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通用人工智能 - 系统映射研究
图 1.过程模型 (Petersen 等人2008)...................................................... 9 图 2.出版物论坛之间的文章分布 ........................................................ 21 图 3.出版物论坛的年度文章 ...................................................................... 22 图 4.主题类别频率 ............................................................................. 27 图 5.主题之间的关系 ............................................................................. 29 图 6.主题和文章类型之间的文章分布 ............................................................. 31 图 7.文章从属关系图 ............................................................................. 33
用文本映射人机交互的设计空间
自动文本摘要系统通常需要人类来准备数据或评估模型性能，然而，人们缺乏对人类在与人工智能交互或接受人工智能协助时的角色、经验和需求的系统理解。从以人为本的角度，我们绘制了文本摘要和更广泛的文本生成任务中人机交互的设计机会和考虑因素。我们首先对 70 篇论文进行了系统的文献综述，开发了人工智能辅助文本生成中的五种交互分类法和相关的设计维度。我们为每种交互设计了文本摘要原型。然后，我们在原型的帮助下采访了 16 位用户，以了解他们对人工智能在文本摘要中的效率、控制和信任的期望、经验和需求，并据此提出了设计考虑因素。
安装映射可实现多项任务
设施和环境 (I&E) 地理空间数据资产正在为许多不同的国防部 (DoD) 任务而开发、使用和共享，包括设施管理、国土防御、应急响应、环境管理、军事健康和作战。使用和共享此类数据在有效性和效率方面有很多好处。但是，也存在一些障碍限制了国防部内部和外部广泛使用和共享此类资产，包括安全问题、缺乏持续的高级计划支持、缺乏数据共享政策以及缺乏任何严格的分析来证明共享的好处。本专著评估了在国防部全球信息网格 (GIG) 的业务领域内以及业务、作战和情报任务领域内共享 I&E 地理空间数据资产的任务效果。本文还分析了共享的障碍并推荐了一些克服这些障碍的方法。本专著应该会引起那些希望使用和共享地理空间数据用于国防部任务的人的兴趣。本专著还应该引起那些希望了解更多有关地理空间数据在各自企业间共享和使用的政府决策者和管理者的兴趣。本专著末尾附有一张包含彩色完整文档的 CD。这项研究由国防部长办公室赞助，在兰德国防研究所的采购和技术政策中心 (ATPC) 内进行，该中心是由联邦政府资助的研究和开发中心
映射文献标准之间的关系...
本文档描述了国家标准与技术研究所（NIST）的方法，用于将纪录片，法规，框架和准则的要素映射到特定NIST出版物中，例如网络安全框架（CSF）子类别或SP 800-53R5控件。这种方法将用于绘制涉及NIST网络安全和隐私出版物的关系，这些关系将通过NIST国家在线信息参考（OLIR）流程提交，并根据NIST的在线网络安全和隐私参考工具（CPRT）托管。该方法为捕获各种概念级别的关系和不同程度的详细信息提供了灵活性。该方法已通过概念系统和术语标准，以及安全和隐私社区最有价值的信息的经验。
价值流映射和分析简介
2 创建当前状态图 创建价值流图 (VSM) 时，通常建议手动执行。当然，借助计算机软件也可以做到这一点，但这样做的缺点是，地图可能会变得相当“枯燥”，给人一种成品的印象。主要的风险是，地图会成为流程的“客观”描述，往往会让人们犹豫是否要提出变更。因此，流程变更可能更难实现。相反，手绘的 VSM 通常不那么“精致”，给人一种试探性的印象。这会让人们质疑地图中的信息，并随意涂鸦可能的变化，这正是我们想要的。所以不要对自己的绘画技巧吹毛求疵。VSM 是一种分析工具，而不是用来做华而不实的演示的东西。
未知空间上的协同映射和目标搜索...
摘要 — 本文提出了一种协作式地图绘制和目标搜索算法，用于在城市环境中检测单个移动地面目标，该目标最初对于配备有噪声、范围有限的传感器的自主四旋翼飞行器团队来说是未知的。目标根据有偏随机游走模型移动，搜索代理（四旋翼飞行器）构建一个目标状态图，该图对过去和现在的目标位置进行编码。检测前跟踪算法将目标测量值同化为对数似然比，各向异性克里金插值预测未探索区域中占用节点的位置。在搜索区域的每个位置评估的相互信息定义了一个采样优先级表面，该表面由加权 Voronoi 算法划分为候选航路点任务。通过迭代解决效用最大化分配问题，将任务分配给每个代理。数值模拟表明，与非自适应割草机和随机覆盖策略相比，所提出的方法更具优势。我们还通过使用两个真实四旋翼飞行器和两个虚拟四旋翼飞行器进行户外飞行测试，对所提出的策略进行了实验验证。
全球标准映射倡议 2.0
此外，DeFi 的增长令许多政策制定者和监管机构措手不及，全球 DeFi 生态系统的总锁定价值 (TVL) 从 2020 年 8 月的 50 亿美元上升至 2021 年 8 月的 800 亿美元。14 作为回应，IOSCO 今年早些时候与一些 DeFi 市场领导者组织了一次私人电话会议，并邀请其他监管机构参加。CFTC 专员 Dan Berkovitz 表示，许多 DeFi 应用可能是非法的，15 SEC 主席 Gensler 担心对散户的保护，并质疑 DeFi 的“去中心化”程度，理由是担心某些网络的财务激励性质。Gensler 主席已启动对 DeFi 行业的调查，使用软件分析公司分析行业交易。16
