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对人工智能系统实施的批判性评估作为
摘要 多年来，企业开展日常业务活动的方式逐渐发生变化。许多人已经偏离了最初的旧方法，将人工智能作为获得竞争优势的手段。本文旨在评估将人工智能整合为一种商业战略的有效性，具有成本效益，一旦制定了计划，效率更高，还有助于有效的业务管理。它还接管了重复和危险的任务。但是，它缺乏开箱即用的思维，这意味着它有时只能在特定目标的范围内运作。当需要在业务中做出关键业务决策时，这反过来可能是一个负面方面。在需要解决某些客户投诉时，它也缺乏情感，这可能会带来客户不满。关键词：人工智能、营销、物联网、日本 DOI：10.7176/JMCR/74-02 出版日期：2020 年 12 月 31 日 1.0 简介 人工智能 (AI) 技术在理论上能够成为未来商业和军事能力中必不可少的力量倍增器。全球各地的各种企业都承认人工智能对于提高竞争优势至关重要。因此，企业正在向人工智能基础设施投入大量资金。人工智能既有好处也有坏处。本文的第一部分包含研究背景。第二部分包括对人工智能文献的批判性评论，而第 3 节和第 4 节则介绍了研究结果和结论。1.1 研究背景 人工智能的应用通常用于在决策或解决问题时模仿人类智能。人工智能技术具有稳定性、可靠性、成本效益和竞争力的优势，同时能够处理问题解决或决策的复杂性和快速性。人工智能已应用于众多领域，包括工程、制造、医学、经济学、语言学和法律，以及各种建模、预测和系统支持和管理应用（Mellit & Kalogirou，2008 年）。互联网中人工智能的使用，例如搜索引擎，被认为是其最有前途的发展（Mellit & Kalogirou，2008 年；Russell & Norvig，2003 年）。虽然人工智能像任何其他应用程序一样具有显着的效率，但它们的功能和能力都有限。在人类智能仅限于特定个人或少数特定人员的机构中，人工智能技术往往提供稳定性，从而防止人员退休或离开机构时技能和专业知识的流失（Russell & Norvig，2003）。这意味着借助人工智能，组织能够在整个生命周期中保留专业知识和技能。只要相应的问题和决策参数保持不变，人工智能框架中包含的专业知识的寿命就会受到约束。人工智能能够提高学习能力，可以利用这种能力进一步延长应用程序的寿命和重要性。考虑到现实世界的最佳性能和故障，人工智能工具非常有用，因为它们通过增加其在实际应用中的使用来提高软件效率（Russell & Norvig，2003）。
多电飞机作动系统架构优化
多电技术的快速发展使得飞机可选的电源和作动器类型越来越丰富，这使得机载作动系统架构优化过程中不同电源和作动器的组合变得极其复杂。传统的“试错”法已不能满足设计要求。本文首先介绍了多电飞机（MEA）飞行控制作动系统（FCAS）的组成，并计算了可能的架构数量。其次，从安全可靠性、重量和效率等方面提出了FCAS架构的评价标准，并计算了各操纵面采用相同作动器配置情况下的评价标准值。最后，应用遗传算法（GA）获得了MEA FCAS架构的优化结果。与传统仅采用伺服阀控液压作动器的作动系统架构相比，优化后的多电作动系统架构重量可减轻6%，在满足安全可靠性要求的基础上效率可提高30%。
作战靴类型对鞋内力的影响及……
抽象的简介作战靴是军事人员的必不可少的防护装备。本研究的目的是检查（1）战斗靴类型对地面反作用力（GRF）变量的影响以及在卸载和加载步行过程中感知的舒适性以及（2）舒适度和生物力学测量之间的关系。在61名在承载重负荷的同时，比较了61名具有军事行军经验的男性参与者的四种类型的战斗靴（例如，质量，厚度）和机械性能（例如，缓冲，刚度）。在每种启动类型中，参与者在卸载和20公斤加载条件下以其首选速度完成了10米的步行路程。使用Loadsol Wireless内纸内传感器系统测量行走过程中的峰值力和载荷速率。使用7点李克特量表评估舒适度。在统计上比较了加载和卸载步行之间以及跨启动类型之间的差异。在舒适变量和GRF变量之间进行了相关分析。在所有启动类型中平均结果，参与者承载20公斤载荷时的行驶速度慢了2.1％，同时经历了峰值力量高24.3％，负载率提高了20.8％。引导D被认为是最舒适的，其次是靴子C，B和A（χ2（2）= 115.4，p <0.001）。参与者的行走速度稍快（p = 0.022，ηp2 = 0.052），并且在两个舒适的靴子（C和D）中显示出更高的负载率（P <0.001，ηp2 = 0.194），比较不舒适的靴子（A和B）（A和B）。在感知到的舒适度和任何GRF变量之间没有发现显着的相关性。结论战斗启动特征可以在步行过程中极大地影响感知到的舒适度等级，而启动类型之间的生物力学差异则更为微妙，无论负载条件如何。舒适变量和力量变量之间缺乏关系表明，应考虑主观和客观的测量值，以全面评估战斗靴。
