简介科尔温的自治市镇(“科尔温”或“自治市镇”)位于宾夕法尼亚州特拉华县的东部边缘,毗邻费城。自治市镇的面积约为0.3平方英里,2014年人口估计为2,553。Colwyn于1892年在特拉华县担任宾夕法尼亚州立大学。Colwyn根据自治市镇代码(8 Pa.c.s.)运作。§101等。该自治市镇由大型理事会成员领导。理事会有权采用政策,程序,可以直接监督部门,并且可以参与自治市镇的日常行政任务。自治市镇还选出市长和收税员。该行政区的其他官员由理事会任命。与第三方为自治市镇经理服务的自治市镇合同,并在政府,公共工程和警察部门雇用了大约15名兼职人员。该自治市镇在联邦苦恼的市政当局计划(第47号法案)中有历史。该行政区于2022年4月从该计划中出现。该自治市镇最近根据英联邦的战略管理计划计划完成了一项为期五年的财务计划。建立的五年计划以财政和运营成就,导致科尔温退出47号法案。STMP报告确定了几项对自治市镇长期稳定性至关重要的关键举措,这在下面的服务范围中进行了描述。该行政区正在寻求第三方顾问支持来实施这些举措。
涉及第104-106行,涉及AMT指定请求的技术成熟度水平:Cellino了解该机构的建议,即AMT指定请求者试图在提交AMT指定请求之前与CBER的高级技术团队会面,并在提交AMT指定请求,以及在提交CATT的建议之前,在提交适当级别的CATT上,以提交AMT AMT AMT AMT AMT,以提交AMT指定请求。我们了解正确的操作顺序为:与CATT会面,然后是AMT指定请求,然后提交使用AMT制造的药物。FDA可以确认此序列是否正确吗?如果是这样,FDA是否可以详细说明要求AMT指定的技术的预期成熟度?FDA是否可以详细介绍AMT指定请求的预期时机,以提高预定会议?
自动船的出现代表了海上技术的重大进步,有望提高效率,降低运营成本以及降低甚至完全从危险环境中撤离人员。但是,由于它们接触了连接的世界,因此进步伴随着对这些自动船的网络安全的新兴关注。The four key systems investigated in the guidelines are: 1) Shore Control Centre (SCC) 1 2) Communication System 3) Autonomous Ship Controller (ASC), comprising the Autonomous Engine Monitoring and Control System (AEMCS), Anchoring and Mooring System (AMS), Stability and Integrity System (SIS) and Cargo Handling System (CHS) and 4) Autonomous Navigation System (ANS), comprising the Navigation and Situation意识系统(NSAS),路线和速度优化计划系统(RSOPS),避免碰撞系统(CAS)以及天气监测和解释系统(WMIS)。SCC启用监视和控制,但也将远程黑客式途径引入船舶。ANS融合了传感器数据以独立指导船只,但也可能会被攻击者蒙蔽或喂养错误信息。通信链接将船连接到岸上,并且船之间很容易受到攻击,例如干扰,欺骗和拦截。集中式ASC函数类似于虚拟队长,并且在协助SCC方面起着关键作用,如果受到损害,可能会产生不利影响。自主船中系统的互连性形成了一个复杂的网络,其中各种组件无缝协作。为了完整性,这些准则包括与这些主要OT系统的子系统相关的网络风险和影响。然而,它们脆弱性的症结在于这种相互联系本身,而是他们接触更广泛的联系世界。当组件或系统受到损害时,通过复杂的网络级联反应,导致多方面的效果。另一方面,一个区域的中断可能会影响导航,通信和其他与之相互作用的系统。为了抵消这种脆弱性,必须将严格的网络安全措施整合到船舶系统的设计中,并实施(并重新审视)强大的应急计划以增强船的网络卫生和弹性。本文档中提出的指南旨在为利益相关者(船东,海事当局等)提供有效的保护指南通过强调与质量相关的特定操作技术(OT)风险(海上自主地表船)来增强其网络安全姿势。采用基于MITER框架的全面网络风险评估方法来评估风险的严重性。建议的缓解包括对所有系统的深入防御网络安全保护,逐个设计方法,人事培训和某些关键系统中的冗余。最后,还包括一个清单,以协助运营商进行常规的卫生评估。
