XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System基本规则
政策5131.81电子设备政策12.6.24.docx
个人技术使用政策：●董事会和校长应参与并引起学校领导，教育工作者，家庭，学生和相关利益相关者的反馈，以制定和采用一项旨在减轻该地区学校中个人技术的负面影响的政策。●校长应制定与该政策保持一致的行政法规，并规定所有学校工作人员实施该政策的专业学习。董事会应确保在学校政策基金会中使用个人技术在其愿景，范围和实施方面。●院长应制定一种“数字教育策略”，该策略为发展数字素养和公民身份提供了系统性的方法，以确保其全面，并为所有学生提供安全浏览在线空间所需的技能和工具。●校长应与他/她的团队合作，帮助家庭了解技术的健康用途，设定基本规则，利用父母对设备的控制以及监视技术使用的方法。●董事会应审查和更新地区政策，以满足与未来技术设备，在线平台，新兴威胁以及立法和法院诉讼相关的需求。●让教育工作者，家庭和学生参与对学校政策中个人技术使用的简介，该政策对所有相关人员的关注敏感。●支持教育者学习政策以及地区政策和相关法规的一致，统一的应用和执行。●为教育工作者提供专业发展，以使用授权的学校发行的设备将技术纳入课堂课程和活动。●制定并实施对不适当的个人技术使用的反应，该响应鼓励学生在“无手机”空间中看到价值，并创造机会开发与技术使用相关的积极技能。●为基于学生的特定需求的学校政策中的个人技术使用创建一个过程，并根据每个学生的个性化教育计划（IEP），第504节，个性化的医疗保健计划或学习计划适当。●将数字公民教育内容和技能纳入课程的一部分。
代表视觉艺术家社区制定的人工智能开发者行为准则
艺术家权利协会 (ARS) 是美国首屈一指的视觉艺术家版权、许可和监控组织。我们代表全球 120,000 多名艺术家，并且是国际版权管理协会联盟 CISAC 的骄傲成员。自 1987 年以来，我们一直致力于保护和促进视觉艺术家的权利。我们认识到，生成式人工智能系统对视觉艺术家和版权所有者的生计构成了独特的威胁。虽然人工智能可以合乎道德地用于补充人类作品，但未经同意或向版权所有者提供补偿而大量获取受版权保护的作品，以及生成旨在破坏和取代人类艺术家的创造力和劳动的作品，是不公正的。考虑到视觉艺术家，我们提出了一套供人工智能开发人员遵守的基本规则，旨在减轻对艺术家生计和人类作者受版权保护作品的市场价值造成损害的风险。我们的目标是，这些准则确保作品用于训练集的创作者和生成式 AI 技术的用户的透明度，强调 AI 可以合乎道德且安全地用作创作工具。此外，我们建议权利人保留对其知识产权的控制权，并通过合法许可为已摄取其作品的 AI 输出获得补偿。I. 摄取 AI 训练集图像的准则版权所有者的同意：版权法保护艺术家和版权所有者，赋予他们决定如何使用其作品的能力。AI 开发人员在将其作品摄取到 AI 训练集之前必须征得版权所有者的同意。版权所有者或其授权代表可以单独获得同意，并且“选择加入”选项应得到充分宣传、易于使用，并且创作者可以随时有效地撤销。同样，AI 开发人员必须遵守版权所有者的任何要求，删除未经同意摄取的图像。对创作者的补偿：生成式 AI 直接依赖于其训练集中目前使用的数百万个受版权保护的作品。如果不利用这些受版权保护的作品，他们的成果就不会存在。人工智能系统必须向版权持有者补偿其在训练集中使用其材料的费用。
热带国家能源与资源高效城市社区设计原则
我们的目标城市 1 第 01 章：简介 3 1.1 城市与温室气体排放 3 1.2 社区规模 5 1.3 从线性到循环新陈代谢 6 1.4 从“什么”到“如何” 10 可持续社区的目标是什么 15 第 02 章：可持续社区设计 17 2.1 通过气候响应型城市设计，将建筑能源需求降至最低 17 2.2 通过城市设计，将交通能源需求降至最低 53 2.3 最大限度提高能源转换技术的效率 68 2.4 利用可再生能源满足剩余能源消耗 73 2.5 优化水循环 76 2.6 提高固体废物的再利用和回收利用 99 2.7 现场完成能源、水和废物的闭环循环 101 2.8 最大限度减少间接温室气体排放 103 2.9 对健康、社会和经济环境的影响105 定义可持续社区 111 第 03 章：设计提示和检查清单 113 3.1 场地布局：位置 115 3.2 