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AI@EDGE：安全且可重复使用的人工智能...
摘要 —人工智能（AI）已成为第四次工业革命的主要创新力量和主要支柱。欧盟委员会已经承认了这一趋势，并指出高性能、智能和安全的网络对于多业务下一代互联网（NGI）的发展至关重要。虽然AI平台在准确性和性能方面已经取得了巨大进步，但它们与自主决策和关键系统的集成需要端到端的质量保证。AI@EDGE利用“可重用、安全和值得信赖的网络自动化AI”的概念解决了这些挑战。为此，AI@EDGE的目标是在两个领域取得重大突破：（i）用于闭环网络自动化的通用框架，该框架能够支持灵活和可编程的管道，以创建、利用和调整安全、可重用和值得信赖的AI / ML模型；以及 (ii) 融合的连接计算平台，用于创建和管理弹性、有弹性和安全的端到端切片，支持各种支持 AI 的网络应用。车载网络的协同感知、工业物联网的安全、多利益相关方 AI、空中基础设施检查和机上娱乐是 AI@EDGE 针对的用例，以最大限度地发挥其商业、社会和环境影响。索引术语 —AI、5G、MEC、自动化、分解式 RAN、基于 ML 的安全性、硬件加速、无服务器平台
海洋计划使用的假设示例
面向申请人的海洋计划政策评估使用公司修复项目的地点来提供相关的海洋计划政策，并自动筛选出不适用于该地点的政策，类似于特定区域的探索海洋计划政策识别功能。每项相关政策都有一个提示，要求公司解释他们如何考虑该政策。他们使用提供的政策文本以及有关每项政策的更多信息的随附链接来完成提示（请参阅附件 A 了解完整示例）。有关更多详细信息，请参阅有关海洋案件管理系统和面向申请人的海洋计划政策评估增强功能的指南。
审查公立学校和学生使用的实践......
3 《教育法》（1986 年，第 61 章）引入了“固定期限”和“永久”学校开除制度，允许将学生从学校开除，前提是该儿童被认为持续或严重偏离学校的行为政策，并且允许他们继续上学会严重损害他人的教育或福利。（教育部，2017 年）。
对获取、保留、使用的保证审查
在苏格兰，根据苏格兰警方的政策，通常在决定对嫌疑人进行警告和指控后，才会从被捕和正式指控的人身上采集 DNA，前提是该人的 DNA 尚未确认，这意味着苏格兰警方已经拥有该人的 DNA 档案。如果调查仍在进行中，苏格兰警方也可能从未被正式指控 (NOA) 的人身上采集样本，因为这样就无需在嫌疑人随后被正式指控时重新逮捕该人，纯粹是为了获取生物特征数据。2 苏格兰警方制定了一项政策，以确保在未提出指控的情况下进行筛选。苏格兰警方还制定了自愿从某些人身上采集 DNA 的安排和政策，例如当某人被绑架或成为犯罪受害者的风险很大时。
技术采用和使用的好处和挑战
联邦机构支持精准农业的采用、研究和开发、教育和培训。美国农业部通过财政援助和贷款计划支持精准农业技术的采用，例如通过支付实施提供保护效益的实践的费用。美国农业部和国家科学基金会 (NSF) 在 2017-2021 财年为精准农业研究和开发提供了近 2 亿美元的资金。这笔资金包括两家机构之间的合作，以支持人工智能 (AI) 研究机构。
空间辐射作业中使用的工具
美国宇航局辐射健康计划的目标是在不超过可接受的电离辐射风险的情况下实现人类对太空的探索和开发。美国宇航局约翰逊航天中心的空间辐射分析小组 (SRAG) 遵循 ALARA（尽可能低）的理念执行这项任务。SRAG 使用各种工具来保持对空间天气的了解并监测航天器内部和外部的空间辐射环境。SRAG 开发和管理各种各样的探测器，这些探测器位于国际空间站的外部和内部，并由机组人员佩戴。在阿尔特弥斯一号期间，SRAG 提供了分布在猎户座内部的探测器，并参与了 MARE 实验，该实验为女性幻影配备了数千个热释光探测器 (TLD) 和其他剂量计，以更好地限制人类在月球任务期间体内累积的总剂量。受阿尔特弥斯探索级任务的激励，SRAG 及其合作者正在开发预测太阳高能粒子 (SEP) 事件及其对机组人员的生物影响的能力。这项工作产生的工具包括急性辐射风险工具 (ARRT) 和 SEP 记分牌。本演讲将概述 SRAG 操作中使用的工具以及目前正在开发的工具，以支持我们下一步的载人太空探索。
建模对于电池开发和使用的价值
电池将电能存储为化学能，并在需要时将其释放为电能。锂离子电池由一系列电化学电池组成，每个电池都有两个电极，正极和负极，浸入电解质中，中间有一个多孔隔板，使两个电极彼此电绝缘。放电期间，负极（阳极）的电化学反应将电子从每个锂原子中分离出来，留下带正电的锂离子。与电极接触的金属片使电子流过外部电路，产生电能。锂离子通过电解质和隔板迁移到正极（阴极）。充电期间，发生逆过程，锂离子和电子被充电电流驱动回阳极。为了提供电动汽车或电网蓄电池所需的电力和能量，电池组将大量电池单元组合成一个设备。
移动地图设计和使用的认知问题
抽象与Internet连接的移动设备改变了PEO PLE访问信息。与其他信息源一样，地图也从移动设备中受益并已重新启动，并且它们在新的环境中使用。但是，这些新环境通常会产生其他认知负载。我们深入探索了两种策略，设计师可以用来减轻与移动地图相关的高认知负载：通过改进的设计来支撑地图和环境之间的注意力分配，从而减少认知和减少认知负载。在审查这些策略时，我们考虑了它们与几个移动地图用例（导航，个人和协作水疗决策，信息丰富和娱乐性）的相关性。接下来，我们确定了对如何测量认知负载和地图使用上下文的了解的最新进展。最后，我们探讨了移动地图对人类行为和认知的广泛含义。我们确定了两个重要的跨切割研究问题：1）如何通过提供用户来促进其认知过程真正需要的东西来设计移动地图以减少认知负荷？; 2）如何通过支持地图和环境之间的用户注意力来管理和最小化移动地图特征所产生的内在额外认知负荷？