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新兴技术和自动事实...
Dharma，Eddy Muntina，F。LumbanGaol，H。Leslie，H。S。Warnars和B. Soewito。“ Word2Vec，Glove和FastText之间的准确性比较涉及卷积神经网络（CNN）文本分类。” J理论Appl Inf Technol 100，No。2（2022）：349-359。Wang，Jie，Bingxin Xu和Yujie Zu。 “基于方面的情感分析的深度学习”。在2021年国际机器学习与智能系统工程会议（MLISE），pp。 267-271。 IEEE，2021。 Zadeh，Amir，Minghai Chen，Soujanya Poria，Erik Cambria和Louis-Philippe Morency。 “用于多模式分析的张量融合网络。” Arxiv预印型ARXIV：1707.07250（2017）。 al Amrani，Yassine，Mohamed Lazaar和Kamal Eddine El Kadiri。 “基于情感分析的基于媒介的随机森林和支持媒介的混合方法。” Procedia计算机科学127（2018）：511-520。 santos，法蒂玛·C·卡里利奥。 2023。 “虚假发现自动检测中的人工智能：主题分析”新闻和媒体4，第1期。 2：679-687。 https://doi.org/10.3390/journalmedia4020043 Siddiqua，Umme Aymun，Abu Nowshed Chy和Masaki Aono。 “使用基于注意力的神经集成模型进行推文立场检测。”在计算语言学协会北美分会2019年会议论文集：人类语言技术，第1卷（长篇小说），第1卷， 1868-1873。 2019。Wang，Jie，Bingxin Xu和Yujie Zu。“基于方面的情感分析的深度学习”。在2021年国际机器学习与智能系统工程会议（MLISE），pp。267-271。IEEE，2021。Zadeh，Amir，Minghai Chen，Soujanya Poria，Erik Cambria和Louis-Philippe Morency。“用于多模式分析的张量融合网络。” Arxiv预印型ARXIV：1707.07250（2017）。al Amrani，Yassine，Mohamed Lazaar和Kamal Eddine El Kadiri。“基于情感分析的基于媒介的随机森林和支持媒介的混合方法。” Procedia计算机科学127（2018）：511-520。santos，法蒂玛·C·卡里利奥。2023。“虚假发现自动检测中的人工智能：主题分析”新闻和媒体4，第1期。2：679-687。 https://doi.org/10.3390/journalmedia4020043 Siddiqua，Umme Aymun，Abu Nowshed Chy和Masaki Aono。 “使用基于注意力的神经集成模型进行推文立场检测。”在计算语言学协会北美分会2019年会议论文集：人类语言技术，第1卷（长篇小说），第1卷， 1868-1873。 2019。2：679-687。 https://doi.org/10.3390/journalmedia4020043 Siddiqua，Umme Aymun，Abu Nowshed Chy和Masaki Aono。“使用基于注意力的神经集成模型进行推文立场检测。”在计算语言学协会北美分会2019年会议论文集：人类语言技术，第1卷（长篇小说），第1卷，1868-1873。2019。
关于人工智能、自动决策和个人数据隐私的法案。摘要
该法案对州政府机构开发和使用自动化系统做出“关键决策”（即对个人生活有重大影响的决策）提出了若干要求。除其他事项外，它要求 (1) 政策与管理办公室 (OPM) 部长指定一名人工智能 (AI) 官员来制定和采用使用自动化系统的程序，以及 (2) 行政服务部 (DAS) 专员指定一名人工智能实施官员在 2023 年 12 月 31 日之前对自动化系统进行盘点，并定期审查机构对自动化系统的使用情况。根据该法案，在 2024 年 1 月 1 日或之后开发、采购或使用任何自动化系统的州政府机构必须 (1) 满足自动化系统程序，以及 (2) 通知实施官员，如果实施官员发现机构不符合程序，他或她可以指示机构停止开发、采购或使用。
自动互助船舶救援 (AMVER) 计划的管理，COMDTINST 16122.2B
拥有集中式商船位置数据库。除非船旗国、航运公司或其他机构强制要求，否则船舶参与是自愿的。参与的船舶通过 AMVER 网站使用 SAR 问卷 (SAR-Q) 提供有关其 SAR 能力的信息。发生变化时会更新信息。在船舶出发前，会向 AMVER 系统发送包含船舶预定航线的初始航行计划消息。在运输过程中，至少每 48 小时发送一次位置更新，在发生变化时发送航行计划的任何变化，并在抵达港口时提交最终到达报告。AMVER 系统根据船舶的预测轨迹保持航位推算 (DR) 轨迹。海岸警卫队指挥中心在充当救援协调中心 (RCC) 的同时，可以直接访问数据库。其他 SAR 机构（美国和外国）通过海岸警卫队 RCC 请求获取此信息。AMVER 信息仅发布给公认的 SAR 机构，用于 SAR 或海上生命安全目的。以下段落标识了 AMVER 的基本组成部分。
自动化宠物馈线组件用户手册阅读...
