XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System关键要求
金融服务中的人工智能公平性
在定义和选择人群时会出现代表性偏差 - 例如，当数据集中缺乏地理或社会多样性时。在数据收集阶段可能会出现某些群体代表性不足的情况，此时采样方法只能覆盖到一小部分人群。例如，两个地点的数据收集方式可能不同 - 例如，银行历来向居住在相对富裕地区的家庭提供信贷。如果受保护的属性（例如种族）随位置而变化，则会引起偏差。欧盟委员会考虑的训练数据集的关键要求之一是严格解决所需的代表性 - 而不是历史性。
打开软件工程工具箱以评估值得信赖的人工智能
摘要：可信度是接受和成功以人为本的人工智能 (AI) 的核心要求。要将 AI 系统视为值得信赖，必须根据可信 AI 的黄金标准（包括指南、要求或期望）评估其行为和特征。虽然 AI 系统非常复杂，但它们的实现仍然基于软件。软件工程界有一个长期建立的工具箱来评估软件系统，特别是在软件测试方面。在本文中，我们主张将软件工程和测试实践应用于可信 AI 的评估。我们将欧盟委员会 AI 高级专家组定义的七个关键要求与软件工程的既定程序联系起来，并提出未来工作的问题。
人体建模设计 ME 599 项目：飞行电车...
客户需求：该项目试图满足主要用户、乘务员以及产品的直接客户（包括上述主要航空公司）。该项目试图将更多重点放在主要用户身上，因为目标是减少乘务员的工作量。该项目还在设计手推车系统时从直接客户的角度确定了关键要求。乘务员的主要需求是易于操作、操作安全以及自供电。直接客户的主要需求是产品的耐用性、成本效益和最大存储容量。下表显示了客户需求和相对重要性、工程特性与相关计量单位、竞争基准、原始重量和相对重量。
能源存储解决方案 - Celestica
作为可再生能源系统中的一项关键要求，储能技术能够实现当今和未来的零排放技术。储能技术为可再生能源发电、备用电源和峰值需求支持提供电网稳定性，为个人和整个行业创造了新的收入来源。随着集成解决方案的兴起，Celestica 与客户合作，快速将创新、可扩展的存储解决方案推向新市场，使他们能够满足需求。我们利用在太阳能、风能、储能和先进电力电子方面的成熟经验，为住宅、商业、工业和电网应用设计、开发和提供复杂的解决方案。
预期信贷损失（ECL）-KPMG LLP
纸张的组织如下。本节提供了论文的介绍。后续部分概述了ECL框架和强大框架实现的关键要求。第三节提供了ECL框架的关键组成部分。第四节根据监管指南和行业最佳实践概述了验证不同模型和框架的关键注意事项。第五节概述了任何FI在实施ECL框架时面临的关键挑战以及如何克服这些挑战。第六节概述了由于ECL框架的实施以及FIS如何更好地为此类影响做准备而受到影响的关键领域。第七节就印度FI如何实施强大的ECL框架提供了结论。
可再生能源技术专业学士
行业介绍 电力是任何国家实现发展和社会平等的最关键要求。随着对可持续发展的日益关注以及由此产生的可持续发展目标，充分利用可再生能源至关重要。现有的发电来源也正在逐渐转变为更可持续的替代能源，如太阳能、风能、生物质能等。印度拥有丰富的可再生能源资源，并且拥有世界上最大的可再生能源产品和系统部署计划之一。到 2022 年，新型可再生电力来源将大幅增长。印度政府估计，1000 亿美元的投资和强有力的政策框架将刺激太阳能和风能市场的巨大增长。
可再生能源技术专业学士
行业介绍 电力是任何国家实现发展和社会平等的最关键要求。随着对可持续发展的日益关注以及由此产生的可持续发展目标，充分利用可再生能源至关重要。现有的发电来源也正在逐渐转变为更可持续的替代能源，如太阳能、风能、生物质能等。印度拥有丰富的可再生能源资源，并且拥有世界上最大的可再生能源产品和系统部署计划之一。到 2022 年，新型可再生电力来源将大幅增长。印度政府估计，1000 亿美元的投资和强有力的政策框架将刺激太阳能和风能市场的巨大增长。
LMUK 安普蒂尔异物损害预防文件编号
发生 FOD 事件风险最高的区域。在这些区域接触 FOD 可能会因老化、故障或损坏而导致系统或产品故障。这些区域应设有受控入口。该区域经常使用的工具/物品和设备应由公司提供并指定给该区域。应遵守个人着装和个人物品限制。这些区域不允许饮食和使用烟草制品。当不存在组件/硬件时，FOD 关键要求仅可免除，以允许临时工具或维护任务。FOD 预防设备/屏障
基于可靠和弹性的 AI 和 IoT 的个性化医疗服务：一项调查
摘要 最近的技术（例如物联网、5G）和经济（例如联合国 2030 年可持续发展目标）发展已将医疗保健行业转变为更加个性化和基于物联网的医疗保健服务。这些服务通过控制和监控应用程序实现，这些应用程序通常使用基于人工智能 (AI)/机器学习 (ML) 的算法开发，在突出传统医疗保健系统的效率方面发挥着重要作用。当前的个性化医疗服务专用于特定环境，以支持技术个性化（例如个性化小工具/设备）。然而，他们无法考虑不同的相互关联的健康状况，导致不适当的诊断并影响可持续性和患者的长期健康/生活。针对这个问题，最先进的医疗 5.0 技术已经发展，取代了以前的医疗技术。医疗 5.0 的目标是实现完全自主的医疗服务，该服务考虑到患者不同健康状况的相互依赖影响。本文对个性化医疗服务进行了全面调查。具体来说，我们首先概述了现代医疗物联网 (HIoT) 中全面个性化医疗服务 (CPHS) 的关键要求，包括个性化的定义和作为现代 HIoT 代表的示例用例场景。其次，我们探索了使用 AI 和非 AI 方法的基于 IoT 的医疗保健系统的基本三层架构，考虑了 CPHS 的关键要求，然后讨论了它们在个性化医疗服务框架中的优势和劣势。第三，我们重点介绍了针对 IoT 架构每一层的不同安全威胁以及可能的基于 AI 和非 AI 的解决方案。最后，我们提出了一种方法，以开发可靠、有弹性和个性化的医疗保健服务，解决现有方法中发现的弱点。