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人工智能的伦理管理
摘要：随着人工智能（AI）处理高度复杂任务的能力越来越强，许多支持人工智能的产品和服务被赋予了更高的决策自主权，可能对个人和社会产生不同的影响。虽然组织和研究人员一再表明人工智能对人类的祝福，但严重的人工智能相关滥用和事件引发了紧迫的伦理问题。因此，不同学科的研究人员广泛承认有关人工智能的伦理讨论。然而，管理者渴望在整个组织中激发伦理考虑，但在如何建立和管理人工智能伦理方面却得到有限的支持。虽然研究关注的是组织中的技术相关伦理，但对人工智能伦理管理的研究却有限。在此背景下，本文的目标是为人工智能相关伦理问题的研究提供一个起点，并强调未来的研究机会。我们提出了人工智能伦理管理 (EMMA) 框架，重点关注三个方面：管理决策、伦理考量以及宏观和微观环境维度。通过 EMMA 框架，我们为研究人员提供了一个起点来解决人工智能伦理方面的管理问题。
2024 年人工智能伦理全球论坛 - 私营部门声明
1.我们作为 2024 年 2 月 5 日至 6 日在斯洛文尼亚举行的全球人工智能伦理论坛“改变人工智能治理格局”的参与者，该论坛汇集了国家元首、部长和高级官员，以及世界领先的人工智能伦理公司、专家和从业者，共同评估联合国教科文组织在人工智能伦理方面取得的重大进展，2.承认人工智能技术，包括迅速普及的生成式人工智能模型，在一系列任务上变得越来越强大和有能力。我们目睹了人工智能可以为提高生产力、增长和福祉提供的巨大机遇，特别是在推进联合国可持续发展目标 (SDG) 方面。但与此同时，我们也意识到，如果没有适当的保护措施，这些技术的开发和发布将带来严重的危害风险。这些风险包括：不平等现象加剧；虚假信息、仇恨言论和暴力的大规模产生和传播；基于性别、种族、民族和其他原因的普遍歧视风险；网络攻击和欺诈的发生；隐私权的侵犯；现有的知识产权保护机制被颠覆，包括作者的版权问题；以及来之不易的民主规范（包括人权和基本自由）的侵蚀。
《航空运输管理杂志》 - SINTEF Open
网络安全风险管理旨在将组织运行和使用信息系统的风险降低到可接受的水平 (Whitman 和 Mattord，2014)。然而，随着信息系统变得越来越互联和复杂，针对这些系统的风险也变得越来越复杂 (Chivers 等人，2009)。也许在航空安全的不断发展的性质中更是如此，航空安全传统上侧重于飞机安全和非依赖性地面基础设施安全 (Asgari 等人，2017)。然而，在综合飞机通信、电力、能源、定位和卫星系统等机载平台的开发中，依赖性越来越强，这带来了复杂性，同样，这也可能使空中交通管理 (ATM) 系统面临新型安全相关挑战和风险 (Asgari 等人，2016；Bergomi 等人，2013)。 ATM 系统对航空安全至关重要，可确保飞机之间以及与地面物体之间有足够的距离 (Nie et al., 2009)。因此，ATM 系统基础设施和系统本身必须经过多个验证周期，以确保技术准备水平和安全要求 (Stelkens- Kobsch et al., 2017)。虽然 ATM 系统的设计、实施和操作的安全程序已经完善，
航空信息交换模型 (AIXM)
航空信息交换模型 (AIXM) 的使命是提供一个全球适用的航空数据模型和交换格式，可用于改进内部航空信息服务 (AIS) 系统以及外部 AIS 系统之间的信息交换。由于航空业对及时、一致、高质量航空信息的依赖性越来越强，因此需要制定该标准。信息交换标准是航空信息系统现代化的核心。该标准提供：• 一种用于表达航空信息的通用语言，供人和计算机解释；• 通过软件重用和数据模型重用节省成本；• 通过提高数据完整性和及时性来提高安全性；• 通过改进数据质量检查和集成来降低成本。此外，航空信息的通用标准可以实现新产品，从而提高航空效率、容量和安全性。这类产品的例子包括：• 用于地面和空中导航的实时态势感知显示，包括最新信息更新；• 自动数据驱动图表；• 电子飞行包和飞行员信息简报； • 协作飞行规划和自动化空中交通管理系统 AIS 办公室必然会从以产品为中心的运营转向以数据为中心的运营。在以产品为中心的运营中，每个航空产品都得到维护
数字预处理算法...
生物特征识别技术多种多样：我们可以分析手的形状 [2]、虹膜的设计 [3]、声音、视网膜的血管化和脸部的形状。[4] 同样，签名的动态识别 [5] 也可以实时分析（速度、笔上的压力等）。鉴于其成本低、操作简便和指纹识别结果的可靠性，该技术占据了生物特征识别市场的三分之二以上。指纹识别算法多种多样，基于不同的技术，以便从输入图像中提取有用的信息。显然，图像越清晰、越好，系统就越可靠、越快。图像传感器由许多感光点组成，每个感光点对应一个图像元素，即“像素”。图像传感器的每个像素记录其所暴露的光量，并将其转换为相应数量的电子。光越强，产生的电子数量就越多。指纹识别系统中嵌入的传感器种类繁多，基于多种技术，例如：� CCD 传感器：它们已在相机中使用了 30 多年，具有许多优点。一般来说，它们对光的灵敏度仍然比 CMOS 传感器略高，产生的噪音也少一些。然而，它们更昂贵，更难集成到相机中。� CMOS 传感器：它们降低了相机的整体价格，因为它们包含
美国心血管医学应用委员会 - ...
