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中国在人工智能方面的雄心 - 欧洲议会
人工智能在中国的实际应用 中国声称，人工智能在疫情期间通过追踪感染者、预测感染趋势以及促进商业活动恢复，为抑制新冠疫情做出了重大贡献。墨卡托中国研究中心 (MERCIS) 于 2021 年 3 月进行的一项研究证实，使用人工智能技术的中国社会信用体系已迅速重新部署，以履行其中大部分职能。同一项研究还指出，社会信用体系起源于 1990 年代初，当时正试图建立金融信用评级体系，其在金融领域的应用至今仍被广泛应用。在中国，人工智能还用于各种商业目的（例如网上购物）和工业领域，重点是促进自动化。同时，MERICS 还强调，由于技术创新，“在线监控取得了重大进展，摄像头监控几乎覆盖全国，人工智能和大数据分析也得到了测试，特别是在城市公共安全领域”。人权观察等非政府组织证实了这些担忧，它们不仅强调了新疆使用这些监控技术，还强调了这些技术向国外出口，例如出口到厄瓜多尔。中国 2017 年的人工智能计划指出，其目标之一是推动人工智能在公共安全领域的进一步应用，以及发展公共安全情报监测和预警控制系统建设。一些分析人士，尤其是美国的分析人士，越来越担心人工智能可能用于军事目的。这一领域的主要担忧是，人工智能是一种有前途的“跨越式技术”，最好的定义是“人工智能军事系统可能会改变军事力量平衡，赋予一方压倒性的力量，而另一方无法防御”。正如 2019 年中美经济与安全审查委员会听证会上所见，中国领导人正致力于“在人工智能等核心关键技术上取得突破”。鉴于中国军费开支快速增长，这可能会导致不稳定的军备竞赛，尤其是在美国和中国之间。正如美国国防部联合人工智能中心 (JAIC) 战略主管 Gregory C. Allen 所指出的那样，中国正在大力推动人工智能的军事应用研究。在这个框架下，中国只同意不使用这些机器人（但不反对生产它们）。与此同时，艾伦还强调，一些中国官员，如前中国外交部副部长傅莹，寻求在人工智能新规范方面开展更多国际合作，甚至设想以人工智能的潜在影响为重点的军备控制谈判（NSCAI 报告也支持这一立场）。寻求推动人工智能规范制定的一项举措的例子是人权观察组织共同发起的“制止杀手机器人运动”。
外层空间网络攻击 - 伦理 + 新兴科学小组
Patrick Lin 博士是加州州立理工大学伦理 + 新兴科学组主任，也是该校的哲学教授。他还是美国国家空间委员会用户咨询小组 (UAG) 的成员，并且隶属于斯坦福法学院、捷克科学院、世界经济论坛、奥雷利亚研究所、For All Moonkind、AIAA 等。曾就职于斯坦福工程学院、美国海军学院、达特茅斯学院、冰岛大学（富布赖特专家）、新美国安全中心、新美国基金会、联合国裁军研究所、人工智能百年研究等。林教授在技术伦理方面著作颇丰，包括网络、空间开发、人工智能、机器人、军事系统、生物工程、材料科学等。Keith Abney，ABD，是加州州立理工大学圣路易斯奥比斯波分校伦理 + 新兴科学组高级研究员，也是哲学系高级讲师；他教授和出版有关技术和生物医学伦理的文章，包括太空安全与战争、太空殖民与定居、人类增强、人工智能、机器人等。他共同编辑了《人类对外星球殖民》特别期刊版，以及《机器人伦理》（麻省理工学院出版社，2012 年）和《机器人伦理 2.0》（牛津大学出版社，2017 年）等书籍，并共同撰写了关于自主军事机器人、军事人类增强、人工智能伦理和网络攻击的资助报告。他还是阿罗约格兰德社区医院生物伦理委员会成员。Bruce DeBruhl 博士是加州理工大学圣路易斯奥比斯波分校计算机科学与软件工程系和计算机工程系副教授。他还是 SRI International 的高级计算机科学家。他的教育目标是为不同学生创造机会，让他们获得安全和隐私方面的实践经验。