XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System威胁力量
第 4 章：国防工业访问 - 澳大利亚议会
4.14 向代表团展示的就是这种现代化的艾布拉姆斯坦克。该坦克配备了新型、性能更强大的前视红外 (FLIR) 瞄准系统和火控计算机，使澳大利亚地面部队能够精确探测目标并摧毁它们，当威胁力量可能在平民中行动时，这一点至关重要。澳大利亚坦克的装甲经过改进，不再需要贫化铀，并且是生存能力包的一部分，其中包括比世界上任何其他地面战车都先进的防爆舱和灭火系统。该坦克经过现代化改造，具备数字化能力，这意味着它可以与虎式直升机、空军空中预警和控制飞机以及未来的联合攻击战斗机等系统一起成为联网团队的一部分。
分析 - 策略-Cegasing-with-ablecrach-swot-and-...
1 Manajemen Bisnis Telekomunikasi＆Informatika，Fakultas Ekonomi Dan Bisnis，印度尼西亚，farhankesuma@student.telkomuniversity.ac.ac.ac.id utjipto@telkomuniversity.ac.id Abstrak pengiriman barang dalam dalam dalam dalam dalam dalam dapat memudahkan proses proses pengiriman berupa dokumen，logistik，logistik，丹和土地。因此，许多公司都在为服务产品提供服务和支持。印度尼西亚的运输服务正在经历快速发展，经济增长，技术发展以及使运输服务行业竞争的消费者行为变化非常紧张。这受到通过电子商务网站，社交媒体和在线商店等数字平台进行的在线业务的开发的影响。这项研究的目的是使用当今使用的画布模型的业务方法以及SWOT分析来确定PT所面临的优势，劣势和机会。印尼。基于SWOT分析的结果，将通过SWOT矩阵开发，以为PT的9个帆布业务模型块创建新的策略。pos印度尼西亚在信使和物流服务领域（pt。印度尼西亚物流职位）。这是为了帮助克服印度尼西亚POS的收入，过去5年中有所下降。与六位扬声器进行深度访谈中的主要数据收集工具。这项研究是通过定性方法通过数据收集技术（例如观察，访谈和文档）进行的。基于本研究的结果，以找出PT的业务模型。POS印度尼西亚通过当前的Canvas业务模型方法，是通过SWOT分析和九个帆布业务模型块的SWOT矩阵开发的。策略结果SO（强度 - 企业），WO（弱点 - 企业），ST（威胁力量）和WT（威胁性弱点）为商业模型Canvas PT提供了七个新的策略建议。印尼。因此，希望印度尼西亚POS在经营其业务时会考虑有关新帆布业务模型的建议结果。关键字 - 业务模型画布，SWOT分析，SWOT矩阵。使用空气，海洋和土地路线以文档，物流和电子设备的形式促进货物的抽象交付可以促进交付过程。因此，许多兼容性在服务和支持服务产品方面具有竞争力和定向。印度尼西亚的交付服务是经验快速发展，经济增长，技术发展以及消费者行为的变化，使交付服务行业的竞争非常激烈。这受到电子商务网站，社交媒体和在线商店等数字平台开发的在线业务的影响。这项研究的目的是使用当今使用的业务模型帆布方法了解业务模型，并确定
模拟了大型语言模型和临床信用系统的滥用
1美国国立卫生研究院（NIH）的NIH临床中心，美国马里兰州贝塞斯达州2已经提出了语言模型（LLMS）来支持许多医疗保健任务，包括疾病诊断和治疗个性化。虽然可以应用AI来协助或增强医疗保健的提供，但也存在滥用的风险。llms可用于根据不公平，不准确或不公正的标准分配资源。例如，社会信贷系统使用大数据来评估社会中的“可信赖性”，从而根据仅由权力结构（公司实体，管理机构）定义的评估指标来惩罚那些得分差的人。强大的LLM可以扩大此类系统，该系统可以根据多模式数据（金融交易，Internet活动和其他行为输入）对个人进行评分。医疗保健数据也许是最敏感的信息，可以收集，并有可能通过“临床信贷系统”来侵犯公民自由，其中可能包括限制或配给标准护理。本报告模拟了如何利用临床数据集，并提出了减轻AI医疗保健模型固有的风险的策略。1。