直接人类干预,实时做出关键决策。但是,随着自主系统变得更加复杂和普遍,治理问题就会出现。自主代理在预定义的参数中运行,有时会遇到道德困境,目标相互矛盾的目标和不可预见的变量会带来治理挑战的情况。代理治理解决了此类系统的自主能力与对以人为本的监督的需求之间的差距,以确保这些代理人在道德,透明和法律范围内行事。本文旨在为管理自主决策系统提供一个框架,强调问责制,透明度,适应性和法规合规性的重要性。本文的中心论点是,治理模型必须发展以适应自主代理的独特特征,以确保人类和代理责任。
COVID-19危机证实了关于卫生当局的责任确保保护健康紧急情况的广泛社会共识。可靠的风险沟通已成为战略责任,使公众审查对公共卫生的科学和政治以及公共卫生专业知识的社会责任制。从这个意义上讲,自治社区的当局批准了一项民事保护紧急计划,以治理和协调回应。一个多学科委员会由来自不同部门的45名专业人士和政策制定者组成,提议采取措施与自治社区中的冠状病毒作斗争,始终在其卫生部门的公共卫生专家的建议下。
政策解释是描述自主系统行为的过程,在有效地将代理商的决策理由与人类合作者联系起来,对于安全的现实世界部署至关重要。在有效的人类机器人团队中更为至关重要,良好的沟通允许团队通过在团队内实现价值一致性在不确定的情况下成功地适应和进步。本论文提出的提议是通过开发以人为以人为本的可解释的AI(XAI)技术来改善人机团队的,该技术使自主代理人能够通过多种方式来传达其cap骨和局限性,并教学和实现人类团队的行为作为决策Sys-tems-tems-tems-tems-tems-tems-tems-Tems和Manders belds buits ind buits int y hiri systyst in hri hri hri hri hri hi ri hri hi ri hi ri hi ri。
由Sridhar K从Eoffice生成,SO(SK)-HR-II-CSIR HQ,SO SO(HR-II),CSIR HQ,28/08/2024 02:41 PM
摘要:2007 - 2009年全球金融危机(GFC)侵蚀了围绕主流经济学中资本流动能力的好处的共识。在这种背景下,本文讨论了基于新的福利经济学基于资本流量管理措施的新主流立场在多大程度上扩大了发展和新兴经济体(DEES)的政策空间。本文认为,新的立场可以归类为嵌入式新自由主义的立场,因为它一直是自由化作为其最终目标,同时仍接受减轻某些有害后果。在比较了中国和巴西的资本账户政策后,本文得出结论,新福利经济学的政策处方并不会导致更高的国家自治权,并且同样无法遏制这些国家的金融不稳定。
摘要 - 神经网络(NNS)现在广泛用于自主系统中的感知处理。来自摄像机和激光镜等传感器的数据,在由NNS处理后,构成了自治功能的核心的饲料控制算法。此类NN在图形处理单元(GPU)上实现,现代GPU可以分配到多个虚拟机中,每个机器都实现了单独的NN。给定一个具有多个NN的自主系统,每个NN应该如何尺寸和实施它们的GPU进行最佳分区?在这项工作中,我们研究了多种GPU分区技术,其目的是最佳和安全的系统级控制性能。I. I Tratsuction的进步深度学习技术导致自主系统中神经网络(NNS)的广泛部署。由于其任务关键性,验证驾驶系统通常需要NN组件的高精度。但是,达到最新准确性通常会导致计算和记忆需求增加。尽管努力压缩NNS提高效率(例如,[1]),在官能系统的内在空间,能源和成本限制中满足准确性要求的挑战仍然很大。此外,此类系统的总体性能,包括感应,决策和驱动,不仅受到其NN组件的准确性,而且还受到控制系统对NN输出不确定性的敏感性的影响。这项工作的贡献:我们解决自主系统中NNS的资源分配,以优化安全性和控制性能。,深度估计)。由于NN估计错误的影响在整个系统上都有不同,因此对整体系统性能进行优化需要一种细微的方法来分配NN,优先考虑关键功能,同时为他人分配足够的资源。具体来说,我们专注于用于状态估计的NN(例如由于可以对GPU和现代GPU进行分配,因此分配问题会减少到NN的尺寸和GPU分区。我们提出了三种用于NN尺寸的启发式方法,并表现出与详尽的搜索相比,其综合努力明显少得多。据我们所知,没有先前的工作将自主系统的控制性能与NNS的尺寸或GPU分配有关。相关工作:嵌入式NNS的记忆,计算和能量需求的选择存在广泛的文献。值得注意的策略包括开发较小,更有效的NNS [1],[2]和实施早期出口