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World File Search System不透明的
年度技术基准：2024 年电力更新
• 不断变化的技术导致基于不一致且通常不透明的假设而产生的技术进步报告相互矛盾。 • 需要单一数据集来可靠且透明地评估美国能源技术的不断发展。 • ATB 可以了解能源部门的技术成本和性能，从而为全国的电力部门分析提供信息。
年度技术基准：2020 年电力更新
• 不断变化的技术导致基于不一致且通常不透明的假设而产生的技术进步报告相互矛盾。 • 需要单一数据集来可靠且透明地评估美国能源技术的不断发展。 • ATB 可以了解能源部门的技术成本和性能，从而为全国电力部门的分析提供信息。
债务 - 气候掉期：在债务负担较高的国家中解锁气候变化和适应的有争议的工具
o可能无法获得资源o技术失败o无法产生可持续的发展共同利益 - 由于谈判的结果，实施可能会外包给EING，不透明的利益相关者 - 不当动机不断增加债务，并再次陷入债务螺旋型 - 由于长期的债务 - 高额交易可能会吸收较长的交易，从而吸收了较长的交易范围，从而可能会受益于
1 第一章/材料分类...
它们的透光特性不同。很明显，这三种材料的光学特性（即透光率）是不同的；左侧的圆盘是透明的（即几乎所有从页面反射的光都会穿过它），而中间的圆盘是半透明的（这意味着部分反射光会穿过圆盘）。右侧的圆盘是不透明的，也就是说，没有任何光会穿过它。光学特性的差异是由于这些材料的结构不同，而这种结构差异又是由材料的加工方式造成的。
阈值pake with Aserical抗议所有服务器的折衷方案⋆
摘要。我们重新审视了阈值密码实批键交换（TPAKE）的概念，并将其扩展到增强的TPAKE（ATPAKE），即使在所有服务器都遭到妥协，除了允许（不可避免的）离线词典攻击外，它也保护密码信息。与tpake的先前概念相比，这类似于更换对称的pake，在该pake中，服务器以增强（或不对称）的pake存储用户的密码，例如不透明的[44]，服务器存储密码哈希，仅在离线字典搜索密码中仅作为目标用作目标。ATPAKE方案也严格改善了APAKE的安全性，通过在一组服务器中秘密共享密码哈希。的确，我们的ATPAKE协议是阈值不透明的自然实现。我们在通用合并（UC）的框架中正式化了ATPAKE，并展示了实现它的实用方法。我们所有的方案都是通用构图，与用作子协议的任何APAKE接口，使其更易于采用。我们的主要方案依赖于阈值遗漏的伪辅助功能（TOPRF），而我们的独立贡献则可以解决[41]的UC TOPRF概念中的缺陷，并升级其中的TOPRF方案以实现固定定义，同时保留其最小成本和圆形的复杂性。我们使用在阈值计算内对任意上下文信息的隐性协议的技术，这是一般利益的。
圆形农业经济学 - （卢旺达-CAE）
•HEC的认证需要很长时间，认证过程的持续时间是不透明的；卢旺达大学的批准过程已经在课程和其他文件完成后已经花费了几乎整整一年。•卢旺达大学目前正在重组，这使得项目实施更加困难•较高的营业额，尤其是在管理级别上，项目实施级别，使项目实施变得困难•官僚主义的努力很高•对行业党的启用，他们的委托•研究•研究人员的启用•研究人员•研究•研究人员的经验•研究人员;促销结构不会激励此
最终空间威胁-OEWG-英国工作文件-...
第三方是否知晓。我们不妨考虑如何在测试系统时传达和平意图，以及测试的哪些影响会使系统引起足够关注而需要列入通知名单。卫星进入轨道后无法检查其内部组件，而进入太空后无法确定其能力，这对验证提出了独特且困难的问题。因此，受影响的国家可能会对太空活动性质产生怀疑（例如，执行地球观测或情报、监视和侦察的卫星）。简而言之，虽然可以观察到空间系统，但它们的能力和操作员的意图却是不透明的。
通过机械可解释性来解释人工智能
可解释人工智能 (XAI) 领域的最新研究试图通过分而治之的策略使不透明的 AI 系统变得易于理解。然而，这无法阐明经过训练的 AI 系统作为一个整体是如何工作的。然而，正是这种功能性理解才是满足安全等重要社会需求所必需的。为了解决这种情况，我们认为，AI 研究人员应该寻求机械可解释性，即应用生命科学中熟悉的协调发现策略来揭示复杂 AI 系统的功能组织。此外，理论家在描述 XAI 研究时应该考虑到此类策略的独特成本和收益。
人工智能、政府服务和西弗吉尼亚州
政府使用生成式人工智能面临的一个结构性挑战是，它的“推理”本质上是不透明的，人工智能无法展示其工作。此外，生成式人工智能系统也会犯错误，有时会完全捏造事实（称为幻觉）。此外，人工智能系统的好坏取决于其数据，并会表现出各种形式的偏见。重要的是，政府不要盲目依赖人工智能的产出，并制定计划应对人工智能系统不可避免的故障。美国国家标准与技术研究所 (NIST) 有一个人工智能风险管理框架，该框架有助于指导立法者，最近的一份简介专门关注生成式人工智能。
生成的AI和媒体素养教育
人工智能的应用正在迅速扩大。公共和政策关注倾向于集中于高调和负面问题，例如深层图像，声音伪造和选举干扰，2，但对将AI的日常整合到媒体的日常整合中，作为在线体系结构的一部分，以及这些如何塑造我们与平台和应用程序的日常互动。3此外，支撑这些系统的技术是不透明的，有时甚至对于那些开发了该技术的技术。我们的研究表明，这些现实限制了媒体素养教育者了解和传达某些类型的内容出现和流通的方式以及为什么AI生成内容的特征可以链接到基础技术基础架构的能力。