这包括教授隐私工程、网络安全、软件安全、二进制利用、硬件安全和网络安全政策等专业和非专业课程。DeBruhl 博士的研究兴趣包括无线安全、网络物理安全、位置隐私、汽车安全和网络物理系统的恶意软件。他在卡内基梅隆大学硅谷分校获得了电气和计算机工程博士和硕士学位，在凯特琳大学获得了电气工程学士学位。Kira Jorgensen Abercromby 博士是加州理工大学圣路易斯奥比斯波分校航空航天工程系的教授。她教授过多门轨道力学、航天器控制和航天器环境对航天器的影响课程。在加入加州理工大学之前，Abercromby 博士在位于德克萨斯州休斯顿的 NASA 约翰逊航天中心的轨道碎片计划办公室工作。她的研究兴趣包括人造空间碎片、轨道测定和空间环境对航天器的影响。她获得了博士和硕士学位
TFT 彩色 LCD 模块 - AG 显示屏
简介 本文档的版权归 NEC LCD Technologies, Ltd.（以下简称“NEC”）所有。未经 NEC 事先书面同意，不得使用、复制或复印本文档的任何部分。NEC 不会承担因使用本文所述产品而产生的或与之相关的任何第三方专利、版权或其他知识产权的侵权责任，除非直接归因于其机制和工艺。NEC 不授予任何专利、版权或其他知识产权的明示或暗示许可。某些电子零件/组件会以一定的速率发生故障或失灵。尽管 NEC 尽一切努力提高产品的可靠性，但可能无法完全避免发生故障和失灵的可能性。为防止由此引起或与之相关的死亡、人身伤害或其他财产损失的风险，要求每个客户在其安全设计和计划中采取足够的措施，包括但不限于冗余系统、防火和防故障。产品分为三个质量等级：“标准”、“特殊”和“特定”三个等级，客户可选择最高质量保证计划等级。每个质量等级均针对下述应用而设计。任何打算将产品用于标准质量等级以外的应用的客户都需要提前联系 NEC 销售代表。标准质量等级适用于根据 NEC 标准质量保证计划开发、设计和制造的产品，这些产品的设计应用范围是，客户使用的产品（套装）或其所包含的零件/组件的任何故障或故障都不会直接或间接造成死亡、人身伤害或其他财产损失，如一般电子设备。示例：计算机、办公自动化设备、通信设备、测试和测量设备、音频和视频设备、家用电器、机床、个人电子设备、工业机器人等。示例：运输设备控制系统（汽车、火车、轮船等）、交通控制系统、防灾系统、反犯罪系统、非专门为生命支持而设计的医疗设备、安全设备等。除非本文件另有规定，否则该产品的质量等级为“标准”。特殊质量等级适用于按照比标准更严格的 NEC 质量保证程序开发、设计和制造的产品，这些产品的设计用途是，客户使用的产品（套装）或其所包含的零件/部件的任何故障或故障可能直接导致死亡、人身伤害或其他财产损失，或在比标准质量等级定义的更恶劣条件下使用而不会造成此类直接损害。特定质量等级适用于按照客户指定的标准或质量保证程序开发、设计和制造的产品，客户对此类产品的可靠性和质量要求极高。例如：军事系统、飞机控制设备、航空航天设备、核反应堆控制系统、医疗设备/装置/生命支持系统等。
在所有威胁级别启用 PNT 保证
全球定位系统 (GPS) 技术对于当今的战士来说绝对不可或缺。GPS 信号提供几乎每个关键军事系统都需要的定位、导航和授时 (PNT) 数据。数字无线电网络需要精确的时间才能运行。直接和间接火力系统需要精确的坐标来准确确定射击数据。单个士兵和车辆需要定位和导航数据来协调进攻和防御机动。战斗管理系统需要每个友军单位的位置，以便让指挥官了解战场情况。这个清单还在不断增加。简而言之，PNT 已成为射击、移动和通信能力的关键要素。对 PNT 的依赖是众所周知的。美国陆军部长最近向国会作证说：“拥有准确的 PNT 信息对于我们部队保持主动性、协调行动、瞄准火力和移动通信的能力至关重要。”（Coggins，2016 年）最常见的 PNT 数据来源是 GPS。