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推进飞机开发中的跨组织合作
组件。由于许多飞机系统具有高度复杂和集成的特性，有效的协作需要组织良好、多学科、多工程师和多组织的开发流程。这些流程需要数据驱动和计算机支持的工具和方法。协作似乎很简单，就是一起工作，从而采用标准和工具，并自由共享数据、信息和知识。然而，在飞机等复杂系统的开发中，协作并不是那么简单。例如，跨学科和组织的飞机工程师通常面临防火墙、数据和工具异构性以及知识产权保护等挑战。在本文中，我们回顾了协作挑战，描述了欧盟资助的研究项目 AGILE 4.0 如何应对这些挑战，并详细介绍了 AGILE 4.0 协作支持技术的应用和经验。
EVA-7M - u-blox
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NEO-7 - u-blox 7 GNSS 模块
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PAM-7Q - u-blox
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释放 AI 潜力：HPE 私有云 AI 如何加速 AI 部署和创新
生成式人工智能 (GenAI) 的变革潜力已引起各行各业的极大兴趣和增长。仅在 2023 年，GitHub 上公共 GenAI 项目的数量就激增了 248%，凸显了人工智能技术的日益普及。然而，这种快速增长也带来了一些挑战。企业面临着复杂的技术格局，并且经常难以将人工智能项目从试点过渡到生产。对于担心将专有数据暴露给公共模型的企业来说，知识产权保护是首要问题。HPE 与 NVIDIA 合作，通过提供可扩展、安全且性能优化的私有云 AI 解决方案来应对这些挑战。这些解决方案使企业能够利用人工智能的力量，同时保持对其数据和基础设施的控制，从而加速他们走向人工智能驱动创新的旅程。
人工智能 (AI) 在多个行业的快速部署引起了监管机构的兴趣，他们旨在推动人工智能技术
英国政府打算建立一个中央政府协调职能，“以监测和评估整个经济的风险并支持监管机构的协调和清晰度”。这一中央协调职能的一个重点是风险。2024 年，英国政府计划就“跨经济体人工智能风险登记册”启动磋商。作为起点，英国的应对措施确定了三大类人工智能风险：• 社会危害：包括劳动力问题、知识产权保护、偏见和歧视、隐私、安全和值得信赖的内容、竞争性市场以及公共部门的最佳实践；• 滥用风险：这包括选举干预、网络攻击和犯罪以及基于人工智能的武器等风险；以及• 自主风险：这主要涉及可以逃避人类控制的先进人工智能系统。
加密服务经理的文档标题规范
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加强高等教育的IP和商业化工作
麦吉尔大学，大学的使命宣言要求“以我们的学术优势非常适合我们的方式为社会提供服务”。大学肯定了广泛的研究自由和自由发布所产生信息的原则。仅仅是为了预期利润而进行研究与大学的目标和主要职能是不相容的。但是，必须认识到，研究产生的软件或发明通常会在适当的协议下到达私营部门并受到专利保护（如果适用）时，通常会对公共利益最大的兴趣。即使某些发明和软件对于知识产权保护可能不是适当的问题，并且通过学识渊博的期刊中的出版物更好地传播，在某些情况下，大学和发明家希望促进其商业发展。应允许大学和发明人从商业发展产生的交易中从经济上受益。