场地布局：规划 117 3.3 气候响应设计 122 3.4 能源供应 131 3.5 城市新陈代谢和封闭循环 133 3.6 社会和经济领域 138 3.7 热带国家可持续社区设计的二十条基本规则 139 3.8 检查清单 141 全球最佳实践 143 第 04 章：最佳实践 145 4.1 封闭循环的城市新陈代谢 146 4.2 遮阳和气候衰减设计 163 4.3 雨水收集和公共空间 168 4.4 城市农业 172 4.5 废水处理 175 4.6 雨水排放179 4.7 慢速移动 183 4.8 能源生产 190 附录 01：城市气候学原理 193 附录 02：室外热舒适原理 215 附录 03：障碍物剖面构造 223 附录 04：遮蔽 251 附录 05：社区规模的可再生能源技术 279 附录 06：水文循环 291 附录 07：DEWATS 组件 295
加州理工学院太空太阳能演示一号任务
瓦片是一种多层结构，两面都是光伏 (PV) 材料，PV 层下方有天线，还有一层承载 CMOS 集成电路，用于路由参考信号和定时，以控制天线的相位和直流到微波功率转换。瓦片具有将太阳能转换为微波能量并将该能量辐射到所需位置所需的所有功能。瓦片被制成长度从几米到 60 米不等的条带，然后将它们铺设到碳纤维结构中，该结构连接到展开装置上，而展开装置又连接到航天器上。碳纤维结构使条带可以折叠并卷入展开装置中，以便发射存放。我们目前的太空飞行器设计质量约为 430 公斤。发电站由许多太空飞行器组成，这些太空飞行器要么通过吊杆机械连接，要么自主编队飞行。SSPP 的中期目标之一是在太空中展示我们概念 [1] 的核心技术。通过验证技术在其设计运行环境中的性能以及展示系统内的功能接口正常运行，太空演示可以降低风险。我们设想进行一系列复杂程度不断增加的演示，以进一步增强对技术的设计和可扩展性的信心。我们的第一个这样的演示是空间太阳能演示一号（SSPD-1）。我们注意到最近有一个由 P. Jaffe [3] 领导的专门针对空间太阳能的太空演示。Jaffe 的“三明治”模块托管在美国空军 X-37B 太空飞机上，并在低地球轨道上运行了一年多。我们在 SSDP-1 开始时制定了几条基本规则。首先，有效载荷由三个独立的实验组成，以便可以单独测试每种技术。通过解耦如果我们要建造和飞行一个缩放的集成演示器时发生的依赖关系，我们可以验证核心技术的性能，而不会因相互依赖而产生潜在的混淆因素。其次，我们按照 NASA C/D 级任务标准 [4] 执行 SSPD-1 的开发、组装、集成和测试。我们的任务由技术目标（C 级）驱动，但我们的风险承受能力比其他级别（D 级）更高，复杂性相对较低（D 级），并且有程序约束（D 级）。作为 C/D 级任务运行，我们不必遵守任务更关键的有效载荷开发项目中的许多标准和 TOR，从而加快开发速度。我们仍然保持严格的测试
如何引用本文Sandougah K，Alsywina N，Alghamdi H K等。 （2025年2月17日）评估Arti
系统需要大量数据（也称为大数据）进行培训[2]。高质量的标签和代表性现实生活数据需要创建机器学习或深度学习算法以防止系统偏见。未能遵循这一基本规则可能会产生不可靠的发现[3]。这类似于基于合成数据的使用[4]，对癌症患者的护理建议的建议类似。由于可以检索和用于训练的许多诊断成像方式（例如X射线，超声，CT，MRI等）的大量数据（例如X射线，超声，CT，MRI等），因此放射学在AI算法的开发中起着至关重要的作用。因此，预计AI不仅会影响传统的放射学过程（例如图像解释），还会影响临床决策支持系统和结构化报告[2]。可以改善放射科医生的实践，因为基于AI的工具可用于更有效地完成费力，重复性的活动和阅读时间[1]。为了使放射科医生对AI的基本理解，欧洲放射学会（ESR）产生了一份白皮书[5]。这些进步的其他用途包括在紧急情况下自动鉴定气胸，出血，肾结石和异物的病例，可帮助放射科医生在诊断过程中进行诊断，并提高其准确性[6]。人机互动将成为所有医生的关键能力，必须纳入医学教育。根据文献上发表的几项研究，基于AI的应用程序不会代替放射科医生目前的角色。相反，它们将增强放射学服务和放射学家的表现[1]。将来医学的问题是在使用AI工具时可以进行质量检查[3]。