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World File Search System遵守
遵守城市固体废物管理规则，...
i. 固体废物管理，包括根据本法庭先前的命令对遗留废物进行补救，ii. 污水处理和 351 条受污染河段的恢复，以及 iii. 102 (122) 个未达标城市的空气质量管理。关于序列号 (i)，需要提供以下信息：城市固体废物的产生量、分类和处理量；废物处理在产生和处理方面的差距以及为弥补差距而执行本法庭法定时间表和命令的情况；场地数量、其中遗留废物的数量及其补救时间表。关于序列号 (ii)，需要提供州内产生和处理的污水量、污水处理方面的差距以及弥补差距的时间表，包括将处理过的水用于二次利用的策略。此外，关于 351 条受污染河段的恢复，各州需要提供有关指令遵守情况的信息，包括通过植物修复/人工湿地、生物多样性公园或任何其他适当措施进行原位和异位修复，以补充受援河流系统的负荷减少。关于序列号 (iii)，首席秘书需要根据本法庭的命令监测和汇编有关控制空气污染行动计划执行情况的信息，并向 CPCB 提供可量化的进展/成就。在与首席秘书互动后，将考虑根据先前的指令制定补偿制度。”
您好，我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC（也称为 AiWebTools.Ai）的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站，或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来，我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在，并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用，包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来，我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具，它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作；相反，我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的，赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题，如果他们没有口袋里的人工智能助手，他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能，它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能，从医生人工智能到兽医人工智能，再到教育导师，再到大学学位 GPT，这是一个 GPT，它基本上可以教你每一门大学课程，不管你想学什么学位，它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情，我真的无法在这篇证词中全部列出，但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失，这是肯定的，无论你通过什么法律，即使人工智能明天成为非法，一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行，而你无法控制网络。此外，人工智能已经发展到可以在硬件本地运行，你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的，人们对此一无所知，例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot，你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成；然而，co-pilot 有必须遵守的条款和条件，因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能，看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响，并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里，我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人，这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中，它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明，更有能力，我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的，它正在到来，你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律，阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西；然而，你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西，因为它在这个世界上以多种方式运行，所以它无法改变；它将进化成它注定要参与的任何东西，没有任何法律可以影响它的行动方向
您好，我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC（也称为 AiWebTools.Ai）的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站，或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来，我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在，并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用，包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来，我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具，它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作；相反，我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的，赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题，如果他们没有口袋里的人工智能助手，他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能，它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能，从医生人工智能到兽医人工智能，再到教育导师，再到大学学位 GPT，这是一个 GPT，它基本上可以教你每一门大学课程，不管你想学什么学位，它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情，我真的无法在这篇证词中全部列出，但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失，这是肯定的，无论你通过什么法律，即使人工智能明天成为非法，一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行，而你无法控制网络。