PERPOOE:O Sudarshan Chemical lndustries有限{Hercafter re {re {resed a as,sudashan ,, ylfe,''我们的'')是领先的色彩解决方案提供商,具有广泛的产品,包括高性能色素,azo,azo和贫血素化剂,苯胺颜料,果皮色素,果皮色素,以及颜料,以及颜色的效果,以及颜色的效果。凭借强大的全球外展和经验,我们认识到{负责任地运营是确保业务可持续性和在可持续未来共同成长的必备之处。我们致力于道德和可持续的业务运营。o在Sudarshan,我们受到Seva(服务),勇气,承诺和热情,尊重和信任的核心组织价值观的驱动,这是指导我们的业务运营和策略的指导。ln与我们对可持续未来的愿景,我们致力于为所有利益相关者创造长期价值,并对环境产生积极影响。我们采用了一个ESG战略框架,该框架阻碍了我们的关键材料主题和重点领域,这对我们的业务运营至关重要。我们的战略框架以我们的ESG愿景为指导 - “通过反应和可持续发展来成为色素行业的GTOBAT领导者”。此外,为了创建一个有利的环境,我们采用了“提供安全,包容和丰富的环境来推动ECA-FeftRcienf Busrness”的任务。o ln的光线采用了全面的环境,社会和治理政策,该政策强调了我们在各个重点领域的政策承诺,并为实现我们的可持续性目标提供了框架。o我们已经制定了负责任的采购政策(以下简称政策)来推动ESG在我们的采购实践中的集成。这个杂货店是经合组织对矿产负责任供应供应的要求,全球报告(GRL)标准(GRL)标准以及商业责任与可持续性报告(BRSR)的要求。
生命最后阶段的土著法律问题(即将于 2022 年出版) 欧洲和加拿大人工智能监管比较(2021 年 11 月) 生命最后阶段的法律问题(2021 年 10 月) 监管人工智能:关键问题和选择(2021 年 4 月) 美国刑事司法中人工智能和算法的兴衰:加拿大的经验教训(2020 年 10 月) 互联网时代的诽谤法(2020 年 3 月) 集体诉讼的目标、经验和改革(2019 年 7 月) 法律能力、决策和监护权(2017 年 3 月) 小型遗产的简化程序(2015 年 8 月) 联邦 RDSP 的能力和法律代表(2014 年 6 月) 林业工人工资留置权法案审查(2013 年 9 月) 增加获得家庭司法的机会(2013 年 2 月) 弱势工人和不稳定工作(2012 年 12 月) 残疾人法律框架(2012 年 9 月) 反对暴力侵害妇女的教学框架(2012 年 8 月) 老年人法律框架(2012 年 4 月) 省级违法行为法的现代化(2011 年 8 月) 安大略省商业公司法下的连带责任(2011 年 2 月) 婚姻破裂后的养老金分配(2008 年 12 月) 兑现政府支票的费用(2008 年 11 月)
1.Moveworks 的 ML 模型主要基于从生产使用中采样的数据进行训练。使用一种称为集体学习的技术,我们的许多模型都基于从多个客户中提取的匿名数据进行训练,从而使它们能够了解来自具有不同背景和特征的员工的请求的通用结构。2.我们注释这些数据时不会向注释者公开任何用户特征:注释界面中不包含任何姓名、照片或其他类别识别特征。例如,在注释请求的意图时,注释者只能看到消息的文本和组织的名称。3.在训练期间,我们不会在模型学习从中获取信号的输入中包含受保护的属性(例如性别或种族)。4.对于发送给我们机器人的绝大多数请求,人类注释者很难(甚至不可能)从请求文本中猜测知识工作者的任何受保护类别 - 而对于我们的 ML 模型来说则更难。这意味着模型不太可能学习与受保护类相关的中间表示。
透明度对于促进理解、信任、公平和问责至关重要,应体现在开发和使用人工智能系统所涉及的流程的清晰度、开放性和可理解性上。我们用通俗易懂的语言向所有受人工智能系统影响的个人(例如员工、候选人和同事)公开、清晰地传达人工智能的使用情况。我们清楚地描述了此类技术的功能、优势、预期用途、局限性和使用的数据,并对任何自动化结果和决策提供简单的解释。我们确保允许提供人工干预的可能性,以便人类能够合理地理解、质疑和验证人工智能系统的决策标准和输出。首先,让最终用户提前知道他们何时直接与人工智能系统交互。我们还优先使用更简单、更容易解释的模型,只要这不影响其有效性。
人工智能 (AI) 是一项强大的技术,它有可能让我们的生活变得更好。本书的撰稿人 Stela Solar 在她的文章中列举了人工智能如何融入我们的日常生活的例子,无缝地提高了可访问性、生产力和体验。它被用于改善医疗保健、教育、交通和许多其他领域。然而,在我们的日常生活中部署最终用途的人工智能产品也引发了许多道德和社会问题。例如,我们如何确保公平公正地使用人工智能?我们如何防止人工智能被用来伤害人类?这需要在负责任和深思熟虑地设计、开发和应用人工智能技术时得到解决。这一系列短文提供了专家对“负责任的人工智能”研究的重要见解。这些论文探讨了未来的一些障碍和挑战,重要的是,强调了澳大利亚需要利用负责任的人工智能的前景。澳大利亚需要支持国内人工智能生态系统的发展。正如 Katrina Falkner FTSE 教授在她的文章中所解释的那样,这种支持必须确保我们的劳动力具备未来 AI 所需的技能。澳大利亚必须支持学校开展 STEM 教育,教师必须是我们的首要任务之一。这包括提供持续的教师专业学习,使我们的教师能够提高他们的 STEM 专业知识并建立