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CAA 的 AI 战略 - 建立对 AI 的信任
透明度和可解释性 了解人工智能的工作原理及其决策原因。示例：贷款申请算法 – 您应该了解您的贷款被拒绝的原因，而不仅仅是收到通用的“拒绝”消息（透明度）。原因可以解释为“收入不足”或“不良信用记录”（可解释性）。公平与偏见 不会根据您的身份而受到不公平对待，并且没有偏见。示例：面部识别技术 – 人工智能不应根据肤色或其他个人特征错误识别人（公平性）。它应该准确且不偏不倚（公平性）。
2022-2025 年更新战略
我们提供公正的指导、观点和视角。我们严格识别工作中任何实际或可察觉的利益冲突。我们没有隐藏的激励，也不会从方法、产品或工具中获利。因为我们没有任何东西可以出售，所以各国和组织可以相信我们会公平公正地看待他们如何最好地管理和融资风险。我们对一个独立的多利益相关方董事会负责。我们将继续确保我们的治理结构和资金流支持和保护我们的公正性。
B.Sc.动物学B.Sc.动物学
进行生活的道德/道德价值观，从多个角度从道德问题中提出一个关于道德问题的立场/论点，并在所有工作中使用道德实践。能够证明能够识别与工作相关的道德问题的能力，避免诸如制造，伪造或虚假陈述数据或涉及窃，而不是坚持知识产权的不道德行为；欣赏环境和可持续性问题；并在工作的各个方面都采用客观，公正和真实的行动。PO 14：领导力准备/素质：映射的能力
1 月 retrain.ai 对纽约市地方法律 #144 的评论
我们 retrain.ai 明白，如果使用得当，人工智能可以让雇主大大加强公正的招聘实践，从而带来多元化、包容性劳动力的明显好处。我们期待进一步完善第 144 号地方法律，以改善不仅在纽约市，而且在我们城市范围之外的招聘实践，因为无数国内外公司通过位于这里的业务运营与纽约市联系在一起，其中许多需要在纽约市的五个行政区内招聘人员。感谢您在对话中加入各种声音。
对学术诚信 (AI) 决定提出上诉
• 允许学生向公正的决策者表达意见。 • 遵守适用的规则、规定或大学政策，以免对学生获得公平程序的权利产生不利影响。 • 做出合理的决定。“合理”的决定是指其结论基于证据、经过深思熟虑并得到事实和事实结论的逻辑推论支持的理性决定。为了合理，决定必须包含结论的充分理由。如果决定在可能的、可接受的结果范围内，则不应推翻该决定。如果决定是“合理的”，则决定上诉的决策者不得用自己的意见取代被上诉决策者的意见。
形式DNA-A分子动力学仿真研究的基本翻转
曲线+ [26]。基本对中的变化通常由参数x-disp，y-disp，倾斜和尖端描述（如图s6），其中X-DISP描述了沿X轴的基本对的位移，Y- DESP描述了沿Y轴的碱基对的位移，倾斜描述了X轴围绕X轴的基本对的旋转角，尖端描述了围绕Y轴的碱基对的旋转。我们选择X- disp，y-disp，倾斜，目标碱基的尖端和DNA小凹槽的宽度，以研究从无偏的分子动力学模拟中研究两种DNA结构的差异。
Steiner方法
4 Baldwin，F.，Gerwin，D。和Mitchell，D。（2005）。 对北美Waldorf毕业生的研究I。 施泰纳/华尔道夫教育的公正历史的可能性？ 当代欧洲历史，24（4），639-649。 Gidley，J.M。（1998）。 通过富有想象力的教育的前瞻性青年愿景。 期货，30，（5），395–408。 Randoll，D。＆Peters，J。 （2015）。 关于华尔道夫教育的实证研究。 教育Em Revista，56，33-47。4 Baldwin，F.，Gerwin，D。和Mitchell，D。（2005）。对北美Waldorf毕业生的研究I。施泰纳/华尔道夫教育的公正历史的可能性？当代欧洲历史，24（4），639-649。Gidley，J.M。（1998）。 通过富有想象力的教育的前瞻性青年愿景。 期货，30，（5），395–408。 Randoll，D。＆Peters，J。 （2015）。 关于华尔道夫教育的实证研究。 教育Em Revista，56，33-47。Gidley，J.M。（1998）。通过富有想象力的教育的前瞻性青年愿景。期货，30，（5），395–408。Randoll，D。＆Peters，J。（2015）。关于华尔道夫教育的实证研究。教育Em Revista，56，33-47。
深处 - AI本地安全5.6
DEEPKEEP的AI安全保障机器学习管道，促进安全，无偏见，无错误，可解释和可信赖的AI解决方案。这包括视力数据模型，LLM和表格模型，在风险评估，预防，检测，监测和缓解中。只有AI本地安全性 - 使用生成AI构建 - 可以保护无限的边界和无限的内容生成在不同的源域，模型和数据集中。Deep的企业软件平台通过部署和整个产品生命周期提供了机器学习模型的研发阶段的安全性和可信度。