XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System完善
附件 – 完善监管清单
• 根据《人工智能法》 27 ，需要制定几项指导方针。其中一些指导方针还有望明确可能在未来六个月内开始适用的条款（即关于定义的条款和关于禁止实践的条款）。还需要在提供高风险人工智能系统具体示例的指导方针方面开展重要工作。如果人工智能的提供者和部署者事先不知道他们必须遵守哪些义务，他们可能会不愿意投资人工智能和其他技术。这确实有可能阻碍单一市场的创新和竞争。尽管如此，在指导方针出台之前，委员会在致候任委员 Roxana Mînzatu 的信函 28 中宣布了一项关于工作场所算法管理的倡议。这意味着在制定具体示例之前，存在一个法律空白，而《人工智能法》或《GDPR》并未涵盖该空白。 • 《森林砍伐条例》、《建筑产品和网络弹性法》忽视了经济运营商之间合理且相称的责任划分。 29 如果分销部门无法控制其分销产品的生产、设计或标准，并且没有首先将其投放到市场上，那么让分销部门承担责任就超出了该部门的影响范围。应根据《欧盟产品法》中《一般产品安全规则》中规定的生产者、制造商和进口商之间普遍适用和普遍接受的划分来分配责任。当将监管供应链的责任交给分销商时，这同样适用，因为这应该是执法机构的职责。
完善地下管网事故情况模拟工具
鉴于该项目启动的背景（1997 年），改善可用于模拟地下结构中事故影响的资源似乎非常重要，主要原因如下：• 能够更好地预测通风设备及各种安全部件的运行和尺寸非常重要，这样才有可能避免事故相关现象的影响 - 这至少部分地决定了结构的成本，并且能够定义为限制事故影响而需采取的行动，• 用于预测火灾和意外气体排放影响的技术仅适用于地下网络和单管隧道，基于简化的极限条件，而这些条件通常很难代表现实，• 复杂结构（地下交通网络、主要铁路或公路隧道、地下建筑或储存设施……）中事故的影响几乎不可能同时以必要的精度预测结构的整体行为和任何意外的局部影响。
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完善地下管网事故情况模拟工具
鉴于该项目启动的背景（1997 年），改善可用于模拟地下结构中事故影响的资源似乎非常重要，主要原因如下：• 能够更好地预测通风设备及各种安全部件的运行和尺寸非常重要，这样才有可能避免事故相关现象的影响 - 这至少部分地决定了结构的成本，并且能够定义为限制事故影响而需采取的行动，• 用于预测火灾和意外气体排放影响的技术仅适用于地下网络和单管隧道，基于简化的极限条件，而这些条件通常很难代表现实，• 复杂结构（地下交通网络、主要铁路或公路隧道、地下建筑或储存设施……）中事故的影响几乎不可能同时以必要的精度预测结构的整体行为和任何意外的局部影响。
FTC 完善人工智能执法路线图
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组织肉瘤并完善Cinsarc签名
抽象背景软组织肉瘤（STSS）是异质和侵略性肿瘤，具有高转移性风险。排斥反应的免疫学常数（ICR）20基因签名是细胞毒性免疫反应的特征。我们假设ICR可能会改善对早期STS的预后评估。方法我们追溯地将ICR应用于1455个非转移性STS，并搜索了ICR类与临床病理学和生物学变量之间的相关性，包括无转移生存（MFS）。结果将34％的肿瘤分为ICR1、27％ICR2、24％ICR3和15％ICR4。这些类别与患者的年龄，病理类型和肿瘤深度有关，以及免疫反应的定量/定性评分的富集。ICR1类与转移性复发的风险增加59％有关。在多元分析中，ICR分类与MFS保持相关，以及肉瘤（Cinsarc）分类中的病理类型和复杂性指数，提示独立的预后价值。在学习集（n = 339）中构建了包括三个变量在内的预后临床基因组模型，并在独立集（n = 339）中进行了验证，显示出比单独或单独或Doublet中的每个变量更高的预后精度。最后，连通映射分析确定了药物类别可能能够扭转较差的预后肿瘤的表达谱，例如化学疗法和靶向疗法。结论ICR签名与早期ST的术后MF独立相关，独立于包括Cinsarc在内的其他预后特征。我们建立了一个结合ICR，Cinsarc和病理类型的强大预后临床基因组模型，并建议每个预后组对不同的全身疗法的差异脆弱性。
完善地下管网事故情况模拟工具
鉴于该项目启动的背景（1997 年），改善可用于模拟地下结构中事故影响的资源似乎非常重要，主要原因如下：• 能够更好地预测通风设备及各种安全部件的运行和尺寸非常重要，这样才有可能避免事故相关现象的影响 - 这至少部分地决定了结构的成本，并且能够定义为限制事故影响而需采取的行动，• 用于预测火灾和意外气体排放影响的技术仅适用于地下网络和单管隧道，基于简化的极限条件，而这些条件通常很难代表现实，• 复杂结构（地下交通网络、主要铁路或公路隧道、地下建筑或储存设施……）中事故的影响几乎不可能同时以必要的精度预测结构的整体行为和任何意外的局部影响。
完善模拟事故情况的工具... - Ineris
鉴于该项目启动的背景（1997 年），改善可用于模拟地下结构事故影响的资源似乎很重要，主要原因如下： • 能够更好地预测通风设备以及各种安全部件的运行和尺寸非常重要，这样才有可能避免事故相关现象的影响 - 这至少部分地决定了结构的成本，并且能够定义要采取的行动以限制事故的影响， • 用于预测火灾和意外气体排放影响的技术仅适用于地下网络和单管隧道，基于简化的极限条件，而这些极限条件通常很难代表现实， • 复杂结构（地下交通网络、主要铁路或公路隧道、地下建筑或储存设施……）中事故的影响几乎不可能同时以必要的精度预测结构的整体行为和任何意外的局部影响。
开发基于ML模型的解决方案来完善验证码
对验证的强烈依赖作为保护自动攻击的一种手段，这为访问Uidai开发的门户网站的居民带来了巨大的可用性问题。虽然验证码已被证明在破坏DOS/DDOS攻击方面非常有效，但它始终阻碍用户体验和参与度。本文建议使用基于ML的新型被动提高验证验验功能，该功能可以区分人类运营商和机器人，而无需主动用户参与。机器人检测的主要指标是通过浏览器上下文捕获的环境参数。基于此类指标的高级AI/ML模型将通过后端系统分析，以确保API保护是无缝的。在只有环境数据不足的情况下，作为后备，使用最小的用户交互以及直观的提示，这符合UIDAI的核心隐私政策。拟议的解决方案旨在与UIDAI的现有应用程序堆栈集成，因此，在传统的验证码中提供了可靠，可扩展的替代方案，同时使用户满意度更高。本研究记录了拟议系统的设计，实施和评估，以证明能力，而无需妥协用户体验。