GPS 极具成本效益，通过其基于空间的无线电广播支持无限用户。而且，直到最近，GPS 才普遍可用，并且一直是非常可靠的 PNT 来源。然而，最近的事件表明，几个世界大国正在重新发明陆战。某些国家行为者已经展现出破坏精确导航和计时能力的先进能力（澳大利亚战略政策研究所，2016 年）。我们的对手已经提高了他们的复杂程度，并以显著的技巧攻击现有的 GPS 能力（Defense One，2016 年）。全球威胁已使人们质疑依赖 PNT 的系统是否能在现代战场上发挥预期作用。正如 H.R. 中将McMaster 在最近的简报中分享的那样，如果美国军队发现自己与俄罗斯发生陆战，他们将会面临残酷而冷酷的觉醒（Defense One，2016 年）。显然，不间断且可靠的 PNT 源对作战人员至关重要。同样明显的是，仅依靠 GPS 并不是实现长期可持续性的可行方案。虽然 GPS 可以加密，并且即将到来的 M 代码信号将更强，但基于太空的弱单源解决方案固有的脆弱性仍然存在。当 GPS 不可用或不受信任时，必须使用独立的 PNT 源来验证 GPS 并生成 PNT。当今的作战人员需要 PNT 保证。此功能称为 PNT 保证，可提供不间断的可靠定位、导航和计时数据流。鉴于我们对 PNT 的依赖以及 GPS 的脆弱性，PNT 保证不是一种选择，而是一种要求。话虽如此，开发 PNT 保证功能说起来容易做起来难。在开发一种解决方案时，存在着巨大的挑战，该解决方案可以检测对 GPS 的威胁，在没有 GPS 的情况下创建准确的 PNT，然后将有效的 PNT 分发给所有客户端。一旦系统开发完成，部署该解决方案将面临与集成到现有车辆架构以及支持传统和未来 PNT 客户端的要求相关的挑战。要求更换现代车辆中的每个指挥、控制、通信、计算机、情报、监视、侦察和电子战 (C4ISR/EW) 系统以部署 PNT 保证能力是不可行的。最后，
Google无人驾驶汽车报告PDF
Google无人驾驶汽车是一款自动驾驶的汽车，可以安全，合法和舒适地在道路上航行。它结合使用Google地图，硬件传感器和人工智能软件来控制其运动。该项目由塞巴斯蒂安·瑟伦（Sebastian Thrun）领导，他还共同发明了Google Street View，并赢得了2005年DARPA大挑战赛。汽车将Google地图与各种硬件传感器集成在一起，包括LiDAR，摄像机，距离传感器和位置估算器。LIDAR技术使汽车可以测量最多60米的距离，而摄像机检测到即将到来的交通信号灯。距离传感器使汽车能够“查看”附近或即将到来的汽车或障碍物。位置估计器确定车辆的位置并跟踪其运动。人工智能软件从Google地图和硬件传感器接收数据，确定何时加速，放慢，停止或引导轮子。AI经纪人的目标是安全和合法地将乘客运送到所需的目的地。截至2012年，内华达州已经对Google无人驾驶汽车进行了测试，六辆汽车乘以140,000英里，偶尔进行人工干预。这项技术有可能彻底改变全球运输系统。回顾我在2014-2015学年在浦那大学的工程旅程，在AISSMS-SCOE的Gaikwad和Head Computer Engineering系的指导下，这是令人难以置信的启发性。我最真诚的感激之情延伸到A.M. Jagtap教授，他不仅提供了宝贵的指导，而且在整个学术期限内都为我提供了支持。自动驾驶汽车将控制驾驶，使用传感器来检测障碍物并相应地调整速度。这需要多种技术，包括车道检测，障碍物检测，自适应巡航控制，避免碰撞和横向控制。此外，传感器将监视道路状况，调整速度以确保安全行驶。完全自动化汽车是一项复杂的任务，但是在单个系统中取得了进步。配备了雷达，激光镜头和摄像机的Google的机器人汽车可以快速，准确地处理信息，从而做出决策并比人类更好地实施它们。