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阿西洛马人工智能原则
早上好。主席布里格林、排名成员坦格曼和委员会的其他杰出成员，感谢你们邀请我参加今天的听证会。我叫安东尼·阿吉雷，是加州大学圣克鲁斯分校的教授，也是未来生命研究所的联合创始人和联席主任，该研究所是一个非营利组织，汇集了学术界、企业界和非营利组织的杰出人物，研究、讨论和分享有关人工智能等重大社会塑造新技术影响的见解。除了今天的证词外，我还想就我们准备的关于 H.140 和 H.263 的具体评论进行记录。突然间，从几年前开始，机器学习和人工智能系统无处不在——从驾驶路线到不久后将自动驾驶的汽车，包括识别人脸、翻译文本、识别语音方向、组织新闻提要、击败国际象棋和围棋大师、撰写文本和协助科学研究的系统。 2017 年 1 月，该研究所在加利福尼亚州阿西洛马召开了一次会议，召集人工智能和相关领域的推动者讨论一个紧迫的问题：鉴于机器学习和人工智能能力和应用的近期爆炸式增长，我们如何确保人工智能不仅功能强大，不仅有利可图，而且对消费者、用户和整个社会都有益。我们为这个小组设定了一项具体任务：寻找、制定、辩论并希望采用一套可以指导技术人员、政策制定者和其他人实现这一目标的原则。这个过程从阅读和综合所有现有的人工智能政策提案开始——这是当时可以做的事情，然后在会议前几周撰写和辩论具体的可能性，然后亲自讨论和完善它们几天。这超出了我们的预期。我们能够制定 23 项原则，并得到整个领域的一致支持。他们得到了来自谷歌 DeepMind、Facebook、OpenAI、谷歌大脑、苹果等公司人工智能研究负责人的支持，总共超过 1000 名人工智能研究人员，以及科技行业的领导者，如埃隆·马斯克和萨姆·奥特曼，学术界人士，从已故的斯蒂芬·霍金到 Stuart Russell 和 Peter Norvig，他们实际上编写了人工智能教科书，还有许多非营利组织和政策界人士。我们之所以能够获得这种程度的支持和共识，是因为这个问题具有重大意义
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阿西洛马人工智能原则
（“人工智能研究人员和政策制定者之间应该进行建设性的、健康的交流。”）到人工智能系统的技术功能问题（“高度自主的人工智能系统应该被设计成能够确保它们的目标和行为在整个运行过程中与人类价值观保持一致。”）
马修·A·“尼莫”·诺顿上校
诺顿上校毕业于德克萨斯农工大学，2001 年 8 月从美国空军军官训练学校获得任命。他曾在空军特种作战部队、DCGS 武器系统、国家安全局以及中队、大队和 MAJCOM 级别的武器和战术项目中任职。他曾随联合特种作战特遣部队部署，支持伊拉克自由行动、持久自由行动、坚定决心行动和非洲之角联合特遣部队。他曾担任联合特种作战司令部 (JSOC) 情报副局长，负责司令部的整体全球情报工作，为多个地理和职能上一致的下属司令部提供支持。在此之前，诺顿上校是第 480 情报、监视和侦察大队的指挥官，该大队由 1,100 名飞行员组成，负责执行与中央司令部、非洲司令部、欧洲司令部和美国特种作战司令部行动相关的国家和空军密码任务。他与德克萨斯州圣安东尼奥的梅丽莎·安·哈兹莱特结婚，育有一女，蒙大拿·艾弗里·诺顿。教育
马修·A·“尼莫”·诺顿上校
马修·A·诺顿上校是位于德克萨斯州圣安东尼奥-兰道夫联合基地的空军教育和训练司令部总部的情报主管。他担任空军教育和训练司令部指挥官的高级情报官，并担任司令部内所有情报人员的职能负责人。诺顿上校负责开发高级学习方法并将其融入 MAJCOM 和 AF 作战概念和部队发展战略。诺顿上校还负责向所有空军教育和训练司令部训练联队提供单位级情报支持，影响负责招募、培训和教育美国空军飞行员的 60,000 名工作人员。在此之前，诺顿上校是第 480 情报、监视和侦察大队的指挥官，该大队由 1,100 名飞行员组成，负责执行与中央司令部、非洲司令部、欧洲司令部和美国特种作战司令部行动相关的国家和空军密码任务。他曾担任联合特种作战司令部情报副主管。作为副局长，诺顿上校负责该司令部的整体、全球情报工作，为多个地理和功能一致的下属司令部提供支持。
马尼托巴保安培训计划
简介 您已选择成为马尼托巴省的一名保安。您需要了解基础知识，以便能够安全地工作并以专业的方式履行职责。马尼托巴省的法律规定，您必须接受至少 40 小时的培训。本课程涵盖了此基础培训所需的所有重要领域。它旨在帮助您通过省级考试并获得保安证书。 本课程以练习册的形式直接为您（用户）编写。这意味着您应该积极地按照书中的内容进行操作。您可以随意在重要的想法下划线、在空白处写评论并直接在书中回答问题。这将帮助您比仅仅阅读更好地记住信息。 本练习册以通俗易懂的语言编写，并包含许多学习辅助工具来帮助您学习材料。 在每个单元的内容之前，您将找到 • 本单元的目标列表。这些是您将在本单元中学习的主要内容。 • 预测试，以便您可以了解自己对本单元材料的了解程度。 • 本单元中一些较难单词的列表以及练习这些单词的练习。 • 学习技巧。 • 本单元内容的大纲。 在本单元的中间有 • 检查，以便您了解自己对本单元材料的学习情况。 在每个单元的末尾，您将找到 • 本单元重要点的回顾。 • 考试技巧。 • 针对本单元材料的练习测试
贝拉尔·乌斯马尼
.粉末 X 射线衍射 (XRD) (D8 Advance, Bruker) 扫描电子显微镜 (SEM) (Carl Zeiss EVO 18 Special Edition) 能量色散 X 射线光谱 (EDS) (Oxford Instruments) 组合式 RF/DC 溅射装置 (Hind High Vacuum) 原子力显微镜 (AFM) (Park Systems XE-70) .拉曼显微镜 (BaySpec, Inc. NamadicM 多波长) UV-Vis/UV-Vis-NIR 分光光度计 (Agilent Varian Cary 4000/5000 和 PerkinElmer 900) VERTEX 70v 真空 FT-IR 光谱仪，带 PMA 50 (Bruker) 荧光分光光度计 (LS 55 PerkinElmer) .电化学工作站 (lviumstat/AUTOLAB) 旋涂机 (Laurell技术) 同步热分析仪 (STA 6000 Perkin - Elmer) 差示扫描量热法 (DSC 4000 Perkin- Elmer) 手套箱 (MBARUN UNIlab/JACOMEX) 热蒸发器 .Oriel 1QE-200 软件技能
马尼托巴蛋白质研究战略
图 3 显示了调查受访者的研究领域。53% 的调查受访者正在开展初级生产/收获方面的研究，其次是 35% 的受访者在加工和食品安全或营养评估方面进行研究。共有 54 名研究人员（占调查参与者的 47%）正在蛋白质食品系统的多个领域进行研究。一些研究人员表示，他们在其他研究领域进行研究，包括环境可持续性、土地和水管理、数字农业、作物遗传学、土壤科学、社会经济学、粮食主权、风味组学、生物材料和传染病。
