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World File Search System信任
通过共享控件建立信任
国际计算机工程技术杂志（IJCET）第16卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。3316-3330，文章ID：IJCET_16_01_231在https://iaeme.com/home/issue/issue/ijcet?volume=16&issue = 1 ISSN印刷：0976-6367; ISSN在线：0976-6375;期刊ID：5751-5249影响因子（2025）：18.59（基于Google Scholar引用）doi：https：//doi.org/10.34218/ijcet_16_01_231©iaeme Publication
智能供应链基础设施信任
设施/工具金额（购买）评级1评级行动长期银行设施247.50 Care a-;稳定重新确认了附件1中的工具/设施的细节。的理由和关键评级驱动程序护理评级已采用了对Adani可再生能源Devco Private Limited（AREDPL）的银行设施进行评估的合并方法，其中已经分析了构建不足的实体，这是共同批量结构的一部分。在AREDPL与其他团体实体之间存在共安排的情况下，ADANI可再生能源持有17限制（AREH17），Adani Solar Energy AP 8私人有限公司（ASEAP），ADANI可再生能源持有Entani Renewable Energy Holding（Adani Reenewable Holding）（ADANI RENEWABLE LIMITED（ADANI），ADANI私人有限公司，ADANI Solar Limited（ASAP）十九个私人有限公司（AREH19），因为所有实体应根据制裁信的条款共同责任。 这些实体的优点是Adani Green Energy Limited（AGEL）组的一部分，从而从强大的亲戚那里得出了强度。 此外，Adani Energy Holdings Limited（AEHL）是AREDPL的直接父母，以及AGEL的全资子公司，已扩大了不可撤销和无条件的公司担保，该保证应保持有效，直到最终解决日期。 与此相距甚远，该评级来自与强大的外部产品，印度太阳能公司（SECI）和国家水力发电公司（NHPC）的长期购买协议（PPA）的实力，以1.5 GW的构建能力为1.5 GW的施工能力。在AREDPL与其他团体实体之间存在共安排的情况下，ADANI可再生能源持有17限制（AREH17），Adani Solar Energy AP 8私人有限公司（ASEAP），ADANI可再生能源持有Entani Renewable Energy Holding（Adani Reenewable Holding）（ADANI RENEWABLE LIMITED（ADANI），ADANI私人有限公司，ADANI Solar Limited（ASAP）十九个私人有限公司（AREH19），因为所有实体应根据制裁信的条款共同责任。这些实体的优点是Adani Green Energy Limited（AGEL）组的一部分，从而从强大的亲戚那里得出了强度。此外，Adani Energy Holdings Limited（AEHL）是AREDPL的直接父母，以及AGEL的全资子公司，已扩大了不可撤销和无条件的公司担保，该保证应保持有效，直到最终解决日期。与此相距甚远，该评级来自与强大的外部产品，印度太阳能公司（SECI）和国家水力发电公司（NHPC）的长期购买协议（PPA）的实力，以1.5 GW的构建能力为1.5 GW的施工能力。尽管如此，由于项目不足阶段，由于暴露于执行风险的情况下，等级受到限制。公司在没有任何实质性时间和成本超支的情况下执行项目的能力将是可以监控的关键信用。此外，由于项目可能会通过债务和股权的混合来资助，因此预计该实体的资本结构有望得到利用。护理评级还考虑了项目现金流量的脆弱性，因为PPA关税是单一的零件，并为整个男高音定固定，因此在天气状况下的脆弱性。
建立并维持公共信任...
成功解决了这些问题并建立了可以指挥公共和患者信任的个人数据的次要使用的原则和流程，这对于促进持续的数据共享至关重要，对于实现这些技术的潜力至关重要。在个人和社会层面建立信任可以帮助鼓励患者和研究对象在需要的情况下共享数据。缺乏信任会导致采用隐私保护行为，例如不寻求护理，提供不准确或不完整的信息或改变健康提供者，这可能会影响收集的健康数据的准确性，类型和数量。3更广泛地说，一方面，技术公司作为重要合作伙伴在开发和使用许多数字健康技术方面的关键作用之间存在张力，而当利润促进实体涉及二级数据时，公众对使用二级数据的信任降低了。4
信任优先级2024/25
▪2.1根据种族，种族，宗教，性别，性或残疾的基于种族，族裔，宗教，性别或残疾的水平和歧视的水平和歧视，由于有限的医疗保健专业人员的供应有限，因此信任可能会遭受重大人员配备风险与患者护理，员工安全和福祉有关▪2.4未能提供有效的管理和领导力发展和继任计划▪2.5未能确保从人计划到转型计划的紧密联系
对机器人和人工智能的信任
