XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System监督机制
研究文章 德国医学生对医学人工智能的看法：一项横断面调查
共有 844 名医学生参与（回复率为 91.9%）。三分之二（64.4%）的学生对医学领域的 AI 缺乏了解。略多于一半（57.4%）的学生认为 AI 在医学领域具有实用应用，特别是在药物研发方面（82.5%），在临床应用方面则较少。男学生更有可能认同 AI 的优点，而女性参与者更有可能担心其缺点。绝大多数学生认为，在医学领域使用 AI 时，重要的是要有关于责任（97%）和监督机制（93.7%）的法律规则，在实施前应咨询医生（96.8%），开发人员应该能够向他们解释算法的细节（95.6%），算法应该使用代表性数据（93.9%），并且在使用 AI 时应始终告知患者（93.5%）。
埃塞俄比亚：保护行动者
安全部门由埃塞俄比亚国防军 (ENDF)、埃塞俄比亚联邦警察 (EFP)、州（地区）警察部队、地方民兵和国家情报和安全局组成。EFP 负责在联邦层面和任何地区维持法律和秩序，当安全局势恶化超出地区政府控制范围时。它还调查联邦法院管辖范围内的犯罪。州警察在各地区维持法律和秩序。他们的规模、结构、培训和履行职责的方式各不相同。地方民兵在各地区与地区警察部队协调行动，或代表他们所代表的民族语言社区行事。ENDF 有时提供内部安全以支持警察。对安全部队有内部和外部监督机制。埃塞俄比亚人权委员会接收并调查投诉，州和联邦机构已经实施了其关于人权保护和监狱条件的一些建议。
迈向原则性的公平竞争环境...
本工作组报告审查了欧盟和英国在线内容审核的监管、监督和执行情况。报告确定了与内容审核标准的共同监管和自我监管相关的关键问题和挑战，包括在线平台服务的内部监督机制。报告审查了国际上、欧盟和英国现有的监管内容审核标准。报告评估了独立监督和监管机构所发挥的作用和职责的关键问题和未决问题，以及在线内容审核政策和实践对基本权利、民主和法治提出的主要挑战。报告特别关注评估不仅与隐私和数据保护有关的问题，还关注影响言论自由和法治、正当程序和有效补救措施的问题。报告提出了一系列政策建议，旨在确保为开放和安全的在线环境提供原则性的公平竞争环境。
AICOLT 系统的人工智能驱动创新之旅 - Castledown
教师短缺是一个全球现象。根据联合国教科文组织 (2024) 的说法，“COVID-19 大流行对教师的可用性产生了长期影响”（第 6 页）。这一问题在语言教师方面尤为明显。例如，加拿大沉浸式教学专业人员协会 (ACPI) 和加拿大第二语言教师协会 (CASLT) (ACPI, 2023) 的一项研究显示，加拿大缺少 10,000 名法语沉浸式教学和 FSL 教师。这种短缺在农村和偏远地区尤为明显。对于许多机构和教师培训计划来说，在城市中心以外提供职前教师实习非常昂贵，他们需要更多愿意前往农村和偏远地区监督教师培训生的合格主管。根据联合国 (2020) 的说法，初级教师培训需要进行改革，特别是通过促进教学指导和监督机制的创新。此外，这种改革必须解决语言教师培训和监督适应新数字时代的紧迫性。
干细胞疗法产品和再生医学的标准
3.1.1.1由DOH许可为医疗机构。 只有DOH许可的医疗机构才有资格提供干细胞，细胞和基于组织的疗法。 3.1.1.2拥有一个机构干细胞研究委员会（ISCRC）或当地研究伦理委员会（REC），能够提供与治疗和/或产品有关的专门内部监督机制。 本地ISCRC/REC将是寻求ADHRTC批准的唯一负责机构。 3.1.1.3该疗法得到信誉良好的干细胞组织的批准，HCF在已知的国际干细胞研究实体之一中具有国际认证/注册。 3.1.1.4确保DOH许可设施或GMP认证的设施执行干细胞和衍生工具的采购（收集，生物库访问或导入）。 3.1.1.5确保通过DOH许可的实验室来处理干细胞和衍生物的处理，用于制造工艺，这可以是现场或现场。 3.1.1.6遵守现有的法规和准则，以确保产品安全，纯净且有效地满足CGTP，GMP和GCP要求。 3.1.1.7在应用干细胞，细胞和基于组织的疗法之前，获得ADHRTC和ISCRC或当地研究伦理委员会（REC）的批准。3.1.1.1由DOH许可为医疗机构。只有DOH许可的医疗机构才有资格提供干细胞，细胞和基于组织的疗法。3.1.1.2拥有一个机构干细胞研究委员会（ISCRC）或当地研究伦理委员会（REC），能够提供与治疗和/或产品有关的专门内部监督机制。本地ISCRC/REC将是寻求ADHRTC批准的唯一负责机构。3.1.1.3该疗法得到信誉良好的干细胞组织的批准，HCF在已知的国际干细胞研究实体之一中具有国际认证/注册。3.1.1.4确保DOH许可设施或GMP认证的设施执行干细胞和衍生工具的采购（收集，生物库访问或导入）。3.1.1.5确保通过DOH许可的实验室来处理干细胞和衍生物的处理，用于制造工艺，这可以是现场或现场。3.1.1.6遵守现有的法规和准则，以确保产品安全，纯净且有效地满足CGTP，GMP和GCP要求。3.1.1.7在应用干细胞，细胞和基于组织的疗法之前，获得ADHRTC和ISCRC或当地研究伦理委员会（REC）的批准。