简介大语模型（LLMS）可以使用复杂的非结构化数据执行高级任务 - 在某些情况下，除了人类功能之外。1,2这种进步正在扩展到医疗保健：正在开发新的AI模型来使用患者数据进行任务，包括诊断，工作流程改进，监测和个性化治疗建议。但是，如果受到管理当局，公司或其他决策实体的虐待，临床AI普遍性的这种增加也会引起公民自由的重大脆弱性。对这种潜力的认识可能会降低风险，激励透明度，为负责任的治理政策提供信息，并导致新保障措施的发展。社会信贷制度是“大数据压迫”的新兴例子，旨在限制“抹黑”的特权，但不是“可信赖”。 3-23在社会信用系统中，从公民/成员收集的大型多模式数据集可用于确定给定社会内的“可信赖性”，基于仅由功率结构定义和控制的评分指标。3-23公民必须表现出对权力结构的忠诚，并积极地与专业，财务和社会优化的既定定义保持一致；否则，他们可能会失去自己和亲人的关键资源访问权限。例如，对管理机构的批评可能会导致旅行，就业，医疗服务和/或教育机会的限制。3-23甚至非常小的“犯罪”，例如轻率的购买，停车票或过度的在线游戏，也可能导致处罚。21-23最终，从电力结构中获取资源，威胁力量结构或以其他方式被认为是不受欢迎/不信任的任何行为都可能导致负面后果，包括由于公共“黑名单”而进行的社会羞辱。24个社会信贷系统旨在扩大公司，医院系统和其他实体持续存在的现有数据权滥用 - 无论是在监视/数据收集方面，都可以根据分数来采取的行动范围。记录的数据滥用示例包括从私人汽车购买数据，以根据驾驶行为以及使用筛查算法来增加保费，以否认老年人或残疾患者的健康保险索赔（覆盖医师建议）。25-28同样，有偏见的算法被用于错误地拒绝器官移植，并且一项研究警告了多基因风险评分在永久性种族/种族歧视中的作用
模拟了大型语言模型和临床信用系统的滥用
1美国国立卫生研究院（NIH），美国国立卫生研究院（NIH），美国马里兰州贝塞斯达2已经提出了大型语言模型（LLMS）来支持许多医疗保健任务，包括疾病诊断和治疗个性化。虽然可以应用AI来协助或增强医疗保健的提供，但也存在滥用的风险。llms可用于通过不公平，不公正或不准确的标准分配资源。例如，社会信贷系统使用大数据来评估社会中的“可信赖性”，对那些基于仅由权力结构定义的评估指标（例如，公司实体或管理机构）定义的评分量很差的人进行了惩罚。强大的LLM可以扩大此类系统，该系统可以根据多模式数据 - 金融交易，Internet活动和其他行为输入来评估个人。医疗保健数据可能是最敏感的信息，可以通过“临床信贷系统”收集，并有可能用于侵犯公民自由或其他权利，这可能包括限制获得护理的访问。这项研究的结果表明，LLM可能会偏向于保护个人权利的集体或系统利益，从而有可能使这种未来的滥用。此外，本报告中的实验模拟了如何使用当前LLM利用临床数据集，以证明解决这些道德危险的紧迫性。1。最后，提出了策略来减轻开发大型AI医疗模型的风险。简介大语模型（LLMS）可以使用非结构化数据执行许多复杂的任务 - 在某些情况下，除了人类功能之外。1,2这种进步正在扩展到医疗保健：正在开发新的AI模型来使用患者数据进行任务，包括诊断，工作流程改进，监测和个性化治疗建议。但是，如果被管理当局，公司或其他决策实体滥用，临床AI潜在应用的这种增加也会给公民自由带来重大风险。对这种潜力的认识可能会降低风险，激励透明度，为负责任的治理政策提供信息，并导致开发针对“大数据压迫”的新保障措施。1.1社会信用系统社会信贷系统已在中国人民共和国（中国）引入，是大数据压迫的新兴例子。社会信贷系统旨在限制“被抹黑”的特权，但不能限制“可信赖”的特权。 3-23在社会信贷系统中，从公民/成员收集的大型多模式数据集可用于确定社会内的“可信赖性”，该指标是基于由权力结构定义和控制的指标。3-23被认为是值得信赖的，公民必须表现出对权力结构的忠诚，并与已建立的专业，财务和社会（行为）标准保持一致。否则，他们可能会失去自己和亲人的关键资源的访问权限。24例如，对管理机构的批评可能会导致旅行，就业，医疗服务和/或教育机会的限制。3-23甚至非常小的“犯罪”，例如轻率的购买，停车票或过度的在线游戏，也可能导致处罚。21-23最终，从电力结构中获取资源，威胁力量结构或以其他方式被认为是不受欢迎/不信任的任何行为都可能导致负面后果，包括由于公共“黑名单”而进行的社会羞辱。