1:30 pm 10-1 :(被邀请)类似基于变压器的语言模型(被邀请)类似类似的硬件加速器»Geoffrey W. Burr(美国)1,Hsinyu Tsai(美国)1,IEM Boybat(瑞士)博士(瑞士)2,William A. Simon(Switzerland) Vasilopoulos(瑞士)2,Pritish Narayanan博士(美国)1,Andrea Fasoli博士(美国)1,Kohji Hosokawa先生(日本)3(日本)3,Manuel Lealoo(瑞士)博士(瑞士)2国家)1,查尔斯·麦金(Charles Mackin)(美国)1,埃琳娜·费罗(Elena Ferro)(瑞士)2,Kaoutar El Maghraoui博士(美国)4,Hadjer Benmeziane博士(瑞士)2,Timothy Philicelli(美国)5,美国的Timothy Philicelli博士(瑞士) ,Shubham Jain博士(美国)4,Abu Sebastian博士(瑞士)2,Vijay Narayanan博士(美国)4(1。IBM研究-Almaden,2。IBM Research Europe,3。IBM东京研究实验室,4。 IBM T. J. Watson Research Center,5。 IBM Albany Nanotech)IBM东京研究实验室,4。IBM T. J. Watson Research Center,5。 IBM Albany Nanotech)IBM T. J. Watson Research Center,5。IBM Albany Nanotech)IBM Albany Nanotech)
无人驾驶汽车(UAV)技术的成熟和可伸缩性为彻底彻底迅速交付提供了变化的机会。本研究探讨了将无人机与公共交通工具(PTV)整合在一起,以建立一种新颖的交付范式,从而增强了公共交通运营商的收入,并提高了运输系统的效率,而不会损害乘客的便利或运营效率。采用六边形规划技术,本研究确定并量化了PTV的可用时空资源以进行无人机集成。这涉及将迅速交付订单的时空动态与PTV乘客的临时动态保持一致,该动态基于北京海德地区的现场数据。利用这些输出,我们定量分析将无人机与PTV集成在增加公共交通收入以及减少碳排放和缓解拥塞的潜力的好处。此外,我们通过预测未来的交付需求增加来量化UAV-PTV集成的长期收益。基于获得的定量结果,本研究讨论了实用和政策的影响,以支持无人机与PTV的可持续融合。
2018 年 12 月 1 日 — USD(A&S) - 国防部副部长(采购和维护)... 数字化到 PNVC。 • 运营过渡到 PNVC 支持...
摘要现代时代,组织要防止延误或偏差的流程非常重要,这就是为什么存在质量管理的原因,这是一套允许公司保证其产品和/或服务质量的行动和工具。这项研究工作的主要目的是为应用PMBOK指南和ISO 9001标准的供应链提出质量管理模型。作为通过其IBM 25版中统计软件SPSS获得的结果的一部分,以及从仓库,调度和采摘区的观察表工具;在后测试中观察到增长,从0.307增加到0.658,达到了预测试中几乎两倍的反应。此外,得出的结论是,在领导水平上的正增长为12.5%,在计划级别和运营水平上的8.2%,确定有17%的增长,允许更好的运营维护,这表明该模型的范围更高,使可见的模型的范围更加精确,从而使供应链的持续提高了供应链管理。
在深刻理解道德考虑的基础上,获得有关道德人工智能系统设计的知识,优先考虑公平性、透明度和问责制;评估真实案例研究并解决实际项目,以开发和部署医疗保健、金融、能源等不同行业的人工智能解决方案;熟练实施人工智能解决方案,利用数据科学解决实际行业挑战;学会与利益相关者、团队成员和非技术受众进行有效沟通,弥合技术专长与业务目标之间的差距;探索以以人为本的方式管理和分析数据的关键方面,并了解干净、可靠的数据在人工智能项目中的重要性;培养识别人工智能机会、评估风险和做出数据驱动决策的能力;建立强调技术专长与以人为本技能相结合的技术和人际交往技能;学习如何以同理心、团队合作和对人类行为和需求的理解来领导人工智能项目。
在此之前,国防部已经花了数年时间仔细评估其在该技术领域的需求和不足之处。其主要不足之处是国防部对最先进微电子产品的采购比其在商业市场上推出的时间晚了 10 年甚至更久。更糟糕的是,这种延迟还在随着时间的推移而增加。然而,随着所部署的武器系统越来越依赖于电子子系统的效能、响应速度和在快速变化的战斗环境中的适应性,随时获得该技术的需求对美国的国防态势越来越重要。VHSIC 计划的目标过去是、现在仍然是,通过为系统开发人员和采购经理提供与商用技术相当甚至更好的军用微电子技术来弥补这一不足。
摘要。已经创建了多个软件框架,以帮助开发人员建模机器人应用程序。这些框架使用适合控制硬件组件(例如传感器和执行器)的低级编程结构,但在抽象复杂性方面受到限制。相反,代理编程语言支持使用更高水平的抽象来实现代理,但是这些语言主要仅限于软件代理的开发。在本文中,我们概述了将代理编程语言与机器人开发框架集成的体系结构和编程构造,以便使用高级抽象来编程自主机器人。由此产生的编程环境旨在使用自主认知剂的抽象来促进机器人对综合行为的建模。
