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不属于海上事故调查报告应...
感谢您的电子邮件。OceanGate 于 2019 年联系了 BMA，要求在巴哈马注册潜水器“Titan”。1987 年《巴哈马商船（潜水器注册）条例》（经修订）规定，“潜水器注册簿应保存在巴哈马海事局办事处”（条例 3(1)）。此外，此类船舶的设计和建造应符合 1981 年《MS（潜水艇建造和检验）条例》，并应符合 1987 年《MS（潜水艇作业）条例》操作。我们于 2016 年 3 月发布了 BMA 信息公告 159，对上述内容进行了总结（已被海事通告 74 取代），但也表示，如果我们的某个认可组织推荐，我们将接受按照 IMO MSC/Circ.981 或其他类似标准设计和建造的潜水艇。请注意，由于涉及的高风险，我们要求潜水艇进行分类。Oceangate 已获悉上述要求，但未提供潜水器的技术数据、建造标准、是否接受检验、由谁检验、是否有任何形式的安全证书等。因此潜水器 Titan 未在巴哈马注册。希望这能有所帮助。诚挚问候
新兴技术应如何治理？
新兴技术治理是二十一世纪最重要的问题之一，主要涉及公共、私人和社会举措，这些举措可以影响数字技术的采用和负责任的发展。本研究调查了区块链和人工智能 (AI) 治理的新兴格局，并绘制了行业、公共和民间社会中新兴平台的生态系统。我们确定了公共、私人和民间社会组织的主要参与者及其潜在动机，并研究了这些动机的分歧和趋同以及它们可能如何影响这些新兴技术的未来治理。人们普遍认为，这些技术代表了经济增长的现在和未来，但它们也给社会带来了重大风险。事实上，主要参与者之间在如何平衡促进这些创新和减轻它们带来的风险方面也存在相当大的困惑和分歧。虽然业内一些人呼吁自我监管，但另一些人则呼吁制定强有力的法律和国家监管来监控这些技术。这些分歧很可能在可预见的未来继续存在，并可能破坏跨司法管辖区治理生态系统的最佳发展。因此，我们建议参与者应考虑建立新的保障措施并使用现有框架来保护消费者和社会免受这些技术的危害和危险。例如，通过重新审查现有的法律和制度安排，以检查它们是否适合新技术带来的新问题，并根据需要进行必要的更新/修订。此外，现有的法律和监管体系可能完全过时，无法涵盖新技术，例如，当人工智能被用来影响政治结果、加密货币欺诈或人工智能驱动的自动驾驶汽车时，这种情况需要敏捷的治理制度。这很重要，因为政府、工业和民间的不同参与者仍在应对这些新兴技术给社会带来的治理挑战，没有人对推广这些技术的最佳方式有明确的答案，同时限制它们对用户造成的危险。
在功能上的应用是Crryptograph
摘要在分析理论中摘要函数的概念起着非常重要的作用，并且在许多工程和科学技术中都具有丰富的应用。在本文中，我们通过在代数结构（如环和字段）上使用函数来获得强大的加密技术，从而在密码学领域提出了一个新应用。使用两个键和次级键的功能开发了基于Hill Cipher的新的对称加密系统，以增强安全性。这是使用在功能上开发的密码学中的第一种算法，可确保系统的强大安全性，同时保持现有的山丘密码的简单性。使用两个键的概念在对称钥匙密码学中也很新颖。在加密技术中使用到功能的用法最终给出了算法的最高安全性，该算法已通过不同的示例进行了讨论。原始的Hill Cipher在当今的技术中已过时，并且是教学目的，但是这种新提出的算法可以安全地用于当今技术。还讨论了来自算法的不同类型攻击的漏洞和关键空间的基数。
为何应警惕化脓性汗腺炎
流行病学和人口统计学 疼痛的粉刺、结节、引流管、脓肿和毁容性疤痕——这些是化脓性汗腺炎 (HS) 的主要特征，这是一种慢性、致残性毛囊炎症性皮肤病。1,2 HS 的全球患病率估计为 1% 至 2%；但报告的估计值范围为 0.02% 至 4.1%，3-6 由于研究设计、数据收集方法、筛查人群和地理位置的差异而存在差异。因此，HS 的真实患病率可能被低估，并且由于诊断不足，确定确切数字的尝试可能会受到限制。1 因此，HS 是一个临床需求未得到满足的医疗领域。鉴于此，全球化脓性汗腺炎地图集 (GHiSA) 小组制定了一项计划，其部分目的是使用经过验证的患者问卷数据准确估计全球 HS 患病率。有了这些信息，临床医生可以努力改善全球 HS 的医疗干预措施。7,8
单通道LED 恒流驱动芯片TM1830
如图1 所示，要使TM1830 工作在恒流状态下，芯片OUT 引脚上电压应大于2.2V，即芯片的2、3 脚之间的电压应达到2.2V 以上。在应用时，电源串接LED 灯后加在OUT 引脚上的电压建议在3.0V 左右。 如果芯片持续工作在额定恒流状态下，TM1830-2 和TM1830-3 的OUT 引脚电压应分别在12.0V 和8.0V 以内为宜。
造成损害的责任应如何认定？
IV.I .算法问责法案 15 IV.II .政府机构算法 17 IV.III .华盛顿州人工智能偏见立法 17 IV.IV .加利福尼亚州人工智能偏见立法 18 IV.V .伊利诺伊州人工智能偏见立法 19 IV.VI .面部识别技术 19 IV.VII .联邦人工智能偏见立法 20 V. 与人工智能偏见相关的案件 21 V. I .预测警务 21 V. II .教育 24 V. III .就业 25 V. IV .医疗保健 26 VI.需要算法责任理论 28 VI.I .技术能力义务 28 VI.II .平台注意义务 29 VI.III .侵权法 30 VII。拟议的算法注意义务 31 VII。I。司法管辖权 32 VII。II。算法审计 34 VII。III。联邦贸易委员会作为数据保护机构 34 VII。IV。团体数据和集体诉讼 36 VII。V。拟议的注意义务的持续发展 39 VIII。结论和局限性 40 VIII.I .拟议的算法注意义务的局限性 40 VIII.II .当前对可解释性的强调 42 VIII.III .算法危害诉讼的成功衡量标准 42 IX.引用的作品 44