XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System通用模型
量化人为错误
首先是唯一的。然而，当检查大量案例时，此类事故的某些一般特征就会显现出来。图 3 旨在以简化的方式表明如何表示这种通用模型。通用模型称为 MACHINE（使用分层影响网络的事故因果模型）。所有事故的直接原因是人为错误、硬件故障和外部事件的组合。图 3 对这些进行了更详细的分解。主动、潜在和恢复错误已经讨论过。在硬件故障的情况下，这些可以分为两类。随机故障是可靠性模型考虑的正常故障，例如由于预期的磨损过程。从测试和其他来源可以获得有关此类故障分布的大量数据。人为故障包括两个子类别，一类是由于组装、测试和维护等领域的人为行为造成的，另一类是由于固有的设计错误造成的，这些错误会导致不可预测的故障模式或缩短生命周期。所有可靠性工程师都知道，从现场数据得出的大多数组件故障率实际上包括人为故障的影响。从这个意义上讲，这些数据不是组件的固有属性，而是取决于人为影响（管理、
Meteorai：生成AI开发中的宇宙飞跃
许多公司正在竞争利用生成人工智能（AI）的力量获得竞争优势。，但是很快就会意识到将AI技术集成到现有环境中可能是一项非凡的任务。同时，其他公司可能会犹豫采用生成AI，因为通用模型并没有提供发展竞争性和宝贵结果所需的灵活性，安全性和高质量数据来源。
AI和GDPR月更新
欧盟委员会发布了《通用AI实践守则》的第二份草案。同时，与广泛的利益相关者的反馈正在进行公众咨询。该代码总共包含21项对提供者的承诺，以及评估合规性的特定措施和KPI的概述。该代码旨在帮助通用模型提供商证明其根据AI法案的义务遵守义务。最终版本预计将于2025年5月2日。阅读更多
通过多尺度增强 P300 检测的性能...
摘要 — 基于 P300 的拼写系统是最流行的脑机接口应用之一。它的成功很大程度上取决于性能，包括信息传输率 (ITR) 和检测率（即准确率）。为了获得良好的性能，我们提出了一个多尺度卷积神经网络 (MS-CNN) 模型，该模型由七层组成。首先，使用前期数据集训练 MS-CNN，旨在获得一个用于 P300 检测的非特定于受试者的模型（通用模型）。其次，通过结合迁移学习技术，利用来自受试者的一部分数据对该通用模型进行调整，以更新模型以获得特定于受试者的模型。我们在 2019 年世界机器人大会的 BCI 控制机器人比赛中应用了所提出的模型，我们的表现是比赛中所有团队中最好的。在比赛中，比赛委员会随机分配了十名健康的年轻受试者来评估该模型。我们的模型实现了最佳的 P300 检测性能（更高的准确率和更少的重复时间）。当重复次数少于六次时，不特定主语情况下的 ITR 为 13.49 位/分钟，而特定主语情况下的 ITR 为 12.13 位/分钟。我们相信我们的方法可能为进一步高效实施基于 P300 的拼写系统铺平道路。
Adtran的FSP 3000R7网络元素R22.2.2
[1]网络设备版本2.2e 20200323 [NDCPP] [2]信息技术安全评估的常见标准 - 第1部分：介绍和一般模型，2017年4月3日，版本3.1，修订版5，CCMB-2017-004-001 [3]常见标准[3]通用技术安全评估3.第2部分，2017年4月3日，介绍和通用模型，2017年4月3日，介绍和通用模型，2017年4月3日，介绍和一般模型。 5，CCMB-2017-004-002 [4]信息技术安全评估的常见标准 - 第3部分：安全保证组件，日期为2017年4月，版本3.1，第5版，修订版5，CCMB-2017-004-003 [5]信息技术安全评估 - 2017年4月7日，版本3.1，CCM B. 2017年4月7日，CCM B. NIST特殊出版物800-56a修订3使用离散对数加密图提出的针对配对关键建立计划的建议，2018年4月[7] FIPS PUB 186-4联邦信息处理标准出版物数字签名标准，2013年7月2013年7月[8] ISO/IEC/IEC/IEC 18033-3：2010，信息技术-Secrolage Technology-Security Technology-Security-Security-Isiques-enciques-enciques-endgors-engertiques Algorss-iec iec iec iec iec iec iec iec iec iec iec iec iec iec i。 10116：2017，信息技术 - 安全技术 - n位块密码
医学大型语言模型调查：技术......
