XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemtacit
咨询服务的参考条款用于预防GBV和响应的情况分析
能力描述儿童保护我们需要确保孩子的安全，因此我们的选择过程（包括严格的背景调查）反映了我们对保护儿童免受虐待的承诺。果断性我们很乐意做出透明的决策并将决策模式适应环境和需求。影响我们有能力与各种利益相关者互动，从而导致对组织的影响增加。我们发现有效影响的机会以及没有机会的地方，我们有能力以尊重和有影响力的方式创建它们。谦卑，我们将“我们”放在“我”之前，并重点放在集体的力量上，培养团队并发挥每个人的优势。我们不关心层次结构权力，我们与组织建立各个层面的建立各个层面上的他人的知识和专业知识相互动，我们了解组织内部和外部建立关系的重要性。我们有能力与传统和非传统利益相关者互动，从而导致对组织的影响增加。聆听我们是一个好听的听众，他们可以看到更深层的思想和隐性假设有所不同。我们给他人的信息很明确，并考虑不同的偏好。相互责任制我们可以解释我们的决策以及如何根据我们的组织价值观做出决定。我们准备被拘留，以解释我们的工作和行为，因为我们也让他人以一致的方式考虑。
菲茨威廉学院土地经济征文竞赛 2025
菲茨威廉学院很高兴发布 2025 年土地经济征文竞赛题目。土地经济是剑桥大学一门令人兴奋且内容丰富的本科课程。它涵盖了与法律、经济、环境、商业和金融相关的一系列主题，菲茨威廉学院的年度征文竞赛鼓励 12 年级（或同等学历）的学生探索这些主题。申请者应选择以下问题之一来回答 2025 年的问题：(1) 环保运动英国灭绝叛乱有三个主要诉求：(a) 政府必须“讲真话并传达我们所处的危险”。(b)“社会每个阶层都必须采取行动，到 2025 年将温室气体排放量减少到净零，并立即开始保护和修复自然”。(c)“政府必须建立并由气候和生态正义公民大会领导”。考虑到政府的重点往往主要放在实现经济增长上，你是否认为灭绝叛乱等环保民间社会组织能够有效推动政府采取旨在应对气候和生态危机的环境政策？ (2) 有人声称，在家工作 (WFM) 对企业的经济生产力产生负面影响，而远程工作尤其会给年轻员工带来伤害，因为他们可以从接触只有在面对面工作时才能学到的“隐性知识”和“软技能”中受益。讨论。 (3) “必须废除购买权计划，以缓解英国社会住房危机。”讨论。竞赛规则 本次征文竞赛面向倒数第二年的学生 - 12 年级（英格兰 + 威尔士）、S5（苏格兰）、Y13（北爱尔兰）。
法国国民议会将审议 4130 亿欧元国防开支法案
总统埃马纽埃尔·马克龙的政府已开始在国民议会审议 2024-2030 年的《军事规划法》（LPM）。该法案将在未来几年内将军事支出提高到 4130 亿欧元，比上一届 2019-2025 年的 LPM 高出 40%。关于 LPM 的辩论将于明天结束，届时将对该法案进行正式投票。LPM 是一项非法法律，由政治机构违背人民意愿强加，因为 LPM 的资金来自马克龙在没有投票和压倒性民众反对的情况下强加给法国人民的养老金削减。LPM 揭露了养老金削减是“节省”养老金资金所必需的论点，养老金削减每年会减少 130 亿欧元的养老金支出。事实上，养老金有足够的钱。执政者只想把钱花在战争上，而不是退休人员身上。马克龙正在让法国人民陷入贫困，践踏民主，以削减社会支出，并将资金用于建设他在北约与俄罗斯的战争中呼吁的“欧洲战争经济”。事实上，每年增加的 177 亿欧元国防开支主要来自每年削减的 130 亿欧元养老金。法国军国主义依赖于工会官僚机构及其伪左翼政治盟友的默许但非常真实的支持，自五一劳动节上次反对马克龙削减开支的大规模抗议活动以来，他们已将行动推迟了一个月，直到明天。选择这个日期也帮助马克龙避免了
代理AI：扩展Creative ...
代理人人工智能（AI）系统可以自主追求长期目标，做出决策并执行复杂的多转弯工作流程。与传统的生成AI不同，该AI反应提示，代理AI主动协调过程，例如自主管理复杂的任务或做出实时决策。从咨询角色转变为积极执行的挑战，确定了法律，经济和创造性的框架。在本文中，我们探讨了三个相互关联的领域的挑战：创造力和知识产权，法律和道德考虑以及竞争影响。我们分析的核心是AI生成的创意产出中的新颖性和有用性之间的张力，以及AI自治引起的知识产权和作者挑战。我们重点介绍了责任归因和责任的差距，这些差距和责任造成了“道德脆弱区”，即在多个参与者之间扩散问责制的条件，使最终用户和开发商处于不稳定的法律和道德立场。我们研究了两面算法市场的竞争动力，在该市场中，卖方和买家都部署了AI代理，可能会减轻或放大默认合谋风险。我们探索了在代理AI网络（“算法社会”的发展）内发生紧急自我调节的潜力 - 提出了关键问题：这些规范在多大程度上与社会价值观保持一致？可能会产生什么意外后果？如何确保透明度和问责制？应对这些挑战将需要跨学科的合作来重新定义法律责任制，将AI驱动的选择与利益相关者价值观保持一致，并保持道德保障。我们主张平衡自治与问责制的框架，确保各方都能在保留信任，公平和社会福利的同时利用代理AI的潜力。
代理AI：扩展Creative ...
