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GAO-22-104765，人工智能
在获取依赖于复杂软件的新功能时，国防部历来面临着诸多挑战，例如漫长的采购流程和缺乏熟练工人。GAO 发现，它继续面临这些挑战以及人工智能特有的其他挑战，包括拥有可用于训练人工智能的数据。例如，用于检测敌方潜艇的人工智能需要收集各种潜艇的大量图像并对其进行标记，以便人工智能可以学会自行识别。国防部还面临着将经过训练的人工智能集成到未为其设计的现有武器系统中以及在其人员中建立对人工智能的信任的困难。国防部发起了各种努力（例如建立用于人工智能的跨部门数字平台和人工智能专项培训）来应对这些挑战并支持其对人工智能的追求，但现在评估有效性还为时过早。
双臂架固定翼无人机实时控制算法...
摘要 - 无人驾驶飞行器 (UAV) 已广泛应用于经济、安全、军事等许多领域，包括空中拍摄、交通状态更新、在建建筑监视和娱乐……如今，无人机研究是最受关注的领域，尤其是在自主控制器方面。在本文中，我们提出了一种用于倒 V 型尾翼配置的固定翼无人机的实时控制算法模型，包括自动起飞阶段、航路点跟踪阶段和自动着陆阶段。该算法是在 matlab/simulink 上构建为标准化模型，并使用 PID 控制器进行实现。使用 X-Plane 模拟算法的性能 - X-Plane 是由 Laminar Research 开发并由美国联邦航空管理局 (FAA-USA) 认证用于训练飞行员的模拟器，它能够使用实时数据和最高精度进行模拟飞行
政策简介|增强人工智能时代的数据访问和共享
建议对包括某些AI模型在内的数据进行全面而动态的观点。它将数据定义为“以结构化或非结构化格式记录的信息，包括文本，图像，声音和视频”。在机器学习和AI的背景下，这既包括用于训练AI系统（AI输入）和AI模型的数据，它们在培训过程中将来自AI输入的信息编码到其模型中。此外，该建议概述了一个全面的数据价值周期，包括从数据创建和收集到富集，处理和分析以及最终删除的阶段。对数据的这种动态观点强调了访问互补资源的至关重要作用，例如其他数字资源（例如算法，软件和计算）和人力资源（例如技能）（经合组织，2025 [2]; 2020 [3]; 2019 [4]）。
GAO-22-104765，人工智能
在获取依赖于复杂软件的新功能时，国防部历来面临着诸多挑战，例如漫长的采购流程和缺乏熟练工人。GAO 发现，它继续面临这些挑战以及其他与人工智能相关的挑战，包括拥有可用于训练人工智能的数据。例如，用于检测对手潜艇的人工智能需要收集各种潜艇的大量图像并对其进行标记，以便人工智能可以学会自行识别潜艇。国防部还面临着将经过训练的人工智能集成到现有武器系统中（这些系统并非为其设计的）以及在其人员中建立对人工智能的信任的困难。国防部发起了各种努力（例如建立用于人工智能的跨部门数字平台和人工智能特定培训）来应对这些挑战并支持其对人工智能的追求，但现在评估有效性还为时过早。
基于人工智能的脑部计算器交互神经接口及其并行编程，使用群集移动设备上的高性能计算
因此，下一个提到的结果遵循。基于通过实验测量左手和右手拇指运动过程中大脑电活动获得的EEG信号，我们获得了用于训练集合随机森林算法的输入和输出数据，该算法是通过Scikit-Learn库的软件工具实现的。使用Joblib库的软件工具，可以通过将N_JOBS HyperParameter的值设置为-1时在物理内核和计算机流程上训练集合的随机森林算法时并行化计算。基于DASK库的软件工具，将并行计算分布在群集计算机系统的物理核心及其流中，这使得组织高性能计算以训练集合随机森林算法。结果，根据质量指标：准确性，ROC_AUC和F1评估了创建算法，软件 - 硬件计算管道的质量。所有这些一起制作
AI与健康，健康，社会化的交集，...
尽管医学取得了长足的进步，但准确地确定疾病是全球最大的关注问题。存在这种复杂性的原因有很多：一个原因是，不同疾病的机制很复杂，例如，其他疾病如此容易地共享症状。斗争继续找到早期的诊断工具。但是，人工智能（AI）可以通过改善诊断过程的能力来改变医疗保健。AI使用的大型数据集包括机器学习（ML），AI背后的驱动力，用于构建和增强进一步预测的能力。您多么良好和用于训练ML模型的数据直接影响其有效性。如果利用了此数据，AI可以帮助解决一些诊断问题。ml可以比平常更快，准确地加快工作流程，帮助决策和自动化任务。
为什么Genai中的偏见是现在必须解决的多样性，公平和包容性挑战
歧视性数据每秒都会在全球生成大量的电子数据。这些数据并不总是公平地代表社区或人口群体，并且经常反映现实世界中的社会偏见。全球媒体监测项目（2020）的研究表明，例如，只有25％的全球新闻和媒体关注女性。用于训练LLM的数据集易于选择性策划，并且较旧的数据集可能更容易受到历史偏见的影响。关于要收集，标记，分类和存储培训集的数据的主观决策也可能在不同人群的代表群体中造成差异。同时，LLMS通常只能访问所有全球可用数据的一部分 - 世界上狭窄的“快照”，其中无意中排除了一系列信息（和社区）。
VPIT.IT.100.29 人工智能技术
● 学术诚信：不应使用人工智能工具来规避学术诚信政策。学生不得在未经适当署名或未经教师许可的情况下使用人工智能生成内容或完成作业。 ● 透明度和公平性：应承认并减轻人工智能算法的局限性和偏见。用户应了解用于训练人工智能模型的数据以及可能存在的潜在偏见。 ● 隐私和安全：人工智能的使用应遵守所有相关的数据隐私和安全法规。个人数据应得到最大的尊重和保密。 ● 人类监督和问责：人工智能工具应作为人类判断和专业知识的补充，而不是替代。人类仍需对人工智能辅助活动的结果负责。 ● 可访问性和包容性：人工智能工具的设计和使用方式应使所有用户均可访问且具有包容性，无论其能力或背景如何。
解决方案概述：戴尔技术和适用于 ADAS/AD 的更智能的 AI
由于驾驶规则、标识甚至驾驶员行为因地区而异，因此必须收集用于训练和验证的传感器数据，并在全球范围内提供这些数据，这大大增加了数据管理的复杂性。区域立法（例如：GDPR）限制存储、访问和使用包含未经授权的个人信息或个人身份信息 (PII)（例如人脸和车牌）的数据，这进一步增加了复杂性。这些数据隐私限制可能会阻止 OEM 和供应商在不同地区之间提供传感器数据。模糊人脸等简单的数据隐私解决方案可能会产生意想不到的后果，影响行人检测等安全功能。要开发一款服务于全球市场的汽车，数据可访问性解决方案必须解决隐私问题，同时还要提供规模、性能和安全性。