XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemAutomation
演示：OSCAL 支持的 FedRAMP 自动化
● 加快内部授权包的开发和维护 ● 加快内部评估和授权活动 ● 能够强制外部评估人员使用基于 OSCAL 的授权包 ● 能够与外部利益相关者共享基于 OSCAL 的安全内容 ● 启用涵盖传统系统和云基系统的仪表板
自动化、就业和生产力 - 麦肯锡
最近的报告评估了解决性别不平等、全球竞争新时代、中国创新和数字全球化的经济效益。 MGI 由四位麦肯锡公司高级合伙人领导：Jacques Bughin、James Manyika、Jonathan Woetzel 和 MGI 主席 Frank Mattern。Michael Chui、Susan Lund、Anu Madgavkar、Sree Ramaswamy 和 Jaana Remes 担任 MGI 合伙人。项目团队由 MGI 合伙人和一组高级研究员领导，包括来自麦肯锡全球办事处的顾问。这些团队利用麦肯锡的全球合伙人网络以及行业和管理专家。MGI 理事会提供意见，共同领导项目并提供指导；成员包括 Andres Cadena、Richard Dobbs、Katy George、Rajat Gupta、Eric Hazan、Eric Labaye、Acha Leke、Scott Nyquist、Gary Pinkus、Shirish Sankhe、Oliver Tonby 和 Eckart Windhagen。此外，包括诺贝尔奖获得者在内的顶尖经济学家担任研究顾问。
自动化信任度的测量水平
摘要 心理测量越来越多地用于评估对系统自动化的信任，其中许多系统对安全至关重要。对于信任的最高测量水平，目前尚无共识。这很重要，因为测量水平决定了哪些数学和统计数据可以有意义地应用于评级。在这项工作中，我们介绍了一种新方法来确定心理测量评估现象的最高测量水平。我们利用这种方法，使用人类对执行搜索任务的无人机系统行为的评分来确定对自动化的信任的测量水平。结果表明，信任最好在序数级别上表示，并且在大多数情况下可以将其视为区间。对自动化的信任不太可能被视为比率。我们讨论了这些结果、它们的含义以及未来的研究。
自动化、生产系统和计算机集成...
本书的作者和出版商已尽最大努力编写本书。这些努力包括开发、研究和测试理论和程序以确定其有效性。作者和出版商不对这些程序或本书中包含的文档做任何明示或暗示的保证。作者和出版商在任何情况下均不对因提供、执行或使用这些程序而产生的或由此产生的偶然或间接损害负责。Pearson Education Ltd.，伦敦 Pearson Education Singapore，Pte。Ltd Pearson Education Canada，Inc. Pearson Education—Japan Pearson Education Australia PTY，Limited Pearson Education North Asia，Ltd.，香港 Pearson Educación de Mexico，S.A. de C.V. Pearson Education Malaysia，Pte。有限公司 Pearson Education, Inc.，新泽西州上萨德尔河
DeltaV 数字自动化系统
基金会现场总线 (Ff) 设备通过 DeltaV 系统双向提供预测警报、毫秒数据捕获、验证数据、基于现场的控制、诊断和资产信息。DeltaV Ff I/O 与现场设备进行数字通信，提高您的输入/输出能力，并提供比传统 I/O 子系统更多的过程信息。DeltaV Ff I/O 增强了影响控制策略的设备诊断功能，并提醒操作员注意设备故障。
人工智能和机器学习...
3）网络嵌入式系统：网络嵌入式系统与网络有关。连接的网络可以是局域网（LAN）或大区域网络（WAN）或Internet。连接可以是有线的或无线的。网络嵌入式系统是嵌入式系统应用中增长最快的区域。嵌入式Web服务器是Suczh一个系统，在该系统中，所有嵌入式设备都连接到Web服务器，并且可以由任何Web浏览器访问和控制。ex：家庭安全系统是LAN网络嵌入式系统的一个示例，所有传感器（例如运动探测器，光传感器或烟雾传感器）在TCP/IP协议上有线并运行。
自动化的组织和经济障碍
我们感谢三位匿名审稿人、副主编和编辑提出的评论，这些评论极大地完善了本文。我们还要感谢 NBER 组织经济学会议、人工智能经济学会议、战略科学会议、沃顿企业战略与创新会议以及哥伦比亚商学院管理、分析和数据会议的听众提出的评论。我们感谢 Ed Glaeser、Claudia Goldin、Shane Greenstein、Bill Kerr、Frank Levy 和 Bob Margo 在我们关于电话操作自动化的研究早期阶段提供的反馈，以及 Ashish Arora、Sharon Belenzon、Victor Bennett、Wes Cohen、Bo Cowgill、Sharique Hasan 和 Kristina McElheran 在本文发展过程中提出的评论。我们特别感谢 Maggie Zhou 和 Jim Bessen 的有益讨论。感谢 Senan Hogan-Hennessy 和 Greg Saldutte 提供的出色研究协助；感谢 Elizabeth Crowley、Jesse Benedict、Yves Kertesz 和 Amanda LaFauci 提供的数据收集帮助；以及哈佛商学院的资金支持。我们还要感谢 Sheldon Hochheiser 和 AT&T 档案和历史中心提供的档案记录、反馈和事实核查。所有错误均由我们自己承担。本文表达的观点为作者的观点，并不一定反映美国国家经济研究局的观点。
自动化信任的神经相关性
对信任的生理或神经系统相关性的研究由于需要连续衡量信任度，包括信任敏感或适应性系统，信任度或技术的疼痛点的测量或对人类在循环网络网络入侵检测中的衡量。了解技术领域之间生理反应的局限性和概括性非常重要，因为结果领域的基本特征，相应的用例以及技术的社会可接受的行为受到结果的有用性和相关性。虽然对自动化信任的神经相关性的调查越来越受欢迎，但对信任的神经相关性的了解有限，而当前绝大多数当前研究都在网络或决策援助技术中进行。因此，这些相关性是针对其他领域的可部署措施以及对用例的鲁棒性的鲁棒性，这是未知的。因此，本手稿讨论了信任感知中的当前知识，影响信任的因素以及信任的相应神经相关性是在域之间可推广的。