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World File Search System可信赖
在医疗保健中启用可信赖和安全的AI
AI的进步超过了现有的监管格局，导致治理差距。这可能导致难以确保AI技术达到最高安全标准的困难。相反，过度严格的AI调节可能会引起创新，并转化为采用有益技术的延迟。自适应的AI监管环境可以鼓励技术及其在不同部门的应用中根据需要而发展。
aratrust：对阿拉伯语中LLM的可信赖性的评估
迅速的进步和广泛接受人工智能（AI）系统突出了一个紧迫的要求，以理解与AI相关的能力和潜在风险。鉴于AI研究中Arabic的语言复杂性，文化丰富性和代表性不足的状态，因此需要重点关注大型语言模型（LLMS）的效果和安全性。尽管他们的发展进展有所进展，但缺乏全面的信任评估基准，这在准确评估和证明阿拉伯语提示时提出了LLM的安全性。在本文中，我们介绍了Aratrust 1，这是阿拉伯语LLM的第一个全面的可信赖台。Aratrust包括522个人工编写的多项选择问题，这些问题解决了与真理，道德，隐私，非法活动，人类健康，身体健康，身体健康，不公平和冒犯性语言有关的各种维度。我们评估了针对我们的基准测试的一组LLM，以评估其可信度。gpt-4是最值得信赖的LLM，而开源模型（特别是ACEGPT 7B和JAIS 13B）努力在我们的基准测试中取得60％的分数。
使用可信赖的执行确保云文件系统 - cdn
Fleishman Root Agrocology Lab在宾夕法尼亚州立大学研究项目描述：Fleishman Root Agrocology Lab正在寻找一名博士生来研究根系和深层土壤健康。农业土壤通常由于过度使用和不利的环境条件而遭受退化，这限制了其支持植物生产力的能力。因此，越来越多地促进了有利于土壤健康的实践，包括全年保持土壤中的生命根源。但是，我们对哪些根特性最有可能改善土壤特性，例如养分可利用性，碳固存和水浸润。该研究项目将检查四种多年生草料作物（三种草和苜蓿）的根系以及最多1米深的土壤特性。实验将在温室和现场进行。训练的潜在领域包括根生物生理学，土壤和根际微生物组分析以及土壤生物地球化学和水循环。根源农业生态实验室重视包容性的环境和来自各种个人，工作和教育背景的申请人。地点和研究生课程：宾夕法尼亚州立大学植物科学系Suzanne Fleishman博士将为博士生提供建议。州立大学，宾夕法尼亚州是一个中型城镇，拥有丰富的餐馆，经常的艺术活动，并迅速进入公园和远足径。研究项目的现场站点距离大学约25分钟路程。
研究英国和美国可信赖人工智能工具的前景
研究诚信 我们的使命是通过研究和分析帮助改善政策和决策，这一使命通过我们的核心价值观（质量和客观性）以及我们对最高诚信和道德行为的坚定承诺得以实现。为确保我们的研究和分析严谨、客观和不偏不倚，我们对研究出版物进行了严格而严格的质量保证流程；通过员工培训、项目筛选和强制披露政策避免出现财务和其他利益冲突；并通过我们致力于公开发表研究结果和建议、披露已发表研究的资金来源以及确保知识独立的政策，追求研究工作的透明度。有关更多信息，请访问 www.rand.org/about/principles。
诚实的机器？儿童可信赖技术的跨学科观点
人类越来越多地与社会机器人和人工智力（AI）在日常生活中提供动力的数字助手。这些机器通常旨在唤起人类用户中社会代理和可信赖性的归因。对人机相互作用（HMI）的越来越多的研究表明，幼儿非常容易受到设计特征的设计特征，这些功能暗示了类似人类的社会代理和经验。年龄较大的儿童和成人不太可能过度归因于机器。同时，他们倾向于比年幼的孩子过度担任线人。基于这些发现，我们认为，迫切需要需要进行直接比较HMI设计特征对不同年龄段（包括婴儿和幼儿）的影响的研究。我们呼吁对HMI设计进行基于证据的评估，并在与社交机器人和基于AI的技术互动时考虑儿童的特定需求和敏感性。
基准测试信任：可信赖的机器学习的指标
摘要。在机器学习研究的不断发展的景观中，可信赖性的概念受到关注的数据和模型的关键考虑。但是，缺乏普遍同意对可信赖性概念的定义提出了一个巨大的挑战。缺乏这种定义会阻碍有意义的交换和评估信任的比较。使事情变得更糟，目前几乎不可能提出可量化的度量。因此，机器学习社区无法将术语运行，而不是其当前状态，这是一个几乎不可抓的概念。这一贡献是第一个提出评估机器学习模型和数据集的信任度的度量标准。我们的薯条信任得分基于五个关键方面，我们理解是机器学习信任的基础构建基础 - 公平，稳健性，完整性，可解释性和安全性。我们通过三个数据集和三个模型评估了我们的指标，从而探讨了该指标的可靠性，通过吸引了10位机器学习研究人员的专业知识。结果强调了我们方法的有用性和可靠性，看到参与者评级之间的分离重叠。
医学数据共享的基于区块链的可信赖访问控制方案
区块链通常用于访问控制中，以提供安全的医疗数据交换，因为权力下放，无耐受性和可追溯性的特征。患者通过授予用户或医疗机构的访问权利来共享个人健康数据。现有访问控制技术的主要目的是确定允许访问医疗数据的用户。他们几乎从未认识到合法实体的内部攻击者。医疗数据将涉及授权组织中的多层访问。考虑权限管理的成本和内部恶意节点攻击的问题，用户希望在授权机构内实施授权约束。它可以防止他们的数据被不同授权医疗领域的最终用户披露。为了实现共享机构中医学数据的细粒度权限传播控制，本研究建议基于信任的授权访问控制机制。信任阈值根据其灵敏度分配给不同的特权，并用于生成零知识证明，以在区块链节点之间播放。此方法通过动态信任计算模型评估每个用户的信任。和同时，使用智能合约来验证用户的信任是否可以激活某些许可，并确保用户在授权验证过程中信任的隐私。此外，用户和机构之间的授权交易记录在区块链上，以实现患者的可追溯性和问责制。通过全面的比较和广泛的实验来证明该方案的可行性和有效性。
一个可信赖的创新伙伴，用于塑造您的能量...
在2018年收购美国公司Enernex后，已扩展了有关CESI提供的有关工程和电力系统咨询服务的活动组合。Enernex是一家领先的美国电力工程和咨询公司，在电网现代化，网络安全和电力系统咨询方面提供高质量的服务。CESI和ENERNEX POTTFOLIOS BOLSTRES计划，实施和运营电力资产和电力基础设施的组合，为我们的客户提供一站式解决方案，以满足其与能源过渡挑战相关的所有需求。2018
为安全和可信赖的欧洲框架建立欧洲框架...
预备农业塔斯帕斯项目已经确定了必要的构件和路线图方案，以促进安全的数据共享。将于2025年1月启动的普通欧洲农业数据空间（CEADS）项目，旨在部署和运营此数据空间，以确保包括公共行政管理（包括公共行政管理部门）为Agrifood行业的安全和信任的数据共享。Ceads将提高经济，环境和社会价值，同时保持高度的隐私，安全和道德。
可信赖的代理：必须由报告高级人员指定
当摘要组处于完成状态时，报告高级人员或受信任的代理可以在线提交摘要组 如果通过邮件离线提交，请在所有报告上写上成员和报告高级人员的 SSN，并填写/签署摘要信 报告高级人员/成员负责检查已提交评估的状态 下载报告高级人员、指挥部和成员记录的评估