国际刑事法院的评估政策
1 “大会可视需要设立附属机构，包括对法院进行检查、评估和调查的独立监督机制，以提高法院的效率和经济性。”（《国际刑事法院罗马规约》（icc-cpi.int））。 2 《罗马规约》于 1998 年在意大利罗马通过，并于 2002 年生效，该条约设立了国际刑事法院，该法院是常设法院，对国际社会关注的最严重犯罪具有管辖权。它规定了法院的结构、职能、罪行、程序以及与国家和其他行为者的关系（《国际刑事法院罗马规约》（icc-cpi.int））。 3 国际移民组织的行动授权为国际移民组织的职能（包括评估）提供了法律规定。 ICC-ASP/12/Res.6 号决议于 2020 年进行了修订（ ICC-ASP-12-Res6-ENG.pdf (icc-cpi.int) 和 ICC-ASP-19-Res6-ENG (icc-cpi.int)）。 4 独立的评估政策也是 IOM 加入联合国评估小组 (UNEG) 的一项要求。 5 附件 1 6 这些机构包括法院院长会议、司法部门、检察官办公室和书记官处。
气候监管冲击和银行贷款：Microdata的经验证据
在缺乏与气候相关的金融风险的监管资本要求的情况下，本文研究了自2020年以来，单个监督机制（SSM）对这些风险增加的短期影响，自2020年以来，如何通过信贷重新分配和不同信贷利差影响了欧洲银行的贷款渠道。通过使用临时方法来推断与监督微数据相匹配的公司级排放，我发现在SSM重新分配的信贷直接监督下，银行在出版气候监督期望后，对污染的公司较少。结果可用于控制COVID-19的保证贷款，信用重新分配效果完全由经过气候承诺的经过处理的银行驱动。专注于致力于减少未来碳排放的高发射借款人时，证据是不同的，这表明前瞻性信息对银行在信贷过程中起着有限的作用。结果对于决策者评估监督行动如何激励银行更好地管理与气候相关的风险，以及银行是否应退出污染公司或更多地参与支持过渡。
DeepSeq2：利用解缠表征增强序贯电路学习
电路表征学习在电子设计自动化 (EDA) 中越来越重要，它通过提高模型效率和准确性为各种下游任务提供服务。一项值得注意的工作 DeepSeq 通过对时间相关性进行编码开创了顺序电路学习。然而，它存在重大限制，包括执行时间延长和架构效率低下。为了解决这些问题，我们引入了 DeepSeq2，这是一个增强顺序电路学习的新框架，通过创新地将其映射到三个不同的嵌入空间——结构、功能和顺序行为——从而允许更细致的表征来捕捉电路动态的固有复杂性。通过采用高效的有向无环图神经网络 (DAG-GNN) 来绕过 DeepSeq 中使用的递归传播，DeepSeq2 显著缩短了执行时间并提高了模型的可扩展性。此外，DeepSeq2 采用了独特的监督机制，可以更有效地捕捉电路内的过渡行为。 DeepSeq2 在序贯电路表示学习中树立了新的基准，在功率估计和可靠性分析方面的表现优于之前的研究。
导航AI合规性，第1部分：历史记录中的失败模式
通过研究各个部门的失败，我们发现了有关风险评估，安全协议和监督机制的关键课程，这些教训可以指导这个快速发展时代的AI创新者。最突出的风险之一是倾向于优先考虑快速创新和市场优势而不是安全。案例研究表明，对透明度，强大的第三方验证和评估以及全面的数据治理实践以及其他安全措施至关重要。 此外，通过调查针对部署AI系统的公司的持续诉讼，我们强调了积极实施确保安全，安全和负责的AI开发的措施的重要性。 最近的法院案件讲授至关重要的课程：遵守隐私，反歧视和透明度法必须是基础的，而不是事后的想法。案例研究表明，对透明度，强大的第三方验证和评估以及全面的数据治理实践以及其他安全措施至关重要。此外，通过调查针对部署AI系统的公司的持续诉讼，我们强调了积极实施确保安全，安全和负责的AI开发的措施的重要性。最近的法院案件讲授至关重要的课程：遵守隐私，反歧视和透明度法必须是基础的，而不是事后的想法。
使用 GAN 预测药物-靶标结合亲和力
药物与靶标之间相互作用的计算预测是药物发现领域的长期挑战。最先进的药物-靶标相互作用预测方法主要基于具有已知标签信息的监督机器学习。然而，在生物医学中，获取标记的训练数据是一个昂贵且费力的过程。本文提出了一种基于半监督生成对抗网络 (GAN) 的方法来预测结合亲和力。我们的方法包括两部分，两个用于特征提取的 GAN 和一个用于预测的回归网络。半监督机制使我们的模型能够学习标记和未标记数据的蛋白质药物特征。我们使用多个公共数据集评估我们方法的性能。实验结果表明，我们的方法在利用免费提供的未标记数据时实现了具有竞争力的性能。我们的结果表明，利用这种未标记数据可以大大帮助提高各种生物医学关系提取过程的性能，例如药物-靶标相互作用和蛋白质-蛋白质相互作用，特别是在这些任务中只有有限的标记数据可用时。据我们所知，这是第一个基于半监督 GAN 的预测结合亲和力的方法。