XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System用于训练
食品和健康领域的人工智能
图 1. 从组学技术、科学文献、物联网、地理空间技术和可穿戴传感器收集的数据的整合可用于训练食品和健康领域的人工智能 (AI) 算法。这些成果推动了创新，改善了食品和健康领域，包括精准农业的应用解决方案、食品供应链和食品配方的优化、功能性食品成分和生物活性物质的识别、生物标志物的发现以及个性化营养和药物的表型预测。
编辑创新的能源存储的高级高级材料：综合，表征和应用
摘要：创伤性脑损伤（TBI）是人头因事故或跌倒而受到影响的常见伤害之一，并且是最常提交的保险索赔之一。但是，当个人通过提供虚假的医疗状况尝试保险欺诈索赔时，通常总是被滥用。因此，需要即时大脑条件分类系统。本研究提出了一种新型的分类结构，可以对非重生TBI患者和健康受试者进行分类，该患者使用静止状态脑电图（EEG）作为输入，解决计算机断层扫描（CT）扫描和磁共振成像（MRI）的固定性问题。所提出的体系结构利用长期内存（LSTM）和错误校正校正输出编码支持向量机（ECOC-SVM）进行多类分类。通过每个时间步骤将预处理的EEG时间序列提供给网络，LSTM单元将记住上一步的重要信息。LSTM单元的激活用于训练ECOC-SVM。 EEG的时间优势得到扩增，并能够达到100％的分类精度。 将所提出的方法与文献中的现有作品进行了比较，这表明所提出的方法在分类准确性，敏感性，特殊性和精度方面都优越。LSTM单元的激活用于训练ECOC-SVM。EEG的时间优势得到扩增，并能够达到100％的分类精度。将所提出的方法与文献中的现有作品进行了比较，这表明所提出的方法在分类准确性，敏感性，特殊性和精度方面都优越。
走进分类立方体：亲密的……
机器学习 (ML) 算法在我们的环境中变得越来越普遍。它们嵌入在我们日常使用的产品和服务中，依赖于我们的个人信息，从中寻找模式并产生相应的结果 [1]。我们大多不知道这个过程，也不知道这些系统如何“看待”我们。然而，这些结果可能会严重影响我们的生活 [2–4]。最近的研究表明，一些 ML 算法反映了算法中编码的社会差异和偏见。此外，用于训练这些算法的数据集通常未能包括代表性不足的群体和历史上被边缘化的社区 [5–7]。因此，个人熟悉这些系统并了解如何检测和分类自己的身体至关重要。
Icertis 负责任的 AI 政策
尊重。任何 AI 部署都将尊重所有受影响实体和个人的隐私、财产、法律和人权。• 我们将采取合理措施确保我们利用的任何模型或 AI 技术都尊重用于训练该技术的数据的版权和合同义务。• 我们将在任何 AI 应用中应用有关个人隐私的行业标准。• 我们将遵守所有适用法律，并努力确保我们的原则和方法符合任何适用的行业标准。• 我们不会在未经同意的情况下与第三方共享客户数据，也不会在模型中使用客户数据，除非能够防止在及时响应中发生重大披露
GAIA-X 和欧洲数据空间
建设欧洲数据经济是数字单一市场战略的一部分。欧盟委员会估计，公共和私人数据共享：数据经济它寻求促进成员国之间自由共享数据，将达到的价值：成员国之间可以相互访问第三方数据，其价值如下：27个成员国的新商业机会自决更快和创新的产品开发隐私这个数字代表了透明度用于训练机器学习系统的数据多样性安全性它将雇用1090万名专业人员公平竞争丰富内部分析
值得信赖的人工智能：
§ Develop tools, techniques, and procedures to measure human trust of AI/ML algorithms linked with the trustworthiness of the AI/ML system to help inform stakeholders about the levels of trust across the developmental process § Develop methods to reduce data source bias and create modularity § Develop a cybersecurity and risk model to ensure AI/ML algorithms maintain robustness in situations where a given set of sensors用于训练系统的系统不再在系统§中使用，以开发出在完整生命周期期间衡量系统成功的方法
前扬克顿空对地射击靶场
前扬克顿空对地射击靶场，又称苏城空对地射击靶场，在 1943 年至 1945 年间曾被用作机枪和轰炸练习场，用于训练驻扎在前苏城陆军航空场的美国陆军航空队飞行员。通过历史研究和实地考察，已确定与前扬克顿空对地射击靶场相关的区域（称为 02 练习轰炸靶场）存在潜在爆炸危险。已知或怀疑在该靶场使用的弹药包括带有点射弹的练习炸弹和小型武器弹药。
前大本德空对地射击靶场
前大本德空对地射击靶场，又称夏延底部射击靶场和巴顿县射击靶场，在 1943 年至 1946 年间用于训练驻扎在前大本德陆军航空场和前斯莫基山陆军航空场的美国陆军空军机组人员。通过历史研究和实地考察，已确定与前大本德空对地射击靶场相关的区域（称为轰炸靶场）存在潜在爆炸危险。已知或怀疑在该靶场使用的弹药包括通用炸弹、练习炸弹、中口径弹药和小型武器弹药。
人工智能——经济和金融变革的驱动力
1. 将基于AI的IT解决方案的开发外包给外部承包商，这些承包商专门负责创建AI模型，并根据公司的业务需求使用大量数据进行训练和实验。 2. 引入咨询公司，提供分析金融和经济职能业务流程现状、确定发展领域、选择基于人工智能的最佳 IT 解决方案及其实施方案的建议以及制定实施这些解决方案的路线图的服务。 3.在外部平台上训练模型。这些平台提供用于训练和试验模型的 IT 工具，使公司无需拥有自己的基础设施。
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数据匿名化和假名化：确保用于训练和推理的数据充分匿名化或假名化，降低识别风险。通用数据保护法 (LGPD) 隐私保护 AI 技术：实施联邦 AI 和加密学习，允许在不直接共享个人数据的情况下训练模型。数据保护 – ANPD 和法规遵从性：遵守隐私法律和法规，例如通用数据保护法 (LGPD) 和国家数据保护局的标准 – ANPD 和欧洲通用数据保护条例 (GDPR)，以确保数据收集和使用符合隐私标准。