XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System具体情况
特殊冲击武器和化学制剂
303.9 催泪瓦斯和其他化学药剂指南 本政策中未提及的催泪瓦斯和其他化学药剂可根据具体情况用于控制人群、驱散人群或对付被封锁的嫌疑人。只有值班指挥官、事件指挥官、人群管理指挥官或红河特警指挥官可以授权投放和使用催泪瓦斯或其他化学药剂，并且必须先评估当时已知的所有情况并确定此类武力合理且必要。
残疾人通道计划工作表
合理修改 合理修改是指您对政策、实践或程序所做的任何修改，以避免基于残疾的歧视。具体来说，这是您组织正常运作方式的改变，使残疾人有平等的机会从您的计划或服务中受益、参与或以其他方式享受您的计划或服务。修改应根据具体情况进行，考虑到个人因残疾而产生的独特需求和限制。1
不列颠哥伦比亚省干旱和水资源短缺应对计划
BC 干旱应对计划作者和版本 该计划最初于 2010 年制定，每年修订一次。2021 年版对干旱等级定义和标准进行了重大更改。这些更改是为了更好地与联邦和北美干旱监测框架保持一致，与 2021 年之前使用/采取的方法相比，更准确地描述特定地区水资源短缺的严重程度。 2023 年，政府将《水资源可持续性法案》 (WSA) 的责任合并到水、土地和资源管理部 (WLRS) 之下。2024 年 4 月版介绍了更新的 BC 政府干旱应对治理结构和修订后的省级部门责任描述。 可访问性 本文档已格式化以最大程度地提高可访问性。 致谢 感谢许多机构和个人花时间审查今年的草案并提供深思熟虑的反馈。 法律免责声明 本计划不涉及《紧急情况和灾害管理法》（2023 年）中定义的应急措施。宣布任何干旱程度或状况以及随后的响应并不意味着市政或省政府对经济损失进行补偿。许多因素可能会影响当地供水的可用性，包括但不限于降水、地形、地理、小气候、储存能力、供水系统和人口需求。本计划中的信息在设计上是一般性的，不应作为应对具体情况的具体建议。供水商、原住民、地方政府、改良区、其他当局和水许可证持有者应考虑本计划中建议的适当性，并根据当地的具体情况和要求进行调整。所有读者都应考虑这些信息，并根据自己的具体情况自行决定是否适用。请在适当的情况下寻求专业或法律建议，例如，为干旱计划或条例的制定提供信息。虽然本计划在发布时已尽最大努力提供准确的信息，但省政府不能保证其时效性、准确性、完整性，或对个人情况的适用性或适合性。鼓励本计划的读者采取措施确认对其情况至关重要的信息。
中央邦电力监管委员会（条款
如果可再生能源项目在某一年产生的能源超过容量利用率或电厂负荷率（视具体情况而定），则可再生能源项目可以将这些多余的能源出售给任何实体，但这些多余的能源的优先购买权应归属于相关分销许可证持有人。如果相关分销许可证持有人购买了多余的能源，则这些多余的能源的电价应等于委员会针对特定技术确定的电价的 75%。
《人工智能法案》（AI法案）
请注意：本文仅作为一般性、非约束性信息，因此不能替代详细研究或专家建议或信息。尽管本文经过精心准备，但并不保证其事实准确性、完整性和/或时效性。特别是，本出版物不能考虑个案的具体情况。因此，读者对其使用负全部责任。EY 或 EY Law Austria* — Pelzmann Gall Größ Rechtsanwälte GmbH 不承担任何责任。如有任何具体问题，应咨询适当的律师。
损失控制服务 - 戴维斯集团
免责声明：本文件仅供一般参考，不考虑读者的具体情况，不能替代专业建议。读者有责任从持牌专业人士处获得此类建议。本文件中包含的信息来自我们认为在发布时可靠且准确的来源。在适用法律允许的最大范围内，发行人对本文件中信息的准确性和完整性以及基于此类信息做出的任何行为或疏忽不承担任何责任。
弥合人工智能监管的全球鸿沟
摘要 ：随着有关人工智能 (AI) 潜在社会危害的争论在立法和国际规范中达到高潮，全球在人工智能监管框架和国际治理结构方面都出现了分歧。在地方监管框架方面，欧盟 (EU)、加拿大和巴西遵循“横向”或“横向”方法，假定人工智能的同质性，寻求找出共同的危害原因，并要求统一的人为干预。相比之下，美国 (US)、英国 (UK)、以色列和瑞士（可能还有中国）则采取了“针对特定情况”或“模块化”方法，根据人工智能系统的具体用例制定法规。在国际治理结构方面，联合国正在探索一个集中的人工智能治理框架，由一个与国际原子能机构相当的高级机构进行监督。然而，英国正在率先采用去中心化治理模式，美国和其他几个国家也已认可这种模式，即每个司法管辖区的人工智能安全机构根据可互操作的标准对高性能通用模型的安全性进行评估。本文主张在去中心化治理的同时采取针对具体情况的方法，以有效应对不同关键任务领域不断演变的风险，同时避免一刀切方法带来的社会成本。然而，为了增强国际规范的系统性和互操作性并加速全球协调，本文提出了一个替代性的、针对具体情况的、连贯的和可比的 (3C) 框架。为了确保针对具体情况，该框架 (i) 将人工智能生命周期分为两个阶段：针对特定任务的学习和部署，而不是定义基础或通用模型；(ii) 根据这些任务的应用和与人类的交互将它们分为自主型、判别型（分配型、惩罚型和认知型）和生成型人工智能。为了确保一致性，每个类别都被赋予了具体的监管目标，以取代 2010 年代过时的“人工智能伦理”。为了确保可比性，该框架提倡采用国际标准来衡量和减轻风险。
