XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System部署后
关于直接雇用职位的公告...
a. 制定广泛的政策和目标，以执行可支持性设计影响、硬件和部署后软件生命周期支持、供应、维护和培训计划，所有这些都是为了支持项目管理办公室的研究、开发、采购、生产和部署活动。 b. 制定并向关键员工通报 PM 计划、政策、目标，并给予管理指导，以确保各个计划得到整合、充分协调和有效实施，并实现预期目标。 制定和评估系统部署计划，以确保新设备的分发和支持计划是实质性的和准确的。 c. 考虑内部设定的目标来分析绩效，以确定成就符合要求和期望的程度。 2) 监督：
罗氏人工智能 (AI) 道德原则
罗氏认识到 AI 在生命科学研究和医疗保健领域的潜力，并专注于开发一系列与 AI 相关的解决方案，以部署在医疗环境中（例如支持 AI 的诊断应用程序），用于开发药品（即优化和加速研发），用于不同的科学决策领域，以及合规地实现患者和客户体验的商业应用。目前，AI 没有统一的定义。经合组织将 AI 系统定义为“一种基于机器的系统，出于明确或隐含的目标，从收到的输入中推断如何生成输出，例如预测、内容、建议或决策，这些输出 [可以] 影响物理或虚拟环境。不同的 AI 系统在部署后的自主性和适应性水平上有所不同。”（更多）
临时版本 文件…… 2020 年 9 月 防止因使用人工智能而导致的歧视 报告 1 平等和非歧视委员会 报告员：Christophe Lacroix 先生，比利时，社会党、民主党和绿党集团 摘要
4. 人工智能系统的设计和目的也至关重要。为效率、盈利或其他目标而优化的算法，如果没有充分考虑到保障平等和非歧视的需要，可能会造成直接或间接的歧视，包括基于性别、性别特征、年龄、国籍或族裔出身、肤色、语言、宗教信仰、性取向、性别认同、性别特征、社会出身、婚姻状况、残疾或健康状况等各种理由的联想歧视。因此，人工智能系统从一开始就充分尊重平等和非歧视，并在部署前和部署后定期进行严格测试，以确保这些权利得到保障，这一点尤为重要，因为无论这些系统的使用在哪里可能会影响到基本权利的获得。
实现 AI 和 ML 运营的关键
机器学习 (ML) 模型本质上很脆弱，部署后它们都会以不同的速度和不同的原因衰减。因此，所有 ML 模型都需要运营和维护 (O&M)，这需要基础设施、人员和工具来确保生产级 ML 模型在运营环境中尽可能地发挥最佳性能。机器学习运营 (MLOps) 是成功实现 AI 的基础。目前大多数 MLOps 平台都专注于 AutoML，非常适合模型开发和训练、打包、测试/验证和部署。然而，很少有 MLOps 平台设计用于处理动态 DOD 和 IC 传感器数据，这还需要能够在严酷的环境中监控模型性能，并在检测到模型衰减时触发半自动或自动再训练。
人工智能评估：评估人工智能的风险和影响
部署后，可靠、安全、保密或公平。NIST 将通过 ARIA 保护伞下各种领域的评估和相关活动吸引公众。ARIA 评估将包括模型测试、红队测试和现场测试。任务和相关活动将针对每次评估进行定制。提供给 NIST 的模型和系统将使用一套侧重于技术和社会稳健性的指标在 ARIA 任务上进行评估；这些新指标将与 ARIA 参与者社区合作开发。预期的计划成果包括可扩展的指南、工具、方法和指标，供组织用于评估其 AI 系统在其特定用例中的安全性，并作为其治理和决策过程的一部分，以设计、开发、发布或使用 AI 技术。ARIA 0.1 试点评估
视频分析中的人工智能
机器学习或深度学习解决方案通常被描述为具有通过经验自动学习或改进的能力。但当今可用的人工智能系统在部署后不会自动学习新技能，也不会记住发生的特定事件。为了提高系统的性能，需要在监督学习期间使用更好、更准确的数据进行重新训练。无监督学习通常需要大量数据来生成集群，因此不用于视频监控应用。相反，它目前主要用于分析大型数据集以发现异常，例如在金融交易中。大多数在视频监控中被宣传为“自学习”的方法都是基于统计数据分析，而不是真正重新训练深度学习模型。
为学生立方体卫星开发 ADCS
通过实施良好的工程实践、进行测试和验证其系统，在 CubeSat 计划中发挥重要作用 [1]。大多数 CubeSat 任务都是由学生在学术背景下开发的。由于这一事实，根据统计分析，大部分此类卫星在部署后立即发生故障 [2]。CubeSat 的一些卫星子系统发生故障可能会损坏运载火箭或主要有效载荷，并使整个 CubeSat 计划卫星的发射陷入危险。如果操作不当，可能会产生太空垃圾，需要额外的努力和经济成本来减轻它。为了避免这种情况，数字孪生可用于跟踪和检测已停止运行的卫星，以及计算已运行或新卫星的安全轨迹 [3]。CubeSat 计划卫星的电源系统有特殊要求，以防止在安装和分配期间激活任何供电功能
荷兰政府对生成式人工智能的愿景
1.我们遵循 OECD 最近修订的“AI 系统”定义 (2023)：一种基于机器的系统，出于明确或隐含的目的，从其收到的输入中得出如何生成输出（例如可能影响物理或虚拟环境的预测、内容、建议或决策）。不同的 AI 系统在实施/部署后的自主性和适应性程度各不相同。2.在 RLHF 的情况下，人类反馈被纳入 AI 算法的训练过程，以指导或改进 AI 算法的学习。有人认为这种反馈可能有助于算法以更快、更有效的速度学习。目的通常是利用人类的专业知识来引导 AI 算法朝着特定的期望方向发展。3.生成式人工智能吸引了各种各样的用户，他们的专业知识和目标各不相同。
引领非洲进步的数字解决方案 - MTN 集团
• 政府批准 5G 商业部署后，技术领先地位的竞争愈演愈烈。• 消费者继续从传统语音转向富媒体通信。语音和数据领域的竞争愈演愈烈。• 光纤基础设施：FTTx 行业规模仍然很小。• 金融科技：央行批准 MoMo PSB 开始运营可能会释放巨大价值。传统银行正在扩大其数字主张和代理网络。越来越多的新进入者进入这个市场，该行业的风险投资资金也越来越多。• 云：预计越来越多的公司将从本地数据中心迁移到云，以及与其他公司共置数据中心。尼日利亚云计算政策 (NCCP) 的目标是到 2024 年实现云采用率增长 30%。