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World File Search System五项原则
下一步：负责任的户外照明的五项原则
展望未来，我们需要对夜间灯光的积极和消极影响进行更多研究，以便引导用户在不同环境下实现人性需求与环境影响之间的最佳平衡。LED 照明可提供精确的光学分布和一系列光谱功率分布。我们需要了解最佳的人类安全和可见性选择，同时消除无用照明并尽量减少必要光的总量，以减少对环境的影响。显然，通过有意识的设计，可以同时减少夜间使用的光总量，同时提高户外照明的安全性和有效性。
北美防空司令部的五项原则：危险、钱袋子、政治……
从成立之初，北美防空司令部 (NORAD) 就经常被当作一种唯我主义的捷径，用来表明加拿大与美国 (CANUS) 的防务关系一切顺利。然而，除了追踪圣诞老人之外，很少有加拿大公众了解其任务，有时，人们可能会怀疑历届加拿大政府是否完全了解 NORAD 的任务。尽管如此，NORAD 仍然对加拿大的国防和安全至关重要，它降低了保卫国家路线的成本，在北极地区进行投资，这些投资可以带来民用利益，并为获取、影响和抵消美国在大陆防御方面的单边主义倾向提供了重要机会。从本质上讲，NORAD 是解决北美上空空域不可分割问题的有效解决方案。它也可能是管理当今北美面临的多领域威胁的解决方案。然而，北美防空司令部从北美航空航天部队发展为北美综合防御司令部面临着许多外部障碍，包括其自身的历史和文化。这些可以概念化为危险、钱袋、政治和范式，它们一直存在于影响加拿大参与这个独一无二的双边司令部的幕后。我们在本文的最后介绍了未来的可能性，包括新的合作伙伴和重新审视北美防空司令部的全球行动区域。危险 自第二次世界大战结束以来，北美主要通过美国在全球范围内投射政治和军事力量的能力来获得保障，冷战结束后几乎没有外部限制。反过来，加拿大也在很大程度上效仿了美国的做法，支持了许多（但不是全部）美国主导的海外承诺。尽管北美防空司令部及其新的机构合作伙伴美国北方司令部 (USNORTHCOM) 将内部重点转向恐怖主义威胁，但这种情况在 9/11 之后并没有发生实质性变化。然而，最近，历任北美防空司令部指挥官，尤其是奥肖纳西将军 (2018 – 2020) 和现任指挥官范赫克将军 (2020 - )，一再强调北美面临的一系列相对较新的国家军事和安全威胁，这些威胁无法通过海外承诺来应对。最令人担忧的主要参与者是俄罗斯和中国，它们正在开发和部署新的远程武器系统，主要目的是“通过常规打击将美国和加拿大的关键地点置于危险之中”1，通过威胁和在冲突中，从高超音速武器的发展到网络攻击，从同等竞争对手到非国家行为者，北美面临着许多威胁和对手，它们既有意图也有能力影响北美及其人民的经济和人身安全，以及他们所依赖的基于规则的自由国际世界秩序。
DGM机器学习和人工智能
单元描述 机器的决策能力越来越强，并在医疗保健、工程和营销等许多领域为人类提供帮助。机器学习 (ML) 是计算机获得无需人工干预即可解决问题的能力并随着数据的增加而提高学习能力的过程。由于拥有巨大的处理能力，机器可以比人类更快地识别特定模式。借助这些技术，用户能够提取决策模式。人工智能和机器学习在营销中的使用可以为营销人员提供有价值的信息，以提供个性化的宣传并为潜在客户开展更有效的活动。五项原则是思维模式和技能宣言的基础，也是所有课程框架和单元规范的基础。下述相关原则已与每个课程单元和每个级别的学习成果相对应（有关五项原则的完整描述，请参阅课程规范）：
CRC人工智能和机器学习
单元描述 本单元向学生介绍机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 的基本理论。学生将获得在本地机器和云上可用的 AI 和 ML 工具的第一手经验。机器学习被广泛应用于各个领域，包括但不限于创意艺术、零售、军事情报、医疗保健、游戏、数据挖掘、制造、银行以及提高各个领域的效率。ML 和 AI 技术在媒体和计算机视觉方面具有巨大的发展空间。机器学习和 AI 使计算机能够从数据或经验中学习，从而无需人工干预即可解决问题。该领域的最新发展取得了一些显著的成果，计算机的表现可以与人类相当甚至更好。在本单元中，学生将学习各种 ML 算法，了解它们如何提供一些智能解决方案以及如何在数据或图像上使用它们来识别不同的模式。智能机器应该具有视觉、语音或语音识别功能，并能够对未知情况做出反应。学生可以使用 Raspberry Pi、云或基于桌面的系统来学习和发展对 ML 和 AI 技术的理解。五项原则是《思维与技能宣言》的基础，也是所有课程课程框架和单元规范的基础。以下所述的相关原则已与每个课程单元和每个级别的学习成果相对应（有关五项原则的完整描述，请参阅课程规范）：
值得信赖的人工智能
