XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System滥用
人工智能（AI）滥用的识别与预防
互联网上许多来源的搜索速度远快于人类使用搜索引擎搜索单个页面/文章的速度。以这种方式使用人工智能工具不会威胁学习者/学徒在评估中工作的完整性和有效性，因为它被用于信息收集的目的；工作本身，适当地引用任何收集到的信息，仍然是“真实的”。4.03 其他适当/允许使用人工智能的例子有：
药物滥用健康需求评估
为了解决这些问题，评估建议采取多管齐下的方法，包括加强社区服务、医疗保健提供者和刑事司法系统之间的伙伴关系，而禁毒伙伴关系可以帮助促进这种伙伴关系。加强外联工作，以增加妇女和少数民族等代表性不足的群体对服务的接受度，也至关重要。评估提倡通过更好地利用技术和更有效的参与策略，特别是在教育环境中，来提高服务的可见性和可及性。此外，服务机构探索如何最好地利用补充药物滥用治疗和康复补助金，并确保为实现补助金目标做出战略努力，以确保继续投资这些服务，也将大有裨益。预计采用供应商选择制度来支持重新采购将带来诸多好处，例如确保现有服务的连续性和发展，但解决任何行政挑战也很重要。
关于加强对滥用集体裁员和解雇及重新雇用规则的补救措施的磋商
信息，可能会根据英国立法（《2000 年信息自由法》、《2018 年数据保护法》和《2004 年环境信息条例》）披露。如果您希望将您提供的信息视为机密信息，请告诉我们，但请注意，我们无法保证在所有情况下都保密。您的 IT 系统生成的自动保密免责声明不会被我们视为保密请求。我们将根据所有适用的数据保护法处理您的个人数据。更多详细信息，请参阅英国商业和贸易部的公共咨询隐私声明 我们将在 GOV.UK 上发布政府回应。
管制药品监控和滥用药物检测
F10.20 酒精依赖，无并发症 F11.20 阿片类药物依赖，无并发症 F11.21 阿片类药物依赖，缓解期 F12.20 大麻依赖，无并发症 F13.20 镇静剂、催眠剂或抗焦虑剂依赖，无并发症 F14.20 可卡因依赖，无并发症 F15.20 其他兴奋剂依赖，无并发症 F16.20 致幻剂依赖，无并发症 F18.20 吸入剂依赖，无并发症 F19.20 其他精神活性物质依赖，无并发症 F25.9 分裂情感性精神障碍，未指明 M47.816 无脊髓病或神经根病的腰椎病 M47.817 无脊髓病或神经根病的腰骶椎病区域 M54.16 神经根病，腰部 M54.17 神经根病，腰骶部 M54.2 颈痛 M54.50 下背部疼痛，未指明 Z71.51 药物滥用咨询和药物滥用者的监督 Z79.891 长期（当前）使用阿片类止痛药 Z79.899 其他长期（当前）药物治疗
为审美目的而滥用ozempic®的使用
COGNITIONIS - Cientific journal ISSN: 2595-8801 Originals received: 08/30/2024 Acceptance for publication: 09/30/2024 DOI: https://doi.org/10.38087/2595.8801.509 Organization: Interinstitutional Scientific Committee Chief Editor: Gabriel César Dias Lopes Assessment: Double Blind Review by Seer/OJS
成人综合药物滥用治疗和...
报告目的 成人社会关怀和健康审查委员会上次更新是在 2023 年 9 月 7 日（附录 11.1）。该报告概述了我们在嵌入政府十年药物计划“从伤害到希望”建议方面的进展。它还总结了我们的药物和酒精治疗服务的主要成果，该服务由 Turning Point 提供。委员会要求在今天的会议上进一步更新奥尔德姆药物滥用治疗和康复服务的药物战略里程碑和主要成就。高级运营经理 Gary Marshall 的演示文稿随附（附录 11.2）。还包括一份罗奇代尔和奥尔德姆主动康复 (ROAR) 2023/24 年度报告（附录 11.3）。Turning Point 已被要求出席会议，以回答委员会可能对其服务交付模式、其实施方式和当前优先事项提出的任何问题。执行摘要 提供高效的药物和酒精治疗和康复服务是实现更好的人口健康和减少对医疗和社会护理服务的需求所需的一系列活动的重要组成部分。 2021 年 12 月，一份国家政策文件《从伤害到希望；一项旨在减少犯罪和拯救生命的 10 年禁毒计划》发布，提出了为吸毒成瘾者提供一条通往富有成效和无毒生活之路的雄心壮志。 奥尔德姆药物和酒精
解决监狱中的药物滥用问题
3. 方法和数据收集活动 10 3.1 背景和方法论 10 3.2 监狱地点 10 3.3 招募 11 3.4 数据收集 12 3.5 分析方法 14 3.6 伦理和数据保护 15 3.7 局限性 15
模拟了大型语言模型和临床信用系统的滥用
1美国国立卫生研究院（NIH），美国国立卫生研究院（NIH），美国马里兰州贝塞斯达2已经提出了大型语言模型（LLMS）来支持许多医疗保健任务，包括疾病诊断和治疗个性化。虽然可以应用AI来协助或增强医疗保健的提供，但也存在滥用的风险。llms可用于通过不公平，不公正或不准确的标准分配资源。例如，社会信贷系统使用大数据来评估社会中的“可信赖性”，对那些基于仅由权力结构定义的评估指标（例如，公司实体或管理机构）定义的评分量很差的人进行了惩罚。强大的LLM可以扩大此类系统，该系统可以根据多模式数据 - 金融交易，Internet活动和其他行为输入来评估个人。医疗保健数据可能是最敏感的信息，可以通过“临床信贷系统”收集，并有可能用于侵犯公民自由或其他权利，这可能包括限制获得护理的访问。这项研究的结果表明，LLM可能会偏向于保护个人权利的集体或系统利益，从而有可能使这种未来的滥用。此外，本报告中的实验模拟了如何使用当前LLM利用临床数据集，以证明解决这些道德危险的紧迫性。1。最后，提出了策略来减轻开发大型AI医疗模型的风险。简介大语模型（LLMS）可以使用非结构化数据执行许多复杂的任务 - 在某些情况下，除了人类功能之外。1,2这种进步正在扩展到医疗保健：正在开发新的AI模型来使用患者数据进行任务，包括诊断，工作流程改进，监测和个性化治疗建议。但是，如果被管理当局，公司或其他决策实体滥用，临床AI潜在应用的这种增加也会给公民自由带来重大风险。对这种潜力的认识可能会降低风险，激励透明度，为负责任的治理政策提供信息，并导致开发针对“大数据压迫”的新保障措施。1.1社会信用系统社会信贷系统已在中国人民共和国（中国）引入，是大数据压迫的新兴例子。社会信贷系统旨在限制“被抹黑”的特权，但不能限制“可信赖”的特权。 3-23在社会信贷系统中，从公民/成员收集的大型多模式数据集可用于确定社会内的“可信赖性”，该指标是基于由权力结构定义和控制的指标。3-23被认为是值得信赖的，公民必须表现出对权力结构的忠诚，并与已建立的专业，财务和社会（行为）标准保持一致。否则，他们可能会失去自己和亲人的关键资源的访问权限。24例如，对管理机构的批评可能会导致旅行，就业，医疗服务和/或教育机会的限制。3-23甚至非常小的“犯罪”，例如轻率的购买，停车票或过度的在线游戏，也可能导致处罚。21-23最终，从电力结构中获取资源，威胁力量结构或以其他方式被认为是不受欢迎/不信任的任何行为都可能导致负面后果，包括由于公共“黑名单”而进行的社会羞辱。