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循环经济：蝴蝶图、系统理论和经济多元宇宙
政策制定者和企业面临的最大挑战之一是如何将经济、环境和社会领域的可持续发展政策和实践整合起来。这些领域之间的联系对于确定所需的变革方向至关重要。循环经济 (CE) 被视为减少自然和技术源汇问题的解决方案的一部分，但从系统理论的角度来看，生物营养素以及复原力、再生和恢复的概念存在重大问题。供应链是这一过程中的基本要素，在塑造环境和社会历史方面发挥了积极作用。本文探讨了贸易在文化进化中的作用，强调了社会经济联系。本文确定了与经典蝴蝶图相关的挑战，并提出了这种类比的进一步变形。本文提出了嵌套在社会和生态多元宇宙中的经济多元宇宙的概念。
关于辛普森悖论和系统理论在 AI 中的重要性 _Neo4j 回复
多重标记还允许并排比较来自不同来源的数据，以便可以检测不同类型的数据何时被不恰当地合并。例如，一个数据集可能代表某个问题的答案，而另一个数据集代表略有不同的问题的答案。当两种类型的数据不等同（苹果和橘子）时，可以将它们从分析和训练数据中删除。在 COVID 危机等情况下，这种能力可能至关重要。据《纽约时报》报道，当 Omicron 开始出现时，监管机构必须将来自各个医院系统的数据拼凑在一起。卫生官员很难做出决定，因为他们的数据系统由“一大堆不同的研究和不同的子集拼凑在一起”组成；换句话说，数据不等同。
使用系统理论生成攻击和故障树的网络物理系统风险覆盖
我们描述了一种形式化的系统理论方法，用于创建网络物理系统 (CPS) 风险叠加，以增强 CPS 风险和威胁分析过程中使用的现有基于树的模型。这种自上而下的方法通过分析其底层控制属性以及相关内部硬件和软件子组件之间的通信流，客观地确定系统对某些风险场景后果的威胁面。在使用攻击和故障树模型时，结果分析应有助于定性选择因果事件，这些模型传统上是使用主观和自下而上的方法进行此事件选择。使用经过验证的系统理论方法客观地确定基于树的模型分析的范围也应该可以改善系统开发生命周期中的防御和安全规划。我们提供了一个使用攻击防御树的控制系统案例研究，并展示了如何将这种方法简化为攻击树、故障树和攻击故障树。
推进可持续的AI：平衡性能和碳排放与系统理论的系统理论
摘要：人工智能（AI）可以减少和增加公司的碳足迹。本研究探讨了这种复杂的关系。AI技术可用于抵抗气候变化，但是训练这些模型可以消耗大量能量。在这里，我们将AI和碳排放视为互连系统。我们分析了六个机器学习模型，并计算了其碳足迹。我们的目标是促进“可持续AI”，在整个开发过程中，从数据收集到使用模型，都考虑了环境责任。通过倡导可持续实践，我们鼓励创建也是环保的有效AI。关键字：可持续AI，机器学习，碳排放，能源效率，绿色AI，深度学习1。引言人工智能（AI）正在彻底改变我们的世界，其对环境的影响是一个复杂的问题，需要我们注意。AI通过在资源管理和环境监控方面的进步提供了希望可持续性的灯塔，但它也带来了隐藏的负担：碳排放的产生。训练和运行复杂的AI模型所需的巨大能量是为了给我们的星球带来的。这项研究解决了这种批判性二元性。早期的研究通常集中在AI的积极环境贡献上。我们旨在通过探索AI技术的积极和消极的环境后果来提供更全面的理解。关键重点是找到创建较低碳足迹的机器学习模型。为了实现整体观点，我们将采用系统系统（SOS）方法。该框架将AI和碳排放视为较大系统的相互连接部分。通过分析这些互动，我们可以制定策略以使AI实践更可持续。本研究提出了一个实现这一目标的框架，最终为AI帮助我们实现环境可持续性的未来铺平了道路，而不会损害我们地球的健康。此外，我们认为面对气候变化，考虑AI研究的道德意义至关重要。研究人员不仅应争取模型的准确性，而且还应考虑与开发相关的能源成本。通过将这些考虑因素纳入研究实践，我们可以确保AI成为环境进步的负责任工具。深度学习的高能源成本和对可持续实践深度学习（DL）算法的需求是具有广泛应用的强大工具，但是它们的培训过程以环境成本为基础。训练这些复杂模型需要大量的计算能力，这转化为大量能源消耗。这种高能量需求导致大量的二氧化碳，主要气候
什么是未来战争研讨会（FWS）？
鉴于未来战争的胜负将取决于破坏、瘫痪和摧毁对手的各种系统，本课将确定系统战的特征。学员将定义系统，包括复杂自适应系统 (CAS)。他们还将确定 CAS 类型，研究系统理论和系统思维，回顾系统战理论，并探索中国和俄罗斯的系统理论。
调查压缩空气存储（CAES）系统，利用系统理论过程分析（STPA）来安全可持续的能源供应
