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World File Search System不为人知
工程师计算机编程基础知识。 - DTIC
本书的组织结构如下：第 1 章阐述了程序构建的四个原则。第 2 章讨论了计算机程序的被动部分：数据。第 3 章描述了每个程序的三个部分。第 4 章相当长，介绍了构造（来自控制结构），并附有练习来测试您的学习效果。第 5 章描述了让程序运行的过程，第 6 章提供了一个检查表，以帮助确保您的程序在运行之前（和之后）处于最佳状态。第 7 章是一堂简短的课程，教你如何在程序运行不正确时纠正它（是的，即使前面几章中有很多“好东西”，但仍然会出错）。第 8 章包含对几种编程语言的简要回顾，并揭示了我对某些语言的不为人知的偏见。第 9 章至第 141 章分别针对一种特定的编程语言；这里没有提供足够的细节来充分利用任何语言，但足以让你成功入门。遵循以下列表
独立学习课程评论 - 约翰·史密斯 - QC ...
1.2 审查所花的时间比任何人预期的都要长。为受害者伸张正义非常重要，包括仔细聆听并准确记录他们的详细陈述。审查过程中收集了大量证据，涵盖了大约 40 年的时间，证据来源比预期的要多得多（以及之前不为人知的受害者）。审查过程中出现了数千页的新证据来源。我们认为，约翰·史密斯造成的创伤程度之深，需要与受害者和其他主要贡献者进行面对面的会面——这一过程因 Covid-19 大流行而受阻和推迟。主题的复杂性和所犯虐待的程度超出了委托机构的预期，因此最初的时间表被证明是不切实际的。与审查相关的许多平行调查，包括警方的调查，要求审查小组提供支持和协助。我们对这种延误以及它可能给约翰·史密斯的受害者带来的额外痛苦深感遗憾。
管理风险 - 新加坡国防部
“状态良好！”试飞员在飞机对讲机中呼叫，同时将测试的 Chinook 直升机稳定在所需的空速、爬升率和倾斜角参数范围内。这是新加坡共和国空军 (RSAF) Chinook 直升机首次通过直升机运送陆军轻型攻击车 (LSV) 的飞行试验。试飞员必须飞行并将飞机性能和参数保持在非常严格的公差范围内，而试飞员则忙于扫描 LSV 的视频记录以评估其稳定性，同时认真听取机上机组专家对飞行中负载行为的连续评论。快进一年后，在 2016 年巴耶利峇空军基地举行的 RSAF 开放日上，首次展示了空运 LSV 的新功能。可能相对不为人知的是，这些只是经过大量飞行测试后交付给新加坡空军的一些能力。在过去的三十年里，飞行测试在整合、测试和交付新加坡空军的新功能方面发挥了至关重要的作用。
人工智能系统中的自主性：合理化恐惧
对于公众来说，“人工智能”一词让人联想到具有人类个性和思维过程但具有无限内存和处理速度的机器。可以教导模仿人体（主要是大脑）的机器。该领域的术语也随之发展，出现了机器学习、超级智能和人工神经网络等术语。然而，虽然人工智能 (AI) 术语有助于描述计算机技术可能实现的愿景，但该术语可能暗示了不存在的计算机功能，同时隐藏了实际应用中使用的计算机机制。人工智能可能看起来具有神奇的能力，可以复制几乎不为人知的人类思维过程，但通常无法适应环境的变化，将其范围扩展到其狭窄的指定领域之外，并且需要大量的人力才能重新训练 (Brooks, 2017)。在一个治理、法律和道德相关领域越来越关注流氓人工智能的能力、偏见、错误、对就业的影响，甚至危险的世界里，这样的语言可能会产生误导。
1945 年至 1965 年美国航空业的计算热潮。
3 James Small，《模拟替代品。1930-1975 年英国和美国的电子模拟计算机》，伦敦 2001 年。James Small，《通用电子模拟计算：1945-1965》，IEEE 计算史年鉴，第 15 卷（1993 年），第 2 期，第 8-18 页。Chris Bissell，《一场伟大的消失：电子模拟计算机》，IEEE 电子史会议，2004 年 6 月 28-30 日，英国布莱切利。 4 Datamation，1961 年 5 月 8 日。有关兰利计算的社会历史，请参阅 Margot Shetterly 的《隐藏的人物：帮助赢得太空竞赛的非裔美国女性不为人知的故事》，伦敦 2017 年。5 Hewitt Philips，《航空研究之旅：美国国家航空航天局兰利研究中心的职业生涯》，《航空航天历史专著》，第 12 期，第 6 章，华盛顿特区，1998 年。6 Henry Paynter，《电子模拟艺术重写本》，波士顿 1955 年。
慢性消耗性疾病
20 世纪 60 和 70 年代，慢性消耗性疾病是一种不为人知的疾病，主要仅在科罗拉多州东北部和怀俄明州东南部的一小片地理区域发现。然而，这种疾病现在影响了美国和加拿大许多地方的野生或养殖鹿科动物。自 2001 年从加拿大进口受感染的动物后，韩国圈养鹿科动物中就出现了病例，自 2016 年以来，在欧洲部分地区的野生鹿科动物中发现了看似无关的 CWD 朊病毒。尽管美国、加拿大、韩国和挪威在控制这种疾病的尝试中杀死了许多野生或圈养鹿科动物，但这些努力大多未能阻止其在野生种群中的传播。人们还担心 CWD 朊病毒无法通过烹饪消灭，可能会影响人类或鹿科动物以外的动物，尽管迄今为止，没有证据表明这种情况在自然界中发生。
解决关键网络安全风险...
