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人工智能 (AI) 会接管专利律师的工作吗？
“AI可以简化和自动化专利工作中的一些任务，但它不会完全接管具有理科背景的专利律师的工作。AI可以加速专利文献检索和相似性分析等常规任务，节省时间和精力。然而，专利律师的角色不仅仅是一项任务；它需要专业知识、判断力和法律洞察力。AI还不具备创造力或战略思维能力。专利律师将使用AI作为工具来处理复杂的技术和法律问题，并为客户提供最佳策略。AI的发展可能会改变这项工作，但专利律师的专业知识和人类判断力仍然很重要。”
现在，新的和下一的数字领导力：人工智能（AI）将如何接管并改变领导才能
摘要有一个新兴共识，传统的管理角色可以（也许应该）由注入人工智能（AI）的机器执行。然而，“真正的”领导 - 也就是激励和使人们能够并能够为组织的集体目标做出贡献 - 仍然主要被视为人类的特权。用我们的意见文章，我们挑战了这一观点。我们的文章旨在成为学术界大部分地区的唤醒呼吁，并使人类领导层浪漫化，并认为这种堡垒永远无法被AI所取代。我们描述了为什么算法不会（需要）在领导层的核心特征和可能比人类领导者更好地满足员工的心理需求之前（需要）停止。在这种背景下，需要对人类在领导的未来中扮演的角色做出有意识的选择。这些考虑因素不仅对领导力研究的未来，而且对领导力教育和发展的未来具有重要意义。
塔利班接管阿富汗——对全球恐怖主义的影响
鼓励向少数值得信赖的人寻求建议，这些人被严格禁止透露讨论内容，在听取建议之后，决定权完全掌握在埃米尔手中。35 塔利班首次建立“伊斯兰酋长国”的早期记载强调，“好神职人员”所作的服从誓言对全体人民（不再称为公民，而是 ra’aya——群体）具有约束力，并且这一誓言不能收回，直到埃米尔去世都具有约束力。36
LTC Greer 是特克萨卡纳人，1996 年入伍陆军，担任运输经理。2001 年，他被选入 Green to Gold 计划，在路易斯安那国民警卫队担任 M1 艾布拉姆斯坦克指挥官，同时在西北州立大学获得政治学学士学位。2003 年，LTC Greer 被任命为防空炮兵军官，并担任 D/5-5 ADA 的复仇者/毒刺排长，后来担任韩国红云营第 2D 步兵师特种部队营 (STB) 助理 S3。2006 年，他被分配到第 57 运输营 (TB)，担任科威特阿里夫詹营第 513 运输公司 (TC) 的排长和执行官，以及华盛顿州刘易斯堡第 355 终端监督小组的指挥官。随后，他被任命为韩国凯西营 302D 旅支援营的 S-4 营。2011 年，LTC Greer 接管了第 513 战术集团军的指挥权，并被部署到科威特，以支持从伊拉克撤出装备，随后被部署到阿富汗巴格拉姆，以支持 OEF。随后，他被任命为第 4 军人航空旅的 OC/T，之后进入弗吉尼亚州匡蒂科的海军陆战队指挥参谋学院。毕业后，LTC Greer 被分配到巴林麦纳麦的第 831 战术集团军地面部署和配送司令部，并担任营执行官和美国驻阿拉伯联合酋长国大使馆的海关官员。2016 年，他被任命为
LTC Greer 是特克萨卡纳人，1996 年入伍陆军，担任运输经理。2001 年，他被选入 Green to Gold 计划，并在路易斯安那州国民警卫队担任 M1 艾布拉姆斯坦克指挥官，同时获得学士学位。在西北州立大学获得政治学学士学位。2003 年，LTC Greer 被任命为防空炮兵军官，并担任 D/5-5 ADA 的复仇者/毒刺排长，后来担任韩国红云营第 2D 步兵师特种部队营 (STB) 助理 S3。2006 年，他被分配到第 57 运输营 (TB)，担任科威特阿里夫詹营第 513 运输公司 (TC) 的排长和执行官，以及华盛顿州刘易斯堡第 355 终端监督小组的指挥官。随后，他被分配到韩国凯西营 302D 旅支援营担任营 S-4。