主题:计算,通信,控制和传感技术的快速发展导致工业网络物理系统的出现。随着工业网络物理系统在日常生活中继续证明其能力,确保他们的安全和保障已上升到关注的最前沿。工业网络物理系统对网络威胁的固有敏感性强调了解决潜在风险(例如网络攻击和隐私漏洞)的关键。此外,随着这些系统的规模和复杂性的扩展,故障的出现对功能安全构成了明显的威胁。因此,需要精心解决与工业网络物理系统面临的安全和安全挑战的需求是无可辩驳的。机器学习理论和技术已获得了巨大的好评和成功。应用这些机器学习方法来解决工业网络物理系统中的安全和保障问题,这是很大的希望。
在住房、出行和健康领域,许多产品和服务已经或正在借助人工智能开发,以帮助老年人过上独立的生活。例如,语音控制应用程序、作为智能家居一部分的传感器支持的供暖、通风、照明和安全系统、割草和清洁机器人以及从经验数据中学习的家用技术,使日常生活更加轻松。此外,语音控制辅助系统或通信手段对有认知、感官或身体障碍的人尤其有帮助。人工智能还促进了医学研究和诊断。借助人工智能,远程医疗有助于确保医疗服务和患者安全。
人工智能的运作——代表着未来最大的挑战之一,不容推迟。面对这一转变,所有相关参与者(立法者、企业和学术界)必须制定连贯的监管规定。人工智能已经可以比人类更好地完成许多任务,许多行业都将从人工智能的出现中受益。公共行政就是一个例子。人工智能技术的使用需要数字技能、政府机构的积极作用以及公共行政部门本身,以创建一个用于生成和训练算法以支持行政活动的系统。人工智能的使用不仅会带来好处,而且还会让人们更加关注使用这种技术所固有的可能关键性。例如,性别偏见是人工智能可能表现出偏见和歧视的众多领域之一。因此,打击歧视的绝对重要性现在无可辩驳地出现在欧盟(“EU”)的监管框架中,这并不奇怪。 1 值得注意的是,有必要对人工智能进行监管,但不能过度监管。解决方案是所有参与者之间积极合作,制定监管政策。这项政策应协调一致,关注不同的需求,能够开发合乎道德的人工智能,尊重个人权利,同时促进创新。这将需要各国政府以及欧盟和国际层面协调人工智能的开发、部署和评估。
为了做出这样的证明,必须首先定义与人工智能系统相关的规范(理想情况下,将集体审议过程的意见与相关利益相关者的意见结合起来,确定适当的风险阈值和定义)。为了为作为现实世界网络物理系统一部分运行的人工智能系统定义安全规范,必须定义系统部署的环境和上下文的动态数学模型。然后,规范可以对环境中发生的事情提出要求(例如某种正式定义的“伤害”不会以高概率发生),而不是仅指人工智能系统本身的输入和输出之间的关系的正式规范(这足以定义一些非平凡的属性,如“对抗性鲁棒性”,但不能定义任何物理类型的安全性)。为了被视为部署环境中可能发生的情况的“基本事实”,作为系统认证的信任根源,这些数学模型必须经过人类团队的审核,因此表达这些数学模型的建模语言必须既是人类可理解的,又符合形式化方法。
JCTC 培训遵循简单但有效的原则。基于我们的多国培训参与者在国内培训期间获得的后勤经验,JCTC 培训从传授北约后勤基础知识开始。为此,JCTC 课程除其他内容外,还提供各种培训机会,包括物流功能区域服务 (LOGFAS) 后勤指挥、控制和信息系统以及 JLSG 入门课程。自 2019 年起,JCTC 是北约认可的教育和培训机构,所提供的课程均获得北约认证。课程之后是研讨会/学术活动或小规模演习(“战斗参谋训练”),在这些演习中巩固和增强这些知识。培训工作的亮点是涉及整个总部并包括多达 120 名参与者的演习,例如JLSG 总部的北约认证演习。
价格公差限制是单个订单的限额价格可能会偏离参考价格的最高金额,例如该工具的当前市场价格,通常在将订单发送到Exchange之前从自动交易系统生成的订单上应用。可以通过拒绝以可接受范围内的限额价格拒绝订单来防止错误。价格公差检查。要求每个订单或修正案通过价格公差检查,因此进入市场的所有订单都更有可能属于保护自然价格发现过程免受异常和偶然行为的参数,例如无意中的订单远离当前市场价格。
1978 年《监察长法案》(5 USC §§ 401-424,经修订)授权我们及时接触我们认为必要的人员和材料,以进行监督。您可以从国防部指令 5106.01“国防部监察长 (IG DoD)”(2012 年 4 月 20 日,经修订)和国防部指令 7050.03“国防部监察长办公室访问记录和信息”(2013 年 3 月 22 日,经修订)中获取有关国防部监察长办公室的信息。我们的网站是 www.dodig.mil。
保障需要各指挥层级同时并持续同步。如果处理不当,保障作战功能会变得既复杂又难懂。保障作战需要各层级都具有全面而平衡的观点,单位才能取得成功。纵观多年来的保障,特别是财产责任制,公司供应层面存在多重挑战和缺乏同步。公司供应室必须配备经过培训的供应人员,他们在日常职责上相互配合才能取得成功。供应团队必须理解并分担角色和职责的平衡。为了更好地为成功创造条件,各单位需要投入时间培养具有适当培训和认证/资格的公司供应团队。保障团队认证将建立一种共同的语言和对标准的理解,使指挥官能够了解他们在供应室中承担的风险。
通过技术交流,人工智能在航空领域的更广阔潜力逐渐显现。航空界已投资于数据分析,以监控来自实际运营的数据并识别先兆事件和条件,然后在事故或事件发生之前采取风险缓解措施。人工智能已经在有限的领域用于整理数据以供分析并使用这些数据来估计风险。例如,飞机防撞系统 (ACAS) 的最新标准用通过机器学习 (ACAS X) 开发的加权风险模型取代了交通防撞系统 (TCAS v7.1 及更早版本) 的基于场景的算法设计。在分析系统风险和缓解措施时,人工智能有机会提供额外的视角。认识到这些机会,该路线图还讨论了使用人工智能作为提高安全保障的工具。
接受的标准:NASA-STD-8739.10、电气、电子和机电 (EEE) 零件保证标准或 OSMA 认可的 NEPP 临时标准 A 类:1 级零件、等效源控制图 (SCD) 或中心零件管理计划的要求。保证 1 级零件、等效源控制图 (SCD)、中心零件管理计划的要求或已证明结果的经过验证的开发人员实践,符合最低风险承受能力,以实现必要的性能。