2. 建立心血管医学独立认证委员会的理由 14 2.1. 目标是持续追求临床卓越 14 2.2. 心血管医学是一门独特的医学专业 16 2.2.1. 心血管医学有别于内科，拥有独特而专业的研究生培训 16 2.2.2. 心血管医学包含特定的亚专业，提供多种认证 17 2.2.3. 心血管医学科室与内科的分离日益加深 18 2.2.4. 心血管医学技术性越来越强，拥有专业的诊断和治疗方案 19 2.2.5. 以患者为中心的心脏病学护理需要广泛的疾病和系统知识 23 2.2.6.心血管医学已开发出专门的系统来确保优质护理 24 2.3. 有明确的实践范围和能力标准 25 2.3.1. 心血管医学有严格界定的能力 25 2.3.2. 新委员会对评估专业知识有远见 26 2.4. 培训与其他委员会不同 28 2.5. 新委员会得到广泛的专业支持 35 2.6. 成立独立委员会的理由很充分 35
中央银行和监管机构的 NGFS 场景
* 更多详情见幻灯片 18。- CDR 对转型风险的影响是双重的：一方面，低水平的 CDR 意味着转型成本的增加，因为总排放量的减少应通过不同的方式实现；另一方面，如果未来几年该技术不能得到更广泛的应用，高度依赖 CDR 也是一种风险。+ 政策越强的国家和地区，风险就越高。例如，在“净零 2050”中，各个国家和地区到 2050 年都将实现温室气体净零排放，而许多其他国家和地区的排放量将达到几十亿吨二氧化碳当量。^ 该评估基于专家判断，该判断基于改变这一假设如何影响物理和转型风险的关键驱动因素。例如，温度越高，对物理资产和经济的影响就越大。在转型方面，以下因素会对经济和金融产生较大影响：a）强有力、突然和/或分散的政策；b）即使碳价变化不大，技术也会快速变化；c）二氧化碳去除的可用性有限意味着经济其他部分的转型必须更加突然；d）特定国家和/或地区的政策更加有力。
全身治疗与立体定向放射外科治疗脑转移瘤的整合
摘要：脑转移 (BM) 是癌症的常见并发症，在现代需要多模式管理方法和多学科护理。传统上，由于细胞毒性化疗的疗效有限，治疗策略仅侧重于局部治疗，例如全脑放射治疗 (WBRT)、立体定向放射外科 (SRS) 和切除术。然而，随着分子疗法的普及，中枢神经系统 (CNS) 渗透性越来越强，现在可以个性化选择量身定制的全身疗法与局部治疗一起使用。此外，具有已证实的 CNS 活性的免疫检查点抑制剂 (ICI) 的引入进一步彻底改变了 BM 患者的管理。然而，这些癌症疗法迅速引入临床实践，导致关于这些全身疗法与 SRS 的最佳时机、顺序和组合的已发表文献严重匮乏。本文回顾了肿瘤生物学和分子特征对 BM 患者治疗模式的影响，并批判性地分析了 SRS 的当前前景，特别关注与全身治疗的结合。我们还讨论了结合 SRS 和 ICI 的新兴治疗策略、这些疗法在 SRS 周围的时间和顺序的影响、皮质类固醇的作用，并回顾了治疗后的影像学发现，包括假性进展和放射性坏死。
药物输送系统子。代码：SBM1610 S
扑热息痛✓PKA（酸解离常数）ː–•弱酸和弱碱基的水溶性由化合物的PKA和培养基的pH值控制。•pH和PKA•具有pH或PKA值后，您就会了解有关溶液的某些知识及其与其他溶液的比较：•pH越低，氢离子的浓度越高[H +]。•PKA越低，酸越强，捐赠质子的能力就越大。•pH取决于溶液的浓度。这很重要，因为它意味着弱酸实际上可以比稀释的强酸要低。例如，浓醋（乙酸，弱酸）的pH值比稀释液（浓酸）的pH值低。•另一方面，每种类型的分子的PKA值是恒定的。它不受浓度影响。•即使是化学物质，通常被认为是碱也可以具有PKA值，因为术语“酸”和“碱”只是指物种是否会放弃质子（酸）或去除它们（碱）。例如，如果您具有13个PKA的基础y，它将接受质子并形成YH，但是当pH超过13时，YH将被质子化并变为Y。由于y在pH值大于中性水的pH值（7）的pH值中去除质子，因此被认为是碱。
空间常见目标检测公共数据集
摘要 基于监督学习的目标检测算法是当前目标检测的主流算法，高质量的数据集是目标检测算法获得良好检测性能的前提，数据集的数量和质量越大，模型的泛化能力越强，也就是说数据集决定了模型学习的上限。卷积神经网络以强监督的方式优化网络参数，通过比较预测帧与人工标注的真实帧来计算误差，然后将误差传入网络进行不断优化。强监督学习主要依靠大量图像作为模型进行不断学习，因此图像的数量和质量直接影响学习的结果。本文提出了一个用于检测空间中常见目标的数据集STAR-24K（即超过24000幅图像的空间目标识别数据集）。由于目前没有公开可用的空间目标检测数据集，我们从 NASA（美国国家航空航天局）和 ESA（欧洲航天局）官方网站发布的图片和视频等一系列渠道中提取了一些图片，并将其扩展到 24,451 张图片。我们对流行的物体检测算法进行了评估以建立基准。我们的 STAR-24K 数据集在 https://github.com/Zzz-zcy/STAR-24K 上公开。关键词：公开数据集、空间目标检测、深度学习、计算机视觉。