XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System自主性
推进火星探测器自主性
简介：未来的火星任务，无论是机器人任务还是载人任务，都将依靠具有增强自主性的探测车来应对火星探索日益复杂的问题。尽管取得了进展，但火星探测车任务的运营管理在很大程度上依赖于持续的人为干预。因此，集成自主机动能力对于减轻地面控制中心的运营负担至关重要。随着探测车能力的进步，包括增强的传感和处理能力，机载实时网络变得至关重要。事实上，探索火星提出了一项复杂的技术挑战，需要管理太空探测车内的众多系统和子系统；这些组件之间的通信对于确保任务成功至关重要。在这种情况下，采用实时网络变得至关重要，以确保关键数据的传输和接收没有延迟或中断。特别是，当前的机载网络技术将无法满足这种日益增长的需求。集成时间敏感网络 (TSN) 架构对于支持自主性和确保可靠的实时数据传输至关重要。这种必要性促使航天器行业考虑使用 TSN 解决方案升级运载火箭和卫星上的机载网络 [1]- [4]。火星探测器的网络也必须遵循同样的趋势，因为 TSN 技术为解决这些任务中与通信相关的挑战提供了强大的解决方案。
适应人工智能驱动的自主性
– 自动化——是指根据预先定义的规定规则自动执行特定任务的系统。例如，当工艺参数超过某些规定的限值时，反应堆保护系统会自动启动。 – 自主性——一组基于智能的功能，使系统能够对部署前未预先编程或预期的情况（即基于决策的响应）做出响应。自主系统具有一定程度的自我管理和自我指导行为，从而能够在没有外部干预的情况下弥补系统故障。
脑机交互中的自主性和自由思想
神经技术在消费品中的广泛应用增加了对自主权和自由思想等人权的风险。尽管脑植入物和支持脑电图的可穿戴设备等技术在临床应用中具有潜在益处，但它们对人类的精神和心理操纵提出了严重担忧。尤其是在美国，法律和政策落后于技术发展，从而增加了商业神经技术被滥用和误用的风险。本文重点关注商业神经技术，它不同于用于临床诊断的医疗神经技术，并试图通过克服监管漏洞来防范用户的人权风险。本文认为，消费者神经技术对用户自由思想和自主权的损害是可以预见和已知的，但却被市场激励和技术的双重治疗目的所掩盖，并认为先发制人的监管是必要的，并有先例支持。为此，本文分析了预防原则、道德效用和人权等治理机构的先例，以及其他司法管辖区（智利、西班牙、联合国）的当前举措。该分析指出了降低神经技术风险的可能方法，既有广义的，也有狭义的。具体而言，本文规定，基于道德效用理论的专利法的扩展，结合
具有不同世代β-肾上腺素能阻滞剂对心脏电活动（ECG）和心律的自主性调节（ARHR）
材料和方法：通过14天给予15 mg/kg的阿霉素给予15 mg/kg的阿霉素诱导慢性心力衰竭，重量为190-220G（总计85）。The investigated drugs were administered after doxorubicin course for 30 days: Hypertril at an experimentally substantiated dose of 3.5 mg/kg, Metoprolol succinate 15 mg/kg, Nebivolol 10 mg/kg, Carvedilol 50 mg/kg, Bisoprolol 10 mg/kg.使用计算机分析仪CardioCOM-2000plus（Kai-Medica，Ukraine）分析药物管理下的药物治疗（40 mg/kg），电型 - 三局（ECG）和自主性调节（ARHR）。使用标准统计软件包“ Windows 6.0的Statistica”（Statsoftinc。，№AXXR712D833214FAN5），“ SPSS 16.0”和“ Microsoft Office Excell 2003”计算了研究结果。
人工智能时代的人类自主性
当前的人工智能政策建议对人类自主性的风险各不相同。为了系统地应对自主性风险，我们需要面对概念本身的复杂性，并相应地调整治理解决方案。本文强调了自主性的两个不同维度——代理和真实性——并列出了人工智能部署可能影响每个维度的不同方式。最后但并非最不重要的是，本文讨论了一些政策挑战和影响。
人工智能自主性：自我发起的开放世界持续学习和适应
然而，在实际的酒店中，情况要比这复杂得多。例如，系统如何知道新物体是人而不是狗？如果系统可以将物体识别为人，那么它如何知道他/她是酒店客人，而不是送货或保安等服务的服务提供商？为了适应新物体或情况，系统必须首先对新物体进行特征化，因为没有它，代理将不知道如何适应或响应。在这种情况下，需要进行一些分类或相似性比较来确定它是否是带有行李的人。如果物体看起来像人但没有行李，则机器人不会响应或学习识别该人，因为这与其执行任务无关。如果新奇的物体看起来像动物，它应该通知酒店员工并学习识别该物体，以便下次看到时它不再是新奇的。简而言之，对于每个表征，都有相应的响应或适应策略，可以是 NIL（即什么也不做）。这个讨论表明，要进行表征，代理必须已经拥有丰富的世界知识。最后，做出错误的决定也会有风险。随着经典学习的成熟，我们应该超越现有范式，研究如何让代理学习
我们信任的公司：消费者对人工智能服务的采用以及信任在公司和人工智能自主性中的作用
摘要目的——公司利用功能日益强大的人工智能 (AI) 技术为一系列消费者服务行业提供现代服务。然而，AI 自主性引发了消费者的怀疑，导致他们采用 AI 服务的意愿下降。这就引发了一个问题，即消费者对公司的信任是否能够克服消费者在决定采用高 (vs 低) 自主 AI 服务时的不情愿。设计/方法/方法——使用代表性调查（N 5 503 名消费者对应 N 5 3,690 个观察值），本文调查了 23 家消费者服务公司（代表六个不同的服务行业）的消费者对公司的信任与消费者采用该公司高 (vs 低) 自主 AI 服务的意图之间的联系。结果——结果证实了消费者对公司的信任与消费者采用同一家公司的 AI 服务的意图之间存在显著的正相关关系。然而，AI 自主性会调节这种关系，因此高 (vs 低) AI 自主性削弱了对公司的信任与 AI 服务采用之间的正相关联系。这一发现在所有 23 家公司和相关的六个行业中都得到了重复，并且对于包含几个理论上重要的控制变量具有稳健性。原创性/价值——当前的研究通过引起人们对公司信任与采用高自主性人工智能服务之间相互作用的关注，为最近的人工智能研究流做出了贡献，这对人工智能服务的成功部署和营销具有重要意义。关键词人工智能、对公司的信任、自主性、创新采用论文类型研究论文
开发考虑不同程度的部分车辆自主性的驾驶员表现、态势感知和认知负荷模型
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白皮书 强化学习人工智能标志着工业自主性的重大进步
人工智能系统在一年中不断完善其模型，自动调整以适应生产量和季节性温度的变化。结果，在没有太多资本支出的情况下，液化石油气消耗量同比减少了 3.6%。2022 年初，ENEOS Materials Corporation（前身为 JSR Corporation 弹性体业务部门）在一家化工厂成功完成了另一项 FKDPP 现场测试。FKDPP 被用于自主运行一家化工厂 35 天，这是世界上首次。在这次现场测试中，人工智能解决方案成功处理了确保产品质量所需的复杂条件，并将蒸馏塔（照片）中的液体保持在适当的水平，同时最大限度地利用废热作为热源。这样一来，它就稳定了质量，实现了高产量，并节省了能源。