摘要 — 随着大型语言模型 (LLM) 的出现，医学人工智能 (AI) 经历了重大的技术进步和范式转变，凸显了 LLM 在简化医疗保健服务和改善患者结果方面的潜力。考虑到这种快速的技术进步，在本次调查中，我们追踪了医学大型语言模型 (Med-LLM) 的最新进展，包括背景、关键发现和主流技术，特别是从通用模型到医学专业应用的演变。首先，我们深入研究 Med-LLM 的基础技术，指出如何逐步调整和完善通用模型以适应复杂的医疗任务。其次，研究了 Med-LLM 在各个医疗保健领域的广泛应用，并对现有的 Med-LLM 进行了最新审查。这些模型对日常医疗实践的变革性影响通过它们协助临床医生、教育工作者和患者的能力显而易见。认识到负责任创新的重要性，我们讨论了与确保公平、问责、隐私和稳健性相关的挑战。道德考量、严格的评估方法和监管框架的建立对于在现实世界系统中建立可信度至关重要。我们强调需要持续审查和发展，以保持高标准的安全性和可靠性。最后，我们预测了 Med-LLM 的未来发展轨迹，确定了审慎扩展的关键途径。通过整合这些见解，我们的评论旨在让专业人士和研究人员全面了解 Med-LLM 的优势和局限性，促进以平衡和合乎道德的方式将其融入医疗保健生态系统。
重新定向 - 科罗拉多州大会|
声明披露有关高风险系统的指定信息；呢提供给高风险系统信息和文档的部署，以完成对高风险系统的影响评估所需的；呢制作公开陈述，总结了开发人员已经开发或有意，实质上修改的高风险系统类型，目前可以向部署者使用，以及开发人员如何管理算法歧视的任何已知或合理可预见的风险，这些风险可能是由开发或有意修改和实质性修改的这些高风险系统所产生的；和 ！在发现或收到部署可信报告后的90天内，向高危系统的总检察长和已知的高风险系统披露，高风险系统已导致或合理造成的。该法案还要求高风险系统的部署者使用合理的护理来避免在高风险系统中算法歧视。有一个可反驳的假设，即如果部署者遵守法案中的规定规定，则部署者使用合理的护理，包括：！为高风险系统实施风险管理政策和计划；呢完成对高风险系统的影响评估；呢如果高危系统做出有关消费者的结果决定，请通知消费者指定项目；呢遵守联邦和州版权法的政策；和进行公开可用的声明总结了部署目前部署的高风险系统的类型，以及部署者如何管理任何已知或合理可预见的算法歧视风险。和 ！在发现后的90天内，向总检察长发现算法歧视的发现，高风险系统已导致或合理地造成的算法歧视。需要通用人工智能模型（通用模型）的开发人员来为通用模型创建和维护指定的文档，包括：！
重新格罗斯 - 科罗拉多州大会|
声明披露有关高风险系统的指定信息；呢提供给高风险系统信息和文档的部署，以完成对高风险系统的影响评估所需的；呢制作公开陈述，总结了开发人员已经开发或有意，实质上修改的高风险系统类型，目前可以向部署者使用，以及开发人员如何管理算法歧视的任何已知或合理可预见的风险，这些风险可能是由开发或有意修改和实质性修改的这些高风险系统所产生的；和 ！在发现或收到部署可信报告后的90天内，向高危系统的总检察长和已知的高风险系统披露，高风险系统已导致或合理造成的。该法案还要求高风险系统的部署者使用合理的护理来避免在高风险系统中算法歧视。有一个可反驳的假设，即如果部署者遵守法案中的规定规定，则部署者使用合理的护理，包括：！为高风险系统实施风险管理政策和计划；呢完成对高风险系统的影响评估；呢如果高危系统做出有关消费者的结果决定，请通知消费者指定项目；呢遵守联邦和州版权法的政策；和进行公开可用的声明总结了部署目前部署的高风险系统的类型，以及部署者如何管理任何已知或合理可预见的算法歧视风险。和 ！在发现后的90天内，向总检察长发现算法歧视的发现，高风险系统已导致或合理地造成的算法歧视。需要通用人工智能模型（通用模型）的开发人员来为通用模型创建和维护指定的文档，包括：！
帐单 - 介绍-CORODADO.GOV
声明披露有关高风险系统的指定信息；呢提供给高风险系统信息和文档的部署，以完成对高风险系统的影响评估所需的；呢制作公开陈述，总结了开发人员已经开发或有意，实质上修改的高风险系统类型，目前可以向部署者使用，以及开发人员如何管理算法歧视的任何已知或合理可预见的风险，这些风险可能是由开发或有意修改和实质性修改的这些高风险系统所产生的；和 ！在发现或收到部署可信报告后的90天内，向高危系统的总检察长和已知的高风险系统披露，高风险系统已导致或合理造成的。该法案还要求高风险系统的部署者使用合理的护理来避免在高风险系统中算法歧视。有一个可反驳的假设，即如果部署者遵守法案中的规定规定，则部署者使用合理的护理，包括：！为高风险系统实施风险管理政策和计划；呢完成对高风险系统的影响评估；呢如果高危系统做出有关消费者的结果决定，请通知消费者指定项目；呢遵守联邦和州版权法的政策；和进行公开可用的声明总结了部署目前部署的高风险系统的类型，以及部署者如何管理任何已知或合理可预见的算法歧视风险。和 ！在发现后的90天内，向总检察长发现算法歧视的发现，高风险系统已导致或合理地造成的算法歧视。需要通用人工智能模型（通用模型）的开发人员来为通用模型创建和维护指定的文档，包括：！
