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CS-25 修正案 19 - EASA
目录（总体布局） CS-25 大型飞机 序言手册 1 — 认证规范 子部分 A — 总则 子部分 B — 飞行 子部分 C — 结构 子部分 D — 设计和建造 子部分 E — 动力装置 子部分 F — 设备 子部分 G — 操作限制和信息 子部分 H — 电气线路互连系统 子部分 J — 辅助动力装置安装 附录 A 附录 C 附录 D 附录 F 附录 H — 持续适航说明 附录 I — 自动起飞推力控制系统（ATTCS） 附录 J — 应急演示 附录 K — 交互系统和结构 附录 L 附录 M — 降低燃油箱可燃性的方法 附录 N — 燃油箱可燃性暴露 附录 O — 过冷大滴结冰条件 附录 P — 混合相和冰晶结冰包层（深对流云） 附录 Q — 批准陡峭进近着陆（SAL）能力的附加适航要求 附录 R — HIRF 环境和设备 HIRF 测试水平 附录 S — 非商业运营飞机和低载客量飞机的适航要求 手册 2 – 可接受的合规方式 (AMC) 简介 AMC – 子部分 B AMC – 子部分 C AMC – 子部分 D AMC – 子部分 E AMC – 子部分 F AMC – 子部分 G
初始适航性 - 大型飞机 CS-25 – 修订 26
目录（总体布局） CS-25 大型飞机 序言手册 1 — 认证规范 子部分 A — 总则 子部分 B — 飞行 子部分 C — 结构 子部分 D — 设计和建造 子部分 E — 动力装置 子部分 F — 设备 子部分 G — 操作限制和信息 子部分 H — 电气线路互连系统 子部分 J — 辅助动力装置安装 附录 A 附录 C 附录 D 附录 F 附录 H — 持续适航说明 附录 I — 自动起飞推力控制系统（ATTCS） 附录 J — 应急演示 附录 K — 交互系统和结构 附录 L 附录 M — 降低燃油箱可燃性的方法 附录 N — 燃油箱可燃性暴露 附录 O — 过冷大滴结冰条件 附录 P — 混合相和冰晶结冰包层（深对流云） 附录 Q — 批准陡峭进近着陆（SAL）能力的附加适航要求 附录 R — HIRF 环境和设备 HIRF 测试水平 附录 S — 非商业运营飞机和低载客量飞机的适航要求 手册 2 – 可接受的合规方式 (AMC) 简介 AMC – 子部分 B AMC – 子部分 C AMC – 子部分 D AMC – 子部分 E AMC – 子部分 F AMC – 子部分 G
MEDALS AMPS 访问帮助.pdf - 国防后勤局
军事工程数据资产定位系统 (MEDALS) 程序是一个在线交互系统，可在全球范围内访问，并快速轻松地指示工程图纸或文档所在的位置，它为用户提供技术图纸信息位置，并进一步提供在需要时订购它的功能。MEDALS 程序是一种研究工具或首次发现机制，适用于那些不知道工程文档可能位于何处或所有修订级别位于何处的人。它还包含有关哪些存储库保存特定工程文档的信息。MEDALS 程序目前为其客户提供位于 45 个不同数据存储库中的超过 4400 万个工程数据资产的位置。对于那些支持 Web 界面的存储库，MEDALS 能够将客户带到存储库登录屏幕以在线查看工程数据。可以使用“国防部工程数据存储库目录”链接在 MEDALS 主页上找到有关这些存储库的信息。您将在那里找到服务/机构存储库和联系信息的综合列表。访问 MEDALS 程序并不意味着或授予对其索引的任何技术数据的访问权限。所有访问都需要受信任的代理（即通用访问卡 [CAC] 或外部认证机构 [ECA] 卡）。如果您是政府承包商，国防部赞助商可以协助处理此事。
人工智能对人力资源管理的影响
本研究旨在考察人工智能在人力资源管理中对中央贸易和汽车公司组织敏捷性的影响。以中央贸易和汽车公司186名员工为样本，制定了一份调查问卷（以电子方式进行）。收回153份问卷并用于本研究。因此，回复率为82.2％。使用简单随机抽样技术收集数据。使用SPSS的统计程序进行数据筛选和清理，同时使用PLS-SEM测试测量模型和结构模型。结果表明，人工智能人力资源管理（人机交互系统，智能培训系统和智能激励系统）对中央贸易和汽车公司的组织敏捷性（速度，灵活性和响应性）具有显着的积极影响。此外，结果表明，人工智能人力资源管理维度对中央贸易和汽车公司的速度产生了积极的直接影响。同时，结果表明，人工智能人力资源管理维度对中央贸易和汽车公司的灵活性产生了积极的直接影响。最后，结果表明，人工智能人力资源管理维度对中央贸易和汽车公司的响应能力产生了积极的直接影响。这项研究建议，中央贸易和汽车公司必须优先投资先进的人工智能技术，以增强人力资源流程。采用人工智能驱动的申请人跟踪系统、人才管理预测分析和人工智能聊天机器人等尖端工具可以显著简化人力资源部门的运营。关键词：人工智能、人力资源管理、组织敏捷性、中央贸易和汽车公司。