这项技术有可能减少与交通相关的伤害和死亡，同时优化能源使用和道路空间。该系统结合了来自包括Google Street View在内的各种来源的数据，以创建完全自主的驾驶体验。过道Coe，浦那。车辆的转向和制动系统由通用处理器直接控制。该系统从各种来源接收感官输入，包括LiDar，Radar，位置估计器和Street View图像。LIDAR创建了一个三维平台，用于映射障碍物和地形。相机视觉馈电用于检测交通信号的颜色，使车辆能够相应地移动。同时，处理器不断与发动机控制单元进行通信。发动机控制单元具有硬件传感器，包括雷达，它使用无线电波来检测对象并确定其范围，高度，方向或速度。视觉选择会影响角分辨率和检测范围。雷达技术具有多种应用，例如空中交通管制，天气监测和军事系统。高科技雷达系统能够从高水平的噪声中提取物体。雷达系统以预定的方向传输无线电波，然后将其反映和/或被对象散射。反射回发射器的信号使雷达成为可能。如果一个物体移动更近或远，则由于多普勒效应，无线电波的频率发生了略有变化。雷达接收器通常位于发射器附近，电子放大器加强了接收天线捕获的弱信号。还采用复杂的信号处理方法来恢复有用的雷达信号。雷达系统在长范围内检测物体的能力是由于它们通过的介质对无线电波的吸收较弱。雷达系统依赖于他们自己的传输，而不是自然光或对象发射的波，通常是为了避免检测到某些对象，除非需要进行预期的检测。雷达技术使用人工无线电波照亮物体，尽管在数字信号处理和噪声水平提取方面具有高科技功能，但该过程使人眼或相机看不见。相反，LiDAR（光检测和范围）系统利用从激光器来测量目标的距离和特性的光脉冲，其应用涵盖了各个领域，例如地质和遥感。孔镜或梁分离器用于收集返回信号。1。与雷达不同，Lidar不使用微波或无线电波，从而与传统的雷达技术不同。它在大气研究，气象学甚至月球着陆任务中的使用都证明了其在不同地区的潜力。雷达和激光雷达系统之间的选择取决于特定要求，例如要检测到的对象的类型，环境条件和技术能力。与较短的红外激光器不同，机载的地形图映射激光雷达通常使用1064 nm二极管泵式YAG激光器，而测深的系统则使用532 nm的频率加倍激光器，因为后者能够以较少的衰减渗透水穿透水。图像开发的速度也受到系统中的扫描速率的影响，可以通过各种选项（例如双振荡平面镜或与多边形镜的组合）实现。固态照片探测器（例如硅雪崩光电二极管）和激光射击中的光电构皮之间的选择至关重要，接收器的敏感性是在激光雷达设计中需要平衡的另一个参数。非扫描系统（例如“ 3D门控观看激光雷达”）应用脉冲激光器和快速门控相机进行3D成像。在移动平台（例如飞机或卫星）中，需要仪器，包括全球定位系统接收器和惯性测量单元（IMU），以确定传感器的绝对位置和方向。这允许使用扫描和非扫描系统进行3D成像。每个卫星都会传输包括精确的轨道信息，一般系统健康以及所有卫星的粗糙轨道的消息。2。全球定位系统（GPS）在所有天气条件下都提供位置和时间信息，从地球上方的GPS卫星发送的准确的时序信号来计算其位置。接收器使用这些消息来确定运输时间，计算到每个卫星的距离，并使用三尾征来计算接收器的位置。然后以派生信息（例如根据位置变化计算出的方向和速度）显示此位置。在此处给出的文字Google Street View使用各种技术来捕捉全球街道的全景。专门的GPS应用程序同时使用位置和时间数据，包括用于交通信号的时机以及手机基站的同步。位置传感器（例如旋转器编码器）用于工业控制，机器人技术和其他需要精确轴旋转的应用。该系统由15个摄像头的玫瑰花结成，带有5百万像素CMOS图像传感器和自定义镜头。新一代的相机可以改善分辨率，取代了早期的相机。Google Street View显示了特殊改装的汽车的图像，但还使用替代方法来用于无法通过汽车（例如Google Trikes或Snowmobiles）进入的区域。