可再生能源在碳中立性的背景下引起了行业和学术界的越来越多的关注。对于风和太阳能，对自然过程的强烈依赖会导致能源生产和实际需求之间的不平衡。储能技术，例如压缩空气储能（CAES）是有望增加可再生能源渗透的解决方案。但是，CAES系统是一种多组分结构，在该过程中涉及多种能量形式，但受高温和高压工作条件的影响。CAES系统是一个复杂的流程表，由充电和放电过程组成。应优化该过程，以实现每种形式的最佳热力学和经济性。在最佳设计条件下，一旦发生故障，例如对人类，环境和资产的伤害，可能会导致严重的后果。有限的关注和稀缺信息已向CAES系统风险管理支付。因此，本文应用了系统理论过程分析（STPA），这是一种基于系统理论的自上而下的方法，以识别CAES系统安全危害。结果有望为从业人员提供有关CAES系统安全性和可靠性的初步指南。因此，更可靠的CAES系统可以促进更灵活的能源系统，并使用更有效，更经济的可再生能源利用。
M.Sc化学（MSH）课程和教学大纲（2024-2025 ...
7 BCSE301L软件工程理论仅1.0 3 0 0 0 0 0 0 0 3 3.0 8 BCSE301P软件工程实验室仅1.0 0 0 0 2 0 1.0 9 BCSE302L数据库系统理论仅1.0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 3.0 10 BCSE302P数据库实验室Systems Systems Systems Systems Systems Lab Boll 1.0 0 0 2 0 1.0 13 BCSE304L计算理论仅1.0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3.0 14 BCSE305L嵌入式系统理论仅1.0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3.0 15 BCSE306L BCSE306L人工智能理论仅1.0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3.0 16 BCSE308L计算机网络仅1.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3.0 BCSE Computer <0 3 3.0 BCSE Computer <
“自主系统人工智能工程”项目
4. 列出以下工程和计算机科学领域中最重要的学科名称和学分：系统理论、信号处理、控制工程、数据传输、通信网络、建模和仿真、微计算机技术、机器学习和人工智能、计算机科学系统：
![arXiv:2209.00552v2 [eess.SY] 2022 年 11 月 9 日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\ad501ca2400f80a04ec171a96cc0f82c991ef29c.webp)
arXiv:2209.00552v2 [eess.SY] 2022 年 11 月 9 日
本研究考虑了识别安全约束和为使用神经网络控制系统 (NNCS) 的深度强化学习 (RL) 战术自动驾驶仪开发运行时保证 (RTA) 的问题。本研究研究了 NNCS 执行自主编队飞行而 RTA 系统提供防撞和地理围栏保证的特定用例。首先，应用系统理论事故模型和过程 (STAMP) 来识别事故、危险和安全约束，并定义地面站、载人飞行长机和代理无人僚机的功能控制系统框图。然后，将系统理论过程分析 (STPA) 应用于地面站、载人飞行长机、代理无人僚机和僚机内部元素之间的交互，以识别不安全的控制动作、导致每种动作的情景以及降低风险的安全要求。这项研究是 STAMP 和 STPA 首次应用于受 RTA 约束的 NNCS。
大师班：专注于生物多样性
本文讨论了由数字合并引起的“新”生态系统理论，以及当前反托拉斯执法框架中感知到的差距的实际挑战和含义。正如本文所解释的那样，数字生态系统往往是复杂的，并且包含与传统企业业务不同的功能。然而，从经济学的角度来看，危害的生态系统理论与常规企业的效果关注的关注根本不同。While empirical challenges faced to date in as- sessing relevant concerns may have motivated the debate on the sufficiency of the current analytical framework, it is necessary to be mindful that an overly aggres- sive enforcement approach, in particular, toward entrenchment of market pow- er, may lead to significant chilling effects on dynamic competition and suppress pro-competitive innovations, and ultimately an undesirably lower bar in concluding反竞争危害。