社会规范差异对人工智能（AI）监管和创新的影响 - 从欧洲AI趋势看智能对话系统伦理风险的地区差异 - 市川瑠衣
1 https://www.atmarkit.co.jp/fwcr/rensai/usability06/01.html 2 ISO 9241-110（2006）“人体工程学--人机交互--对话原则”https://kikakurui.com/z8/Z8520-2008-01.html “对话”：人与交互系统为实现某一目标而进行的互动（用户输入信息的一系列动作以及系统的响应）。 “交互式系统”：硬件和软件的组合，用于接收来自用户的信息输入并将输出传达给用户，以提高用户执行任务的能力。 3 Ben Shneiderman (1995) 设计用户界面：有效的人机交互策略 https://uxmilk.jp/64295 Kenichi Okada、Shogo Nishida、Hideaki Kuzuoka、Mie Nakatani、Hidekazu Shiozawa、IT Text 人机交互（修订第 2 版）（2016 年）（参考网站） https://www.atmarkit.co.jp/fwcr/rensai/usability06/01.html 4 ISO 9241-110 (2006) 人体工程学 - 人机交互 - 对话原则 https://kikakurui.com/z8/Z8520-2008-01.html “对话原则”：1）适合工作，2）自我描述，3）符合用户期望， ④ 易于学习， ⑤ 可控制性， ⑥ 对错误的容忍度， ⑦ 易于个性化 5 ISO 9241-210:2019 “人体工程学 - 人机交互 - 第210部分：以人为本的交互系统设计” https://webdesk.jsa.or.jp/books/W11M0090/?bunsyo_id=ISO%209241-210:2019 https://webdesk.jsa.or.jp/books/W11M0090/?bunsyo_id=JIS%20Z%208530:2021 具体的设计原则包括： ①“基于对用户、任务和环境的清晰理解进行设计”， ②“用户参与整个设计和开发过程”， ③“基于用户视角的评估来指导和改进设计”， ④它规定：5）“迭代流程”，6）“设计时要考虑用户体验”，7）“设计团队中要吸纳具有不同专业技能和观点的人员”。
可解释人工智能（XAI）
● D. Gunning，可解释的人工智能（xAI），技术代表，国防高级研究计划局（DARPA）（2017）● AB Arrieta，等人。可解释的人工智能（XAI）：概念、分类法、机遇和挑战，走向负责任的人工智能。信息融合 58（2020）：82-115。● E. Tjoa、C. Guan，可解释的人工智能（XAI）调查：面向医学 XAI (2019)。arXiv:1907.07374。● LH Gilpin、D. Bau、BZ Yuan、A. Bajwa、M. Specter、L. Kagal，解释解释：机器学习可解释性概述 (2018)。 arXiv:1806.00069 ● FK Došilović、M. Brćić、N. Hlupić，可解释的人工智能：一项调查，载于：第 41 届信息和通信技术、电子和微电子国际会议 (MIPRO)，2018 年，第 210-215 页。● A. Adadi、M. Berrada，窥视黑匣子内部：可解释的人工智能 (XAI) 调查，IEEE Access 6 (2018) 52138-52160。● O. Biran、C. Cotton，机器学习中的解释和论证：一项调查，载于：IJCAI-17 可解释人工智能 (XAI) 研讨会，第 8 卷，2017 年，第 1 页。● ST Shane、T. Mueller、RR Hoffman、W. Clancey、G. Klein，《人机交互系统中的解释：可解释人工智能的关键思想和出版物及参考书目的文献元评论概要》，国防高级研究计划局 (DARPA) XAI 计划技术代表 (2019)。● R. Guidotti、A. Monreale、S. Ruggieri、F. Turini、F. Giannotti、D. Pedreschi，《解释黑盒模型的方法调查》，ACM 计算调查 51 (5) (2018) 93:1–93:42。
利用人工智能进行阿尔茨海默病的早期和发展检测，并通过创新的艺术歌唱疗法增强老年人的心理健康：一种多学科方法