机器人化和人工智能 (AI) 有望深刻改变社会。信任是人与技术互动的重要因素，因为机器人和人工智能越来越多地参与到以前由人类处理的任务中。目前，需要研究对人工智能和机器人的信任，尤其是在初次见面时。本文报告了一项在线信任游戏实验中对机器人和人工智能信任的研究结果。信任游戏操纵了被描述为人工智能或机器人的假设对手。将这些对手与仅使用人类姓名或昵称的对照组对手进行比较。参与者 (N = 1077) 居住在美国。用机器人或人工智能描述对手不会影响参与者对他们的信任。名为 jdrx894 的机器人是最受信任的对手。名为“jdrx894”的对手比名为“Michael”的对手更受信任。进一步分析表明，拥有技术或工程学位、在线接触机器人和机器人使用自我效能可预测对机器人和人工智能的信任度更高。在五大性格特征中，经验开放性可预测更高的信任度，而尽责性可预测更低的信任度。结果表明，对机器人和人工智能的信任与环境有关，也取决于个体差异和技术知识。
领导力、倡导、传统和信任
1941 年 12 月 7 日上午，日本帝国飞机突然袭击了位于夏威夷珍珠港的美国海军基地。内华达号 (BB 36) 是当天停泊在“战舰排”的八艘战舰之一。在袭击期间，内华达号启航并成功驶离码头，进入更深的水域，在此过程中击落了四架敌机。如果没有首席水手长埃德温·J·希尔的英勇行为，这艘船根本无法启航。希尔带领一支小队下水，帮助解开系泊缆绳，并在船启航时游回船上。然后，他帮助他的水兵同伴在炮塔后面寻找掩护。在第二波袭击中，一枚炸弹击中了内华达号的船头，他因此丧生。他当时 47 岁，在美国海军服役 30 年。
人工智能的信任建立措施
1 值得注意的是，在 2023 年 3 月 6 日至 10 日举行的政府专家组第一次会议上，建立信任措施被正式列为主席提出的指示性时间表的一个主题。参见致命自主武器系统政府专家组，“值得深思的文件——指示性时间表”，https://docs-library.unoda.org/Convention_on_Certain_Conventional_Weapons_-Group_of_Governmental_Experts_on_Lethal_Autonomous_Weapons_Systems_(2023)/Indicative_timetable_-_first_GGE_LAWS_session_2023.pdf。建立信任措施也是 2024 年 3 月致命自主武器系统政府专家组第一次会议指示性时间表的一部分。请参阅致命自主武器系统领域新兴技术政府专家组，“2024 年第一次会议指示性时间表”，https://docs-library.unoda.org/Convention_on_Certain_ Conventional_Weapons_-Group_of_Governmental_Experts_on_Lethal_Autonomous_Weapons_Systems_(2024)/Indic-ative_timetable_-_first_GGE_LAWS_session_2024.pdf。
校准对人工智能辅助决策的信任
随着人工智能产品的普及，人类和人工智能越来越多地合作做出决策。为了使这种类型的合作取得成功，人类需要了解人工智能的能力，以便有效地校准他们的信任。在这些合作关系中，以人类可以理解的方式解释决策和预测至关重要，以鼓励信任校准。可解释人工智能领域专注于将可解释性融入人工智能，但旨在使人工智能模型更具可解释性。因此，这项研究通常从以模型为中心的角度而不是以人为中心的角度来处理解释。与此同时，行业研究人员已经制定了指导方针，以帮助界面设计师有效地生成用户友好的解释。然而，这些指导方针通常过于宽泛，无法有效指导行业设计师的日常工作。我们的研究通过两种方法解决了这一差距：一个实证实验，研究人们如何回应解释以及哪些类型的解释对信任校准最有帮助；以及一个教育资源，帮助行业设计师了解用户可能有什么问题，以及使用环境如何影响他们可能使用的解释。我们的实验结果表明，解释并不总是有助于信任校准，实际上可能会损害信任校准，尤其是面对自我能力较低的新手用户时。我们对行业设计师进行的探索性访谈和可用性测试表明，人们渴望一种全面但易于访问的教育资源，以转化我们实验等研究并指导可解释的 AI 产品界面的设计。关键词
出处文档，以便于解释和信任
由内华达大学里诺分校用户于 2022 年 2 月 23 日从 http://direct.mit.edu/dint/article-pdf/doi/10.1162/dint_a_00119/1987143/dint_a_00119.pdf 下载
人工智能的信任建立措施
基础模型最终可能会引入多种破坏国家安全的途径：事故、无意升级、非故意冲突、武器扩散和干扰人类外交只是众多途径中的一小部分。OpenAI 地缘政治团队和加州大学伯克利风险与安全实验室主办的人工智能信任建立措施研讨会汇集了一个多利益相关方小组，共同思考减轻基础模型给国际安全带来的潜在风险的工具和策略。信任建立措施 (CBM) 起源于冷战，是减少敌对情绪、防止冲突升级和增进各方信任的行动。CBM 的灵活性使其成为应对基础模型格局快速变化的关键工具。与会者确定了以下直接适用于基础模型的 CBM，并在本次会议论文集中进行了进一步解释：1. 危机热线 2. 事件共享 3. 模型、透明度和系统卡 4. 内容来源和水印 5. 协作红队和桌面演习 6. 数据集和评估共享。由于大多数基础模型开发者都是非政府实体，因此许多 CBM 需要让更广泛的利益相关者社区参与进来。这些措施可以由人工智能实验室或相关政府参与者实施。