XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System无意的
标准操作程序
5。活动前检查所有访问围护设施的人都必须意识到每个套件中提供的生物溢出和无意的释放程序，并且必须熟悉最近紧急出口的位置。确保您完成了强制性培训和归纳，以便在遏制设施中进入和工作，并使用危险的生物商品。确保该设施配备了适用于该设施内可能使用的生物危害材料类型的消毒剂。建议每个PC和BC设施都有一个较小的溢出套件，包括合适的化学消毒剂，纸巾或吸收性材料，一次性手套，镊子或钳子（用于拾取任何锋利的锋利）以及任何其他物品。确保所有化学消毒剂都在到期日内，适当标记，适合预期用途。确保在每个PC/BC设施的进入附近提供清洁的个人防护设备（PPE），包括礼服和一次性手套。确保您穿着所需的个人防护设备（PPE），包括但不限于乳胶或硝化机手套，长袖实验室礼服和封闭式鞋子。
基础 PNT 概况：应用网络安全框架负责任地使用定位、导航和授时 (PNT) 服务
美国的国家和经济安全取决于国家关键基础设施的可靠运行。定位、导航和授时 (PNT) 服务广泛部署于整个基础设施中。为了减轻 PNT 中断或操纵的潜在影响，政府于 2020 年 2 月 12 日发布了行政命令 (EO) 13905，即“通过负责任地使用定位、导航和授时服务增强国家复原力”。美国国家标准与技术研究所 (NIST) 作为商务部 (DoC) 的一部分，根据行政命令中详述的 Sec.4 实施 (a) 制定了此自愿 PNT 配置文件。PNT 配置文件是使用 NIST 网络安全框架创建的，可用作风险管理计划的一部分，以帮助组织管理使用 PNT 服务的系统、网络和资产的风险。PNT 配置文件旨在广泛适用，并可作为制定特定行业指导的基础。该 PNT 配置文件为 PNT 用户提供了一个灵活的框架，以管理在形成和使用 PNT 信号和数据时的风险，这些信号和数据容易受到自然、人为、有意或无意的干扰和操纵。
微填料预测LSTM和ANN ...
微度是一种无意的，瞬态的意识丧失，与睡眠相关，持续到15秒。脑电图（EEG），记录已广泛用于诊断和研究各种神经系统疾病。这项研究分析了时间序列EEG信号，以使用两个深度学习模型来预测微渗：长期术语记忆（LSTM）和人工神经网络（ANN）。调查结果表明，ANN模型在微填料预测中实现了出色的指标，在关键性能指标中的表现优于LSTM。该模型表现出了出色的性能，如散点图，R2分数，平均绝对误差（MAE），均方误差（MSE）和根平方误差（RMSE）的结果所证明的。与LSTM模型相比，在两个模型之间，ANN模型在两个模型之间达到了最重要的R2，MAE，MSE和RMSE值（0.84、1.10、1.90和1.38）。这项研究的关键贡献在于其开发全面有效的方法，以准确预测来自EEG信号的微度事件。
Sovrin - 物联网中的 SSI
到 2025 年，超过 750 亿台联网设备将把互联网扩展到物理世界，成为前所未有的通信和控制系统。 1 这个数字生态系统的变化——无论是有意还是无意的——首次能够在相隔数千英里的数千个系统中产生物理后果，矛盾的是，这既扩大了我们的控制范围，也扩大了我们的风险。这种感知、连接和引起变化的能力同样带来了机遇和威胁。物联网中威胁和机遇的联系集中在身份和权限上——目前还没有通用的方法来区分一个事物与所有其他事物，或者确定该事物被允许做什么。缺乏身份和权限阻碍了多方物联网服务和生态系统的发展，阻止了有价值的新用例的出现，也使得我们更难为日益增长的网络攻击威胁提供有效的解决方案。自主主权身份 (SSI) 为事物提供持久身份并刻意传达权威，提供了一种利用物联网商业机会和减轻网络威胁的新兴方法。
圣路易斯社区学院 2014-15 目录 STLCC
圣路易斯社区学院认识到学术诚信的核心价值对于学术界的所有活动都至关重要，并为教学和学习提供了基石。它的特点是坚持诚实、公平、相互责任、尊重和个人诚信的基本原则。推进学术诚信原则至关重要，因为这样做可以增强学术话语、学术工作质量、机构运作和教育目标评估。遵守学术诚信包括： • 维护学院学位、证书和奖项的标准，以维护学院的学术信誉和声誉； • 传达期望、最佳实践和程序，以促进学术诚信原则并确保合规； • 提供保持学习诚信所需的环境、指导和资源； • 对自己工作的价值和真实性负责并承担个人责任； • 对直接为项目做出贡献或其工作被用于完成项目的人给予适当的认可和赞扬； • 认识到哪些行为会损害学术诚信，无论是有意还是无意的（剽窃、作弊、不文明行为等）。理解、遵守和支持学术诚信是学院教师、学生和工作人员的共同责任。
