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AC_65-30B CHG 1 - 美国空军特工
1. 本咨询通告 (AC) 的目的。本咨询通告由联邦航空管理局 (FAA) 飞行标准服务处 (FS) 制定，旨在为有志于从事航空维修工作的未来机身和动力装置 (A&P) 机械师和其他航空维修专业人员提供信息。它包含有关成为持证或非持证航空维修专业人员的要求的一般信息。本咨询通告支持《联邦法规》第 14 章 (14 CFR) 第 65 部分中的监管要求。本文件的内容不具有法律效力，也不旨在以任何方式约束公众，该文件仅旨在向公众提供有关法律或机构政策现有要求的信息。
人工智能赋能对话代理
消费者对对话代理 (CA) 的研究日益增多。为了说明和规划该领域的研究，我们对 Clarivate Web of Science 和 Elsevier Scopus 数据库中收录的已发表著作进行了系统的文献综述 (SLR)。通过书目耦合确定了四个主要主题领域。它们是 1) 消费者对 CA 的信任；2) 自然语言处理 (NLP) 在开发和设计 CA 中的应用；3) 与 CA 的沟通；4) CA 对价值创造的影响以及 CA 对企业的价值。我们利用这些发现来提供现有科学工作的最新概要。此外，我们绘制了一个框架，据此我们可以确定：1) 采用和参与 CA 的驱动因素和动机；2) 采用 CA 对用户和组织的结果。最后，我们利用该框架制定未来研究的议程。
可扩展、灵活的协同仿真代理包装器
1. BM Kelley、P. Top、SG Smith、CS Woodward 和 L. Min，“用于电力电网和通信网络联合仿真的联合仿真工具包”，2015 年网络物理能源系统建模与仿真研讨会 (MSCPES)，2015 年，第 1-6 页。2. DP Chassin、JC Fuller 和 N. Djilali，“Gridlab-d：基于代理的智能电网仿真框架”，2014 年。智能电网通信、控制和计算技术 (SmartGridComm)，2020 年，第 1-5 页。 3. B. Palmintier、D. Krishnamurthy、P. Top、S. Smith、J. Daily 和 J. Fuller，“螺旋式高性能输电-配电-通信-市场协同仿真框架的设计”，2017 年网络物理能源系统建模与仿真研讨会 (MSCPES)，2017 年，第 1-6 页。4. San Roman、F. de Cuadra、N. Gensollen、T. Elgindy 和 P. Duenas，“SMART-DS 合成电网数据开放模型，适用于 sfo、gso 和 aus”，2020 年 12 月。[在线]。可访问：https://data.openei.org/submissions/2981
Oracle Cloud ERP 的 AI 代理
Oracle AI 代理为业务运营的效率、创新和增长树立了新标准。这些强大的工具可帮助用户使用无缝嵌入到特定业务流程和交易中的生成式 AI 服务。通过使用 Oracle Fusion Cloud Applications、客户特定文档和各种连接源中的数据，这些 AI 代理可提供最新的、上下文相关的信息和帮助。它们在需要认知推理的功能方面表现出色，例如回答复杂问题、提供个性化建议和代表员工完成任务。动态且安全地使用数据使 Oracle AI 代理能够提供准确、及时和相关的支持，从而增强决策能力并提高整个组织的运营效率。
例外标准 戈谢病病原体
该计划适用于本文件中指定的戈谢病产品。针对性产品的保险范围基于排除使用首选产品的临床情况，并且可能基于之前对产品的使用情况。保险范围审查流程将确定可以做出临床例外的情况。该计划适用于所有要求使用目标产品进行治疗的会员。
黑盒人工智能代理的差异化评估
大部分关于学习人工智能代理符号模型的研究都集中在具有固定模型的代理上。这种假设在代理能力可能由于学习、适应或其他部署后修改而发生变化的环境中不成立。在这种环境下对代理进行有效评估对于了解人工智能系统的真正能力和确保其安全使用至关重要。在这项工作中，我们提出了一种新颖的方法来差异化评估已经偏离其先前已知模型的黑盒人工智能代理。作为起点，我们考虑完全可观察和确定性的设置。我们利用对漂移代理当前行为的稀疏观察和对其初始模型的了解来生成主动查询策略，该策略有选择地查询代理并计算其功能的更新模型。实证评估表明，我们的方法比从头开始重新学习代理模型要有效得多。我们还表明，使用我们的方法进行差异评估的成本与代理功能的漂移量成正比。
夏威夷代理护照联系名册
国防战俘/失踪人员会计机构，珍珠港-希卡姆联合基地 (808) 448-4500 国防战俘/失踪人员会计机构，珍珠港-希卡姆联合基地 (808) 448-4500 或 (808) 448-3084
什么会影响人工智能代理的传播？
对于数十亿人来说，新型冠状病毒 SARS-CoV-2 及其变种的威胁促使他们采取新的行为。大流行是扰乱社会变革渐进进程的激进事件，它提供了这样一种可能性：一些迅速采用的创新将在大流行结束后继续使用，因此传播速度比没有大流行时更快。人机通信包括一系列技术，由于居家令、社交距离、工作场所关闭、远程教学、居家娱乐、对感染 COVID-19 的恐惧以及无聊，我们许多人很快就对这些技术更加熟悉。在这篇评论中，我将重点关注人工智能 (AI) 代理，特别是聊天机器人，以考虑可能影响聊天机器人传播的因素。我考虑了拟人化和期望违背、聊天机器人的特征、业务需求、千禧一代和更年轻的用户，以及从用户的角度来看，用途和满足感。
仪器、代理和人工智能 - PhilSci-Archive
理解为什么这样的系统会做出这样的预测和分类。这种局限性在高风险决策环境中尤其令人担忧，例如医疗诊断和刑事司法，其中问责制、价值观一致和广泛的道德考虑是突出的 [Rud19、BC + 22、FS + 21、Hof17]。然而，DL 模型 (DLM) 的不可预测性在科学环境中也引起了认识论的关注，其中解释和理解 [RB22、Sul19] 代表了核心的认识论美德 [Kha17]。当然，在使用深度学习系统模拟易于理解但耗时的任务（例如识别星系或去噪数据）的情况下，纯粹务实的考虑（例如分类准确性或控制程度）通常足以满足给定模型的目的 [Par20]。此外，在许多此类情况下，DL 输出可以独立验证，从而使不透明度在认识论上变得无关紧要 [Due22]。
仪器、代理和人工智能 - PhilSci-Archive
理解为什么这样的系统会做出这样的预测和分类。这种局限性在高风险决策环境中尤其令人担忧，例如医疗诊断和刑事司法，其中问责制、价值观一致和广泛的道德考虑是突出的 [Rud19、BC + 22、FS + 21、Hof17]。然而，DL 模型 (DLM) 的不可预测性在科学环境中也引起了认识论的关注，其中解释和理解 [RB22、Sul19] 代表了核心的认识论美德 [Kha17]。当然，在使用深度学习系统模拟易于理解但耗时的任务（例如识别星系或去噪数据）的情况下，纯粹务实的考虑（例如分类准确性或控制程度）通常足以满足给定模型的目的 [Par20]。此外，在许多此类情况下，DL 输出可以独立验证，从而使不透明度在认识论上变得无关紧要 [Due22]。