11 仓库消防泵控制面板维修服务
（k）“有关排除黑社会团体的事项”的承诺书中有虚假记载或发生违反承诺的情况时。 （4）合同的准备 中标人被选定为中标人后，应立即准备合同。 （适用的合同条款为驻军标准合同《服务合同条款》中附加的“关于碰撞造假等违法行为的特别条款”和“关于排除有组织犯罪集团的特别条款”） （5）中标确定方法 总金额在单位确定的报价限额内的投标人为中标人。如果有两个或两个以上的最低出价者有资格中标，则将通过抽签来确定中标者。 在确定中标人时，中标金额为投标文件所载金额加上10%（如果该金额的小数部分不足1日元，则小数部分四舍五入）。因此，无论投标人是消费税的应税商业实体还是免税商业实体，投标人都必须在投标文件中载明相当于估算金额的110/100的金额。 （6）其他 A.双方当事人签字、盖章后，本合同即成立。 （一）投标人参加投标时须提交资格审查结果通知书复印件。 如果您代表其他人竞标，则必须提交授权委托书。 E. 允许通过邮寄方式投标。此时，应将信封折叠两层，内信封上写明“附有#11仓库消防泵控制面板维修服务投标表”，并另行附上资格审查结果通知书复印件，在投标当日上午10点前以挂号信或其他方式（有送达记录）寄至北千岁警备区第323会计组。此时请您致电负责人确认到达情况。 将立即进行重新招标。然而，如果已经通过邮寄方式投标，则重新投标将另行规定。 请在投标表格下方空白处写明：“本公司（若为本人或个人）或本团体（若为团体）接受《投标及合同指南》及《标准合同等》中的合同条款，参与投标。”此外，我们承诺遵守《招标及承包指南》中关于排除黑社会组织参与的条款。 “承诺并声明这一点。 如果您希望当天参加竞标，您必须在竞标日期前的星期五下午 5:00 之前联系北千岁驻地第 323 会计部队。 招标相关事宜咨询窗口：日本陆上自卫队北千岁警备队第 323 会计部队合同科（联系人：源田）电话：0123-23-2106（内线 5341） 规格相关事宜咨询窗口：日本陆上自卫队北千岁警备队作战部队管理科（联系人：押尾）电话：0123-23-2106（内线 5317） （7）公告发布地点及期限：发布地点：北方陆军网站：http://www.mod.go.jp/gsdf/nae/fin/index.html 发布期限：2024 年 6 月 13 日（星期四）至 2024 年 6 月 24 日（星期一）
第 80 号中央监视、控制、检查和维护 - 防卫自卫队
2022 年 3 月 31 日 — 零件编号或规格。所用设备的名称。组。名称 | 检查包装。交货地点。交货日期或施工期。2022 年 3 月 31 日星期四。公告第 68 号。2021 年 10 月 29 日。第 80 号中央监控控制检查和维护。
使用人工智能 (AI) 从操作声音中检测异常
最近，我们越来越多地听到人工智能这个词。因为人工智能的研究已经进行了很多年，但并不总是取得成功，但随着近年来深度学习的出现，终于有可能使这成为现实。人工智能研究，即利用机器执行人类智力活动的实践，几乎与计算机的出现同时开始，并且自 1956 年达特茅斯会议以来一直在认真开展。最初人们认为这可以借助计算机的强大计算能力来实现，但是并没有成功。此外，人们还研究是否可以通过对一切进行编程来实现智能，但所得到的结果还远远称不上智能。这个时代的技术仍在今天的智能扬声器和 Pepper 机器人中使用，但在与它们短暂交谈之后，人们很快就会厌倦它们，并且在很多情况下停止使用它们。基于这些经验的反思，通过模拟控制人类智力的大脑的功能来实现人工智能的想法诞生，并提出了神经网络和模糊概念。我当时也参与了这些领域的研究，虽然也取得了一些成果，但很多成果很难称得上是突破性的。