1）如果在LCD显示器上未显示时间：a）打开电源按钮。单元可能处于关闭模式。b）确保通过插入其他电气设备来确保墙壁出口运行。c）检查Micro USB插头和通用USB电源的连接。连接可能会松动。d）更换备用电池。2）如果时钟闪烁：a）设备损失了功率。需要重置用户定义的时钟，用餐时间和进餐尺寸编程。b）注意：在对单元进行重新编程之前，它将恢复为默认的餐设置。3）如果“错误”指示器正在闪烁，则表明该单元并未完全输送餐食编程的全部食物：a）使用电源按钮关闭单元，将食物料斗倒空。b）检查基本单元喉咙中的食物是否堵塞。注意：要避免损坏设备，请不要使用工具。c）检查在食物排放门周围是否卡住。d）除去任何食物果酱。提醒：与½“食物直径或较小的食物”最好。e）重新组装，用食物补充并打开单位。f）按显示屏上的手动按钮，以确保单元将适当分配食物。注意：如果时钟闪烁，则单位失去了所有功率。需要重置用户定义的时钟，用餐时间和进餐尺寸编程。
通过自动测速设计和检测坑洼
该项目的主要目的是自动控制城市和禁区（如学校、公园、医院和限速区等）内任何车辆的超速。如今，世界上所有人都没有自制力。高速驾驶车辆的人。所以警察无法监控这些东西。坑洼检测系统是一种旨在警告驾驶员道路上状况不佳和坑洼的系统。该系统由传感器（超声波传感器）组成，可检测坑洼和所需的网络连接。将进行调查并将数据存储在可更新的云端。用户可以在 Google 地图上看到坑洼位置，这有助于避开坑洼。控制器会比较车速，如果超过限速，控制器会提醒驾驶员，并自动采取行动。
自动化飞机目视检查系统
为了减少对易出错的目视检查和现场检查的依赖，A*STAR 的研究人员开发了一种用于检测飞机表面缺陷的自动化系统。该系统使用机器人或摄像头从不同角度捕捉飞机图像。然后，机器学习算法处理这些图像，从这些图像中检测出各种缺陷。该系统还会定位这些缺陷，将它们映射到 3D 模型上，以可视化飞机表面的缺陷。然后，检查员可以对这些捕获的缺陷进行有针对性的检查和验证。
基于人工智能的自动考试监考
1 印度新德里 Maharaja Agrasen 理工学院计算机科学与工程系。 ---------------------------------------------------------------------***---------------------------------------------------------------------------------- 摘要 - 在过去的 1-2 年里，教育领域取得了巨大的飞跃。学校和学院正在适应在线教育，为学生提供更多资源。在线监考服务（评估的一部分）也在兴起，基于人工智能的自动考试监考系统 (AEPS) 席卷了市场。AEPS 的主要问题包括安全和隐私问题、道德问题，以及确保在线考试的水平在各个方面与线下考试保持一致；无论是得分的完整性，还是确保考生不参与不法行为等。 建立的考试监考系统使用人脸识别技术在在线考试平台上进行考试时验证考生。考生的图像将存储在数据库中。考生登录后，自动监考人员会检查考生，防止考生在考试时使用任何不正当的手段。
自动吸气式推进测试设施
