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World File Search System决策点
NASA的Artemis供应链管理
我们启动了此审核，以评估NASA是否正在管理风险，并在满足其成本，时间表和技术目标的同时，通过罗马望远镜来减轻未来的挑战。具体来说，我们评估了该项目是否符合成本和计划承诺，承包商绩效和代理机构计划，以减轻太空通信和导航网络的过度检查。我们从2023年9月至2024年6月进行了此审核。为了确定NASA是否达到成本和定期承诺，我们对天体物理学战略任务计划官员，罗马官员和Coronagraph工具（CGI）官员进行了访谈，并将项目的关键决策点（KDP）文档与其月度状态审查（MSR）进行了比较。为了评估和审查罗马承包商绩效，我们审查了主要合同及其修改以及合同的承包商绩效评估报告。为了评估NASA的太空通信和导航计划，我们会见了负责启用罗马太空通信和导航服务的官员。我们还审查了罗马的太空通信和导航计划，与ESA和JAXA的谅解备忘录，罗马和太空通信和导航（SCAN）计划以及罗马KDPS和MSR的谅解，太空通信和导航相关的风险。
人工智能在塑造电子商务消费者需求中的作用
摘要：技术的出现和在商业中的融入改变了各行各业的运营方式。值得注意的是，电子商务的重大技术转变旨在影响客户行为，使其有利于某些产品和品牌。人工智能 (AI) 成为个性化和定制产品以满足特定需求的重要创新工具。这项研究发现，尽管人工智能系统在电子商务中做出了贡献，但它的道德合理性是一个有争议的问题，特别是在可解释性概念方面。该研究采用了词云分析、远见分析和一致性分析来详细了解可解释性的概念，正如研究人员在人工智能背景下所使用的那样。在语料库分析的推动下，这项研究为统一的前沿奠定了基础，从而为寻求制定可解释人工智能 (XAI) 模型的科学突破做出了贡献。XAI 是一个机器学习领域，它检查并试图理解人工智能系统的黑箱决策所涉及的模型和步骤；它提供了对用于提出建议的决策点、变量和数据的洞察。这项研究表明，要部署可解释的 XAI 系统，应该改进 ML 模型，使其可解释和可理解。
通过拨款实现复原力：飞行员对复杂决策支持的看法
智能决策支持工具 (DST) 有望提高人类在航空备降等具有挑战性的情况下的决策质量。为了实现这些改进，DST 设计的一个共同目标是校准决策者对系统的信任。然而，这种观点主要来自受控研究，可能无法完全反映现实世界中备降的复杂性。为了了解 DST 在最了解备降复杂性的人眼中如何有益，我们采访了专业飞行员。为了促进讨论，我们构建了两个低保真原型，每个原型代表 DST 可以承担的不同角色：(a) 根据飞行员指定的标准主动建议和排名机场，以及 (b) 不引人注目地暗示飞行员应该注意的数据点。我们发现，虽然飞行员不会盲目信任 DST，但他们同时拒绝在决策时刻进行深思熟虑的信任校准。我们重新审视拨款，将其作为一个视角来理解这种看似矛盾的矛盾以及实现拨款的一系列手段。除了通常认为的透明度需求外，这些还包括整个决策过程中的可指导性和持续支持。根据我们的设计探索，我们鼓励将 DST 设计的视角扩展到实际决策点的信任校准之外。
流程图、断言和形式化方法？ - Mark Priestley
流程图是现代计算的标志性可视化表示之一。1947 年，赫尔曼·戈德斯坦和约翰·冯·诺依曼发明了流程图，作为他们所谓的“问题规划和编码”综合方法的一部分。在接下来的至少 20 年里，流程图成为了计算机程序开发的随处可见的辅助工具。人们使用了各种各样的符号，但所有形式的流程图都包含表示操作和决策点的方框，并由表示控制流的有向线段连接起来 [18]。尽管流程图无处不在，但历史学家对其作用仍心存质疑。人们批评流程图不是开发过程的重要组成部分，反而认为它是繁琐且具有误导性的文档，只是在官僚主义项目经理的要求下制作。Ensmenger [5] 将其描述为边界对象，其价值在于它们能够在管理人员和开发人员之间进行调解，但对这两组人而言，它们的含义不同。鉴于此，我们惊讶地发现，对于戈德斯坦和冯·诺依曼来说，流程图不仅提供了程序结构的图形表示，而且还提供了复杂的数学符号。他们定义了许多形式条件，类似于我们现在所说的证明规则，用于证明图表的一致性。将原始图表描述为设计符号而不是定义软件开发形式化方法的早期尝试并非不合理，尽管有点不合时宜。
