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World File Search System原则
业务原则守则
在Verian Group（“公司”）中，我们希望成为客户，供应商和更广泛的公众可以信任的企业。为此，我们定义了我们运营的一组核心业务原则。遵循这些业务原则对于公司的所有员工和供应商都是必须的。除了这些业务原则外，我们还致力于遵守所有相关法规和法律以及我们的内部政策和程序。我们不认真遵守这些要求中的任何一个。我们的业务原则扩展到我们的供应链，作为我们采购流程的一部分，我们验证了潜在的合作伙伴和供应商至少按照我们设定的标准运作。员工与这些业务原则的任何偏差将立即解决。进行内部评论，以确保学习教训以及我们的政策和程序进行了审查，以防止复发。确定与任何公司道德标准的偏差可能具有挑战性。因此，我们与道德报告和案例管理提供商合作，使我们的员工能够安全，匿名地报告任何问题。这些问题可以如上所述，或个人希望提出的任何其他领域的任何领域。所有报告最初由一小部分高级管理人员审查。该服务本身提供了高水平的数据安全性，并通过外部认证验证，以确保所有处理的数据都保密。如果您对我们的业务原则有任何疑问，请联系首席人物。供应商，如果您意识到您的公司或供应链对这些业务原则的任何违反，可能会损害公司声誉，则必须立即与公司联系。这包括与公司的直接或间接危害（由于关联的原因）。我们的核心原则我们的员工我们致力于为所有员工提供支持，多样性和平等机会，而不论年龄，种族，性别，性取向或残疾。我们不容忍任何形式的歧视。业务合作伙伴我们的合作伙伴，顾问和供应商致力于与我们的员工相同的业务原则。我们努力争取高道德标准，并期望与我们一起工作的每个人都同样。
计划的工程学原则。 ...
课程地图概述：工程原理是一门全年课程，旨在是高中生第二次接触PLTW工程计划，适合10 - 12年级的学生。在工程原理中，学生探索了广泛的工程学科，职业和设计，并解决了现实世界中的工程问题。本课程向学生介绍适用于各种工程学科的工程概念，并使他们使用工程工具（例如3-D建模软件，动手原型制作设备，编程软件和机器人硬件）来开发技术技能，以使他们的解决方案栩栩如生。学生将工程设计过程应用于在工程领域的广度上解决现实世界中的问题，例如机器人，机器人技术，基础设施，环境可持续性以及产品设计和开发。使用PLTW的活动，项目，基于问题的（APB）教学方法，学生从完成结构化活动中发展到解决开放式项目和问题，这些项目提供了开发计划和技术文档技能的机会，以及需求的，可运输的技能，例如解决问题，批判性思维，批判性思维，协作，交流，交流和道德推理。最后一个尤其重要，因为该课程鼓励学生考虑工程决策的影响。通过个人和协作团队活动，项目和问题，学生在练习常见的工程设计和开发协议（例如实验设计，测试，项目管理和同行评审）时为问题创建解决方案。课程的时间/学分：一年一年，每天开会〜46分钟/1个选修学分
经济学原则-IBB
考试是根据标准课程提纲进行的，涵盖了银行业的各个方面。由于银行业务正在不断发展，还需要将用于银行专业考试的教学大纲与不断变化的银行条件相匹配。出于相同的目的，在Toufic Ahmad Choudhury博士的领导下成立了一个委员会，由MD先生组成。Ali Hossain Prodhania，孟加拉国克里希银行前董事总经理，Abul Kashem先生Shirin，荷兰 - 邦格拉银行有限公司董事总经理兼首席执行官，孟加拉国Exim Bank Ltd.的前董事总经理兼首席执行官Mohammad Haider Ali Miah博士，Shah Md.Ahsan Habib，Bibm教授，Alamgir Morshed先生，IDCOL首席执行官，Omar Faruque先生，CFCC负责人，标准特许银行和IBB秘书长Laila Bilkis Ara，以更新和升级IBB银行专业专业专业专业学院。Ahsan Habib，Bibm教授，Alamgir Morshed先生，IDCOL首席执行官，Omar Faruque先生，CFCC负责人，标准特许银行和IBB秘书长Laila Bilkis Ara，以更新和升级IBB银行专业专业专业专业学院。
数据经济原则