在新型发动机概念开发的早期，重点放在对发动机循环及其部件的分析评估上，以将设计方案的选择范围缩小到最有利于进一步开发的设计方案。重复的地面测试虽然昂贵且困难，但却是必要的下一步，因为通常不可能从第一原理对发动机的所有物理现象进行分析建模。对于新型高速（高超音速）发动机尤其如此，因为大多数技术领域（流体动力学、燃烧、材料等）的最新技术水平都超出了传统界限。因此，地面测试的重要性得到了强调。地面飞行模拟可能是一项复杂的任务。将测试发动机牢固地安装在地面上，通过将发动机放置在高速气流中来模拟飞行，该气流会在发动机内部和外部产生适当的速度、压力和温度条件。为了产生这种气流，来自高压高温供应的空气通过超音速（或高超音速）喷嘴膨胀。根据能量守恒定律，当高供应压力和温度条件下的空气膨胀到所需的超音速时，会产生适当的局部静压和温度条件来模拟所需的高度。因此，地面测试设施必须具有压缩、储存和加热大量空气的能力，并且必须配备控制系统来为这些大型喷气机提供适当的流量。此外，还必须有燃料供应系统、水供应系统、排气抽吸系统等。
PHASUITE：一种自动化 HAZOP 分析工具...
危险与可操作性分析 (HAZOP) 被广泛应用于化工过程的过程危险分析。但它非常耗时耗力。为了帮助人类专家更彻底、更系统地开展 HAZOP 分析，已经开发出一种用于自动化 HAZOP 分析的软件系统 (PHASuite)。PHASuite 可以大大提高 HAZOP 分析的效率，支持最佳分析实践，并为重用分析生成的安全知识奠定基础。鉴于 HAZOP 分析的知识密集型性质，开发了一种知识工程框架。从功能的角度来看，该框架由四个主要部分组成：信息共享、表示、知识库和推理引擎。开发了基于本体的信息共享方案，以便与其他系统共享过程信息和结果。基于过程信息创建的彩色 Petri 网表示法用于表示化学过程以及 HAZOP 分析方法。在这个框架中，一个过程被分解为两个抽象层次，即操作层和设备层，它们之间用功能表示连接起来。分析在这两个层次上进行。该系统使用的知识存储在模型中。知识管理采用基于案例的技术。知识库存储在外部结构化数据库中。设计了一个两级、两层的推理引擎，使用知识库对过程的 Petri 网表示进行操作，以执行 HAZOP 分析。
自动化目标的认知基础...
目标识别已成为战场上不仅直升机，而且几乎所有武器平台的成功关键。其重要性既在于美国作战理论的最新发展，也在于新传感器和武器技术的发展。例如，美国夜间作战能力的利用降低了直升机和坦克识别决策可用的光学信息质量。隐身技术和快速机动战术的使用限制了可从通信和雷达等主动传感器（可提醒敌人注意自身存在）获取的信息，同时压缩了必须做出识别决策的时间。与此同时，敌人机动性和速度的提高以及敌人传感器和武器射程的扩大减少了可用于识别的时间；和信息拒绝技术（如伪装、隐身、电子对抗和战术欺骗）增加了此类决策必须解决的不确定性。在沙漠风暴行动中，9 名美国士兵和 9 名英国士兵被美国飞机误杀。但准确的目标识别早在海湾战争之前就已成为美国军方关注的主要问题（例如，参见 1991 年 3 月 25 日的《防务新闻》），并且很容易想象它在决定战斗成败方面发挥更为关键的作用的情景。