XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数据
可互操作数据湖 (IDL)
• WP1：通过构建端到端原型和测试平台来测试在分布式环境中管理数据的解决方案，以展示如何优化大数据存储和数据检索效率，利用最先进的云技术 • WP2：定义一个数据模型来组织、查找和访问存档数据；设计和调试一个关系数据库，用于元数据管理、识别和数据配置 • WP3、WP4：将使用、调整和链接区块链和基于 Web 的堆栈（如对象存储）的新技术 • WP5：模拟用于处理 SSA 的空间传感器数据的最先进算法并评估计算负载
使用数据约束的循环神经网络模型推断全脑交互
行为源自多个在解剖学和功能上不同的大脑区域的协调活动 1,2 。现代实验工具 3–5 使我们能够前所未有地接触大量神经群，甚至是横跨全脑许多相互作用区域的神经群 2 。然而，要理解如此大规模的数据集，不仅需要稳健、可扩展的计算模型来提取区域间通信的有意义特征，还需要原则性理论来解释这些特征。在这里，我们介绍了基于电流的分解 (CURBD)，这是一种使用数据约束的循环神经网络模型 6 推断全脑相互作用的方法，该模型一旦经过训练，就会自主产生与实验获得的神经数据一致的动态。CURBD 利用从这些模型推断出的功能相互作用来同时揭示多个大脑区域之间的定向电流。我们首先表明，CURBD 可以在具有已知连接和动态的模拟真实网络中准确地隔离区域间电流。然后，我们将 CURBD 应用于从广泛的神经数据集（斑马鱼幼虫 7 、小鼠 8 、猕猴 9 和人类 10 ）获得的多区域神经记录，以证明 CURBD 在解开全脑相互作用和行为背后的区域间通信原理方面的广泛适用性。
人工智能风险存储库：人工智能风险的综合元审查、数据库和分类
人工智能 (AI) 带来的风险引起了学术界、审计师、政策制定者、AI 公司和公众的极大关注。然而，缺乏对 AI 风险的共同理解会阻碍我们全面讨论、研究和应对这些风险的能力。本文通过创建 AI 风险存储库作为共同的参考框架来解决这一差距。这包括一个从 43 个分类法中提取的 777 个风险的动态数据库，可以根据两个总体分类法进行过滤，并通过我们的网站和在线电子表格轻松访问、修改和更新。我们通过系统地审查分类法和其他结构化的 AI 风险分类，然后进行专家咨询，构建了我们的存储库。我们使用最佳拟合框架综合来开发我们的 AI 风险分类法。我们的高级人工智能风险因果分类法根据其因果因素对每种风险进行分类 (1) 实体：人类、人工智能；(2) 意向性：有意、无意；和 (3) 时间：部署前；部署后。我们的中级人工智能风险领域分类法将风险分为七个人工智能风险领域：(1) 歧视和毒性，(2) 隐私和安全，(3) 错误信息，(4) 恶意行为者和滥用，(5) 人机交互，(6) 社会经济和环境，以及 (7) 人工智能系统安全、故障和局限性。这些进一步分为 23 个子域。据我们所知，人工智能风险存储库是首次尝试严格整理、分析和提取人工智能风险框架，将其整合到一个可公开访问、全面、可扩展且分类的风险数据库中。这为以更协调、更一致、更完整的方式定义、审计和管理人工智能系统带来的风险奠定了基础。
笔画数据集
简介 TEKNOFEST 是自 2018 年起在土耳其举办的年度航空、航天和技术节。该节日主要关注技术，其范围每年都在扩大。土耳其共和国的创始人和第一任总统阿塔图尔克曾说过：“未来在天空中”，这给这个年轻的共和国指明了重要的方向。1 TEKNOFEST 旨在提高公众对社会技术和航空航天的认识，并鼓励年轻人参与这些领域。此外，它还旨在通过举办技术竞赛、航空展、音乐会、演讲和各种主题活动等多种活动，为培养合格的相关技术人力资源做出贡献。TEKNOFEST 范围内组织了不同学科和类别的技术竞赛。具有不同教育和经验水平的人们，例如小学、中学、高中、本科、研究生和研究生，以及企业家和私营部门成员，以个人或团体形式参加了这些竞赛。比赛类别从 2018 年的 14 个增加到 2021 年的 35 个，包括智能交通、直升机设计、生物技术、机器人技术、飞行汽车、火箭和医疗保健领域的人工智能 (AI)。2021 年首次举办医疗保健领域的人工智能竞赛。医疗保健领域的人工智能竞赛的问题领域是“中风”。2
QuantumIsle 数据保留政策.docx
Quantumisle 致力于保护客户数据的隐私和安全。本数据保留和同意政策概述了我们如何收集、使用、保留和保护客户数据，以确保遵守适用的隐私法规。通过使用我们的服务，客户同意本政策中概述的条款，授予 Quantumisle 存储和保留必要数据的权限。
神经技术时代的隐私：调查公众对大脑数据收集和使用
大脑计算机界面（BCIS）正在扩展到医疗领域，成为娱乐，健康和营销。然而，随着Con-Sumer神经技术变得越来越流行，由于脑电波数据的敏感性及其潜在的商品化而引起了隐私问题。对隐私的攻击已被证明，并且在脑对语音和大脑对象解码中的AI进步构成了一套新的独特风险。在这个领域，我们为第一个用户研究（n = 287）做出了贡献，以了解人们对神经技术影响的人们的神经保护期的预期和意识。我们的分析表明，尽管用户对技术感兴趣，但隐私是可接受性的关键问题。结果强调了同意的重要性以及对神经共享的有效透明度的必要性。我们的见解提供了分析当前隐私保护机制差距的基础，这增加了有关如何设计隐私尊重神经技术的辩论。
安全数据表
个人防护设备 呼吸防护：如果风险评估显示空气净化呼吸器合适，则使用 N99 型（美国）全面罩防颗粒物呼吸器或 P2 型（EN 143）呼吸器滤毒罐作为工程控制的备用。如果呼吸器是唯一的防护手段，则使用全面罩供气式呼吸器。使用根据相关政府标准（如 NIOSH（美国）或 CEN（欧盟））测试和批准的呼吸器和组件。 手部防护：所选防护手套必须满足欧盟指令 89/686/EEC 及其衍生标准 EN 374 的规定。戴手套操作。 眼睛防护：安全眼镜 皮肤和身体防护：根据工作场所危险物质的数量和浓度选择身体防护。 卫生措施：避免接触皮肤、眼睛和衣物。休息前和处理产品后立即洗手。 第 9 部分 - 物理和化学特性
数据、IoT+、AI 和自动化白皮书.pptx - Procept
● 让您的专业员工从单调乏味且耗时的任务中解放出来：将智能技术融入工作场所可消除单调乏味、重复且耗时的任务。您的专业团队可以专注于充分利用他们的技能和专业知识。这大大提高了工作满意度，因为他们可以腾出时间进行更高层次的问题解决、批判性思考和决策。