主席 Manchin、排名成员 Barrasso 和委员会的尊敬成员们，感谢你们今天给我机会在你们面前作证。我是 Robert M. Lee，Dragos, Inc. 的首席执行官兼联合创始人，该公司是一家领先的工业网络安全技术和服务提供商。此外，我还担任全球众多政府和国际组织的顾问，包括美国能源部 (DOE)、新加坡网络安全局以及世界经济论坛的石油和天然气及电力网络安全委员会。我是美国空军和国家安全局的退伍军人。我很荣幸能够在政府和私营部门中站在这一问题的前线。五年多前，我在这个委员会面前作证，讨论当时我注意到的工业网络安全威胁形势，当时我注意到这一形势基本上不为人知。我的证词重点关注关键基础设施的关键部分：运营技术 (OT)/工业控制系统 (ICS)。这些系统是与物理相互作用的专用计算机和网络。例如，打开变电站断路器的控制系统或发电的燃气轮机控制系统。它们使关键基础设施变得至关重要。
好莱坞对人工智能的描绘
出现在 2001 年场景中的人工智能超级计算机 HAL 9000 是前往木星的发现一号宇宙飞船的机组人员之一。HAL 在航行过程中运行关键系统并控制宇宙飞船和飞行。正如电影中 BBC 的采访者介绍 HAL 时所说：“Hal 是飞船的大脑和中枢神经系统。”在采访中，当被问及此事时，HAL 几乎自夸地描述了自己的类型：“……9000 系列是有史以来最可靠的计算机。我们都是万无一失的，不会出错。”尽管如此声称，但随着旅程的继续，当 HAL 指出飞船上的一个故障无法通过地球上的孪生 HAL 9000 计算机进行验证时，机组人员中的人类宇航员开始质疑 HAL 的可靠性。得知 HAL 出了问题后，机组人员和机器之间最终陷入了紧张的对峙。但库布里克并未明确此次挫折是HAL发生故障，还是HAL正在执行另一项任务。HAL作为迄今为止最先进的计算机，是否出现了故障或暴露了其不为人知的秘密？
迈向可解释人工智能的统一框架
可解释人工智能 (XAI) 领域已迅速成为一个蓬勃发展且成果丰硕的社区。然而，该领域一个不为人知、反复出现且公认的问题是缺乏对其术语的共识。特别是，每一项新贡献似乎都依赖于其自己的（通常是直观的）术语版本，例如“解释”和“阐释”。这种混乱阻碍了该领域进步的巩固，无法满足科学和监管要求，例如在比较方法或确定其对偏见和公平约束的遵从性时。我们提出了一个理论框架，它不仅为这些术语提供了具体的定义，而且还概述了产生解释和阐释所需的所有步骤。该框架还允许重新语境化现有贡献，以便可以衡量其范围，从而使它们与其他方法具有可比性。我们表明，该框架符合对解释、可解释性和评估指标的要求。我们提供了一个用例，展示了如何使用该框架来比较 LIME、SHAP 和 MDNet，确定它们的优点和缺点。最后，我们从我们的框架的角度讨论了 XAI 的相关趋势以及对未来工作的建议。
数据策略
• 整个组织都存在数据孤岛，虽然它们支持其主要功能，但由于理事会内部（以及其他组织之间）的数据通常不兼容，无法连接、共享和更广泛地重复用于其他目的，因此错失了充分利用数据的机会。 • 人们对数据的文化态度也导致了孤岛心态，无法共享掌握的数据。 • 缺乏数据标准，难以整合数据集以提供更全面的信息。 • 数据质量通常不为人知或值得怀疑，导致当地有时根据“直觉”而不是基于证据的见解来解释数据的含义 • 我们没有明确的政策来建立围绕数据所有权和使用的治理安排和业务流程。 • 在多个地方对相同关键数据的不一致的创建、维护和控制会导致问题。 • 数据通常从核心系统中提取，不安全地保存，然后进一步操纵，导致更多的成本和进一步的潜在不一致，并增加了不遵守 GDPR 的风险。为了实施数据战略，理事会需要构建四项关键数据能力，这些能力由以下原则支撑：