研究者のためのワークフローをチェックするボーダー:AI、OCR、ドキュメントツール、クラウドサービスを使用して、研究資料の処理、権利の整理、プライバシー、ソース/リトアクティブ、機関の承認と保持期間。

インストール

スコープ

チェックリスト、問題のリスト、アップグレードの前提とパスのみを提供し、法的または倫理的なコンプライアンスを主張し、機関、データ所有者、メンター、または研究者の承認のための決定を行いません。 機密性の高いデータ、元の識別、健康/教育レコード、未公開のインタビュー、文書化または識別可能な画像は、フィールド名、合成行、安全に処理されたクリップを使用しないでください。

出力

スキルは、研究とデータ/ドキュメントソースカードを徐々に確立します。

• AI/OCR/Log サービスの伝送ゲートおよびそれらの必要性のための条件;
• ドキュメンテーション、参照、モデル/ヒント/OCRバージョン、マニュアルレビュー/宣言レジャーのソース。
• 訪問、保持、削除、バックアップ、共有およびインシデントアップグレードリスト。
• 手持ちの要約は、確認された、仮定、不明な、ニーズの直観的な決定としてマークされています。

不確実性、未知のサプライヤー条件、または承認の欠如の場合、デフォルトサスペンションは、環境の局所承認、または合成データの機関承認に使用され、指定された公式にお問い合わせください。 予約の期間は、プロジェクト/代理店の要件から来なければなりません。また、スキルは自分で期間を設定しません。

シーンを適用する

• インタビュー、アンケート、実験記録、スキャンされたページ、またはOCRテキストをAI/Logサービスに渡す可能性を評価する。
• 文献、翻訳、シナリオ生成、コードノート、結果の解釈およびレコードの手動レビューのダイジェストの計画;
• 提出、共有、削除、または誤送信前に、機関の承認と責任の問題を連携させる。

プロジェクト構造

Run-time Skill は [(T0)] にあります。Hermes のトピックは、JSON が受諾、研究ポリシーやコンプライアンスの認定だけであることがわかりました。

安全な境界

実質の敏感なデータ テスト用具を使用しないで下さい、承認されたとして未知の製造者の句を扱いません、証拠か自動承認として生成された内容を使用しないで下さい。 機関イベントの過程で不正行為があった場合に事実上の記録を更新し維持する。

制限と安全性

出力は、承認、ゼロリスク、または一般に公開されていない証明書ではありません。モデルは、代理店の「sポリシー、サプライヤーの実際の動作、またはデータの結合の再特定リスクを検証しません。 研究者は、元のソース、人工的な判断、および責任の究極のチェーンを維持するためにまだ必要です。

ライセンス

MIT は LICENSE を参照してください。