计算机视觉社区过去主要集中于视觉算法的开发,用于对象检测,跟踪和分类,并在白天和类似办公室的环境中使用可见的范围传感器。在过去的十年中,红外线(IR),深度,X射线和其他不可见名的成像传感器仅在医学和防御等特殊领域中使用。与传统的计算机视觉相比,在这些感觉领域的兴趣相对较低,部分原因是它们的高成本,低分辨率,图像质量差,缺乏广泛可用的数据集以及/或缺乏对频谱不可访问的部分的优势的考虑。随着传感器技术的迅速发展,传感器成本急剧下降,这些局限性正在克服。此外,对安全和可靠性是主要问题的自主系统的兴趣日益增强,强调了强大的感知系统的重要性。在此类关键系统中,在不同频谱中运行的传感器相互补充,以克服每个单独的传感器的局限性,以在各种照明和天气条件下提供强大而可靠的感知。
摘要:在本文中,我区分了人工智能 (AI) 背景下可能出现的三种危害:个人危害、集体危害和社会危害。社会危害经常被忽视,但不能归结为前两种危害。此外,应对人工智能引起的个人和集体危害的机制并不总是适合应对社会危害。因此,政策制定者对当前人工智能法律框架的差距分析不仅存在不完整的风险,而且为弥补这些差距而提出的新立法提案也可能无法充分保护受到人工智能不利影响的社会利益。通过概念化人工智能的社会危害,我认为需要从个人角度转变视角,转向人工智能的监管方法,以解决其对整个社会的影响。借鉴专门保护社会利益的法律领域——环境法,我确定了欧盟政策制定者在人工智能背景下应考虑的三种“社会”机制。这些机制涉及 (1) 公共监督机制,以提高问责制,包括强制性影响评估,并提供提供社会反馈的机会; (2) 公共监测机制,以确保独立收集和传播有关人工智能社会影响的信息; (3) 引入具有社会维度的程序性权利,包括获取信息、获得司法公正和参与人工智能公共决策的权利,无论个人受到何种伤害。最后,在提出总结性意见之前,我会考虑欧盟委员会关于人工智能监管的新提案在多大程度上考虑到了这些机制。
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Acq O&M - 收购相关运营与维护 ACAT - 收购类别 ADM - 收购决策备忘录 APB - 收购计划基准 APPN - 拨款 APUC - 平均采购单位成本 $B - 十亿美元 BA - 预算授权/预算活动 Blk - 区块 BY - 基准年 CAPE - 成本评估与计划评估 CARD - 成本分析要求说明 CDD - 能力开发文件 CLIN - 合同项目编号 CPD - 能力生产文件 CY - 日历年 DAB - 国防收购委员会 DAE - 国防收购执行官 DAMIR - 国防收购管理信息检索 DoD - 国防部 DSN - 国防交换网络 EMD - 工程与制造开发 EVM - 挣值管理 FOC - 全面作战能力 FMS - 对外军售 FRP - 全速率生产 FY - 财政年度 FYDP - 未来年份国防计划 ICE - 独立成本估算 IOC - 初始作战能力Inc - 增量 JROC - 联合需求监督委员会 $K - 数千美元 KPP - 关键性能参数 LRIP - 低速率初始生产 $M - 数百万美元 MDA - 里程碑决策机构 MDAP - 主要国防采购计划 MILCON - 军事建设 N/A - 不适用 O&M - 运营与维护 ORD - 运营需求文件 OSD - 国防部长办公室 O&S - 运营与支持 PAUC - 项目采购单位成本
计算机视觉社区过去主要集中于视觉算法的开发,用于对象检测,跟踪和分类,并在白天和类似办公室的环境中使用可见的范围传感器。在过去的十年中,红外线(IR),深度,X射线和其他不可见名的成像传感器仅在医学和防御等特殊领域中使用。与传统的计算机视觉相比,在这些感觉领域的兴趣相对较低,部分原因是它们的高成本,低分辨率,图像质量差,缺乏广泛可用的数据集以及/或缺乏对频谱不可访问的部分的优势的考虑。随着传感器技术的迅速发展,传感器成本急剧下降,这些局限性正在克服。此外,对安全和可靠性是主要问题的自主系统的兴趣日益增强,强调了强大的感知系统的重要性。在此类关键系统中,在不同频谱中运行的传感器相互补充,以克服每个单独的传感器的局限性,以在各种照明和天气条件下提供强大而可靠的感知。
真漂亮。喜欢诗歌。,您的意思是如此真实。和我认为,尤其是在自闭症或任何表现似乎与规范的人,无论是什么意思,我认为作为治疗师,我们都必须暂停我们对事物应该是什么或应该是什么样的沟通或应该看起来像是什么样的行为,并且对我们面前的人感到非常好奇,并且对我们的面前的方式感到非常好奇,并找到不满意的方式来匹配我们所需要的客户。我们如何找到弥合差距的方法?这有意义吗?,因为,我认为客户对治疗师与治疗师有足够的谦卑以保持好奇心,甚至不知道以便在任何地方与客户见面时,都有这样的期望。
本文介绍了目前在 5G 和 B5G 网络中研究和利用的人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的主要相关机制。该研究解释了 AI/ML 在电信行业的各种应用。介绍了一类神经网络,一般来说,它们是非线性统计数据建模和决策工具。它们通常用于对系统的输入和输出参数之间的复杂关系进行建模或在数据中查找模式。前馈神经网络、深度神经网络、循环神经网络和卷积神经网络属于这一类。强化学习关注智能代理必须如何采取行动才能最大化集体奖励,例如改善系统的属性。深度强化学习结合了深度神经网络,具有可以对非结构化数据进行操作的优势。提出了混合解决方案,例如组合分析和机器学习建模以及专家知识辅助机器学习。最后,介绍了其他具体方法,例如生成对抗网络 (GAN) 和无监督学习和聚类。
“东盟国家电力需求的快速增长为太阳能和风能的大规模发展释放了市场机会。大多数东盟国家都已更新了国家电力发展计划和战略,旨在增加太阳能和风能的使用,并努力创造适当的环境以调动资金、吸收技术和提高电网基础设施的准备程度。结合其他可再生能源用于基载发电,挖掘太阳能和风能的真正潜力将使该地区超越其目前的可再生能源目标,从而加快实现净零排放的努力。”