代理人人工智能（AI）系统可以自主追求长期目标，做出决策并执行复杂的多转弯工作流程。与传统的生成AI不同，该AI反应提示，代理AI主动协调过程，例如自主管理复杂的任务或做出实时决策。从咨询角色转变为积极执行的挑战，确定了法律，经济和创造性的框架。在本文中，我们探讨了三个相互关联的领域的挑战：创造力和知识产权，法律和道德考虑以及竞争影响。我们分析的核心是AI生成的创意产出中的新颖性和有用性之间的张力，以及AI自治引起的知识产权和作者挑战。我们重点介绍了责任归因和责任的差距，这些差距和责任造成了“道德脆弱区”，即在多个参与者之间扩散问责制的条件，使最终用户和开发商处于不稳定的法律和道德立场。我们研究了两面算法市场的竞争动力，在该市场中，卖方和买家都部署了AI代理，可能会减轻或放大默认合谋风险。我们探索了在代理AI网络（“算法社会”的发展）内发生紧急自我调节的潜力 - 提出了关键问题：这些规范在多大程度上与社会价值观保持一致？可能会产生什么意外后果？如何确保透明度和问责制？应对这些挑战将需要跨学科的合作来重新定义法律责任制，将AI驱动的选择与利益相关者价值观保持一致，并保持道德保障。我们主张平衡自治与问责制的框架，确保各方都能在保留信任，公平和社会福利的同时利用代理AI的潜力。
非神经外科医生在部署环境中进行的紧急救生颅脑手术，2018 年 4 月 23 日
美国军方已在世界各地部署了作战资产。因此，灾难性的伤害可能发生在资源有限或没有资源的严酷环境中。据了解，严重创伤性脑损伤的治疗标准包括由训练有素的神经外科医生进行直接评估和治疗。1,2 由于没有足够的神经外科资产来支持所有任务，并且由于严重脑损伤军人的及时重症监护空运并不总是可用（具体取决于地点），并且由于严重和灾难性的脑损伤可能迅速致命，美国军方已经认识到偶尔需要某些非神经外科医生（通常是普通外科医生）来执行颅脑手术。3 来自国防部创伤登记处的数据表明，在伊拉克和阿富汗的 2 级外科设施中，开颅手术已被记录了 36 次，成功率不详。文献中有一些这种做法的先例，2,5-6 包括早在第二次世界大战时就提到需要这种做法。7 红十字国际委员会的战时外科论文在一定程度上提到了这一概念。8 在上述参考文献中，人们默认在严酷的地点进行神经外科手术，只要有适当的培训和资源。考虑到这一点，美国军事神经外科界有责任确保我们部署的军人和女性从非神经外科同事那里得到最好的护理。因此，本临床实践指南的目的是为非神经外科医生进行颅脑手术提供具体且量身定制的指南。该文件由三个部门的神经外科部门联合制定，旨在为面临这一困难情况的非神经外科医生提供支持。
可解释的人工智能与法律：证据调查
摘要 法律裁决者和行政决策者做出的决策通常基于大量储存的经验，从中可以提取隐性的专业知识。这种专业知识可能是隐性的和不透明的，甚至对决策者自己来说也是如此，并且在将人工智能应用于法律领域的自动决策任务时会产生障碍，因为如果人工智能决策工具必须建立在领域专业知识的基础上，那么不透明性可能会激增。这引发了法律领域的特殊问题，这需要高度的问责制，从而需要透明度。这需要增强可解释性，这意味着各种利益相关者都需要了解算法背后的机制，以便提供解释。然而，一些人工智能变体（如深度学习）的“黑箱”性质仍未解决，因此许多机器决策仍然知之甚少。这篇调查论文基于法律和人工智能专家之间的独特跨学科合作，通过对相关研究论文进行系统调查，对可解释性范围进行了回顾，并对结果进行了分类。本文建立了一种新颖的分类法，将特定法律子领域中发挥作用的不同形式的法律推理与特定形式的算法决策联系起来。不同的类别展示了可解释人工智能 (XAI) 研究的不同维度。因此，该调查通过结合法律逻辑中的异质性，摆脱了先前单一的法律推理和决策方法：这一特征需要详细说明，在为法律领域设计人工智能驱动的决策系统时应予以考虑。因此，希望行政决策者、法院裁判员、研究人员和从业者能够对可解释性获得独特的见解，并利用该调查作为该领域进一步研究的基础。
2023-04-17 令人费解的复原力 PhilSciArch