然而，正如人工神经网络的著名杰弗里·欣顿（Geoffrey Hinton）所说，AI的使用是放射学领域的发展领域，这可能是对专业诊断放射学家[7]的威胁[7]，因为远程放射学，3D印刷，在放射学中实施人工智能训练和其他放射性训练[7]，并且是训练有素的测试。至关重要的是要确保当前的临床从业人员鉴于正在进行的AI革命，对这项技术的状态和潜力了解。关于AI将如何影响临床实践的错误信息可能导致不利的态度和不明智的职业决定。因此，在整个过渡期间，至关重要的是，为临床医生提供准确，公正和当前的信息至关重要。从这个角度来看，评估临床医生对AI的潜在应用的感觉至关重要。因此，这项研究的目的是评估医师在放射学中使用AI的感觉[8]。
韩国的19种预防行为，包括接种疫苗
Ajen, I. (1991)。计划行为理论。组织行为与人类决策过程，50 (2)，179–211。https://doi. org/10.1016/0749-5978(91)90020-T Brewer, NT、Chapman, GB、Rothman, AJ、Leask, J. 和 Kempe, A. (2017)。增加疫苗接种：将心理科学付诸行动。公共利益心理科学，18 (3)，149–207。https://doi.org/10.1177/1529100618760521 Chu, H. 和 Liu, S. (2021)。整合健康行为理论来预测美国人接种 COVID-19 疫苗的意愿。患者教育与咨询，104 (8)，1878–1886。https://doi. org/10.1016/j.pec.2021.02.031 Comrey, AL (1973)。因子分析入门课程。Academic press。Devellis, RF (2017)。量表开发；理论与应用（第 4 版）。Sage。Druica, E.、Musso, F. 和 Ianole-Calin, R. (2020)。新冠疫情期间的乐观偏见：来自罗马尼亚和意大利的实证证据。游戏，11 (39)，1–15。https://doi.org/10.3390/g11030039 Fragkaki, I.、Maciejewski, DF、Weijman, EL、Feltes, J. 和 Cima, M. (2021)。人类对 Covid-19 的反应：乐观偏见、感知严重程度和焦虑的作用。人格与个体差异，176，110781。https://doi.org/10.1016/j.paid.2021.110781 Gumel, AB、Iboi, EA、Ngonghala, CN 和 Ngwa, GA (2021)。迈向在美国实现 COVID-19 疫苗衍生群体免疫阈值前沿公共卫生，9，709369。https://doi。 org/10.3389/fpubh.2021.709369 Hossain, MB、Alam, Z.、Islam, S.、Sultan, S.、Faysal, M.、Rima, S.、Hossain, A.、Mahmood, MM、Kashfi, SS、Mamun, AA、Monia, HT 和 Shoma, SS (2021)。政府结构性污名背景下的 COVID-19 公众污名：对孟加拉国成年人的横断面在线调查。污名与健康，6 (2)，123–133。https://doi.org/10.1037/sah0000305.supp 美国传染病学会。(2021)。IDSA 媒体简报：疫苗、德尔塔变种和追求群体免疫。IDSA，弗吉尼亚州。摘自 https://www.idsociety.org/multimedia/ videos/idsa-media-briefing-vaccines-the-delta-variannt-and-chasi ng-herd-immunity/ Lee, WK (2021)。COVID-19 运动认知对呼吸道感染预防行为的影响：由健康信念模型 (HBM) 介导。硕士论文。首尔三育大学。 McCauley, M.、Minsky, S. 和 Viswanath, K. (2013)。H1N1 大流行：媒体框架、污名化和应对。BMC 公共卫生，13，1116。https://doi.org/10.1186/1471-2458-13-1116 卫生福利部。（2021 年）。社交距离指南基本规则（第 4 版）。卫生和健康部，首尔 取自 https://www.
