XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System相连接
宾夕法尼亚大学工程学院 2021-2025 年战略规划
• 在关键领域采取标志性举措：• 对于解决社会重大挑战至关重要并发挥校园协同作用，包括健康、生活质量、气候与能源、可持续基础设施以及食品与水；• 解决基于宾夕法尼亚大学基础优势的新兴技术，包括再生医学、合成生物学、新材料、下一代计算、量子科学与工程，以及将创新设备与数据和计算以及信息与知识和行动相连接和关联的自主系统。
AC/322-D(2019)0034 (INV)/ENG/NHQD136233
1.协商、指挥和控制 (C3) 分类法是 ACT 开发的产品，通过将北约国防规划流程 (NDPP) 中的战略概念和政治指导与传统通信和信息系统 (CIS) 架构和设计结构相连接，同步北约的所有 C3 能力活动。C3 分类法于 2012 年 7 月首次发布。C3 委员会于 2016 年 3 月批准了基准 2.0，参考文献为 A。随后，军事委员会 (MC) 于 2 月委托本总部完成 C3 分类法的基准 3.0，参考文献为 B。此新版本于 2019 年第一季度末之前提交，参考文献为 C。
RSA® 风险人工智能
RSA 是安全第一的身份识别领导者，为全球 12,000 家组织提供值得信赖的身份和访问管理，管理 2500 万个企业身份，并为数百万用户提供安全、便捷的访问。RSA 凭借现代身份验证、生命周期管理和身份治理的完整功能，帮助组织在数字世界中蓬勃发展。无论是在云端还是在本地，RSA 都能让人们与他们生活、工作和娱乐时所依赖的数字资源相连接。如需了解更多信息，请访问 RSA.com。
连接学生、教育设施和理念的灵活教育系统。
Salamander 著名的家具设计具有适应性和移动性，可让人们随时随地与现代技术相连接。通过提供创新、完整的 AV 技术家具设计，公司和机构在规划教室、培训室、远程学习空间、会议室、弹性房间、办公室以及任何技术与人相融合的空间时，可以节省时间、金钱和复杂性。帮助您设计美观、实用且适合您技术的家具系统是我们的 DNA。我们提供全面的解决方案，使您能够最大限度地利用您的技术，用于各种形式的会议和
3 - 科学艺术与工艺 (SAM)
本文提出了一种基于全局-局部建模方法的轻型结构多尺度优化策略。该方法应用于民用飞机的实际机翼结构。机翼的初步设计可以表述为一个约束优化问题，涉及结构不同尺度的几个要求。所提出的策略有两个主要特点。首先，通过包括每个问题尺度上涉及的所有设计变量，以最一般的意义来表述问题。其次，考虑两个尺度：（i）结构宏观尺度，使用低保真度数值模型；（ii）结构中观尺度（或组件级），涉及增强模型。特别是，结构响应在全局和局部尺度上进行评估，避免使用近似分析方法。为此，完全参数化的全局和局部有限元模型与内部遗传算法相连接。仅为结构中最关键的区域创建精炼模型，并通过专用子建模方法链接到全局模型。
报价请求 (RFQ)
• 制定人力资源管理政策、战略和体制改革及所需制度（例如，为每位公务员提供适合其职责的职位描述，进行在线绩效管理，将培训、招聘和继任计划与在线 PMS 系统和在线 JD 相联系，以全面连接和使用技术来满足公共服务人员配备和培训需求； • 人力研究管理研究和科学从业者模式的应用； • 支持政府机构的审查和实施； • 学习与创新； • 提供咨询和技术指导； • 通过瓦努阿图公共行政和管理学院进行专门和普遍培训； • 将人力资源管理职能与政府政策/计划相联系；以及 • 设计计划来开发和培养一批本地专家；以及 • 将 OPSC 与外部学术和研究网络及潜在合作伙伴相连接。
路易斯安那州学校的人工智能