这些车辆具有定向相机，GPS单元，激光范围扫描仪和3G/GSM/Wi-Fi天线。高质量的图像现在基于开源硬件摄像头。街道视图图像在放大地图和卫星图像后出现，可以通过将“佩格曼”图标拖到地图上的位置来访问。在交叉和交叉点处，显示了其他箭头。3。4。通过照片中的固体或损坏的线可视化相机汽车的路径，箭头指向每个方向的后续图像。人工智能软件过道COE，Pune使用控制单元。人工智能是旨在创建智能机器的计算机科学领域。智能代理人感知其环境并采取行动以最大程度地提高成功。Xeon处理器是一个多核处理器，最多8个执行核，每个核心支持两个线程。每个核心的共享指令和数据中级缓存处理实时传感器值和一般处理。两个Cortex-A9处理器处理转向和制动系统。异质计算是指使用各种计算单元（例如通用处理器或自定义加速逻辑）的电子系统。传感器数据获取：人类的感知经历了程序的运行，传感器数据采集涉及从各种传感器中收集和处理环境数据，包括LIDARS，CAMERAS和GPS/INS。JAUS互操作通信：无人系统的联合体系结构是由美国国防部开发的，为无人系统创建开放的建筑，Labview在其开发中起着至关重要的作用。驱车系统过热COE，浦那19 25。使用机电执行器和人机界面用电子系统替换传统的机械控制系统，从而消除了诸如转向柱和泵等组件。5。早期的副驾驶系统将演变成汽车运动员。算法：一种算法用于接收和解释从领导者车辆的位置数据，模仿其导航属性以准确遵循设定路径，并利用诸如面包屑位置和立方样条拟合的技术。逐线技术6.乘线技术驱动驱动线将技术与人工智能和算法相结合，仅控制三个驾驶零件：转向，制动和油门，取代传统的机械系统。通过电线技术进行电子驱动器及其应用的电子驱动技术涉及从车辆控制系统中消除传统的机械组件，并用电子传感器，计算机和执行器代替它们。DBW的优点包括通过计算机控制的干预来提高安全性，例如电子稳定控制（ESC），自适应巡航控制和车道辅助系统。此外，DBW提供的设计灵活性扩大了车辆定制选项的数量。但是，由于更高的复杂性，开发成本和安全性所需的冗余要素，实施DBW系统的成本可能会更高。另一个缺点是，制造商可能会降低某些范围内的油门灵敏度，以使车辆更容易或更安全。电子动力转向（EPS）是通过电线技术对驱动器进行的常见应用，该技术使用具有可变功率辅助的电子驱动转向系统。EPS系统在较低的速度下提供更多的帮助，而在较高速度下的援助则比液压系统更节能。电子控制单元（ECU）根据方向盘扭矩，位置和车辆速度等因素来计算所需的辅助功率。有四种形式的EPS：列辅助类型，小齿轮辅助类型，直接驱动类型和机架辅助类型。这些系统具有独特的优势，例如低惯性和摩擦，对各种汽车模型的适应性以及补偿单方面力量的能力。总体而言，电线技术的电子驱动器在车辆控制系统中提供了提高的安全性，灵活性和能源效率，这使其成为制造商的流行选择。在无人驾驶汽车中，使用算法和馈送到ECU的数据计算转向角度和扭矩，从而可以免提操作。6.3电线技术制动器用电子传感器和执行器代替了传统的机械制动系统，从而提供了减轻体重，较低的操作噪声和更快的反应时间等好处。但是，冗余制动系统对于安全性至关重要，在主要系统故障的情况下激活。电线技术的制动器使用雷达和激光镜输入来计算制动踏板传感器，从而使驾驶员无法施加制动器。使用电线技术的6.4节气门用电子控制代替了加速器踏板和油门之间的机械连接，并使用诸如加速器踏板位置，发动机速度和车辆速度等传感器来确定所需的油门位置。此设置提高了无缝的功率训练一致性，并促进了诸如巡航控制，牵引力控制和防止系统等功能的集成。运输官员的头等重点是流畅的流量。减少排放，燃油消耗减少，COE，Pune驾驶，带踏板位置无关，等等，辅助，空气燃料混合控制，减少排气排放。还与汽油直接注射技术，Aissms COE，Pune一起使用，许多地区正在开发许多区域，以允许人们使用它们，尤其是出租车服务，驾驶员由于各种原因而需要这份工作。