XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemwhitepaper
白皮书第1章：揭幕唯一layerer
乐观的汇总是第2层缩放解决方案，试图在与以太坊的安全模型对齐时放大事务吞吐量。执行交易后链，并将汇总版本提交以太坊主网，乐观的滚动在可扩展性和安全性之间取得了平衡。“乐观”标签源于第2层链上的初始验证，并提供了欺诈证明，以挑战主网上的无效交易。
白皮书：LonzaEngine®和Xcelodose
审查并遵循所有产品安全说明。这些材料中的陈述尚未由美国食品药品监督管理局或任何其他监管机构评估。Lonza的产品不适用于诊断，治疗，治愈或预防任何疾病。本演示文稿中的所有信息都对应于Lonza在出版之日对该主题的知识，但是Lonza对其准确性或完整性不做任何保证，Lonza没有义务更新它。本演示文稿中的所有信息均用于接受接收者的经验并在该领域知识渊博，他们有能力并负责独立确定适用性并确保其遵守适用法律。正确使用此信息是收件人的唯一责任。禁止重新出版此信息或相关陈述。Lonza在本演讲中提供的信息不是故意的，也不应将其解释为根据或建议侵犯任何专利或其他知识产权的许可。所有商标都属于Lonza或其分支机构与其各自的第三方，仅用于信息目的。版权材料是使用权限或经许可生产的所有其他材料©2021 Lonza。
供应链管理白皮书
在开发电源和相关的电力解决方案方面，这种压力最终可能会被汇入电力电子工程师或类似的团队利益相关者，具有一阶责任以交付系统电力基础设施。他们必须在面对这种压力下保持强大，并保持警惕，坚持系统建筑师和其他设计合作伙伴坐下来，进行必要的讨论，除了太多的“ TBD”（待定的）占位符之外的占位符。这并不是说应该在项目发作时对最终质量文档有期望，随着发展的进展，该文件肯定应该进行调整和优化，但是即使是规格草案也不应该如此广泛和/或模糊，以抑制（高质量，及时）的发展。许多功能要求和认证都不在电源解决方案设计师/所有者的手中，即使他们对成功提供解决方案负有最终责任。示例包括衍生指南（即- IPC-9592，内部设计指南等。），专业认证（即- EN51055，80plus，EMC类A/B，DOE级别VI，NEB等。），具有系统SW/FW的数字接口以及完整的环境操作场景（Inc。兼容高程和污染/恶劣环境）。其中许多不仅是贴纸或橡皮图章，可以在组装时完成美学，而且会对操作参数产生重大影响（即- 最低效率要求，更宽的工作温度，更健壮的冲击/氛围/电气承受等等）可以决定从第1天开始设计的设计。关键要点是与其他利益相关者不情愿，而这些利益相关者缺乏对他们要求的理解/欣赏，并认为这些问题可以在开发过程中得到很长时间，因为当事情出错时，任何人都记得所有人的“权力人”是“权力人”对任何损害成功运输和现场部署的事物负责。
白皮书：迈向可审计的人工智能系统
为了最终以安全、可靠、稳健和值得信赖的方式利用人工智能技术的机会，应结合两种策略：1. 考虑到上述权衡，应选择有利于给定任务的边界条件；2. 应通过大量投资研发来推动现有技术的发展，最终实现安全可靠的人工智能系统，尽管边界条件复杂，但可伸缩性和通用性得到提高。第一步，应重点关注选定的安全关键用例。应利用现有的标准、指南和工具，并进一步促进研究人员和行业之间的跨学科交流，以找到可用标准和工具的最佳组合，从而为每个特定用例实现可审计、安全、可靠和稳健的人工智能系统。第二步，应利用从这些用例中获得的见解来概括结果并构建模块化工具箱，随后可应用于其他用例。在此基础上，应首先制定技术指南，然后制定标准。理想情况下，结果将是一套普遍适用的标准和工具，使人工智能系统具有足够的可审计性、安全性和可靠性。
白皮书 | 迈向可审计的 AI 系统