建立人工智能道德分析的标准
AI“指的是通过分析其环境并采取行动（并具有一定程度的自治）来实现特定目标来表现出智能行为的系统（欧洲委员会2018年）。由于此定义是正式的和足够的一般性，足以涵盖对该领域的最常见理解，因此它构成了一个有用的起点。的确，基于这种理解，欧盟委员会的高级专家小组将AI的更详细的定义开发为“由人类设计的系统，鉴于人类设计的系统，它通过一个复杂的目标来在体育或数字世界中发挥作用，通过对所收集的或不结构的数据来解释这些数据，并根据该数据衍生出最大的方法来启动（S），从而（S）来解释他们的环境，从而（S）提出了这些知识（S）（S）（S）目标AI系统还可以通过分析环境如何受到其先前的行动的影响来学习其行为”（Aihleg 2018）超出有关AI定义的现有争议，还可以将以下要素确定为其功能至关重要：通过传感器对环境的感知；对数据的推理/决策；并通过执行者进行动作。ai如此构想的构想在不同领域（从医学到军事）开设了几种可能性，从而引发了多个道德问题。为了说明不久的是，AI和自动化的进步可能会使人们及其活动及其活动以及全世界更快的信息分布，从而提高几种安全性和隐私挑战（Stahl and Wright 2018）。此外，AI在医学，军事和自动武器发展中的潜在促进作用引起了有关不可靠和问责制的问题（Hammond 2015； Hallaq等人。2017; HOROW- ITZ 2018）。与自动化一起，AI可能会带来遥远的经济和社会变革，从而对劳动力市场产生影响（Aicardi等人。2018）。仍在争论哪些工作可能受到影响；但是，有人同意AI将改变工作要求以及依赖人类能力和技能的职位的性质（Perisic 2018）。它可能会通过创建新的并消除现有的其他人（EGE 2018），并通过例如预测分析对传统的招聘和招聘实践产生重大影响。迫切的道德问题也出现在最先进的AI研究类型之一中：自学AI。自我学习的AI在没有人类数据，指导或领域知识的情况下从强化中学习，超出了基本规则（Silver等2017）。根据其开发人员，没有任何以前的特定知识自我学习的AI可以实现“超人的熟练程度”（Silver等人2017）。到目前为止，这种AI已在有限的上下文中成功应用，尤其是在国际象棋，GO和扑克之类的游戏中，即使通过极其复杂的计算，也可以预测所有相关变量。这些系统在现实世界环境（例如自动驾驶汽车）中的应用提出了尚未解决的具有挑战性的问题，尽管我们不能排除他们的解决方案只是时间问题（Sokol 2018）。没有猜测关注大规模潜在场景的“大道德”问题（例如，超级智能AI接管）（Muller 2016），很明显，很明显，
建立人工智能伦理分析标准
人工智能“是指通过分析环境并采取行动（具有一定程度的自主性）来实现特定目标而表现出智能行为的系统”（European-Commission 2018）。因为这个定义足够正式和通用，能够涵盖该领域的大多数常见理解，所以它是一个有用的起点。事实上，正是基于这种理解，欧盟委员会高级专家组对人工智能进行了更为细致的定义，即“由人类设计的系统，在给定复杂目标的情况下，通过感知环境、解释收集到的结构化或非结构化数据、根据从这些数据中获得的知识进行推理并决定为实现既定目标而采取的最佳行动（根据预定义参数）来在物理或数字世界中行动。人工智能系统还可以通过分析环境如何受到其先前行为的影响来学习调整其行为”（AIHLEG 2018）。除了有关人工智能定义的现有争议之外，我们可以确定以下对其功能至关重要的要素：通过传感器感知环境；根据感知到的数据进行推理/决策；通过执行器进行驱动。