寻路策略 - 实施计划
行动2.1：放置[信息亭]在关键决策点（请参阅寻路策略的图14）。操作2.2：利用当前的售货亭结构设计：使用当前4面售货亭结构的设计（请参见图11）使新的售货亭与现有的，最小化的视觉混乱一致。操作2.3更新面板，以与非凡的耶尔奈夫品牌保持一致：使用非凡的耶奈犬颜色和字体（见图12和13）。操作2.4：优先级的位置名称：将位置名称作为最突出的信息，通过将位置名称打印在大而大胆的字母中，与标志的背景颜色形成鲜明对比（请参见图18，第16页）。确保地点名称是一致的，以最大程度地减少混乱。操作2.5：寻路：使用更新的目的地地图（第22页）作为售货亭的一个面板，并带有“您在这里”指示器，圆圈指示典型的步行距离。行动2.6：在合作伙伴关系中包括社区传单的空间：继续为社区提供专门的空间，以在可以找到管理合作伙伴的位置的信息亭上发布通知。有关管理传单的建议，请参见侧边栏。如果找不到有效的社区合作伙伴，则不应包括发布空间。
TR 103 719 - V1.1.1 - 基于身份的加密指南
DSA 数字签名算法 ECC 椭圆曲线密码 ECCSI 基于椭圆曲线的基于身份的无证书签名 ECDSA 椭圆曲线数字签名算法 FE 函数加密 HIBE 基于身份的分层加密 IBC 基于身份的密码 IBE 基于身份的加密 IBS 基于身份的签名 IdM 身份管理 IMAP 互联网消息访问协议 IMAP4 互联网消息访问协议 v4 IoT 物联网 ITS 智能运输系统 KMS 密钥管理服务 LMTP 本地邮件传输协议 LTE 长期演进 MCPTT 任务关键型一键通 MPK 主公钥 MSK 主密钥 MTA 消息传输代理 MUA 消息用户代理 NIST 国家标准与技术研究所 PAP 策略管理点 PDP 策略决策点 PEP 策略执行点 PIP 策略信息点 PKC 公钥密码 PKI 公钥基础设施 POP 邮局协议 POP3 邮局协议 v3 RK 随机密钥 RSA Rivest-Shamir-Adleman SK密钥 SKID 密钥 IDentity SMTP 简单邮件传输协议 SMTPS 简单邮件传输协议安全 SP 特别出版物（NIST） URI 统一资源标识符 XACML 可扩展授权控制标记语言
基于Arduino及其应用的数字过滤器设计
数字信号处理的目的是在数字系统上执行，而不是使用模拟电路的操作。以这种方式，它基于软件执行相同的任务，而无需电子材料或更换。此方法可确保设计简单且可升级。例如，一个用RC元素制成的模拟滤镜，有必要更改材料以更改过滤器的截止频率。但是，如果要在数字过滤中执行相同的操作，则只能更改过滤系数。尽管数字过滤器具有优势，但在许多领域（例如扬声器柜中的交叉电路）都使用了模拟过滤器。过滤器是将所需信号传输到输出的系统，并抑制了不希望的信号。在滤波器设计中，如果使用的材料是用r，c或l等元素制成的，则将其定义为模拟滤波器。如果在PC或微处理器等数字环境中进行过滤，则称为数字过滤器。实现了各种过滤器设计。在设计中，关键字是截止频率，这意味着决策点。低通滤波器（LPF）是允许低于切割频率的频率值通过的过滤器，并抑制高于切割频率的频率。高通滤波器（HPF）是允许将频率传输到输出的频率，而不是低于切割频率的频率。带通滤波器（BPF）具有两个截止点。此滤波器在两个切断频率之间传输频率值，并降低了其他频率。带挡过滤器（BSF）阻止了两个截止频率之间的频率并转移
GAO-21-306，NASA：主要项目评估
