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人字形代理语句2024
在2024年4月1日星期一营业结束时，唱片拥有人字形普通股的股东有权参加并投票参加股东年会（“年会”）。要参加年度会议，包括投票和提出问题，股东应访问会议网站www.virtualsharehordermeeting.com/cvx2024，输入您在代理卡上找到的16位数控制号，投票指令表，或通知有关代理材料的可用性，并遵循该网站上的指令。如果您的投票指令表或有关代理材料可用性的通知并未表明您可以通过www.proxyvote.com进行投票，并且不包括16位数的控制号码，则应与您的银行，经纪人，经纪人或其他提名人联系（至少在年度会议前五天）与“法律委员会”参加，或者参加“法律委员会”或参加秩序，或者可以参加“订单”，或者参加秩序。年度会议将于2024年5月29日上午7:45开始开放，以供访问。
2024-CHKP-代理声明.pdf
您可以通过参加会议或填写并签署代理卡来投票。附件是董事会正在征集的会议代理卡。请按照代理卡上的说明进行操作。您可以改变主意并取消代理卡，方法是向我们发送书面通知、签署并寄回日期较晚的代理卡，或在会议上亲自或通过代理投票。除非我们在 2024 年 10 月 31 日上午 6:59（以色列时间）之前（即 2024 年 10 月 30 日晚上 11:59（东部夏令时间））在位于以色列特拉维夫 6789159 Shlomo Kaplan Street 5 号的主要执行办公室收到代理卡，或者我们的登记和转让代理在随附的信封中收到代理卡，否则我们将无法计算代理卡。通过签署并返回代理卡，您确认您不是“控股股东”并且对任何提议的决议没有“个人利益”，除非您最迟在 2024 年 10 月 31 日上午 6:59（以色列时间）即 2024 年 10 月 30 日晚上 11:59（东部夏令时间）之前向我们发送书面通知说明其他情况，并致函 Check Point 总法律顾问，地址为我们位于以色列的注册办事处，地址为 5 Shlomo Kaplan Street, Tel Aviv 6789159, Israel。
代理IT战略规划 - 模板和指南
与业务目标保持一致：将技术计划与代理机构的整体使命，愿景和目标保持一致，以确保技术投资支持业务目标并推动组织的价值。改进的资源管理：提供一个框架，用于管理和分配技术，以确保有效，有效地使用资源来实现与人，硬件和软件相关的代理商目标。更好的决策：帮助代理商就技术投资的决策以及与硬件和软件购买，升级和替换有关的计划做出明智的决策。提高灵活性：提供一个灵活的框架，可以随着时间的流逝而变化，可以更新和适应，以帮助保持技术趋势并确保系统和服务保持相关性。改进的协作：促进机构，利益相关者和技术提供商之间的合作，以确保技术计划与整个州的需求和目标保持一致。更好的风险管理：帮助机构识别和减轻与技术计划相关的潜在风险，包括与数据安全，业务连续性，符合监管和法定要求以及行业标准相关的风险。
2025-27代理要求预算
代理商概述该部门在全州的12个州监狱中约有12,000名成年人监护。该部还为大约20,000名成年人的管理和监督提供了资金，包括县的监督，其中包括由DOC管理的两个县。Doc在惩教机构中在全国范围内得到认可，以便为个人提供过渡到社区时的认知，教育和工作技能。由于这些努力，俄勒冈州的累犯率下降了。为了进一步关注安全社区，安全的监狱和安全的工作场所，该部门创建了俄勒冈州问责制模式。该业务策略旨在使用评估，教育，治疗，工作，家庭参与和基于证据的社区监督实践来改变监禁和监狱监督期间的犯罪行为。它始于摄入期间的评估阶段，并影响整个监禁，重返社会和社区监督的个人。它的灵感来自该部门的公共安全，问责制和预防犯罪的使命。
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。
人工智能、信任和代理认知
现有的信任理论假设受托人具有代理权（即意向性和自由意志）。我们认为，信任人工智能 (AI) 与信任人类之间的一个关键的定性区别在于信任者（人类）对受托人的代理权归因程度。我们指定了两种机制，通过这些机制，代理权归因的程度可以影响人类对人工智能的信任。首先，如果人工智能被视为更具代理性，受托人（人工智能）的仁慈的重要性就会增加，但如果它违反信任（由于背叛厌恶，参见 Bohnet & Zeckhauser，2004），预期的心理成本也会增加。其次，仁慈和能力的归因对于对看似无代理的人工智能系统建立信心变得不那么重要，相反，对系统设计者的仁慈和能力归因变得重要。这两种机制都意味着让人工智能看起来更具代理性可能会增加或减少人类对它的信任。虽然人工智能技术的设计者经常努力赋予他们的作品以传达其仁慈本质的特征（例如通过拟人化或透明度），但这也可能改变代理感知，导致它在人类眼中变得不那么值得信赖。关键词：人工智能；信任；代理；背叛厌恶 JEL 分类：M00、M14、Z10
调节先进的人工代理
涉及的专家和政策制定者越来越强调需要解决人工智能（AI）系统的灭绝风险，这些系统可能会规避保障措施并阻止试图控制它们（1）。强化学习（RL）代理人长期以来计划的范围比人类更有效地面临特定风险。为高级AI系统提供了最大化其奖励的目标，并在某个时候从中扣留奖励，强烈激励AI系统将人类从循环中脱离循环，如果它具有机会。欺骗人类和挫败人类控制的动机不仅是针对RL代理的，而且更普遍地是针对长期计划代理（LTPA）。由于对足够强大的LTPA的经验测试不太可能发现这些持续的倾向，因此我们的核心监管提案很简单：不应允许开发人员建立足够的Capable LTPA，并且应构建它们所需的资源应受到严格的控制。
基于生态的分散代理管理系统
摘要。在网络上维持所需数量的移动代理的问题并不是微不足道的，尤其是在我们想要完全分散的解决方案时。分散的控制使系统更加胸像，并且不易部分故障。这个问题在无线临时网络上加剧了，主机移动性可能会导致网络大小和拓扑变化。在本文中，我们提出了一种以生态为灵感的方法来管理代理人的数量。该方法将代理与生物和食物的任务相关联。代理人根据丰富的未完成任务（食物）生育或死亡。，我们进行了一系列研究此类系统的支撑物的实验，并在各种条件下分析了它们的稳定性。我们得出的结论是，基于生态的隐喻可以成功地应用于无线临时网络中的代理人的管理。
