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ESA任务分类和项目采用新的微电子开发 “ tick-tock”型号黄道的太空摄像头方法 28GBPS/通道光纤的可靠性测试... 在太空域中加速对FPGA的深度学习推断 下一代辐射的太空纤维IP核心 - b'\ xcb \ x98引导erom + 2 mbytes eRam w/ecc \ xcb \ x98内存接口（挥发性）\ xcb \ x98 ddr2/ddr3/ddr3/ddr4 \ xcb \ xcb \ x98存储器接口（非挥发性）内存传输' ICU - ADHA ICU系统控制器模块概念 带有fusio rt 的月亮探索 在太空飞船FR 上获得的MBSE获得了经验丰富的经验 水推进 人工智能（AI）和自然语言处理（NLP ... 在灵活而智能的中开发机载处理环境 卫星间继电器终端
•具有更大的灵活性，这是任务类别的函数（对V类的最高灵活性），但更依赖承包商的内部流程，对文档的更简化和所需的报告，以ESA给出的知名度较低，责任降低，责任和风险的代价较低，并给予行业
Credo AI：人工智能治理和风险管理平台在人工智能革命中开辟新前沿
负责任地实施人工智能取决于我们。企业需要有一个整体的治理框架来保护自己，从设计和开发到生产和持续的整个人工智能生命周期。根据 IDC 于 2021 年 9 月进行的未来企业弹性和支出 (FERS) 调查 — 第 8 波，在全球范围内，组织范围内的保证工作正在迅速成熟。政府越来越多地采取与公平使用人工智能相关的行动，将推动对负责任的人工智能软件和治理的更多投资。根据同一项调查，在全球范围内，IT 支出高于最初预算的企业的保证成熟度更高。总体而言，IDC 的研究强调，企业正在寻求持续的人工智能治理来扩展人工智能、合规的人工智能/机器学习部署以及对合规数据的访问。然而，他们无法做到这一点，原因如下：缺乏黄金标准和政策、无法审计合规的人工智能、人工智能专业知识存在巨大差距、缺乏持续治理工具以及激励机制错位。
在裂殖壶菌属中开发一种有效的基因编辑工具并改善其脂质和萜类化合物的生物合成
Schizochytrium sp. HX-308是一种生长速度快、脂质含量高的海洋微藻，具有作为脂质化合物生物合成的微生物细胞工厂的潜力，开发高效的基因编辑工具，发现Schizochytrium sp. HX-308中脂质化合物生物合成的分子靶点具有重要意义。本研究在HX-308中开发了一种高效的基因编辑工具，由根癌农杆菌AGL-1介导。结果表明，随机整合效率达到100%，同源重组效率达到30%左右。此外，还设计了脂质和萜类化合物生物合成的代谢途径。首先，利用强组成型启动子在HX-308中过表达乙酰辅酶A c -乙酰转移酶。随着乙酰辅酶A c-乙酰转移酶的过表达，更多的乙酰辅酶A被用于合成萜类化合物，角鲨烯、β-胡萝卜素和虾青素的产量分别增加了5.4倍、1.8倍和2.4倍。有趣的是，饱和脂肪酸和多不饱和脂肪酸的产量也发生了变化。此外，利用同源重组敲除了催化β-氧化第一步的三种酰基辅酶A氧化酶基因。结果表明，在三个敲除菌株中脂质的产量增加。我们的结果表明，农杆菌介导的转化方法对于功能基因的研究以及将裂殖壶菌开发为生产高价值产品的强大细胞工厂将具有重要意义。
从严格评论中开始：气候变化，创新和增长的经济学
•最近的经济决策者已经开始认识到过渡到零碳和气候硫化的发展和增长所带来的更广泛的收益。它不仅包括避免气候变化的损害和损失，还包括提高效率和生产力，更好的健康，更强大的生物多样性以及更具动态和创造性的创新。，但是我们必须大力投资才能到达那里并管理错位。
Suh J、Bennett CC、Weiss B、Yoon E、Jeong J、Chae Y (2021) “在合作游戏环境中开发用于社交 AI 的语音对话系统。” IEEE 第 10 区研讨会 (TENSYMP)。正在印刷中。
摘要 — 人们对开发更像人类、能够进行自然社交互动的人工智能 (AI) 的兴趣日益浓厚。先前的研究已经提出了关于“栩栩如生”的人工智能的含义的想法，一些研究试图使用游戏环境来测试这些假设。在本文中，我们介绍了“社交人工智能”语音对话系统的开发，该系统可以在合作游戏环境中与人类玩家自主交流和互动（在本例中是一款名为“Don't Starve Together”的社交生存游戏）。基于我们的假设，即人工智能应该包含特定的组件才能被视为更像人类，我们进行了一系列试点测试，以使用数据驱动的方法开发社交人工智能。完成试点测试后，我们根据参与者的互动和反馈确定了六个要添加或修改的组件。这些组件主要包括语音对话系统的功能，这些功能涉及人工智能行为与社会环境背景因素（“游戏状态”）的相互作用。在未来的工作中，我们打算基于这些发现改进社交人工智能。此处的研究强调了使用合作游戏环境进行人工智能代理的语音对话系统的数据驱动开发。