深度学习就是在这样的历史背景下诞生的。这本质上是一个多层神经网络，研究发现，与当时使用的三到五层的神经网络相比，多层可以显著提高性能。多层化之所以困难，主要原因是当时计算机的计算能力较差，无法在实际的计算时间内完成多层神经网络所需要的大量计算。多层神经网络中的计算涉及大量的乘法和加法运算，但大多数运算都是独立的，没有顺序依赖性，从而可以实现并行运算。因此，利用近年来个人计算机中搭载的具有大量计算单元的GPU，以实用的计算时间和成本进行计算是高效的，这也是深度学习在许多应用领域得到应用的原因之一。另外，由于优化深度学习的机器学习部分是类似旅行商问题的优化问题，因此也可以使用量子计算机。因此，基于深度学习的人工智能现在可以以实际的计算时间和成本实现，并且正在用于各种应用领域。人工智能的应用开始出现在广泛的领域，包括超越人类大师的围棋和将棋程序、自动驾驶汽车、图像识别、语音识别、翻译以及文本、音乐和绘画的创作。这使得机器能够在很多领域做出智能决策，这在过去并不是完全可能的。
参谋长联席会议主席视察第21特种作战中队
（图2）7月19日，美国参谋长联席会议主席、空军上将查尔斯·Q·布朗（左）和夫人沙伦·布朗在日本横田空军基地的飞行线上迎接第353特种作战联队、第21特种作战中队和第21特种作战飞机维修中队的领导。 布朗参观了横田空军基地的第 374 空运中队、第 21 特种作战中队、第 21 特种作战飞机维修中队和第 353 特种作战中队，并表彰了这些空军官兵。
对人类在人工智能政策制定中的角色的思考
摘要 目的 没有人就没有人工智能。人们设计和开发人工智能；他们修改和使用人工智能，并且必须重新组织他们在工作和日常生活中执行任务的方式。国家战略是描述不同国家如何培育人工智能的文件，由于人性维度是人工智能的一个重要方面，本研究旨在调查主要的国家战略文件，以确定它们如何看待人类在新兴人工智能社会中的角色。 方法 我们分析战略的方法是概念分析，因为技术的发展嵌入了人性的概念思想，无论是明确的还是隐含的，除了深化对明确论证的分析外，该方法还能够解构和重构战略中的含义和概念关系，揭示作者的假设和默认承诺。 结果 对文件的分析表明，国家战略的总体趋势是全球范围内以技术为主导，因为事态似乎正在创造新技术。然而，各种人类研究点，如可用性、用户体验、社会技术和基于生活的主题，并没有得到很好的体现。由于国家战略用于发展创新过程，我们认为，通过在议程中更积极地考虑人类研究问题，可以改善国家战略的未来发展。原创性我们的研究阐述了人工智能政策话语的当前趋势，并讨论了更全面的政策制定的原因和可能性，使其成为政策制定者、研究人员和广大公众的宝贵资源。
ANSI 在标准协调中的作用以支持...
AMSC 增材制造标准化路线图，版本 2.0（2018 年 6 月）─ 更新并扩展了版本 1.0（2017 年 2 月）中确定的差距─ 确定现有标准和规范以及正在制定的标准和规范，评估差距，并针对需要额外标准化的优先领域提出建议
光伏电池制氢工厂——萨格勒布
可再生能源的整合作为电力系统脱碳努力的支柱之一，正在取得重大进展。然而，大量可再生能源需要额外的灵活性来保持系统稳定。电池存储被认为是在短时间内恢复电网平衡的解决方案之一，从日前到实时。目前，研究界正在努力寻找一种适合长期储能的技术。氢气作为一种能源载体，似乎是完成这项任务的不错选择。除了氢能存储潜力外，它还可用于实施电转气技术，通过电解过程减轻可再生能源的削减。产生的氢气既可用于部分脱碳天然气电网，也可用于简单地作为氢燃料出售。本文的主要创新之处在于创建了一个可再生能源发电厂的数学模型，该模型结合了电池存储和氢气设施，用于在三个日前能源市场（即电力、天然气和氢气）以及受不平衡结算机制约束的电力平衡市场中进行交易。这种方法可以对不同的可再生能源、电池和氢能架构（氢能存储、电转气及其组合）及其在不同市场的参与进行长期盈利能力分析。结果表明，电池储能几乎只为输电系统运营商提供平衡服务，而从不为自己的不平衡需求提供平衡服务，因为这种选择在经济上不太有吸引力。根据观察到的情况，电解器和燃料电池至少每年运行三分之一的时间，并且通常提供备用。考虑到氢能市场，由于氢价丰厚，电解器几乎全年运行。电池存储和氢气罐都在日前市场进行套利，其中电池以小时为单位（短期）优化其运行，而氢气罐以天为单位（中长期）优化其运行。