XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System调查的
德国人工智能公司法律尽职调查的关键方面
根据 GDPR 第 9 条第 1 款，对特殊类别的个人数据（例如健康数据、生物特征数据）有更严格的要求，且不适用利益平衡。由于不能排除在 AI 训练中使用此类敏感数据，因此将公开数据用于 AI 训练和开发是否符合数据保护规定值得怀疑。将这些数据视为不受欢迎的“副产品”的说法是站不住脚的。通过 GDPR 第 9 条第 2 款 e 项（“数据主体已明显公开的个人数据”）进行的授权也存在问题，因为仅仅将这些数据存在于公共领域是不够的。其他论点，例如 GDPR 第 9 条第 2 款 j 项与德国联邦数据保护法第 27 条（将数据用于科学研究或统计目的）相结合，尚未经过充分检验，存在风险。
DNA分析和刑事调查的法医调查方法
脱氧核糖核酸（DNA）自刑事司法系统以来一直是刑事司法系统的重要因素。参考样本的DNA概况通常与犯罪现场刑事案件的证据样本中的DNA概况进行比较。家族性DNA分析也可以识别一个人并提供重要的调查潜在客户，即使没有参考样本以在刑事调查过程中进行比较。使用几种间接数据库搜索技术确定法医生物样品的潜在来源。这些基于DNA的技术包括线粒体DNA（MTDNA）分析，研究性遗传家谱（IgG），家族搜索和Y-STR数据库搜索。本研究检查了这些方法，并在搜索效率，数据库结构，搜索方法，基因分型技术，数据安全性，数据质量和成本方面进行了比较。它还为科学家提出了一些可能的法律和隐私问题，以进一步考虑。本文涵盖了家族性DNA分析的重要性，用于使用家族性DNA查找和识别亲戚的程序，其在取证中的益处均涵盖了本文。此外，还考虑了与家族性DNA分析相关的适当应用该技术以及社会，法律和道德问题的未来选择。
意大利产科调查的前瞻性队列研究-IRIS
目标：关于SARS-COV-2 Omicron变体对接种疫苗和未接种疫苗的孕妇的影响的证据很少。根据疫苗保护，这项研究旨在比较意大利的Omicron波浪中感染SARS-COV-2的妇女的孕产妇和围产期结局。方法：这项国家前瞻性队列研究在2022年1月1日至5月31日住院后7天内招募了SARS-COV-2鼻咽为正的孕妇。怀孕期间至少接受了一剂疫苗的妇女，以及第一次助推器完成疫苗周期的妇女被认为是免受中度或重度COVID-19（MSCD）的保护。多变量逻辑回归模型评估了疫苗保护与疾病严重程度之间的关联。产妇年龄，教育水平，公民身份，出生领域，以前的合并症和肥胖症被分析为潜在的危险因素。结果：MSCD很少见（41/2147，1.9％; 95％CI，1.4 E 2.6），并且未经保护的妇女的开发几率明显更高（OR，2.78; 95％CI，1.39 E 5.57）。与受保护的妇女（n¼1069）相比，未受保护的（n¼1078）更年轻，教育程度较低和外国人。在先前合并症（OR，2.86; 95％CI，1.34 E 6.12）和出生在亚洲国家（OR，3.05; 95％CI，1.23 E 7.56）的女性中发现了MSCD的较高概率。与温和病例相比，MSCD女性的早产百分比更高（32.0％[8/25]，而8.4％[161/1917]，p <0.001）以及剖宫产的百分比（52.0％[13/25] ves 31.6％[606/1919]，p 0.0029）。讨论：尽管严重的母亲和围产期结局很少见，但其患病率显着 - 没有疫苗保护的妇女较高。怀孕期间的疫苗接种有可能保护母亲和婴儿，因此强烈建议使用。Edoardo Corsi Exenti，Clin Microbiol Infect 2023; 29：772©2023欧洲临床微生物学和传染病学会。由Elsevier Ltd.发布的所有权利保留。
Cedefop 人工智能技能调查的初步结论 - 欧盟
