通过强大的激光焊接工艺获得更好的电池单元 Dr.阿伦大学激光应用中心的 Markus Hofele 在慕尼黑展示研究成果
负责退伍军人和纪念事务的武装部队部长国务秘书 Patricia Miralles 将于 18 日星期四访问奥恩 (61)
陆军部部长秘书、古代战士和记忆负责人帕特里夏·米拉莱斯 (Patricia Miralles) 宣布对奠边府战役法国士兵进行收复(越南)
2。为什么在过去几年中算法传单至少制定了至少170套基于道德或人权的基于人权的AI原则,框架和准则,以支持在公共和私营部门中负责任的AI开发和部署。1的研究表明,围绕核心原则的越来越多的共识,例如对问责制,隐私和安全性,透明度和解释性,公平性和非歧视性,专业责任,人类控制以及促进人类价值观的需求。2这些原则和价值观已经围绕了如何调节AI-AI-IS技术,以及现有的欧盟法规,例如一般数据保护法规(GDPR)和《数字服务法》(DSA)(DSA)和目前正在讨论的新监管建议,例如AI法案,ECHO ACHO,ECHO,ECHO这一新的共识。
申请人必须在密码学或AI中拥有挪威博士学位或同等学历,或者必须在申请截止日期之前提交其/她的博士学位论文以进行评估。授予博士学位是一种就业条件。申请人应该对AI产生真正的兴趣,研究建议必须与人工智能有关。以前不能雇用申请人在UIB担任博士后研究员,在奖学金时期,任何其他机构都不能雇用他们。与AI相关的研究和/或创新的经验是一个优势。Cryptanalysis或AI安全性的经验是必须遵循铅AI移动性规则的要求。申请人必须能够以结构化的方式独立工作,并具有与他人合作的能力。申请人必须在口头和书面英语方面具有出色的技能(在简历中自我评估,并在申请中证明)。申请和相关文件必须用英语。
由 SJVN 有限公司执行的喜马偕尔邦 Dhaulasidh 水电项目 (2x33 = 66 MW) 的参观报告。CEA HPA 部门 II 助理主任 Shri Vontela Aravind Reddy 于 2022 年 3 月 4 日至 5 日参观了由 SJVN 有限公司执行的喜马偕尔邦 Dhaulasidh 水电项目 (2x33=66 MW),以审查项目各项工作的实际进展情况。与官员/工程师讨论了正在进行的工作的各个方面、问题区域以及为加快工作进度而采取的措施,目的是按计划及时投入使用项目。访问期间观察到的工作状态和关键区域/活动如下: 1.0 项目详情 拟建的 Dhaulasidh 水电项目 (DSHEP) 位于喜马偕尔邦的 Hamirpur 和 Kangra 区,由 SJVN 有限公司执行。该项目设计为比亚斯河上的径流式项目,设有小型实时蓄水设施,可在淡水季节提供峰值电力。该项目利用 46.37 米的总水头(45.33 米的净水头),在 90% 的可靠年份发电 304 MU,装机容量为 66MW。GoHP 通过 2008 年 6 月 28 日的信函将 Dhaulasidh HEP 分配给 SJVN 进行调查和后续开发。Dhaulasidh HEP 的 DPR 已从能源局、GoHP 通过 2011 年 6 月 25 日的信函(附于附录 I)获得技术经济同意 (TEC),费用为 497.67 千万卢比(包括 IDC 和 FC),2010 年 9 月 PL 以 SJVN 有限公司为受益人。政府批准了 Dhaulasidh HE 项目。印度政府于 2020 年 10 月 1 日批准了该项目(见附录 II),金额为 687.97 亿卢比,其中包括项目成本 666.32 亿卢比(2020 年 5 月 PL)和印度政府为建设基础设施提供预算支持 21.65 亿卢比,建设期为 54 个月。成本详情如下:
重要的是,符合负责任的人工智能 (RAI) 最佳实践并具有积极社会环境影响的人工智能系统应得到支持,以发展并惠及可能从中受益的潜在用户和社区。然而,新兴的人工智能项目在实际实施 RAI 原则以及扩展方面遇到了挑战。RAI 的主要挑战包括减轻偏见和歧视、确保代表性和情境适当性、流程和结果的透明度和可解释性、维护人权以及确保人工智能不会重现或加剧不平等。RAI 的框架已经激增,但往往停留在高水平,没有在各种用途和情境中实施的技术指南。同时,扩展过程本身可能会给实现或保持 RAI 遵守带来障碍和复杂性。
过去几年,美国联邦政府对人工智能技术的采购急剧增加。1 基于对各机构在采购尖端人工智能方面面临的挑战的研究,NAIAC 2023 年秋季的建议重点关注各机构在现有采购权限内可以做些什么。即,NAIAC 建议各机构优先考虑人工智能采购,包括在其总统过渡计划中;解决人工智能专业知识差距并培训采购人员;利用新兴人工智能采购实践的非详尽清单——例如质量保证监测计划 (QASP) 和领域内评估;并确保创新人工智能采购方面的专业知识和最佳实践成为机构知识并在整个机构间共享。2 持续的研究和与利益相关者的接触揭示了联邦采购条例 (FAR) 在实践中的实施存在很大局限性。因此,这项建议侧重于机构采购一流、值得信赖的人工智能所必需的变革。