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World File Search System实体的
人工智能实体的法人资格
能够创作艺术作品的思维机器的想法似乎很荒谬。但是，由于至少可以想象，这种机器可能在某个时候出现，因此值得考虑这种情况的后果。像本研究这样的调查太短，无法进行详尽的探索，并且它集中于版权的相关方面。为了确定这种机器的性质，可以从两个角度之一来处理这个问题。第一个是检查机器本身的性质。这是不可能的，因为除了图灵测试所涉及的问题（其中之一将在下面第 3 节中提到）之外，所讨论的机器（大概）尚不存在。第二种方法是将人类与假设的机器进行比较，这种做法更可取，原因就在于此：可以相对轻松地探索实际存在的地位。如果人类表现出某些品质，而某些权利显然应该基于这些品质被授予他们，那么问题就来了，这些品质是人类独有的，还是其他实体也具有这些品质。机器是否值得认可，尤其是是否应该被授予某些权利，这是一个常见的问题。如果人们接受这样的前提，即人类值得尊重，并且仅仅因为他们是人类就拥有某些（不可剥夺的）权利，那么任何机器都不会受到同样的对待，除非“人类”的定义足够广泛，可以将其包括在内。然而，这一前提的有效性可能受到质疑，尤其是因为不清楚是什么造就了人类——假设
对碳实体的影响
使用CO 2注入增强的石油回收（EOR）是有希望的，经济和环境益处是一种积极的气候变化方法。然而，CO 2注射的较低扫描效率仍然是一个挑战。CO 2 -FOAM注射已被提议作为一种补救措施，但其对特定储层的实验室筛查是昂贵且耗时的。在这项研究中，使用机器学习模型来预测CO 2-FOAM洪水期间的石油回收因子（ORF）。四个模型，包括通用回归神经网络（GRNN），具有Levenberg - Marquardt优化（CFNN-LM），具有贝叶斯正则化（CFNN-BR）（CFNN-BR）的级联向前神经网络的级联向前神经网络以及基于实验数据的实验数据，以贝叶斯正则化（CFNN-BR）（CFNN-BR）（CFNN-BR）（CFNN-BR）和极端梯度提升（XGBoost）。结果表明，GRNN模型的表现优于其他模型，总体平均绝对误差为0.059，R 2为0.9999。使用威廉姆斯图对GRNN Model的适用性域进行了验证，并对CO 2 -FOAM洪水项目进行了不确定性分析。这项研究的新颖性在于开发一种基于机器学习的方法，该方法在CO 2-FOAM实验中对ORF进行了准确且具有成本效益的预测。这种方法具有显着减少CO 2 -FOAM注入所需的筛查成本和时间的po态，从而使其成为更可行的碳利用和EOR策略。
以及具有新实体的纳米粒子
引文 Zhang, F. (2023 年 11 月 7 日)。模拟先进微颗粒和纳米颗粒与新型实体的相互作用。摘自 https://hdl.handle.net/1887/3656647
HIPAA调节实体的网络安全资源
为了易于使用，资源是按主题组织的。此列表并不意味着详尽或规定，也没有任何迹象表明主题中资源清单的优先级。但是，已经尝试组织每个主题中的资源，以便主题开头出现基础资源（例如，入门指南或工具）。受监管的实体可以在需要有关特定主题的其他信息或指导时咨询这些资源。受监管的实体应注意，某些链接可能会导致面对成本的资源。这种标识并不是要暗示国家标准技术研究所（NIST）的建议或认可，也不是要暗示实体，材料或资源必然是最适合该目的的实体。
社会经济实体的相关税收框架
体液或细胞抗性（主要或获得的），例如严重的复杂免疫缺陷，agammaglobulobloinemia and AIDS或有症状的HIV感染。尚未确定T4+淋巴细胞的阈值数量，在该阈值中，可以将疫苗用于无症状HIV感染的患者。以及哪些免疫抑制治疗，包括高剂量的皮质类固醇。这不适用于在小剂量中接受corticosteroi局部，吸入或养生的人（例如，预防哮喘或替代治疗中）。血液疾病，例如白血病，任何类型的淋巴瘤或造血和淋巴系统的其他恶性肿瘤。包括家庭免疫中的先天或遗传缺陷，除非在施加免疫系统的正确功能中，否则在人体中证明了免疫系统的正确功能。
