XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System原则
塔夫脱 - 哈特利计划基本原则：
这一过程中的一个核心考虑因素是计划的非流动性容忍度。这一概念指的是计划投资于那些难以快速出售且不打折或罚款的资产的能力，例如房地产、私募股权、私人信贷和其他非公开交易的资产。这些投资通常提供比公开交易资产更高的回报率，但需要将其锁定更长的时间（即非流动性溢价）。一般而言，定期提款要求较高的计划比更健康的计划收获这种非流动性溢价的能力较小。
原则 - 2025 年修订摘要 - ...
拥有适当的资源和专业知识，以持续履行索赔管理战略、集团业务计划和中长期业务战略。这将包括采用适当的方法来衡量、监控和维护资源充足性，以符合预期的服务质量
将数据保护原则应用于生成人工智能
生成式人工智能 (genAI) 系统已经问世，并将持续存在，支持个人和企业用户大规模快速地生成音频、代码、图像、文本和视频内容。在 genAI 工具广泛用于公众的短时间内，我们见证了世界各地个人和组织的广泛采用。OpenAI 的 ChatGPT 现在每周拥有超过 2 亿活跃用户，1 微软的 Github Copilot 拥有超过一百万付费用户，2 根据麦肯锡技术委员会 2024 年的一项研究，65% 的全球组织已在至少一个业务功能中采用了 genAI 系统。3 一般而言，genAI 系统依赖于通用人工智能 (AI) 模型（也称为基础模型 4），这些模型通常使用大量数据进行训练以实现各种目的。例如，大型语言模型使用来自多种来源的数十亿字节文本数据进行训练，例如来自网络的公开数据（其中可能包括个人数据）、许可数据以及学术和行业数据集。 5 从这些庞大而多样化的数据集中，genAI 模型经过训练，能够识别单词与其他数据（如图像、视频和音频）之间的统计关系，以响应各种用户提示，并做出概率预测，从而生成有用的输出。 6 此外，genAI 模型可以进一步“微调”和个性化，使用专门策划的数据，以便更好地完成特定目的。例如，genAI 模型可以使用医疗数据进行微调，以协助医生和医护人员做笔记和临床记录。 7 模型还可以个性化，以在客户参与或个性化辅导环境中回答新问题。 GenAI 系统要求用户输入提示以获得生成的输出，输入和输出有时可能包括个人甚至敏感信息。 8 在部署期间，genAI 模型可能会泄露或披露来自训练数据集的个人数据，并生成与个人相关的不准确数据（也称为“幻觉”），恶意行为者可以使用各种方法绕过为避免泄露 genAI 模型中的个人数据而设置的保护栏。因此，数据保护机构、其他监管机构以及研究人员越来越多地讨论数据保护法是否以及如何适用于 genAI 工具，这些系统可能给数据保护带来哪些新的风险，以及如何解决某些数据保护原则与 genAI 之间的潜在紧张关系。本讨论文件考虑了以下关键的隐私和数据保护概念，并探讨了如何将它们有效地应用于 genAI 模型和系统的开发和部署：
在 UPC 中播下等同原则的种子
统一专利法院 (UPC) 自 2023 年 6 月 1 日成立以来，已审理了许多侵权诉讼。迄今为止，大多数诉讼都依赖于字面侵权。UPC 非常重视根据权利要求的技术功能对权利要求进行解释，这意味着默认采用“目的性构造”。然而，海牙地方分院 (HLD) 最近的一项裁决援引了基于荷兰测试的等同原则。我们回顾了这一决定，并讨论了其与 UPC 之前的侵权诉讼的相关性。直接和间接侵权统一专利法院协议 (UPCA) 考虑直接侵权（UPCA 第 25 条）和间接或共同侵权（UPCA 第 26 条）。到目前为止，大多数案件都涉及直接侵权。然而，在 Hand Held Products v Scandit 一案中，慕尼黑地方审判庭 (MLD) 在批准初步禁令时认为，由于 Scandit 提供的软件开发工具包是该发明“与基本要素有关的手段”，客户可以使用它来生产所要求保护的条形码扫描设备，从而将该发明付诸实施，因此很可能存在共同侵权。 通过目的性构造侵权 正如我们在最近一篇题为“UPC 无效性”的文章中讨论的那样，UPC 确定每个术语的技术含义并确定所要求保护的发明所要解决的潜在问题，因此实际上应用了对相关权利要求的目的性构造。 权利要求特征必须始终根据整个权利要求来解释（VusionGroup v Hanshow Technology），并且必须始终使用说明书和附图作为解释权利要求的辅助手段（Nanostring v 10x Genomics）。在 Edwards v Meril 案中，MLD 考虑了一种心脏瓣膜支架，其“侧支柱相对于流动轴平行”。MLD 的结论是，“平行”一词不能从严格的数学意义上理解，因为图形显示略微凹陷的形状是可能的，并且不会破坏专利中解释的技术效果：与流动方向的对齐在瓣膜压接时不会改变。因此，“平行”一词被有目的地解释。 等同侵权 在 Plant-e v Arkyne 案中，HLD 近期作出了第一项关于等同侵权的判决。权利要求涉及一种燃料电池，该燃料电池使用微生物氧化化合物作为燃料并产生能量。这种燃料电池在本领域中被称为微生物燃料电池 (MFC)。涉案专利教导了添加植物通过光合作用持续提供化合物，以减少对外部燃料的需求。该产品被命名为植物-MFC (P-MFC)。图 1 的改编版本如下图左所示：
高温超导性的第一原则研究...