当自动驾驶汽车能够执行没有额外的人的任务时，涉及人类服务的工作就会开始减少。这种现象类似于由自动驾驶汽车引起的大规模工作，这些汽车可以更有效地执行任务。自动驾驶汽车有可能彻底改变交通流量，而人类驾驶员可以选择破坏交通法律。随着自动驾驶汽车变得越来越普遍，交通拥堵将大大减少，从而使合并并退出高速公路。流量的减少将导致经济改善和平均燃油经济性的改善，以及由于其他车辆的一致性而导致的燃料消耗降低。3）燃油经济性自动驾驶汽车将消除不必要的加速和制动，以最佳的性能水平运行，以达到最佳的燃油效率。即使提高了1％的燃油效率，仅在美国就可以节省数十亿美元。通过实施自主安全系统，可以实现卓越的燃油效率。4）时间成本每天的价值在增加，自动化汽车可以为居住在繁忙城市的个人节省大量的时间。即使没有考虑货币价值，还有更多的时间进行休闲活动也会提高生活标准。降低由于流量而浪费的时间将使人们能够准时，更具动态并提高工作效率。期货距离自动驾驶汽车的过渡带来了一些好处，包括减少交通拥堵，提高燃油经济性和提高生产率。但是，它还引起了人们对设备成本，复杂的人工智能软件以及非理想道路条件对系统性能的潜在影响的担忧。demerits：1）高设备成本：使用高级技术，例如雷达，激光雷达，位置传感器，GPS模块，多核异质处理器和高分辨率摄像头很昂贵。2）复杂的AI软件：用于机器人汽车的人工智能软件的设计和实施是复杂的任务。3）多样化的道路条件：非理想的道路条件可能会影响软件做出的决策，从而可能影响系统性能。4）专业驾驶员结构的失业将大大减少许多与交通相关的问题。自动驾驶汽车可以更有效地利用道路，从而节省空间和时间。狭窄的车道将不再是一个问题，大多数交通问题将通过这项新技术的帮助最小化。研究表明，使用自动驾驶汽车，交通模式将变得更加可预测，而且问题越来越小。汽车制造商已经在高端型号中纳入了驱动程序辅助系统，这一趋势预计将继续。为了实现这一目标，需要进行广泛的研究和测试。随着智能车辆变得越来越普遍，公共部门的积极主动方法将决定何时到达这些福利。目前，存在各种技术来帮助自动驾驶汽车开发，例如GPS，自动巡航控制和巷道保持援助。这些技术可以与其他其他技术结合使用，例如基于视频的车道分析，转向和制动驱动系统以及编程控件，以创建一个完全自主的系统。主要挑战是获得公众信任，以允许计算机驾驶车辆。不会立即接受该产品，但是随着系统变得更加普遍，揭示其收益，随着时间的流逝，该产品会随着时间的流逝而获得接受。实施自动驾驶汽车将引起人们对可以执行任务的计算机代替人类的担忧。但是，社会不会立即改变；取而代之的是，随着这些车辆融入日常生活，随着时间的流逝，它将变得更加明显。2010年第11届国际控制，自动化，机器人技术和愿景国际会议（ICARCV）提出了一份名为“智能车辆导航方案”的研究论文。会议诉讼位于当年出版物的第1809-1814页。此外，2013年Kollam的T.K.M理工学院的研讨会报告探索了自动驾驶汽车的概念。A. Frome的一篇论文，“ Google Street View中的大规模隐私保护”，在2009年的第12届IEEE国际计算机视觉会议（ICCV 09）上发表了。该报告与来自浦那的Aissms Coe的研究人员合着。此外，罗尔夫·伊斯曼（Rolf Isermann）在2011年发表了《国际工程研究技术杂志》（IJERT）的第22卷。Google Street View开发的关键人物 Sebastian Thrun也是将Google的街头图像与人工智能软件相结合的先驱，以创建创新的导航系统。 他的工作为他赢得了美国国防部的重大认可和大量赠款。Sebastian Thrun也是将Google的街头图像与人工智能软件相结合的先驱，以创建创新的导航系统。他的工作为他赢得了美国国防部的重大认可和大量赠款。