联邦机构和其他实体的问责框架
美国政府问责署的目标是确定关键做法，以帮助确保联邦机构和其他参与设计、开发、部署和持续监控人工智能系统的实体承担责任并负责任地使用人工智能。为了制定这一框架，美国政府问责署召集了来自联邦政府、行业和非营利部门的人工智能专家，召开了审计长论坛。该论坛还进行了广泛的文献审查，并从项目官员和主题专家那里获得了对关键做法的独立验证。此外，美国政府问责署还采访了代表行业、州审计协会、非营利实体和其他组织的人工智能主题专家，以及来自联邦机构和监察长办公室的官员。
印度航天实体的申请提交流程
访问 www.inspace.gov.in 登录 [如果尚未注册，请使用 www.inspace.gov.in 中的“注册”选项进行注册 在机会下 >> 跟踪“授权”申请或跟踪“寻求便利或晋升”申请（如适用） 将显示用户提交的申请列表 用户可以选择相应的申请（RITM 编号）并导航到该申请 用户可以使用“活动”部分与审查团队互动 用户可以使用“附件”部分上传审查团队要求的任何文件 在审查过程的每个里程碑或阶段，用户都将通过电子邮件收到通知，其中包含申请的详细信息和链接。用户可以登录并查看审查团队提供的更新/评论。
基于实体的自主网络防御的强化学习
对自动网络防御的一个重大挑战是确保防御力代理在各种网络拓扑和配置之间概括的能力。在部署在动态变化的环境中，例如设备可能经常加入并离开的企业网络时，该功能必须保持有效。深入加固学习的标准方法，其中策略是使用固定输入的多层感知器（MLP）的参数化的，期望固定尺寸的观察和动作空间。在自主的网络防御中，这使得很难开发具有与受过训练的网络拓扑不同的环境，因为节点的数量会影响观察和动作空间的自然大小。为了克服这一限制，我们使用基于实体的信息进行学习重新构建了自主网络防御的问题，在这种学习中，代理的观察和动作空间被分解为离散实体的集合。此框架可以使用专门用于组成概括的策略参数。我们将基于变压器的政策培训有关打哈欠泰坦网络安全模拟环境的政策，并在各种网络托管中测试其概括能力。我们证明，当跨越不同拓扑的固定尺寸网络训练时，这种方法在训练固定尺寸的网络上时会大大优于基于MLP的策略，并且在单个网络上进行培训时的性能匹配。我们还证明了与训练中看到的网络零弹性概括的潜力。这些发现突出了基于实体的强化学习的潜力，可以通过提供能够在现实世界网络环境中处理差异的更普遍的策略来推进自动网络防御的领域。
国防转售实体的前进之路
为了继续确定额外的节约、协同效应和效率，我指示国防部副部长（人事和战备）将未来的努力集中在促进国防转售实体之间的结构化协作和合作举措上。国防转售实体应每年至少两次向国防行政转售委员会报告 10 USC § 2487(c) 授权的军事转售合作工作（例如营销、采购、信息技术）、成就、提高的效率和节约。国防转售实体还应在其年度转售简报中向负责军事社区家庭和政策的国防部副助理部长报告这些成就，后者将根据 2021 财年《国防授权法》第 911 条与行政和管理主任合作，就法定报告要求进行合作。
人工智能实体的道德框架基础
在我的人生路上，有许多人值得我深深地感谢、尊敬和感激。首先我要感谢的是我的三个家庭。首先，我要深深地感谢我的父母 Nikola 和 Elena，还有我的兄弟 Damjan。他们做出了只有慈爱的父母或兄弟才能做出的巨大牺牲。他们一路支持着我，从申请、被拒、再申请、再被拒、投诉、再被录取。当我最终被录取，但没有获得奖学金时，他们毫不犹豫地为我提供开展这个项目所需的所有经济和其他支持。我是说，当然——在此期间，我打过一份或三份零工，以便自己能赚到一些钱。但我的大部分奖学金都落在了他们的肩上。为此，我将永远心存感激，并希望有一天能十倍地回报他们——当他们和我自己的孩子有需要的时候。一路走来，我们进行过无数次辩论，而且我们在许多深奥的哲学、政治或其他问题上并不总是意见一致；但我们是一家人，这代表着某种意义。