据更新算法,可能会提高准确性,但也可能导致不一致的性能(第17-19页)。- 自主系统可以降低成本,提高能力并提高准确性,但是它们的创造和采用可能很困难(第18-19页)。- 面向消费者的工具提供了增加的患者访问和更广泛的数据收集,但也需要采取其他步骤来确保适当的结果(第21-22页)。- 采用ML的挑战包括在各种临床环境中展示现实世界的表现,确保技术满足实际的医疗需求,并在现有的监管框架中弥合差距(第23-27页)。- 研究表明,在临床部位之间的性能可能会有很大的不同,从而强调了对特定地点验证的需求(第23-24页)。- 关于算法验证和采用技术的监管差距,特别是对于具有适应性能力的人(第26、33页)。- 解决这些挑战的政策选择包括激励对ML技术的评估,扩大对高质量数据的访问以及促进开发人员,提供者和监管机构之间的协作(第28-31页)。
为了实现真实的数据保护,个人和非个人信息都用于识别和停止安全攻击4。因此,重要的是要提出这种区别,而且要确保可以以合法的方式处理个人数据。例如,网络安全的最佳实践,例如身份保护,端点检测和响应,日志管理和上述狩猎威胁,取决于唯一的标识符,这些标识符可能会偶然地归类为个人信息,以检测和减轻安全风险。这包括确定对手正在针对哪些资产,无论威胁性演员是否横向跨网络移动,并减轻违规尝试的影响。换句话说,辩护人不知道如果不允许使用可识别信息的处理,则何时升级特权或将哪些数据删除。我们建议拟议的规则继续仅适用于消费者财务信息,并遵循其他全球数据保护法的领导,以允许处理个人数据以进行数据保护和网络安全。
Applications : SOLIDWORKS, Simulink, LabVIEW, Microsoft Office, Creo, NX, ANSYS, Confluence, Unity Programming : Python, C++, MatLab, HTML, Java, ROS, Machine Learning, Image Processing, Embedded Firmware Manufacturing : Sheet Metal Design, CNC, Composite Materials, DFM, Soldering, PCB Design, Rapid Prototyping Professional Experience Planet Labs -系统工程实习生 - 2023年6月 - 2023年6月,加利福尼亚州旧金山•在我们的下一代航天器上开发了任务重要资格测试的测试程序。•模拟了航天器原型的一天中的一天,涵盖了所有子系统以进行需求验证。基本机器人技术 - 机械工程师 - 加利福尼亚州帕萨迪纳,2020年1月 - 2022年8月•使用神经网络推理加速器开发了下一代感知硬件。•开发了用于基于Docker的容器的机器人操作系统的外围驱动程序。•集成的神经网络将优化的边缘计算机纳入生产硬件解决方案。•向消费者,工业和食品安全的制造环境部署和集成的自定义检查硬件。Morse Corp-工程合作社 - 马萨诸塞州剑桥市2019年1月 - 2019年8月•为无人机设计的结构组件及其在Solidworks中的飞行测试设备。•开发了固件,以控制飞行测试设备上释放机制的精确时机。•使硬件测试方法更可靠,并且与自动测试和冗余安全系统一致。•与系统工程团队合作就与美国陆军的主要开发合同提案。努力机器人 - 系统工程合作社 - 马萨诸塞州切尔姆斯福德,2018年1月 - 2018年6月•对机器人性能进行了移动性,耐力,通信和附属互操作性的验证。•设计了一种定制测试工具,以使用基于Python的软件来测量和记录机器人地面速度。HASBRO Inc.-工程合作社,Integrated Play -Pawtucket,RI,2017年1月至2017年6月•使用高级技术,诸如语音交互之类的高级技术,为动画,连接的玩具设计了新的游戏体验。•使用Unity和Google Cardboard Android应用程序原型的新型游戏VR互动概念。•使用加工和3D打印零件创建了用于未来动画玩具的机制模拟。工程活动结构和复合材料实验室 - 研究生研究员2023-2024•研究物理知情的神经网络,用于建模飞行中机翼的空气动力学和结构响应。•开发和训练神经网络,使用Pytorch和Nvidia模量框架预测复杂的3D流。Avatar Xprize Arm Capstone Project 2019秋季•在由5名学生组成的团队中,设计和原型拟建了拟人化机器人手臂和触觉外骨骼控制器。•开发了一个带有精确扭矩控制的准直接驱动应用程序的紧凑型无刷发动机驱动程序。•编写了电动机控制器固件,包括面向现场的控制,RS485上的串行通信以及实施
2025年1月30日,科学技术总裁助理迈克尔·克拉西奥斯(Michael Kratsios)总裁迈克尔·克拉西奥斯(Michael Kratsios)1650宾夕法尼亚大街,西北华盛顿特区,华盛顿特区,20504年,AI和加密货币大卫·萨克斯(Crypto David Sacks)总裁1650年宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州西北部的penn dc 20504 National Secutsia Avenue Mike Avenue Avenue 1600Washington, D.C. 20500 Acting Director Matthew Vaeth Office of Management and Budget 1650 17th Street NW Washington, DC 20006 RE: Veterans and Consumer Groups to White House: Don't Let the Federal Government Use Untested AI on Us Dear Mr. Kratsios, Mr. Sacks, Mr. Waltz, and Mr. Vaeth, Last week, President Trump signed an Executive Order instructing the Office of Management and Budget to revise key rules requiring that the federal government在将其用于消费者之前,请确保对AI系统进行测试和披露。包括用于帮助VA分配和优先考虑护理,筛选机场旅行者的AI系统,并审查老年人获得退休福利的机会。在使用AI系统上没有测试和透明性的护栏(护栏都如此基本),任何工程师都应该感到羞耻以释放产品 - 老年人,退伍军人和消费者都会使他们的福利不正确,并且健康危险。我们呼吁您保留有关对安全和权利影响AI进行测试和透明度的关键规则。当前的规则要求高危系统(例如医疗保健和福利中使用的系统)进行测试并透明地向公众报告。要求是基本的最佳实践:确保对系统进行测试并证明工作起作用,并接受持续的监控,以便它继续起作用。标准这些规则设置不高,要求指导本身所描述的“足够测试”是我们的老年人,退伍军人和日常消费者应得的最少的。众议院双方AI工作队报告说:“公众应该知道,联邦机构有成熟的政策来利用AI,同时维护