利用数据实现安全：机器学习/人工智能实现及时航空安全 Nikunj C. Oza 博士、Chad Stephens 美国宇航局全系统安全项目 现代喷气式客机每飞行一次记录近 1GB 的原始数据，几乎是不到十年前投入使用的喷气式客机记录数据的两倍。鉴于这一宝贵的数据宝库，数据分析是一项非常重要的能力，它可以将这些数据转化为知识，从而帮助理解和实现安全操作。数据分析的实践涉及应用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等方法来获取见解并识别数据中的有意义关系。人工智能是一门专注于在基于计算机的代理中开发模拟人类智能的研究领域。ML 是人工智能的一个分支，涉及开发预测或决策算法，这些算法不是明确编程来预测或决策的，而是从代表过去预测或决策的数据中学习的。您可能体验过 ML 支持的功能，例如 Netflix 或 Amazon 中的自定义推荐。由于机器学习算法具有从过去的操作中学习的能力，因此虚拟助手（例如 Apple 的 Siri 或 Amazon 的 Alexa）以及部分或完全自动驾驶汽车成为可能。
利用数据实现安全：机器学习/人工智能实现及时航空安全 Nikunj C. Oza 博士、Chad Stephens 美国宇航局全系统安全项目 现代喷气式客机每飞行一次记录近 1GB 的原始数据，几乎是不到十年前投入使用的喷气式客机记录数据的两倍。鉴于这一宝贵的数据宝库，数据分析是一项非常重要的能力，它可以将这些数据转化为知识，从而帮助理解和实现安全操作。数据分析的实践涉及应用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等方法来获取见解并识别数据中的有意义关系。人工智能是一门专注于在基于计算机的代理中开发模拟人类智能的研究领域。ML 是人工智能的一个分支，涉及开发预测或决策算法，这些算法不是明确编程来预测或决策的，而是从代表过去预测或决策的数据中学习的。您可能体验过 ML 支持的功能，例如 Netflix 或 Amazon 中的自定义推荐。由于机器学习算法具有从过去的操作中学习的能力，因此虚拟助手（例如 Apple 的 Siri 或 Amazon 的 Alexa）以及部分或完全自动驾驶汽车成为可能。
在...中开发和运行人工智能模型
摘要。处理自主系统 (AS) 中的人工智能 (AI) 模型的公司面临着许多问题，例如用户在不利或未知条件下缺乏信任、软件工程与 AI 模型开发之间的差距以及在不断变化的运营环境中的运营。这篇正在进行的论文旨在通过定义一种协调两种活动的方法来缩小可信赖的基于 AI 的 AS 的开发和运营之间的差距。我们综合了基于 AI 的 AS 在工业环境中面临的主要挑战。我们反思了克服这些挑战所需的研究工作，并提出了一种新颖的、整体的 DevOps 方法将其付诸实践。我们详细阐述了四个研究方向：(a) 通过监控基于 AI 的 AS 的运行并识别危急情况下的自适应需求来提高用户的信任；(b) 用于开发和演化的集成敏捷过程 AI 模型和 AS；(c) 在分布式 AS 环境中持续部署不同上下文特定 AI 模型实例； (d) 基于 AI 的 AS 的整体 DevOps 生命周期。
在美国电力系统中开发长期储能项目：塑造市场的因素
储能是为了解决电力系统脱碳的目的，尤其是解决增加数量的可变能源资源（例如风能和太阳能PV）的整合的话题。此类评估的重点越来越重点是除现有的泵存储水电外，还需要新的长期存储。迄今为止对该主题的大部分分析的限制是有限的考虑到长期存储的经济价值将如何受到短期储能的大量部署的影响，这些储能的大量部署（主要是锂离子电池）目前是国家政策支持（通过授权或其他财务上的限制性），或者预计将进入市场。本文回顾了有关此主题的文献，更新了一些模拟结果，并有助于提出需要在随后的仿真研究中解决的方法论问题。本文研究了潜在的长期存储价值的每个主要组成部分，包括能量时移，不同的辅助服务和资源充足性（RA）容量。它还引起人们对国家政策，资源计划方法以及市场结构以及监管因素如何影响不同类型的能源存储（无论短期还是长持续时间）的选择。
在人脑项目（HBP）中开放有关双重使用的讨论
谈论过去，参与者建议，从科学到政策和行业的所有利益相关者都可以做得更好。通常，在实际的战争和冲突中证明了灾难性影响之前，还没有采取限制限制危险武器扩散的行动。利益相关者已经忽略了达成协议的时间和精力，并制定了控制和裁军的措施调查。研究社区探索了AI，超级计算，“大数据”研究，机器人技术，脑部计算机Interfa CES，监视和情报收集的研究社区有机会做得更好。不是等待（某些参与者“天真”）以确保其结果被开发和用于军事目的，而是现在应该采取行动。
'+结构钢拉伸中开口的焊接加固...
塑性范围内带开口板的行为。.................1.理论弹性应力分布。.2.带开口的板中的塑性应力分布。..............3.带开口的板中的塑性能值分布。...............4.试验温度对塑性应力和能量分布的影响 .5.断裂起始条件。6.开孔形状对开孔板性能的影响 7.配筋率对开孔板性能的影响.............8.钢筋几何形状对开孔板性能的影响 ...........9.开孔板的整体延展性 ...............10.带开口板的效率 ..11.带开口板的断裂模式 .