迈向识别和管理人工智能偏见的标准
随着个人和社区在日益虚拟的环境中互动，他们往往容易受到数字足迹商品化的影响。在这种环境中，模糊的概念和行为被捕获、量化，并用于对人们的生活进行分类、排序、推荐或做出决定。虽然许多组织都试图以负责任的方式利用这些信息，但偏见在技术过程中仍然存在，无论意图如何，都可能导致有害影响。这些有害结果，即使是无意的，也为培养公众对人工智能 (AI) 的信任带来了重大挑战。虽然有很多方法可以确保我们每天使用的技术是安全可靠的，但有些特定于人工智能的因素需要新的视角。人工智能系统通常被置于它们能够产生最大影响的环境中。这种影响是有益的还是有害的，是值得信赖和负责任的人工智能领域的一个基本问题。人工智能带来的有害影响不仅在个人或企业层面，而且能够波及更广泛的社会。人工智能应用或通过跨领域和跨行业的大型机器学习模型的扩展造成的破坏的规模和速度需要共同努力。
制定人工智能偏见识别和管理标准
随着个人和社区在日益虚拟的环境中互动，他们往往容易受到数字足迹商品化的影响。在这种环境中，模糊的概念和行为被捕获、量化，并用于对人们的生活进行分类、排序、推荐或做出决策。虽然许多组织都试图以负责任的方式利用这些信息，但偏见在技术过程中仍然存在，无论意图如何，都可能导致有害影响。这些有害结果，即使是无意的，也为培养公众对人工智能 (AI) 的信任带来了重大挑战。虽然有很多方法可以确保我们每天使用的技术是安全可靠的，但有些特定于人工智能的因素需要新的视角。人工智能系统通常被置于它们能够产生最大影响的环境中。这种影响是有益的还是有害的，是值得信赖和负责任的人工智能领域的一个基本问题。人工智能带来的有害影响不仅在个人或企业层面，而且能够波及更广泛的社会。人工智能应用或通过跨领域和跨行业的大型机器学习模型的扩展造成的破坏的规模和速度需要我们共同努力。
迈向人工智能中识别和管理偏见的标准
随着个人和社区在日益虚拟的环境中互动，他们往往容易受到数字足迹商品化的影响。本质上模棱两可的概念和行为在这种环境中被捕获、量化，并用于对人们的生活进行分类、排序、推荐或做出决定。虽然许多组织都试图以负责任的方式利用这些信息，但偏见仍然存在于技术流程中，无论意图如何，都可能导致有害影响。这些有害结果，即使是无意的，也为培养公众对人工智能 (AI) 的信任带来了重大挑战。虽然有很多方法可以确保我们每天使用的技术是安全可靠的，但有些特定于人工智能的因素需要新的视角。人工智能系统通常被置于它们能够产生最大影响的环境中。这种影响是有益还是有害，是值得信赖和负责任的人工智能领域的一个基本问题。人工智能带来的有害影响不仅仅发生在个人或企业层面，还能够波及更广泛的社会。人工智能应用或通过跨领域和行业扩展大型机器学习模型造成的损害规模和速度需要齐心协力。
基因增强的伦理问题：
泰斯·约翰逊 (牛津大学) 摘要：人类自古以来就渴望将自己改造得比现在更好。但是，利用生物医学技术增强自身能力的能力却是新事物。在本章中，我们将区分不同的增强形式，例如，旨在改善现有能力的环境、生化和基因干预。但我们将重点关注基因增强。我们将探究治疗疾病和增强现有能力之间是否存在有趣的差异。我们将讨论人们可能必须增强其子女的原因，以及反对增强的人所表达的道德担忧，例如在增强很普遍的世界中对残疾人或未增强者的歧视。最后，我们将讨论如何从社会角度思考人类增强，每个人增强自己或子女的选择都会对整个人类产生网络效应。简介当我们改善现有能力或创造新能力时，就会发生人类增强，以便我们能够更好地完成任务，或者让我们的生活整体变得更好。根据我们对该术语的定义，增强可能是有意的，也可能是无意的。 1 它可以来自环境、生物化学、物理、技术或遗传。增强可以发生在我们自己或我们的孩子身上，以便让我们
专业精神：医疗保健环境中的微侵略
引言无法谈论种族，种族主义和结构种族主义，导致了一词微观侵略。非裔美国精神科医生切斯特·皮尔斯（Chester M. Pierce）博士在1970年代创造了这个术语，以使对非主导群体造成的伤害进行这种对话。微侵略是指“常见的行为侮辱性是故意的或无意的交流秘密，对派系群体的贬损或负面态度”，这可以从历史上整个人类的存在中找到[1]。微观侵略不仅可以影响一个人获得权力，资源和机会的机会，而且还可以导致医疗保健专业人员和患者边缘化群体所面临的持续差异。Derald Wing Sue博士和其他心理学家进一步开发了一个分类系统，以“帮助有色人种了解正在发生的事情，也许也可以教育白人”，以扩大此概念的重要性[2]。这些经历的现实使自我教育和改进的机构运动充满了动力，尤其是因为在过去的几个世纪中，微侵略从历史上源于美国的种族关系。低估的是这些微侵略性如何具有