将 AI 融入教学的一种方法是分层系统，该系统明确定义了 AI 工具使用的适当级别。该模型概述了四个不同的层级：“AI 赋能”，其中积极推广 AI 工具用于特定教育目的；“AI 增强”，其中在某些条件下并有特定指导方针的情况下允许使用 AI；“AI 辅助”，其中 AI 的使用仅限于特定情况或学科领域；最后是“AI 禁止”，其中某些 AI 应用程序被认为不适合课堂使用。这种分层方法为教育工作者和学生提供了明确的指导，确保在学习环境中负责任且有效地整合 AI 技术。下面的模型包括每个集成层级的以内容为中心的示例，并与技术集成的替代、增强、修改、重新定义 (SAMR) 模型相连接。
使用 CNN-XGBoost 模型和 Coati 优化算法对电池剩余使用寿命进行早期预测
锂离子 (Li-ion) 电池是现代电力系统不可或缺的部件，但其性能会随着时间的推移而下降。准确预测这些电池的剩余使用寿命 (RUL) 对确保电网的可靠高效运行至关重要。在此基础上，本文提出了一种新的 Coati 集成卷积神经网络 (CNN)-XGBoost 方法，用于锂离子电池的早期 RUL 预测。该方法采用 CNN 架构，通过图像处理技术自动从电池放电容量数据中提取特征。从 CNN 模型中提取的特征与基于电池充电策略信息从前 100 个电池测量循环数据中提取的另一组特征相连接。然后将这组组合的特征输入 XGBoost 模型进行早期 RUL 预测。此外，Coati 优化方法 (COM) 用于 CNN 超参数调整，以提高所提出的 RUL 预测方法的性能。数值结果揭示了所提出方法在预测锂离子电池 RUL 方面的有效性，其中 RMSE 和 MAPE 分别获得了 106 次循环和 7.5% 的值。
通过机器人技术了解大脑功能结构
25 年前，Kenji Doya 提出哺乳动物大脑的功能结构围绕三个专门的学习子系统组成（1,2）。具体而言，小脑中的模块化回路实现监督学习，基底神经节中的模块化回路实现强化学习，大脑皮层中的模块化回路实现无监督学习（见图 1）。从那时起，人们对各种大脑子系统执行的计算进行了详细描述并进行了改进，同时还提出了关于它们的生物学基础如何结合起来产生自适应行为的理论建议。这项工作汇集了实验和计算神经科学家、控制理论家和认知科学家的努力，启发人们形成了一种大脑具有混合结构的观点，其中不同的、部分模块化的大脑子系统贡献出独特且互补的功能（例如（3–6））。此外，大量证据支持这种大脑结构也是分层的观点。也就是说，它由多个可分离的控制水平组装而成，其中，在每一级，感觉器官与运动系统 ( 7 ) 相连接。广义上讲，这些控制器的排列方式是，快速但不灵活的控制器位于底部，慢速但灵活的控制器位于顶部。
政府中的人工智能：概念、标准和
摘要。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的最新进展有望改善政府。鉴于人工智能应用的先进功能，至关重要的是，这些应用必须使用标准的操作程序、明确的认知标准嵌入其中，并按照社会的规范期望行事。随后，多个领域的学者开始概念化人工智能系统可能采取的不同形式，强调其潜在的好处和缺陷。然而，文献仍然支离破碎，公共管理和政治学等社会科学学科的研究人员以及人工智能、机器学习和机器人技术等快速发展的领域的研究人员都在相对孤立地开发概念。尽管有人呼吁将新兴的政府人工智能研究正式化，但缺乏一个平衡的描述，以涵盖理解将人工智能嵌入公共部门环境的后果所需的全部理论观点。在这里，我们使用概念图来识别人工智能多学科研究中使用的 107 个不同术语，从而统一社会和技术学科的努力。我们归纳地将它们分为三个不同的语义组，分别标记为 (a) 操作、(b) 认知和 (c) 规范领域。然后，我们在此映射练习的结果基础上，提出三个新的多方面概念，以综合、前瞻性的方式研究基于人工智能的政府系统 (AI-GOV)，我们称之为 (1) 操作适应性、(2) 认知完备性和 (3) 规范显著性。最后，我们将这些概念用作 AI-GOV 概念类型学的维度，并将每个概念与新兴的人工智能技术测量标准相连接，以鼓励操作化，促进跨学科对话，并激发那些旨在用人工智能重塑公共管理的人之间的辩论。