摘要 人工智能 (AI) 为个人福祉和经济社会进步带来了许多机会，但也带来了各种新的道德、法律、社会和技术挑战。可信人工智能 (TAI) 基于这样的理念：信任是社会、经济和可持续发展的基础，因此，只有在人工智能的开发、部署和使用过程中建立信任，个人、组织和社会才能充分发挥人工智能的潜力。在本文中，我们旨在介绍 TAI 的概念及其五项基本原则 (1) 仁慈、(2) 无恶意、(3) 自主、(4) 正义和 (5) 可解释性。我们进一步利用这五项原则为 TAI 开发一个数据驱动的研究框架，并通过为未来研究勾勒出富有成效的途径来展示其实用性，特别是关于基于分布式账本技术的 TAI 实现。
值得信赖的人工智能
摘要 人工智能 (AI) 为个人福祉和经济社会进步带来了许多机会，但也带来了各种新的道德、法律、社会和技术挑战。可信人工智能 (TAI) 基于这样的理念：信任是社会、经济和可持续发展的基础，因此，只有在人工智能的开发、部署和使用过程中建立信任，个人、组织和社会才能充分发挥人工智能的潜力。在本文中，我们旨在介绍 TAI 的概念及其五项基本原则 (1) 仁慈、(2) 无恶意、(3) 自主、(4) 正义和 (5) 可解释性。我们进一步利用这五项原则为 TAI 开发一个数据驱动的研究框架，并通过为未来研究勾勒出富有成效的途径来展示其实用性，特别是关于基于分布式账本技术的 TAI 实现。
要素 3：立法、政策、法规和指导
13. 本法案将保护和恢复环境的法定目标、工具和原则纳入法律，以防止或尽量减少五项国际公认的环境原则所倡导的环境损害：整合原则、预防原则、预警原则、源头整改原则和污染者付费原则。《环境原则政策声明》规定，部长在制定政策时有义务“充分考虑”五项总体环境原则，以确保考虑到保护和改善环境的机会。国防组织应确保将五项环境原则纳入其环境管理系统和政策制定中。这意味着在制定和修订高层政策时，政策制定者必须确定潜在的环境影响（积极、消极、中性），并应应用五项原则来指导和影响政策的设计。这应该按比例应用，而不是“深入”评估。
AI RMF RFI 评论 - Deloitte & Touche LLP
我们鼓励 NIST 利用已纳入其他框架的原则，例如 NIST 网络安全框架 (CSF) 和 NIST 隐私风险管理框架，以及赞助组织委员会 (COSO) 框架中体现的五项原则：治理；战略；绩效；审查和修订；信息、沟通和报告。2 我们可以预见，NIST CSF 已经适应了 AI 的一些必需原则，隐私风险管理框架也是如此。我们鼓励 NIST 继续采用基于结果的 AI 方法，以便开发人员和集成商有明确的目标，并且可以通过多种方式满足这些目标。1. 行业中观察到的挑战通过德勤与蓬勃发展的 AI 行业的直接接触，我们观察到一些挑战，这些挑战可以通过开发 AI 风险管理框架来缓解或解决。这些挑战中的许多挑战的共同点是实施组织是否拥有专门的综合治理计划。我们将人工智能风险分为以下三个领域，在这些领域中，拥有透明、记录和可辩护流程的结构化风险管理框架将会有所帮助：
只有公益经济才能改变
在新西兰，我们有一个良好的基础可以开始建设——我们一直走在实施新措施监测生活水平和试行基于社会投资和福祉预算的新政策的前沿。我们还看到社区和企业的进取精神，它们确保地球范围内的繁荣。全国各地的新西兰人都在帮助、分享、储蓄、建设、复兴和进行长远思考。我们在 B 公司和最低工资雇主、社区花园和储蓄池、工具库和维修棚中看到了这一点。这些都是新福祉经济的绿芽。我们希望支持和加强这种幸福，让更多的社区过上与自然紧密相连的充实生活。将《怀唐伊宣言》置于决策的核心，并为毛利人创造空间，可以帮助新西兰的所有人在繁荣的自然世界中创造美好的生活。 He Ara Waiora 福祉框架的五项原则——Kotahitanga、Whanaungatanga、Manaakitanga、Tikanga 和 Tiakitanga——阐述了系统如何支持个人、家庭、家庭和社区，以增强毛里奥拉和福祉。为了帮助我们迈向福祉经济，我们需要使用新工具
麦吉尔大学教学中的生成式人工智能原则 - 1 -
生成人工智能 (AI) 工具在整个社会中有着广泛的应用，包括高等教育机构。麦吉尔大学学术政策委员会 (APC) 的教学与学习小组委员会 (STL) 于 2023 年 1 月成立了一个工作组，以制定有关生成人工智能及其对教学和学习影响的方法。他们的最终报告可在线获取，于 2023 年 10 月 26 日在 APC 上进行了讨论，麦吉尔大学参议院于 2023 年 11 月 15 日批准了这些建议。报告中提出的五项原则如下。这些原则为大学在教学和学习背景下持续讨论生成人工智能提供了一个框架，可以作为教师、学生和教职员工以及学院在考虑自己的内部指导方针时的指南。其中一些原则包含持续关注的领域，特别是围绕教育和意识的重要性。社区成员还可以查阅教学和学习知识库以获取有关生成人工智能的更多信息。