74、拟议的人工智能法案中的罚款与制裁机制解析

拟议的人工智能法案中的罚款与制裁机制解析

1. 法案实施与成员国责任

为确保拟议的人工智能法案能有效实施,各成员国需制定“有效、适度且具威慑力”的处罚措施,涵盖行政罚款,适用于违反该法案的行为。成员国要在法案生效日期前,确保这些处罚措施得到妥善且有效的执行,尤其要考虑小型供应商(中小企业)、初创公司的规模、利益及其经济可行性。成员国制定的所有处罚规则(包括行政罚款)以及确保规则有效执行的必要措施,都需立即通知委员会和人工智能委员会。

不仅人工智能系统的供应商,使用这些系统或处于价值链中的利益相关者(即制造商、进口商、经销商)也需遵守相关义务和要求。国家市场监管机构对高风险人工智能系统的供应商和用户依据法案第 71 条第 3 - 6 款作出罚款决定时,必须遵循欧盟和国家法律规定的适当程序保障,包括有效的司法救济和正当程序。

2. 罚款层级

该法案如同反垄断、《通用数据保护条例》(GDPR)和拟议的《数字服务法案》的制裁制度一样,对违规行为规定了高额罚款以及其他补救措施,如要求撤回人工智能系统。根据违规严重程度,罚款存在层级划分:
| 违规情况 | 一般企业罚款 | 中小企业和初创公司罚款 |
| — | — | — |
| 不遵守禁止的人工智能系统/实践类别(第 5 条)或不遵守数据治理规定(第 10 条) | 最高可达 3000 万欧元,或上一财政年度全球总营业额的 6%,取较高值 | 最高可达上一财政年度全球总营业额的 3% |
| 不遵守法案中其他要求或义务 | 最高可达 2000 万欧元,或上一财政年度全球总营业额的 4%,取较高值 | 最高可达上一财政年度全球总营业额的 3% |
| 向通知机构和国

【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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值