67、人工智能法案治理架构与国家监管机制解析

人工智能法案治理架构与国家监管机制解析

1. AI 委员会的职责与报告机制

AI 委员会在人工智能法案的实施中扮演着重要角色。根据相关规定,委员会可依据第 73 条通过授权法案对附件进行修订,特别是列出高风险人工智能系统的附件。其职责还包括确保国家监管当局积极合作以落实人工智能法案,并就儿童权利提供指导。

在涉及多国家监管当局的案件中(第 59a 条),AI 委员会将为国家监管当局发布建议,并将其知晓的第 68a 条所述案件提交给欧盟委员会。此外,AI 委员会需编制年度报告,该报告将公开并传达给欧洲议会、欧盟理事会和欧盟委员会。报告内容涵盖依据人工智能法案第 62 条报告的严重事件和故障、第 64 条所述的高风险人工智能系统严重滥用案件或禁止做法使用案件、依据法案开出的罚款、可能涉及多个成员国的案件及发布的建议,以及意见、指南、建议、咨询和其他措施的实际应用及后续跟进等信息。

2. 国家主管当局与国家监管当局的设立

欧盟委员会认为成员国在人工智能法案的应用和执行中起着关键作用。在国家层面,委员会提议的人工智能法案要求成员国设立或指定一个或多个国家主管当局,并从中指定国家监管当局。国家主管当局包括国家监管当局、通知当局和市场监管当局。

  • 国家监管当局的职责 :国家监管当局负责就拟议的人工智能法案的实施提供指导和建议,并将指定情况告知欧盟委员会。它将承担人工智能监管框架的实施责任,在国家和欧盟层面充当官方单一联络点。
  • 组织要求 :国家主管当局应确保活动和任务的客观性和公正性,为此需配备足够的财务和人力资源。当国家主管当局计划就涉及
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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