2011 年，格里尔中校接管了第 513 运输公司，并被部署到科威特，支持从伊拉克撤出装备，随后被部署到阿富汗巴格拉姆，支持 OEF。随后，他被分配到第 4 CAV BDE 担任 OC/T，之后进入弗吉尼亚州匡蒂科的海军陆战队指挥参谋学院。毕业后，LTC Greer 被分配到位于巴林麦纳麦的第 831 TB 地面部署和配送司令部，并担任美国驻阿拉伯联合酋长国大使馆的营执行官和海关官员。2016 年，他被任命为弗吉尼亚州李堡第 59 军械旅副指挥官，随后被任命为阿富汗巴格拉姆特种作战联合特遣部队-阿富汗支援作战官。2021 年，他担任华盛顿特区联邦 COVID-19 响应小组的供应链/配送经理。他之前的职务是陆军人才管理工作组 HQDA G-1 的人才管理行动官。LTC Greer 毕业于短程防空炮兵军官基础课程、基础空降课程、联合后勤上尉职业课程和海军陆战队指挥与参谋课程。他拥有圣马丁大学的工商管理硕士学位和海军陆战队的硕士学位。LTC Greer 获得的奖项和勋章包括：铜星勋章（1 OLC）、国防功绩服务勋章、联合服务嘉奖勋章、功绩服务勋章（3OLC）、陆军嘉奖勋章（3 OLC）、陆军成就勋章（1 SOLC）、阿富汗战役勋章、伊拉克战役勋章、韩国国防服务勋章、人道主义服务勋章、士官专业发展勋带、海外服务勋带、北约勋章、跳伞员徽章、战斗行动徽章和陆军参谋身份徽章。
![初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、](/simg/4/4b79ebb2e692147077c5f05290fe6b1288b2aad1.png)
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
电池经营的工具革命正在接管铁路行业
多年来，MOW铁路人员的工作一直围绕使用液压和汽油动力工具以及用于支撑它们的车辆的使用。当工作人员有一系列需要进行维修的关系线时，他们必须拿出所有超大，笨重的液压和/或加油工具，并完成运输和设置的令人难以置信的过程，这需要数小时，并且令人沮丧和疲惫。
研究自动驾驶汽车接管请求中的信息呈现设计
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当 Shri. Naveen Babu 接管这家刚刚起步的公司时......
电气和电子工程是利用电学原理开发机器、设备和系统，它极大地影响了人们的生活质量。它的研究仍然是一个令人兴奋的命题。人均用电量仍然是衡量任何国家发展的一个指标。化石燃料的快速消耗和环境的恶化为清洁和非传统能源打开了大门。此外，对电力的需求不断增长以及公用事业与国家电网的整合带来了当今工程师应该具备应对这些复杂性的能力。这些是本课程的重点。鼓励学生参与教师实验室、勤工俭学或学生就业方面的研究和开发工作。
高度自动化驾驶中的接管请求
高度自动化驾驶领域的一个重要研究问题是如何帮助驾驶员在手动和自动控制之间转换。在高度自动化汽车问世之前，有关这个主题的知识必须通过模拟器和自我报告问卷来获取。我们利用众包方式对 1692 人进行了调查，内容涉及高度自动化驾驶中的听觉、视觉和振动触觉接管请求 (TOR)。调查呈现了不同紧急程度的交通场景中的听觉消息记录以及视觉和振动消息的图示。在高紧急程度场景中，多模式 TOR 是最受欢迎的选项。在低紧急程度场景中，听觉 TOR 是最受欢迎的选项，并且作为系统已准备好从手动模式切换到自动模式的确认消息。对于低紧急程度场景，仅视觉 TOR 比仅振动 TOR 更受欢迎。脉冲间隔较短的哔哔声被认为更紧急，史蒂文斯幂律与数据准确吻合。口头信息比抽象声音更容易被接受，女性声音比男性声音更受欢迎。中等收入国家和高收入国家的偏好和感知紧迫性评级相似。总之，这项国际调查表明，人们对高度自动化驾驶中 TOR 类型的偏好取决于情况的紧迫性。� 2018 Elsevier Ltd. 保留所有权利。