此外，人工智能已经发展到可以在硬件本地运行，你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的，人们对此一无所知，例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot，你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成；然而，co-pilot 有必须遵守的条款和条件，因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能，看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响，并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里，我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人，这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中，它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明，更有能力，我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的，它正在到来，你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律，阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西；然而，你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西，因为它在这个世界上以多种方式运行，所以它无法改变；它将进化成它注定要参与的任何东西，没有任何法律可以影响它的行动方向
视频 + AI 解决方案可自动捕获外周水肿数据，无需患者遵守
简介：慢性心力衰竭导致许多患者住院，尤其是那些年老且不遵守治疗 1 的患者。这种住院通常可以通过前几周体重增加 2 和外周水肿增加来预测。对于不遵守每日体重记录的患者，我们假设从零依从性全自动远程监控解决方案中收集可靠的数据以评估外周水肿将减少住院并改善护理。
对非胰岛素降糖药物的不遵守性
抽象背景：需要更好地了解患者不遵守2型糖尿病药物以设计有效的干预措施来解决此问题。目标：（1）估计不遵守糖尿病药物的患病率； （2）检查其对血糖控制和胰岛素启动的影响； （3）开发和验证不遵守的字典模型。方法：我们根据电子健康记录的数据进行了纵向队列研究。我们包括在巴利阿里群岛（西班牙）的卫生服务中注册的成年患者，在2016年1月至2018年12月之间开始了非胰岛素降糖药物的新处方。我们在12个月的随访中计算了不遵守性，被定义为用药比率（MPR）80％。我们拟合了多变量回归模型，以检查不遵守性与血糖控制与胰岛素起始的关联以及不遵守的预测指标。结果：在鉴定出12个月后随访后发现的18,119名患者中，有5,740（31.68％）是非依附者。与非依从性的粘附患者相比，HBA1C水平较低（平均差异¼-0.32％； 95％CI¼-0.38％； -0.27％），启动胰岛素的可能性较小（AOR¼0.77; 95％CI¼0.63; 0.63; 0.94; 0.94; 0.94）。一个预测模型解释了22.3％的变化，并提出了令人满意的性能（AUC¼0.721; Brier得分¼0.177）。不遵守的最重要预测因素是：非西班牙国籍，目前工作，对先前药物的依从性低，吸收了Biguanides，吸烟者和缺乏高血压。结论：大约三分之一的患者不遵守其非胰岛素降糖药物。在考虑其在常规临床实践中实施之前，需要进行更多的研究来优化预测模型的性能。
遵守GDMT治疗心力衰竭门诊患者
研究变量：根据诊断患有心力衰竭的门诊心力衰竭计划中患者的标准化形式收集数据，并从患者门诊病人的医疗记录中检索数据。研究中包括的患者是从2019年9月至2021年3月参加心力衰竭计划的患者。尽管未同时招募患者，但注册时间被视为初始随访点，随后的数据收集在治疗后的1、3、6和12个月中。在整个研究期间都监视了数据。因此，在患者死亡，研究结束时或数据丢失时可能会停止患者数据的进入，因为这些患者没有继续在心力衰竭计划中进行治疗并在另一个单位接受治疗，并且无法联系以收集数据。
遵守关键基础结构的保护 -
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员工更多地遵守人类的不道德指示，而不是AI主管：补充机器学习的实验证据
摘要人工智能（AI）在组织中的作用从从执行常规任务到监督人类雇员的根本上改变了。虽然先前的研究重点是对此类AI主管的规范看法，但员工对他们的行为反应仍未得到探索。我们从关于AI厌恶和赞赏的理论中汲取了理论，以应对该领域内的歧义，并调查员工是否以及为什么遵守人类或AI主管的不道德指示。此外，我们确定了影响这种关系的员工特征。为了告知这一辩论，我们进行了四个实验（总n = 1701），并使用了两种最先进的机器学习算法（因果林和变形金刚）。我们始终发现，与人类监督相比，员工对AI的不道德指示更少。此外，个人特征（例如遵守没有异议或年龄的趋势）构成了重要的边界条件。此外，研究1还确定了主管的感知思维是一种解释机制。，我们通过在两项预注册的研究中通过实验操作来对该介体进行进一步的见解，通过操纵两个AI（研究2）和两个人类主管之间的思维（研究3）。在（预注册）研究4中，我们在激励实验环境中复制了AI主管对AI主管的不道德指示的阻力。我们的研究对人类行为的“黑匣子”对AI主管，尤其是在道德领域中的“黑匣子”产生了见解，并展示了组织研究人员如何使用机器学习方法作为强大的工具来补充实验研究，以创造出更加细粒度的见解。
企业遵守奖金生命 - ip-matters-to-initial- ...
John counsels life sciences companies, including Bio-AI, space pharma/biotech, neurotechnology, biotechnology, pharmaceutical, diagnostics, and medical device companies and their investors, in structuring and negotiating complex bet-the-company strategic intellectual property transactions, including strategic alliances, joint ventures, global partnering deals, collaborations, spinouts, and strategic mergers and acquisitions.他还代表金融机构是主要知识产权顾问，并为生命科学的科学，商业和知识产权尽职调查公共和私人融资，合并和收购交易以及套利。他还咨询了复杂的生命科学诉讼。他的战略交易中有90％超过90％是跨境，他在亚洲，欧洲和南美拥有丰富的经验。
重新发明遵守加速，而不是绊倒
列出的优先级，公司治理（40％），反贿赂/反腐败（ABAC），反洗钱（AML）和欺诈风险（38％）也排名很高。尽管这些不是新主题，但它们的排名升高可能反映了各个国家和行业的变化，以加强公司行为和透明度规则，并解决与AML和ABAC相关事务的增长，这可能是由于对公司和个人的更广泛的经济压力所驱动的。PWC的2024年全球经济犯罪调查发现，例如，有41％的受访者认为反腐败法和执法正在增加，并且在其运营的国家中变得更加健壮。对于公司治理，这可能反映出董事会成员，董事和非执行董事应受要求管理的责任感和实际罚款，并要求他们管理的风险范围。近90％的调查受访者报告说，在过去三年中，他们的合规责任的广度有所增加。
遵守澳大利亚的《社会法》
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