XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System非常复杂
DGUV 测试信息 05“评估人工智能（AI）安全性的一般原则”
如今，人工智能的主要组成部分是算法，例如，通过神经网络实现算法，这些神经网络在适当准备的数据集的帮助下针对其任务或目标进行了训练。目前，大多数人工智能应用都基于机器学习程序。机器学习的目的是通过训练过程基于训练数据创建一个模型，然后该模型应该能够概括知识并适用于新数据。在训练过程中，该模型由算法优化。在深度学习（例如深度神经网络）的情况下，该模型通常非常复杂，因此难以理解。这使得安全评估变得更加困难，因为它需要使用程序来验证和确认黑盒系统。
打开软件工程工具箱以评估值得信赖的人工智能
摘要：可信度是接受和成功以人为本的人工智能 (AI) 的核心要求。要将 AI 系统视为值得信赖，必须根据可信 AI 的黄金标准（包括指南、要求或期望）评估其行为和特征。虽然 AI 系统非常复杂，但它们的实现仍然基于软件。软件工程界有一个长期建立的工具箱来评估软件系统，特别是在软件测试方面。在本文中，我们主张将软件工程和测试实践应用于可信 AI 的评估。我们将欧盟委员会 AI 高级专家组定义的七个关键要求与软件工程的既定程序联系起来，并提出未来工作的问题。
负责任原材料政策出版说明 序言
我们的原材料供应链非常复杂。最高的潜在可持续性风险通常发生在原材料产地，这可能距离我们的直接供应商有九层或更多层级。因此，我们只能与原材料供应链上的相关利益相关者和业务合作伙伴一起解决并成功降低可持续性风险。因此，我们在相关行业团体中促进行业合作和领导力，例如推动可持续发展倡议、负责任采矿保证倡议 (IRMA)、负责任矿产倡议 (RMI)、可持续天然橡胶全球平台 (GPSNR)、负责任云母倡议 (RMI)、铝管理倡议 (ASI)、铜标或皮革工作组 (LWG)。
可再生能源自给自足概念分析
电池存储、天气和季节、消费者行为和政策是影响 Luče 能源社区案例研究的自给自足的因素。能源社区的自给自足率提高了约 10-20%，具体取决于从概况中移除高耗能建筑的时间。由于社区电池的能源流动非常复杂，因此在电池存储分析中忽略了社区电池，导致有关家用电池自给自足的数据不具结论性。进一步的研究将包括完成一项包含社区电池的评估，并针对能源社区的规模和在建筑物中添加单个电池的影响制定方案。
微生物组和免疫系统-SAPH
在共生中与宿主共存的多种微生物，形成人类微生物组（1）。微生物组在控制宿主生理的各个方面（包括免疫系统开发，调节和维持稳态）方面起着重要作用（2）。另一方面，由抗生素使用，饮食变化引起的菌群改变。（3,4,5）。由于微生物组营养不良而引起的对环境过敏原反应发展的机制非常复杂。在本节中，我们审查并简化了与微生物组与免疫系统相互作用有关的重要当前知识和关键概念。之后，我们将简要描述过敏性疾病中的微生物组中断。
X射线的基于实验室的投标X射线光谱仪
X射线吸收精细结构（XAFS）光谱可以获取局部结构信息，使其广泛用于科学研究[1，2]，Life Sciences [3]，环境研究[4-7]等。1970年代同步辐射的出现显着推动了XAFS技术的开发，从而使其能够发展为与同步加速器设施集成的独特的实验技术。[8，9]然而，同步光束的实验操作对于理解新材料的化学和局部结构至关重要，由于其耗时的性质而面临挑战。同时，用于同步辐射的原位XAFS实验的放射性样品的运输非常复杂。因此，迫切需要根据实验室场景开发X射线吸收光谱仪，以与XAFS实验条件兼容。
治疗方案 - 白血病和淋巴瘤协会
生物仿制药的制造方法。许多开发的药物被称为生物制品（称为“生物制剂”，也称为“参考产品”），因为生物制品是通过生物技术生产的，并使用微生物或植物细胞等生命系统。单克隆抗体和疫苗就是一些生物制品的例子。由于生物制剂的组成非常复杂，因此很难制造出仿制药。仿制药的开发更简单，就像按照标准成分的配方一样。生物仿制药更具挑战性，因为它们是由活细胞组成的，而活细胞对环境非常敏感，无法通过化学配方重现。制造商必须创建自己独特的流程，才能产生与现有治疗相同的结果。
凋亡在癌症发展和治疗中的重要性
凋亡是细胞的编程死亡，不需要，其功能受到损害环境受损的功能，这是发达生物体中细胞关系的要求。从胚胎时期开始，一生都有凋亡机制和程序性细胞死亡。有些细胞生活了数年，而有些只活了几个小时。在许多组织中的连续性，例如皮肤，胃肠道系统和免疫系统取决于细胞凋亡和细胞更新。[1]凋亡是癌细胞抗癌活性最可接受的机制之一。凋亡的调节机制非常复杂。活性氧，胱天蛋白酶激活，肿瘤坏死因子（TNF），蛋白激酶和线粒体途径构成了凋亡的基础。[2]