作为一项关键技术，人工智能（AI），尤其是深度神经网络，已经无处不在，出现在许多数字化应用中，包括生物识别、医疗保健和汽车等领域的安全相关应用。尽管人工智能具有无可争议的好处，但其使用也带来了定性和定量的新风险和漏洞。随着人工智能的日益普及，这就要求审计方法能够保证可信度，并能够实施新兴的人工智能标准和人工智能监管工作，例如欧洲人工智能法案。审计人工智能系统是一项复杂的工作，因为在人工智能生命周期中必须考虑多个方面，而这需要多学科的方法。在许多情况下，人工智能审计方法和工具只是研究的主题，尚未实际应用。为了全面盘点不同用例中 AI 系统的可审计性并跟踪其随时间推移的进展，我们在此建议采用新开发的“认证准备矩阵”（CRM）并提出初步概念。通过使用 CRM 概念作为框架来总结为期一天的 AI 系统审计研讨会的结果，讨论涵盖基础研究、应用 AI 审计工作和标准化活动，我们证明某些方面的审计方法已经很完善，而其他方面仍需要更多研究和开发新的审计技术和工具。
Smartsheet AI数据安全白皮书
用户可以选择对描述提供赞成或反对的反馈。Smartsheet 收集生成的描述的反馈响应和接受率。这些数据使我们能够评估用户满意度并深入了解生成输出的实用性和相关性。对生成的输出和用户编辑的这些分析有助于评估模型性能。请记住，用户提供的反馈不会发送到模型，并且所有反馈都是可选的。您无需提供反馈即可使用我们的 AI 工具。我们还收集使用数据以进行服务监控和质量控制，包括链接点击和输出的成功或失败。
生成式人工智能手机行业白皮书
该白皮书由Counterpoint Research与联发科联合01.AI、阿里云统一钱包、百川AI、虎牙、酷狗、OPPO、Soul、腾讯AI实验室、腾讯混元、vivo（按字母顺序）等合作伙伴联合发布。
全球第一层 (GL1) 白皮书
1 简介 全球第一层 (GL1) 计划探索基于分布式账本技术 (DLT) 的多用途共享账本基础设施的开发，该基础设施预计将由受监管的金融机构为金融行业开发。该愿景是让受监管的金融机构利用跨司法管辖区的共享账本基础设施来部署本质上可互操作的数字资产应用程序，这些应用程序受资产、智能合约和数字身份的通用标准和技术的约束。创建共享账本基础设施将释放分散在多个场所的受困流动性，并使金融机构能够更有效地协作。金融机构可以扩大为客户提供的服务，同时降低建立自己的基础设施的成本。GL1 专注于为金融机构提供共享账本基础设施，以便其开发、部署和使用价值链上金融行业用例的应用程序，例如发行、分销、交易和结算、托管、资产服务和支付。这可以增强跨境支付以及资本市场工具的跨境分销和结算。建立一个利用 DLT 解决跨境支付等特定用例的金融机构联盟并不是一项新进展。GL1 所采用的独特方法的变革潜力在于开发一个可用于不同用例的共享账本基础设施，以及它支持涉及多种金融资产和应用程序的可组合交易的能力，同时遵守监管要求。通过利用更广泛的金融生态系统中的能力，金融机构可以为最终用户提供更丰富、更广泛的服务套件，并更快地进入市场。GL1 的共享账本基础设施将使金融机构能够构建和部署复合应用程序，利用其他应用程序提供商的功能。这可以采用机构级金融协议 1 的形式，以编程方式建模和执行外币兑换和结算。这反过来可以改善代币化货币和资产的互动，实现数字和其他代币化资产的同步交付与付款 (DvP) 结算，以及外币兑换的付款与付款 (PvP) 结算。这可以进一步扩展以支持货到付款 (DvPvP)，从而结算链可以由一组同步的代币化货币和资产转移组成。本文介绍了 GL1 计划，并讨论了共享账本基础设施的作用，该基础设施将符合适用法规并受通用技术标准、原则和实践的约束，受监管的跨司法管辖区金融机构可以在此基础上部署代币化资产。公共和私营部门利益相关者的参与对于确保共享账本基础设施的建立符合相关监管要求和国际标准并满足市场需求至关重要。