如此构想的人工智能为从医学到军事的不同领域开辟了多种可能性，从而引发了多重伦理问题。简而言之，人工智能和自动化的进步可能使对人员及其活动的监视、监控和跟踪更加普遍，以及信息在世界范围内更快地传播，这带来了许多安全和隐私挑战（Stahl and Wright 2018 ）。此外，人工智能在医学、军事和自主武器发展中的潜在促进作用引发了关于不可靠性和问责制的问题（Hammond 2015 ；Hallaq et al. 2017 ；Horowitz 2018 ）。此外，人工智能和自动化一起，可能会带来深远的经济和社会变革，对整个劳动力市场产生影响（Aicardi 等人，2018 年）。哪些类型的工作可能受到影响仍存在争议，但人们一致认为，人工智能将改变工作需求以及依赖人类能力和技能的职位的性质（Perisic，2018 年）。它可能会创造新的职位并消除现有的职位（EGE，2018 年），并通过预测分析等方式对传统的招聘和招募实践产生重大影响。在最先进的人工智能研究类型之一：自学习人工智能中，也出现了紧迫的伦理问题。自学习人工智能可以通过强化学习，不需要人类数据、指导或基本规则以外的领域知识（Silver 等人，2017 年）。据其开发人员称，自学习人工智能无需任何先前的专业知识即可“在具有挑战性的领域达到超人的水平”（Silver 等人，2017 年）。迄今为止，这种人工智能已在有限的环境中成功应用，特别是在国际象棋、围棋和扑克等游戏中，所有相关变量都可以预测，即使通过极其复杂的计算。这些系统在现实环境中的应用（例如自动驾驶汽车）提出了尚未解决的具有挑战性的问题，尽管我们不能排除它们的解决只是时间问题的可能性（Sokol 2018）。如果不考虑关注大规模潜在场景（例如超级智能 AI 接管）的“大伦理”问题（Muller 2016），很明显
建立人工智能伦理分析标准
人工智能“是指通过分析环境并采取行动（具有一定程度的自主性）来实现特定目标而表现出智能行为的系统”（European-Commission 2018）。因为这个定义足够正式和通用，能够涵盖该领域的大多数常见理解，所以它是一个有用的起点。事实上，正是基于这种理解，欧盟委员会高级专家组对人工智能进行了更为细致的定义，即“由人类设计的系统，在给定复杂目标的情况下，通过感知环境、解释收集到的结构化或非结构化数据、根据从这些数据中获得的知识进行推理并决定为实现既定目标而采取的最佳行动（根据预定义参数）来在物理或数字世界中行动。人工智能系统还可以通过分析环境如何受到其先前行为的影响来学习调整其行为”（AIHLEG 2018）。除了有关人工智能定义的现有争议之外，我们可以确定以下对其功能至关重要的要素：通过传感器感知环境；根据感知到的数据进行推理/决策；通过执行器进行驱动。如此构想的人工智能为从医学到军事的不同领域开辟了多种可能性，从而引发了多重伦理问题。简而言之，人工智能和自动化的进步可能使对人员及其活动的监视、监控和跟踪更加普遍，以及信息在世界范围内更快地传播，这带来了许多安全和隐私挑战（Stahl and Wright 2018 ）。此外，人工智能在医学、军事和自主武器发展中的潜在促进作用引发了关于不可靠性和问责制的问题（Hammond 2015 ；Hallaq et al. 2017 ；Horowitz 2018 ）。此外，人工智能和自动化一起，可能会带来深远的经济和社会变革，对整个劳动力市场产生影响（Aicardi 等人，2018 年）。哪些类型的工作可能受到影响仍存在争议，但人们一致认为，人工智能将改变工作需求以及依赖人类能力和技能的职位的性质（Perisic，2018 年）。