mg 2 IRH 6，Ca 2 COH 6，Ca 2 RHH 6，Ca 2 IRH 2，SR 2，SR 2，IRH 2 IRH 2 IRH 2 IRH 2 IRH 6和BA 2 IRH
社论：对称性作为人工和脑神经网络的指导原则，第二卷
作为我们上一篇社论的后续，本研究主题进一步深入探讨了对称性如何影响生物和人工神经网络中的信息处理。虽然上一篇研究主题侧重于对称性在感官输入及其在神经系统中的组织中的基础作用，但这篇社论除了继续该主题之外，还介绍了对称驱动表示背后的机制及其鲁棒性的新研究，特别是在人工神经网络中。事实上，对称性在简化输入数据的复杂性和提高神经网络的鲁棒性方面起着关键作用。在人工系统和大脑中，对称性有助于创建有效的表示，可以很好地推广到看不见的数据并减轻从大数据集中学习的负担。通过利用感官数据的不变性和等变性，神经网络（包括生物和人工）可以增强其解释和响应周围世界的能力。本研究主题进一步探讨了人工和生物系统中对称性、学习动力学和神经表征的交集。第一篇贡献，DiTullio 等人深入研究了大脑如何利用时间作为监督信号来学习听觉特征。通过探索听觉领域的自然规律和对称性，作者提出时间一致性是学习听觉对象表征的关键，尤其是在混乱的环境中。该研究表明，在听觉辨别任务中，捕捉这些时间规律的模型优于传统的特征选择算法，例如主成分分析 (PCA) 和独立成分分析 (ICA)。这对神经科学和机器学习都有深远的影响，表明刺激的时间结构为有效的感官处理和泛化提供了重要基础。视觉是另一种感官方式，其中对称性起着关键作用。本文 (Lindeberg) 提出了一个理论框架来理解大脑视觉感受野的几何特性。协方差或等方差确保感官输入的变换会导致神经表征的相应变换。对这些特性的研究揭示了初级视觉皮层 (V1) 中的视觉感受野如何适应空间缩放和
大规模基础模型的原则
1。基础模型的数学原理：我开发了一个连贯的作品，该作品建立了理论基础，即覆盖概括，训练动力学和可识别性分析，用于基础模型的一系列自我监督学习（SSL）范式。这些包括自动锻炼[30]，重建性[12，22]，对比度[4，6]，非对抗性[14]，预测[11]接近，在图理论框架中，我将它们统一并表征它们。对于诸如变形金刚之类的骨干网络，我提出了有关其特征传播的动态分析[2，19，16，29]。从内在的学习角度来看，我率先提出了LLMS自校正能力的第一个理论解释（对于OpenAI O1中的测试时间推理至关重要），并在ICML'24 ICL研讨会上赢得了最佳纸张奖。
采购最佳实践指南（原则和政策）
《2016 年财务管理法》规定以符合当代会计准则和财务惯例的经济、高效和有效的方式管理塔斯马尼亚的公共财政。《财务管理法》第 51 条规定了所有机构财务管理中应遵守的原则、惯例和程序。《最佳实践指南》旨在协助问责机构和负责官员履行采购领域的财务管理职责。指南应与《财务主管指示》一起阅读。本《最佳实践指南》提供的信息有助于理解《财务主管指示》PF-1 至 PF-6，其中列出了适用于塔斯马尼亚政府采购框架的原则和政策。更多信息、表格、模板、清单和出版物可从 www.purchasing.tas.gov.au（采购网站）和 www.tenders.tas.gov.au（招标网站）获取。有关财务主管指示、本文件和网站内容的所有疑问请发送至purchasing@treasury.tas.gov.au（除非另有说明）。