XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System不准确性
C2 SSI - 联合作战中心 - 北约
北约越来越多地在盟军作战指挥部 (ACO) 总部使用受援/支援相互关系 (SSI)，以利用整个联盟和国家总部的能力。欧洲盟军最高司令部 (SHAPE) 利用 SSI 在整个竞争过程中（和平 - 危机 - 冲突）建立 ACO 范围内的规划和执行一致性，以及随时间和地域划分资源的优先次序。在指挥和控制 (C2) 结构中使用 SSI 可为欧洲盟军最高司令部 (SACEUR) 提供灵活性，以创建可定制的战略选项，并以适当的速度实施联合效果和行动。但是，北约最近的文件和观察结果表明，需要澄清 SSI 在军事行动中的目的和作用。错误应用 SSI 会导致规划和执行延迟，并可能向 ACO 内的高级领导带来 C2 结构的不准确性和误解。
统一框架用于实施量子符号人工智能模型中的知识不正确
符号AI构建了智力行为的计算模型，重点是世界的象征性表示，然后使用逻辑和搜索来解决问题。这些AI模型由声明知识组成，这些事实描述了现实世界和程序知识，这些事实指定了声明知识的不同元素如何相关。这些符号模型中的推理是通过建立由通过程序知识（节点之间的连接）连接的声明知识（节点）形成的知识图来构建的。这些知识图被视为逻辑规则，或者更普遍地为基于规则的系统（RBS）。使用符号AI模型时出现的问题之一是，现实世界中的知识很少完全准确。在本文中，我们假设可能以两种不同的方式存在不准确性：（1）当它与声明性知识相关联时，即对给定事实的描述有多准确。（2）当它与程序知识相关联时，即与证据有关的不确定性
欢迎研发日2023
免责声明和其他重要信息此演示文稿（“演示”）有关CBAK Energy Technology，Inc。（“公司”或“ CBAK”）的日期为2021年3月。它是摘要形式的信息，并不是要完成的。本文包含的数据来自内部记录和公开可用来源。本演讲不打算作为潜在投资者的建议，也不考虑任何特定投资者的投资目标，财务状况或需求。没有明示或暗示的代表或代表公司或其任何分支机构，董事，高级官员或雇员对本演讲中所包含的信息或意见的准确性，完整性或公平性，并且任何人都接受此类信息或意见的信息或责任。我们不承担或同意更新本演讲，也不纠正可能会显而易见的任何不准确性或遗漏。没有授权提供任何信息或做出任何陈述以外的任何其他陈述，如果给出和/或制定的，则不得依靠这些信息或陈述被授权。本演讲的内容不应解释为法律，财务或税收建议。
科学研究中的人工智能：SPI 的经验教训
人工智能 (AI) 的快速发展对科学政策接口 (SPI) 提出了挑战性的问题。人工智能的一个快速增长的应用是生命科学、化学和相关领域的科学研究。我们审查了由于人工智能在科学领域的使用日益增多而导致 SPI 面临的好处和风险的经验证据，并强调了潜在的政策干预措施，以确保这项技术的变革性但负责任的使用。一方面，人工智能工具可以提高正在进行的科学研究的准确性，通过促进改进的循证政策制定来支持 SPI。另一方面，输入人工智能工具的数据中的偏见或不准确性以及其他风险可能会导致 SPI 决策无效。为了应对这些挑战，政策制定者、科学家和其他机构应采取双管齐下的战略，既要加强人工智能在科学中的积极用途，又要解决潜在的缺点。
udc 004.8 管理中的人工智能...
– 依赖于输入数据。人工智能模型直接依赖于用于训练的初始数据的完整性和质量。训练人工智能模型时出现的错误和不准确性会导致结果出现偏差。然而，准确、完整和正确的初始数据并不能保证未来的结果正确，因为存在一次性事件的风险，由于缺乏事件数据，使用人工智能对其进行预测很困难。一个例子就是新冠肺炎危机，它引发了任何经济危机中典型的一系列事件：疫情爆发——隔离措施——全球经济衰退——各国各经济部门停摆——消费需求萎缩——企业收入下降——未能履行合同义务 [9]。在金融领域，危机导致利率上升、贷款发放量下降、债务人破产、股市下跌等风险成为现实，因此在财务管理领域不能仅仅依赖人工智能的工作成果。
不确定性减少控制器的正式合成
上下文。来自经济和社会各个部门的基本服务依赖于复杂软件密集型系统的有效运行。这些系统范围从运行关键业务应用程序的复杂道路管理软件和公共云到制造业的网络物理系统。通常，它们用于现实世界中的应用程序中，其特征在于与环境变化，组件故障，测量不准确性和用户操作相关的高水平不确定性。为了在这种情况下提供其所需的功能，软件密集型系统需要通过自我适应来“驯服”这种不确定性。自我适应是一个过程，涉及使用封闭控制循环来监视系统及其环境，以进行相关更改，分析这些变化的影响，以计划适应更改的系统适应性，并执行（即实施）这些适应。使用此类Monitor-Analyse-Plan-Execute（或“ MAPE”）控制循环的软件密集型系统称为自适应系统（SAS）。
提高 EEG 可解释性的三个简单步骤...
摘要 机器学习对脑电图 (EEG) 数据进行分类的研究为各种神经和精神疾病的诊断和预后提供了重要视角，但此类系统的临床应用率仍然很低。我们在此提出，将 EEG 机器学习研究转化为临床应用的大部分困难源于其技术报告中的一致不准确性，这严重损害了其通常很高的性能要求的可解释性。以 EEG 研究中使用的一类主要机器学习算法——支持向量机 (SVM) 为例，我们重点介绍了模型开发的三个重要方面（规范化、超参数优化和交叉验证），并表明，虽然这 3 个方面可以成就或破坏系统的性能，但令人震惊的是，绝大多数研究文献中都没有记录它们。对模型开发的这些方面进行更系统的描述构成了三个简单的步骤，以提高 EEG-SVM 研究的可解释性，并最终提高其临床应用。
主张针对人与世系统应用的反馈控制
摘要 - 本文提出了针对人地球系统（HESS）的反馈控制，它本质上是捕获人与自然之间相互作用的复杂系统。HES研究中最近的关注是针对制定旨在实现环境和社会目标的降低气候变化和适应策略的。但是，现有方法在很大程度上依赖于HES模型，HES模型本质上由于系统的复杂性而遭受了不准确的损失。此外，对于优化任务，过于详细的模型通常被证明是不切实际的。我们提出了一个从反馈控制策略继承的框架，即对模型错误的鲁棒性，因为使用从现场检索的测量结果减轻了不准确性。该框架包括两个嵌套的控制回路。外循环计算HES的最佳输入，然后由在内部循环中控制的执行器对其进行实现。还确定了应用程序的潜在字段，并提供了一个数值示例。