它可能会创造新的职位并消除现有的职位（EGE，2018 年），并通过预测分析等方式对传统的招聘和招募实践产生重大影响。在最先进的人工智能研究类型之一：自学习人工智能中，也出现了紧迫的伦理问题。自学习人工智能可以通过强化学习，不需要人类数据、指导或基本规则以外的领域知识（Silver 等人，2017 年）。据其开发人员称，自学习人工智能无需任何先前的专业知识即可“在具有挑战性的领域达到超人的水平”（Silver 等人，2017 年）。迄今为止，这种人工智能已在有限的环境中成功应用，特别是在国际象棋、围棋和扑克等游戏中，所有相关变量都可以预测，即使通过极其复杂的计算。这些系统在现实环境中的应用（例如自动驾驶汽车）提出了尚未解决的具有挑战性的问题，尽管我们不能排除它们的解决只是时间问题的可能性（Sokol 2018）。如果不考虑关注大规模潜在场景（例如超级智能 AI 接管）的“大伦理”问题（Muller 2016），很明显
乌克兰疫苗接种记录网络研讨会（文字记录）
- [Phillip] 大家早上好。希望你们一切顺利。稍等片刻，大家就可以加入我们了。大约有 250 人注册了。我们已经注册了一半，所以这很好。好的。让我们开始吧。我想尊重每个人的时间。在聊天框中，我已链接了今天网络研讨会的幻灯片。如果您之前没有在电子邮件中看到，我们包含了一个链接幻灯片，您可以在我们的学校和儿童保育免疫页面上找到。欢迎大家。我们今天将讨论乌克兰的疫苗记录。非常兴奋。这是与斯波坎地区卫生局合作完成的。他们提供了很大的帮助，并提供了我们今天要介绍的精彩资源。我的名字是菲利普·威尔茨乌斯。我是卫生部的学校和儿童保育免疫健康教育者。我的同事凯瑟琳·格拉夫也是卫生部的学校和儿童保育免疫护士顾问。她将负责今天的大部分演讲。我将负责主持并做一点介绍。当然，我们还有卫生部的 Vadim。他是支持前苏联社区健康的项目经理，Iryna 是斯波坎地区卫生局的儿童疫苗区域协调员。他们将帮助回答我无法回答的任何问题。所以感谢你们今天的支持。在开始之前，我想先介绍一下网络研讨会的一些基本规则。我们今天录制了这次网络研讨会，因为我们想让它成为人们将来可以参考的资源。希望我们能在几周后在 DOH YouTube 上发布，我们将分享链接，我们已经禁用了网络研讨会的评论功能。但如果您有任何疑问，请随时在问答面板中提问。网络研讨会结束时，我们应该有时间讨论问题。正如我之前提到的，我稍早前在聊天中链接了幻灯片演示。而且它也应该在您的 Zoom 提醒电子邮件中。现在，在我们继续之前，我想快速做一个民意调查。我只是好奇你们都来自哪个专业领域。这些都是多项选择题。所以如果你有多个，你可以点击多个。这很酷。我们刚刚想到了这一点。我想，“哦，我们应该做一个民意调查问题”，因为我真的很好奇。好的。看起来大多数人都回复了，所以我很好。我可以分享。看起来大多数人都是学校的托儿所工作人员，这很好。也欢迎我们的其他医疗保健提供者和公共卫生。好的。所以我只想简要地评论一下这个网络研讨会，我们正在帮助它与我们的整体愿景保持一致，帮助人们充分发挥他们的潜力。作为其中的一部分，我们的目标是创建和推广有助于减少健康障碍的工具，并支持州内的不同社区，就像我说的，帮助他们实现最佳状态。这次网络研讨会的目标是协助支持疫苗接种和健康筛查的学校和医疗保健提供者，因为很明显，你们都在做这方面的基层工作。当然，还要确保儿童在学校和儿童保育中的公平性，同时满足公共卫生免疫需求。然后在底部做一点笔记。网络研讨会和我们分享的工具显然不能取代使用合格口译员来促进沟通或