1 当然，这种说法很难裁决。但即使是多重实现的批评者也倾向于评论其广泛接受度，这很能说明问题。Ned Block (1997) 写道：“近三十年来，人们一致认为（至少在英语国家）还原论是一个错误，存在着独立的特殊科学。这一共识是基于多重可实现性的论证”（1997：107）。 Jaegwon Kim 在他的《心灵哲学》教科书中写道：“到 20 世纪 70 年代中期，大多数哲学家已经放弃了还原物理主义，这不仅是对心理学的观点，也是对特殊科学的学说……所有这些都源于一个想法：心理属性的多重可实现性”（2011：129，斜体删除）。John Bickle 在其《斯坦福哲学百科全书》的多重可实现性条目中评论道：“心灵哲学中仍然过于突出的观点认为，多重实现意味着还原唯物主义和心脑同一理论的彻底失败”（2020 年）。值得注意的是，在 David Chalmers 的《心灵哲学》选集第二版（2021 年）的 79 篇文章中，只有不到六篇认真考虑了多重实现是错误的观点，而且这些文章最初都是在 40 多年前发表的。 2 一位审稿人提出了哲学家们乐于接受多重实现的社会原因——一种随大流的倾向，尤其是当其推动者是像普特南和福多尔这样的魅力人物时。我们不想排除这种可能性，但我们选择关注该论点持续流行的哲学依据。为什么多重实现的想法如此容易接受？当然，如果受到压力，多重实现的倡导者会更愿意诉诸哲学依据而不是社会学依据，即使（正如审稿人所建议的）社会学原因可能是一个重要的隐性原因。我们的问题是，除了这些哲学依据是否是“真正的”动机之外，它们是否令人信服。
CIP 学习指南.pdf - HubSpot
a. 根据业务需求，选择适当的文件格式来创建和捕获内容，例如目标受众、随时间推移的内容访问、监管要求 b. 确定使用专有文件格式对信息创建、捕获和随时间推移访问的影响 c. 确定不同信息类型的流程入口点 d. 确定不同信息类型的最佳捕获点 e. 描述使用文档管理功能的好处，例如签入/签出、版本控制 f. 确定给定信息类型的记录系统 / 所有权系统 g. 开发捕获内容的流程，例如捕获什么、批准、审计 h. 确定多渠道捕获的要求，例如平台、路由和工作流、分类和安全性 i. 确定数字化纸质文档的策略，例如日后、后期文件转换、按需以及影响每种策略的因素 j. 比较和对照企业内容管理解决方案、点解决方案和企业文件同步和共享解决方案的信息管理功能，并根据业务需求选择合适的解决方案 k.确定与虚拟团队相关的信息管理需求和问题（例如同步与异步协作、地理问题） l. 确定跨内部和外部组织边界（即部门之间）共享内容相关的问题，
使用现成设备进行量子委托 - DROPS
在交互式证明系统中，计算受限的验证者与强大的证明者交互，以验证商定的问题实例的真实性。从 QMA 开始，接着是 QIP 和 QMIP（等等），量子交互式证明系统（其中验证者是量子多项式时间）被定义和研究 [48, 49, 30]。然而，这些量化关键取决于验证者可以访问可信量子多项式时间验证的一个默认假设。鉴于目前量子计算发展的最新水平、表征量子系统的固有困难、以及无法可靠地验证量子计算轨迹的事实，有充分的证据表明这一假设可能是值得怀疑的。事实上，尽管技术取得了令人瞩目的进步，但我们最终可能不得不面对一个现实，即量子计算机永远不会像传统设备那样值得信赖或可靠。这一前景促使人们考虑以下模型：验证者可以访问非常有限但值得信赖的量子功能 [ 1 , 4 , 18 ]，或者验证者完全是经典的而证明者受计算限制 [ 31 ]，而另一类称为 MIP ∗ 的模型则模拟了一个高效的经典验证者与几个孤立的、不受限制的量子证明者交互 [ 14 ]。每种方法都有优势也有挑战：早期的量子服务器价格昂贵，因此在其他条件相同的情况下，最好只使用一个证明者；另一方面，现有的单证明者协议要么需要可信设备，要么做出计算假设。多证明者协议利用强大的设备独立性技术来避免这些假设，但代价是需要几个强大的证明者并需要隔离。该领域的当前时代精神让我们可以富有想象力地考虑如何描述和模拟量子世界中的任务。这些方法的共同点是，我们不考虑经典协议的直接量子模拟，而是努力做出在量子设置中自然激发的考虑 1 。在这里，我们继续保持这种势头，并引入一种新颖的证明验证方法，其中设置本身只能在量子设置中得到激励。为此，我们考虑以下问题：