DrACO 复杂有机物采集钻探 DraMS 蜻蜓质谱仪 DSL 深空物流 EGS 探索地面系统 EIS 欧罗巴成像系统 EPFD 电动动力系统飞行演示 ESA 欧洲航天局 ESM 欧洲服务舱 ESPRIT-RM 欧洲加油、基础设施和电信系统 加油舱 EUS 探索上面级 GERS 网关外部机器人系统 GRNS 伽马射线和中子光谱仪 GSLV 地球同步卫星运载火箭 HALO 居住和物流前哨 HLS 载人着陆系统 i-Hab 国际栖息地 I&T 集成和测试 ICON 电离层连接探测器 ICPS 临时低温推进级 IMAP 星际测绘和加速探测器 IOC 初始运行能力 ISRO 印度空间研究组织 ISS 国际空间站 JAXA 日本宇宙航空研究开发机构 JCL 联合成本和进度置信水平 JWST 詹姆斯·韦伯太空望远镜 KaRIn Ka 波段雷达干涉仪KASI 韩国天文与空间科学研究所 KDP 关键决策点 L9 Landsat 9 LBFD 低空飞行演示器 LCRD 激光通信中继演示 LICIACube Light 意大利立方体卫星（用于小行星成像） LIDAR 光探测与测距 MASPEX 行星探测质谱仪 MDR 任务定义审查 MISE 测绘成像光谱仪（用于木卫二） ML2 移动发射器 2 MPM 多用途模块 NASA 美国国家航空航天局 NE
NASA 对重大项目的评估
DraMS 蜻蜓质谱仪 DSL 深空物流 EAP 电动飞机推进系统 EGS 探索地面系统 EIS 木卫二成像系统 EMI 电磁干扰 EPFD 电动动力系统飞行演示 ESA 欧洲航天局 ESM 欧洲服务舱 ESPRIT-RM 欧洲加油、基础设施和电信系统 加油舱 EUS 探索上面级 EVA 舱外活动 GDC 地球空间动力学星座 GERS 网关外部机器人系统 HALO 居住和物流前哨 HLS 载人着陆系统 I-HAB 国际栖息地 ICPS 临时低温推进级 IMAP 星际测绘和加速探测器 ISRO 印度空间研究组织 ISS 国际空间站 IT 电离层-热层 JPL 喷气推进实验室 JWST 詹姆斯·韦伯太空望远镜 KDP 关键决策点 LBFD 低爆飞行演示器 LCRD 激光通信中继演示 MASPEX 行星探索质谱仪 MAV火星上升飞行器 MDR 任务定义审查 ML2 移动发射器 2 MSR 火星样本返回 NASA 美国国家航空航天局 NEO 近地天体 NEOCam NEO 相机 NISAR NASA ISRO – 合成孔径雷达 NPR NASA 程序要求 OCI 海洋颜色仪 OMB 管理和预算办公室 Orion Orion 多用途载人飞船 ORR 作战准备情况审查
神经元中的代理体系结构 - 白皮书
neuron7.ai摘要：Neuron7的搜索工具是一种尖端的，AI驱动的解决方案，扩展了检索功能增长生成（RAG）的概念，以提供上下文感知的搜索和实时适应性。通过将抹布与实体歧义，LLM，元数据富集，视觉模型和用户反馈循环结合使用，Neuron7的搜索平台不仅可以检索和生成内容，而且可以自主完善，过滤器和适应搜索结果，以提供可行的见解。此白皮书探讨了Neuron7的搜索解决方案如何通过体现代理体系结构，提供一个基于实时输入和不断发展的用户需求的系统来使破布达到新的水平。1。简介企业搜索的景观已经发展到传统的基于关键字的搜索工具之外，这些搜索工具只需根据文本匹配来检索文档即可。当今的高级搜索解决方案利用人工智能（AI）不仅提供信息，而且提供上下文理解和可行的见解。Neuron7搜索通过将检索增强生成（RAG）与各种高级功能（例如命名实体识别（NER），元数据富集，视觉模型和实时学习）结合起来，将其提升到一个新的水平。该系统例证了代理体系结构，自主做出决定，根据这些决策采取行动，并不断从反馈中学习以增强搜索准确性和相关性。2。什么是代理体系结构？代理系统的关键特征包括：Neuron7搜索不仅可以检索数据并生成内容；它可以自主完善搜索结果，过滤数据，并旨在满足不仅需要找到信息的企业需求，而且还可以理解，上下文化和采取行动。代理体系结构是指具有自主决策，适应性行为以及根据环境投入和内部目标采取行动的系统。这些系统从环境（例如数据或用户查询）中感知输入，根据该输入做出决策，并采取行动以实现特定目标，而无需在每个决策点需要人为干预。