1 。2 。3数据伦理委员会的意见，2019年，第1页。 85 ff。，可通过https://www.bmi.bund.de/shareddocs/downloads/de/publikationen/themen/it-digitalpol- tik/gutachten-datenethikkommession.html。4 GPAI，数据治理框架，2020年，可通过https://gpai.ai/projects/data-governance/gpai-data-governance-governance-work-framework-paper.pdf获得。5 UNCITRAL，A/CN.9/1117-与数字经济有关的法律问题 - 有关数据交易的未来工作的提案，可通过https://uncitral.un.org/en/commis-sion获得。6《数据法》最近已被欧洲立法者采用，并将很快发表在官方杂志上。欧盟理事会于11月27日（2022/0047（COD））通过的《数据法》，可通过https://data.consilium.europa.eu/doc/doc/document/pe-49-2023-init/en/pdf获得。7参见Christiane Wendehorst，John Thomas勋爵和Sebastian Schwamberger，回应有关“欧洲数据策略” COM的公众咨询（2020）66 Final，可通过https://bit.ly/2nvtncu获得。8，请参阅第3和第4条数据法。
人工智能原理有效吗？ ——从非约束性原则到普遍性原则……
6 Shinpo，Fumio，“为什么要有‘机器人法’？”机器人法律协会成立筹备研究会报告（2015年10月11日）（2015年）。有关这些原则的详情，请参阅新浦文雄的《机器人法：法律领域问题的鸟瞰图》，《信息法研究》，第 9 卷，第 65-78 页（2017 年）和新浦文雄的《日本主要人工智能以及机器人战略和建立基本原则的研究，人工智能法律研究手册，Woodrow Barfield、Ugo Pagallo（编），Edward Elgar Publishing（2018）第 114-142 页，Jacob Turner，R OBOT规则：规范人工智能，Palgrave Macmillan；第一版。（2019 年）。7 规范欧洲新兴机器人技术：机器人技术面临的法律和伦理，FP7-SCIENCE-IN-SOCIETY-2011-1，项目编号：289092.8《深度剖析/成立律师协会有困难吗？“机器人的‘社会化推进’面临诸多挑战，业内人士表达异议”，日刊工业新闻，2016 年 1 月 18 日 https://www.nikkan.co.jp/articles/view/00371272 。
医学人工智能的伦理原则
目前，加拿大卫生部是使用人工智能的医疗设备和系统的监督机构。2022 年 6 月，加拿大政府提出《人工智能和数据法案》（AIDA），作为 C-27 法案《2022 年数字宪章实施法案》的一部分，作为首批人工智能国家监管框架之一。2023 年，加拿大卫生部发布了《指导草案：机器学习医疗设备上市前指导》，为根据法规提交新申请或修订 II、III 和 IV 类机器学习医疗设备 (MLMD) 申请的制造商提供指导。注册人只能使用加拿大卫生部批准的 MLMD，并且在这样做时，了解设备分类、支持在临床实践中使用该设备的证据级别以及设备的局限性。
运营技术网络安全原则
本出版物由澳大利亚信号局的澳大利亚网络安全中心（ASD's ACSC）与美国网络安全和基础设施安全局（CISA）、国家安全局（NSA）、联邦调查局（FBI）、多州信息共享和分析中心（MS-ISAC）、英国国家网络安全中心（NCSC-UK）、加拿大网络安全中心（Cyber Centre）、新西兰国家网络安全中心（NCSC-NZ）、德国联邦信息安全办公室（BSI Germany）、荷兰国家网络安全中心（NCSC-NL）、日本国家网络安全事件准备和战略中心（NISC）和国家警察厅（NPA）、韩国国家情报局（NIS）和NIS的国家网络安全中心（NCSC）。
可解释的人工智能作为伦理原则
背景：人工智能 (AI) 的进步为各个领域带来了众多好处。然而，它也带来了必须解决的道德挑战。其中之一是人工智能系统缺乏可解释性，即无法理解人工智能如何做出决策或产生结果。这引发了人们对这些技术的透明度和可问责性的质疑。这种可解释性的缺乏阻碍了人们对人工智能系统如何得出结论的理解，这可能导致用户不信任并影响此类技术在关键领域（例如医学或司法）的采用。此外，人工智能算法中还存在有关责任和偏见的道德困境。方法：考虑到上述情况，从伦理角度研究可解释人工智能的重要性存在研究空白。研究问题是人工智能系统缺乏可解释性的伦理影响是什么，以及如何解决这个问题？这项工作的目的是了解这个问题的伦理影响并提出解决它的方法。结果：我们的研究结果表明，人工智能系统缺乏可解释性会对信任和问责产生负面影响。用户可能会因为不理解某个决定是如何做出的而感到沮丧，这可能会导致对技术的不信任。此外，缺乏可解释性使得很难识别和纠正人工智能算法中的偏见，而偏见可能会导致不公正和歧视。结论：这项研究的主要结论是，人工智能必须在伦理上可解释，以确保透明度和问责制。有必要开发工具和方法，以便了解人工智能系统如何工作以及如何做出决策。促进人工智能、伦理和人权专家之间的多学科合作也很重要，以全面应对这一挑战。