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AI FLEESS的AI审核建议 标准化的使者审计D2-审核方法 报告使用SPE外部专家 AI审核清单的AI审核 Marc Sulon先生单位“ Digital Schengen”董事会负责人...
2。为什么在过去几年中算法传单至少制定了至少170套基于道德或人权的基于人权的AI原则，框架和准则，以支持在公共和私营部门中负责任的AI开发和部署。1的研究表明，围绕核心原则的越来越多的共识，例如对问责制，隐私和安全性，透明度和解释性，公平性和非歧视性，专业责任，人类控制以及促进人类价值观的需求。2这些原则和价值观已经围绕了如何调节AI-AI-IS技术，以及现有的欧盟法规，例如一般数据保护法规（GDPR）和《数字服务法》（DSA）（DSA）和目前正在讨论的新监管建议，例如AI法案，ECHO ACHO，ECHO，ECHO这一新的共识。
可再生能源的说明单位-II
明智的热量存储：使用明智的热量储能材料是最简单的storage方法。实际上，水，沙子，砾石，土壤等。可以被认为是用于储能的ASMATERIALS，其中最大的水容量会更经常使用Sowater。在70年代和80年代，据报道，水和土壤过渡 - 太阳能的季节性储存。，但是材料的敏感性很低，并且限制了储能。潜热存储：潜在热储存单元通过更改存储介质的聚合状态来将热能单元存储在潜在的（=隐藏，休眠）模式中。应用程序媒体称为“相变材料”（PCM）..通常用于低温储存中，例如硫酸钠脱水酸钠 /氯化钙，磷酸钠磷酸钠12-水。但是，我们必须解决冷却和分层问题，以确保操作温度和使用寿命。中等太阳能存储温度通常高于100℃，但在500℃以下，通常约为300℃。合适的材料温度存储是：高压热水，有机液，共晶盐。太阳热储存温度通常高于500℃，当前正在测试的材料是：金属钠和熔融盐。高于1000储存，耐火球氧化铝和氧化锗的高温高于1000。化学，热能储存：热能存储正在使化学反应用于储存热量。大量热量的优势，体积小，重量轻。化学反应的产物可以长期单独存储。需要在需要时出现。它必须满足低条件在热储备中使用化学反应的需求：反应可逆性，无次反应，快速反应，易于将结果分离为稳定性。反应物和产生的反应热和反应物价格低的反应热和低价。现在，某些化学上热反应可以满足上述条件的需求。就像Ca（OH）2的热解反应一样，使用上述吸热反应在必要时储存热量。，但脱水反应温度高大气压高于500度。i很难使用极性能量完成脱水反应。我们可以使用催化剂来降低反应温度，但仍然很高。因此，它仍在化学中的Heat14Reserve测试时间中。塑料晶体热能储能：1984年，美国市场推出了用于家庭加热的塑料晶体材料。塑料晶体的科学名称是Neopentyl glycol（NPG），IT和LiquidCrystal类似于三维周期性晶体，但机械特性类似于塑料。它可以在结构温度下存储和释放热能，但不依赖于固液相变为储藏能，它可以通过塑料晶体分子结构来存储能量 - 固体 - 固相变化。
MATH1020-微积分和线性代数II-单位指南
单元描述Math1010中引入的线性代数和微积分的基础进一步探索和扩展。用代数涵盖的主题包括：反矩阵，决定因素，矢量空间和子空间，特征值以及特征向量以及线性变换。在微积分中，主题包括：限制，连续性和衍生物，数值集成，多项式，序列和序列和微分方程的进一步发展。另外，引入了两个或多个变量的复数和计算。学生在整个课程中都利用数学软件来支持和加强解决各种理论和实际问题的问题。
单位 - I基本原理：信息安全概论 - 信息的关键特征 - NSTISSC安全模型 - 信息的组件
过程是书面说明，用于完成当未经授权的用户获得组织的过程时，它对信息的完整性构成威胁。教育员工维护程序与确保信息系统一样重要。安全程序中的lax在纠正局势之前损失了超过一千万美元。
具有投影测量的双单位量子电路中的确切动力学
了解量子多体系统的动力学仍然是一个至关重要的问题，其应用从凝结物理学到量子信息。在数值和分析上，计算动力学数量（例如相关函数和纠缠增长）是一个众所周知的困难问题。近年来，统一电路已经超越了量子计算模型，以最小模型，以研究由局部相互作用控制的一般大学动力学的研究[1-8]。一类特殊的此类电路，称为双统一电路，仍然可以通过精确的计算[9，10]。这些电路是通过基本的时空二元性来表达的，从而导致时间和空间中的单一动力学。这种二元性允许精确计算局部可观察物的相关函数动态[9，11-14]，超阶相关器[15，16]，纠缠[10，17]，量子混乱[18 - 21]的指标[18 - 21]，以及双重独立的电路和自然是活跃的理解的主题[22 - 38]和实验[22 - 38]和实验[39] [39] [39] [39] [39] [39] [39] [39] [39] [39] [39] [39] [39] [39]超越了封闭量子系统的纯统一动力学，电路模型还通过在时空中给定点引入投影测量值，为非自然动态提供了自然的游戏场。随着微调率的提高，此类系统可能会经历从体积法的过渡到稳态
Rosetta神经元：挖掘模型动物园中的普通单位
是否有不同的神经网络，接受过各种视觉任务的培训，共享一些共同的表示？在本文中，我们证明了我们在具有不同体系结构，不同任务（生成和歧视本地）以及不同类型的监督（班级监督，私人文本，文本监督，自学，自我求职，自我求助）的一系列模型中称为“ Rosetta神经元”的存在。我们提出了一种用于挖掘跨多种流行视觉模型的Rosetta神经元词典的算法：类监督 - Resnet50，Dino-Resnet50，Dino-Vit，Mae，Mae，Clip-Resnet50，Big-Gan，Big- Gan，stylegan-gangan-2，stylegan-xl。我们的发现表明，某些视觉概念和结构在自然世界中固有地植根于自然界，并且可以通过不同的模型来学习，而不论特定的任务或体系结构，并且不使用语义标签。，由于我们的分析中包含的生成模型，我们可以直接可视化共享概念。Rosetta神经元促进了模型对模型翻译，实现了各种基于反转的操作，包括跨级比对，变化，放大等，而无需进行专业培训。
2az，找到：a）方向上的单位向量 - ElCoM
c) 在 D 处指向原点的单位向量：从 r D = ( − 1 , − 4 , 2) 开始，因此指向原点的向量为 − r D = (1 , 4 , − 2)。因此，在笛卡尔坐标系中，单位向量为 a = (0 . 22 , 0 . 87 , − 0 . 44)。转换为圆柱坐标系：a ρ = (0 . 22 , 0 . 87 , − 0 . 44) · a ρ = 0 . 22 cos( − 104 . 0) + 0 . 87 sin( − 104 . 0) = − 0 . 90，以及 a φ = (0 . 22 , 0 . 87 , − 0 . 44) · a φ = 0 . 22[ − sin( − 104 . 0)] + 0 . 87 cos( − 104 . 0) = 0，因此最终 a = − 0 . 90 a ρ − 0 . 44 az .