15%的成年工人担心自己可能会因人工智能技术而彻底失去工作，尽管在某些欧盟国家，例如希腊、波兰和斯洛伐克，大约五分之一的工人表达了这种担忧。 在常规和不稳定的工作（即工作稳定性有限）和低技能职业中，工作自动化的风险更高。在工人使用计算机化机器执行工作任务的工作中，这种情况尤为普遍。 与完全失去工作相比，更高比例的工人声称人工智能对他们的工作任务产生了影响。20%的成年劳动力认为人工智能可以完成他们一半以上的工作任务。 虽然30%使用人工智能技术和工具完成工作的人经历了一些任务破坏，但41%的人不得不做一些新任务。对于68%的人来说，人工智能技术的主要影响是使他们能够更快地完成工作任务。
一种基于风险的监测临床调查的方法 - 问题和答案
I.引言本指南提供了有关监测人类药物和生物学产品，医疗设备和组合产品的临床研究2进行基于风险的方法的信息。3临床调查监测是用于确定是否按计划进行调查活动的质量控制工具。本指南包含有关计划监视方法，制定监视计划的内容以及解决和交流监视结果的建议。本指南扩展了对临床调查的行业监督指南 - 一种基于风险的监测方法（2013年8月）（2013年RBM指南）4，提供其他信息以促进赞助商对基于风险的监测的实施。一般而言，FDA的指导文件并未确定合法可执行的责任。相反，指南描述了该机构对某个主题的当前思考，除非引用特定的监管或法定要求，否则应仅将其视为建议。在代理指导中应使用该单词，这意味着建议或建议使用某些内容，但不是必需的。
使用机器和深度学习 - 调查的软组织肉瘤诊断
摘要。被称为软组织肉瘤（STS）的独特和多样性肿瘤的收集受到许多因素的阻碍，例如延迟或不准确的诊断，缺乏临床知识，以及限制性治疗方法。周围，连接和支持其他体器官和结构的组织是一种罕见类型的癌症，称为软组织肉瘤。肌肉，脂肪，血管，深层皮肤组织，肌腱和韧带可能受到软组织肉瘤的影响。软组织肉瘤几乎可以在每个身体成分（包括手臂，腿部和腹部）中出现。这些诊断错误严重损害了患者的治疗方式。研究人员已经提出了许多机器学习模型，以对癌症进行分类，但是它们都没有充分解决误诊问题。此外，大多数可比较的研究都提出了评估这些恶性肿瘤的模型，并未考虑到数据的异质性和数量。这项研究介绍了机器和深度学习方法之间的比较，以改善软组织肉瘤的分类。这项研究进一步提出了STS的早期检测。在下一阶段分类中，采用了最佳卷积神经网络（CNN）。
德国，法国和欧盟的供应链尽职调查的义务：概述
LKSG确立了努力的责任，但没有实现一定结果的责任。换句话说，范围公司对供应链中的人权或环境法的侵害并不直接负责，而必须制定某些机械和政策，以防止或减轻这种情况。没有绝对标准可以满足。范围公司必须采取“足够”措施。考虑到（i）公司业务的性质和范围，以逐案的基础确定，（ii）公司影响风险或侵犯风险或侵犯的局势的能力，（iii）暴力的可能性，使公司的可能性降低了违法行为的可能性。风险或违规。考虑到（i）公司业务的性质和范围，以逐案的基础确定，（ii）公司影响风险或侵犯风险或侵犯的局势的能力，（iii）暴力的可能性，使公司的可能性降低了违法行为的可能性。风险或违规。
学生对人工智能在教育中的作用的看法：基于调查的分析
摘要 人工智能（AI）已成为一种强大的技术，有可能改变教育。本研究旨在全面了解学生对在教育环境中使用AI的看法，以深入了解AI在教育中的作用，并调查他们对将AI融入学习过程的优势、挑战和期望的看法。我们分析了针对来自不同学术背景和教育水平的学生的调查的学生回答。结果表明，总体而言，学生对AI持积极看法，并认为AI对教育有益。然而，他们仍然担心使用AI的一些缺点。因此，有必要采取措施将负面影响降至最低，同时继续利用AI在教育中的优势。
EAC 调查的链接证据：环境可持续性和住房增长
战略规划，加强对自然的保护和积极规划，提供更好的环境信息，以优化土地空间利用并确保开发在正确的位置。这可以通过要求当局通过 NPPF 为实现政府的栖息地保护和创造目标做出贡献来实现，优先在地方自然恢复战略重点地区为自然分配空间。当地野生动物保护区应得到更强大和更具体的政策保护，不可替代栖息地名单应更新，以便政策保护适用于扩大和更准确的不可替代栖息地名单。政府应实施 SSSI 和 SPA 审查，指定更多最重要的栖息地和物种地点，为这些地区提供法律和政策保护，防止开发。