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NAT7210 ™ 集成电路(“设备”)在正常使用和服务下,自 National Instruments 工厂发货之日起一年(1)内,保证不会出现材料和工艺缺陷。在这一年期间,如果出现以下情况,National Instruments 可自行选择维修、更换或向买方退款:(i) 买方将设备退回 National Instruments,以离岸价从位于德克萨斯州奥斯汀的 National Instruments 工厂发货;(ii) 买方在发现任何缺陷后立即书面通知 National Instruments,包括缺陷的详细描述;(iii) 在检查退回的设备后,National Instruments 确信电路存在缺陷,并且此类缺陷的原因不是由 National Instruments 以外的其他人进行的改动或维修、疏忽、事故、误用、安装不当或违反 National Instruments 发出的任何说明使用。
• 通过使用安全、高效和可靠的技术环境,使大学社区的所有成员都能实现其学术或行政工作目标。 • 通过保护学术、行政和个人信息的机密性、完整性和可用性,保护其免受当前和未来威胁。 • 制定适当的政策和程序,保护信息资源免遭盗窃、滥用、误用或任何形式的重大损害,同时仍使社区成员能够履行其职责。 • 在组织内建立信息技术安全的责任和义务。 • 鼓励和支持管理层、教职员工和学生保持适当的意识、知识和技能水平,使他们能够最大限度地减少信息技术安全事件的发生和严重程度。 • 确保大学能够有效应对、控制和处理重大安全事件,同时能够继续开展教学、研究和行政活动。
数据显示,个人在尝试获得行为健康和药物滥用治疗时面临的问题非常严重。这是一个全国性问题。在部门内部以及整个政府中,各机构一直在评估可以采取哪些措施来应对这场危机。例如,该部门的工人赔偿计划办公室已投入大量资源来遏制阿片类药物的滥用、误用和扩散,以保护 270 万联邦工作人员免受有害的阿片类药物处方行为的影响。疾病控制和预防中心提倡采用公共卫生方法来对抗阿片类药物过量流行病,并已拨出 4.75 亿美元用于阿片类药物过量预防监测活动,其中大部分资金用于支持基于州的预防工作。6
简介 企业经常依赖预测模型来支持或做出有关投资、员工招聘和留任、财务报告、客户服务(包括授信、定价和营销)、客户关系管理、资本充足率和其他各种目的的决策。一般而言,使用任何模型都涉及“模型风险”,其定义为“基于不正确或误用的模型输出和报告做出的决策可能带来的不利后果”。1 此类风险的潜在来源包括但不限于设计缺陷;假设、数学或编程错误;数据错误;模型实施错误;或将模型误用于非设计目的。但是,它还包括使用模型会导致违反法律或法规(例如禁止歧视)或造成代价高昂的声誉损害的风险。模型复杂性增加、数据输入和假设的不确定性、更大程度的
申请人的律师在上诉摘要中提出的论点似乎不适用于本案。目前尚不清楚律师是否将此作为多份文件的模板,或者是否可能错误地将其包含在摘要中。申请人的律师似乎没有错误地包含内容,因为一些不相关的论点确实包含与申请人有关的信息。摘要讨论了第一项要求,然后指出局长的决定“包含误解和误用法律的情况,超出了无害错误的范围,达到了滥用自由裁量权的程度。”摘要描述了两种情况:未提交证据与提交证据不足。在这里,申请人暗示局长在拒绝中的分析属于未提交证据来证明拟议努力的国家重要性的情形。
医疗信息系统中的任何人工智能都必须针对个体患者提出建议和采取行动,这就需要从异构统计数据中提取和优先处理高质量的相关数据,为此需要比现在常用的更复杂、更可重复的语义注释、基于知识的设计和交叉验证方法。这些需要建立在多种专家知识表示和推理方法的经验之上,而不仅仅是纯数据驱动的机器学习。尤其重要的是识别高风险或脆弱的亚群,以避免机器学习和其他人工智能技术的偏见性误用,这些技术可能会加剧新冠肺炎大流行期间及以后的医疗保健不平等。2自然语言分析已成为从文献和大数据源(如电子健康记录、实验室测试、公共数据库等)中提取信息的重大突破。结合
NAT9914 ™ 集成电路(“设备”)在正常使用和服务下,自 National Instruments 工厂发货之日起一年(1)内,保证不会出现材料和工艺缺陷。在这一年期间,如果出现以下情况,National Instruments 可自行选择维修、更换或向买方退款:(i) 买方将设备退回 National Instruments,以离岸价从位于德克萨斯州奥斯汀的 National Instruments 工厂发货;(ii) 买方在发现任何缺陷后立即以书面形式通知 National Instruments,包括缺陷的详细描述;(iii) 在检查退回的设备后,National Instruments 确信电路存在缺陷,并且导致此类缺陷的原因不是由 National Instruments 以外的其他人进行的改动或维修、疏忽、事故、误用、安装不当或违反 National Instruments 发出的任何说明使用。
摘要 人机交互中的一个主要问题是任务应该在人与自动化之间交换还是共享。本文展示了作者在过去 10 年中通过课堂辩论对这两种人机交互形式进行的反思,重点关注自动驾驶领域。与讲座一样,我们首先从历史角度调查自动化的六个陷阱开始:(1)丧失情境和模式意识,(2)技能退化,(3)不平衡的心理负荷,(4)行为适应,(5)误用和(6)废用。接下来,其中一位作者解释了为什么他认为触觉共享控制可以弥补这些缺陷。接下来,另一位作者反驳了这些论点,认为交换控制是改善道路安全的最有希望的方法。本文以一个共同点结束,解释共享和交换控制分别在中等和低环境复杂性下表现更好。
根据 OMB 通函 A-123 附录 B – 政府信用卡计划风险管理框架的要求,该计划概述了商务部 (DOC,Department) 内部对信用卡计划管理至关重要的政策和程序,以确保遵循内部控制系统并降低欺诈、误用、滥用和违法行为的可能性。本文件旨在成为一份动态文件,并随着 DOC 信用卡计划的变化而更新。该部门已过渡到 SmartPay3®,以花旗银行为服务银行并与 Visa 合作开展所有商业信用卡服务(购买、旅行和车队业务线)。这包括实施花旗银行的 CitiManager 信用卡管理工具和 Visa 的 IntelliLink 数据挖掘工具。这些解决方案和业务流程通过加强内部控制和促进透明度和问责制来增强该部门的信用卡计划,并反映在 DOC 信用卡管理计划的此次更新中。