集体唱歌对阿尔茨海默病 (PLAD) 患者的治疗潜力已被充分证实，但 COVID-19 限制措施阻碍了这一潜力的发挥，加剧了住宅和长期护理中心 (CHSLD) 老年人的孤独感和认知能力下降。为了应对这一挑战，这项多学科研究旨在开发一种以患者为中心的虚拟现实 (XR) 交互系统，以促进集体唱歌在监禁期间提供心理健康支持，并增强对阿尔茨海默病、社交互动和唱歌之间联系的理解。研究人员还建议使用语音、面部和非侵入性生物特征测量建立一个早期 AD 检测系统，并验证所选干预措施的有效性。该方法包括与护理人员共同设计一个智能环境，通过在线集体唱歌来支持 PLAD 心理健康，解决 CHSLD 中现有的限制。研究人员将让志愿者参与远程唱歌互动，并使用对照组验证语音刺激对 PLAD 的影响。预期的主要成果是开发“智能学习健康环境”，在适应个人 PLAD 情况的同时促进互动，并逐步积累有关 AD 症状的知识。这种环境将促进知识和技术的转移，通过唱歌促进非语言互动，从而能够在出现症状时进行干预。此外，该研究将有助于改变 CHSLD 患者的生活环境，并可能扩展“协作自我护理”方法，以支持老年人在家中安全健康地老去。
TMT DEEP AI TRADE SA 由 esc 提供。 2020 年 7 月 30 日第 79 号，注册...
TMT DEEP AI TRADE SA 通过电子邮件2020 年 7 月 30 日第 79 号 CABA 条例 1752，“TMT DEEP AI TRADE SA” 成立。 1. 合伙人：Néstor Darío AHUAD，1970 年 9 月 26 日，离异，农业经济学学士，DNI 21,877,163，CUIT 20-21877163-8，住所为 Av. Federico Lacroze 2097，CABA；以及 Stella Maris ANA，1946 年 9 月 22 日，寡妇，女商人，DNI 5,157,127，CUIT 23-05157127-4，住所为 Carlos Pellegrini 1953，7 楼，部门“O”，CABA；都是阿根廷人。 2.有效期限：自注册之日起99年。 3. 宗旨：公司的宗旨是自行、代表他人或与第三方联合，在国内外从事以下活动：a) 提供广告、促销和贸易营销服务，理解为销售点的所有营销活动以及提供由上述活动衍生的必要投入，并且还可以行使和授予所有类型的代表、授权、佣金、寄售、许可、特许经营、中介和推广其自身和/或第三方的产品和/或服务；与公司宗旨相关的业务咨询；物流计划的制定、实施及执行；市场研究；收集、处理和分析统计、市场和经济信息；营销技术的教学、培训和能力建设；与产品和/或服务的销售和售前协助相关的服务。 b) 对直接或间接与技术开发、研究与创新和软件相关的所有类型有形和无形商品的创造、生产、交换、制造、转化、工业化、商业化、分销、中介、代理、进出口以及所有类型服务的提供。 c) 通过互联网、互联网页面和/或网站以及电子商务解决方案、计算机系统、编程服务和计算机操作系统和电子数据处理开发、设计、生成、创建、运行、利用、提供、以各种形式营销、使用、集成和管理交互系统和空间；以及通过任何已创建或将来创建的社交沟通手段进行的广告和营销，例如互联网平台或网站、交互系统和/或任何数字工具和/或平台和/或电子商务机制或平台；处理、编程和实施数据库，提供维护、修理、技术咨询、培训，执行和开发所有类型的业务咨询服务，规划、战略、流程以及与之相关的IT解决方案的实施。根据主题而需要的活动，将由专业人士提供。为此，公司将有充分的能力获得权利、承担义务并履行法律和本章程未禁止的一切行为和合同。 4. 资本：100,000 美元，代表 100,000 股普通、注册、不可转让的股票，每股价值 1 美元，每股一票。认购：Nestor Dario Ahuad 95,000股； Stella Maris Ana 5,000 股。整合25%现金，剩余余额在2年内支付。 5. 财政年度结束日期：06/30。 6. 董事会：由1至5名主要董事和同等或更少数量的副董事组成，任期3年。公司的法定代表人对应为总裁或副总裁，没有区别。总裁兼董事：Jorge Schlikerman，1937 年 6 月 5 日，律师，DNI 4.202.778，CUIT 20-04202778-3。替补主任：萨拉·埃琳娜·乌丁，1947 年 1 月 8 日，女商人，DNI 5.618.834，CUIT 27-05618834-2。两名阿根廷人均已婚，住址为 CABA，Pereyra Lucena 2535，2 楼 B 部，特殊地址为 CABA，Av. Federico Lacroze 2097。 7. 监督：无。 8.注册办事处：Av. Federico Lacroze 2097，CABA。根据授权
改进单次试验分类中的意图检测......
摘要 — 意图解码是免提人机交互 (HCI) 中不可或缺的过程。传统的眼动追踪系统使用单一模型注视持续时间可能会发出忽略用户真实期望的命令。在本研究中，引入了一种眼脑混合脑机接口 (BCI) 交互系统，通过融合多模态眼动追踪和 ERP（源自 EEG 的测量）特征来检测意图。当 64 名健康参与者在 25 个图标中执行 40 分钟的定制自由搜索任务时，记录了他们的眼动追踪和 EEG 数据。提取了相应的眼动追踪和 ERP 注视持续时间。采用五个已验证的基于LDA的分类器（包括RLDA，SWLDA，BLDA，SKLDA和STDA）和广泛使用的CNN方法从离线和伪在线分析中验证特征融合的有效性，并通过调节训练集和系统响应持续时间来评估最佳方法。我们的研究表明，多模态眼动和ERP特征的输入在主动搜索任务的单次试验分类中实现了意图检测的优异性能。并且与单模型ERP特征相比，该新策略也在不同的分类器之间获得了一致的准确率。此外，与其他分类方法相比，我们发现SKLDA在离线测试（ACC=0.8783，AUC=0.9004）和不同样本量和持续时间长度的在线模拟中融合特征时表现出更优异的性能。总之，本研究揭示了一种利用眼脑混合BCI进行意图分类的新颖有效的方法，并进一步以更精确、更稳定的方式支持了免提HCI的实际应用。
正念饮食：应用程序评论
[1] 墨尔本学术正念兴趣小组和墨尔本学术正念兴趣小组。2006 年。基于正念的心理疗法：概念基础、经验证据和实际考虑的回顾。澳大利亚和新西兰精神病学杂志 40，4（2006 年），285-294。[2] Judith Amores、Xavier Benavides 和 Pattie Maes。2016 年。Psychicvr：通过使用虚拟现实和脑机接口提高正念。在 2016 年 CHI 会议论文集上扩展了关于计算系统中人为因素的摘要。2-2。[3] Eshita Sri Arza、Harshitha Kurra、Rohit Ashok Khot 和 Florian'Floyd' Mueller。2018 年。喂食食物怪物！利用增强现实帮助同餐者更好地咀嚼食物。在 2018 年游戏伴侣中计算机与人机交互年度研讨会论文集扩展摘要中。391–397。[4] Kirk Warren Brown 和 Richard M Ryan。2003 年。活在当下的好处：正念及其在心理健康中的作用。人格与社会心理学杂志 84, 4 (2003)，822。[5] Claudia Daudén Roquet 和 Corina Sas。2018 年。评估正念冥想应用程序。在 2018 年 CHI 计算机系统人为因素会议扩展摘要中。1–6。[6] Claudia Daudén Roquet 和 Corina Sas。2020 年。身体很重要：探索人体作为冥想技术设计的资源。在 2020 年 ACM 设计交互系统会议论文集上。533–546。 [7] Claudia Daudén Roquet、Corina Sas 和 Dominic Potts。2021 年。《探索灵魂：曼陀罗着色过程中正念状态外围物化的脑机接口》。《人机交互》（2021 年），1-41。