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工程II：机器人技术 - 设计，建筑和操作
●确定机器人的各个部分。●确定机器人的目的。●讨论不同类型的机器人控制系统。●定义术语“自主”和“远程处理”机器人。●在设计过程中考虑机器人的目标。●确定并考虑设计机器人（例如功能成本，安全性和道德）所涉及的不同因素。●使用CAD软件设计和模拟机器人机制。●安全操作机器人。●确定用于构建机器人的物理零件。●安装使机器人起作用所需的物理和电气组件。●组装机器人。●故障排除和维修机器人。●编写一个简单的程序供机器人执行任务。●编程机器人使用传感器的信息来控制其物理输出。●调试和完善机器人程序。●确定无人机和其他非驾驶飞机的用途。●解释AI和ML在机器人技术中的一些关键应用。●识别AI在机器人技术中的用途。
构建表达和可处理的概率生成模型：评论
1引言生成建模在机器学习和人工智能领域起着重要作用，因为它提供了一种能够理解，解释以及在我们数据丰富世界中存在的复杂模式的功能工具包。通过将概率理论作为捕获给定数据集中固有不确定性的原则方法，这些模型旨在近似负责生成数据的基础分布或随机过程。因此，概率生成模型具有解决各种问题的潜力，包括生成新的数据示例，进行观察给出的推理，估计事件的可能性以及有关不确定信息的推理。但是，从数据中学习分布是一个挑战问题，通常需要在建模灵活性和概率推断的障碍之间进行权衡。早期生成模型的优先级优先考虑可牵引推理，通常是通过图形模型的形式将概率结构施加在random变量上[Koller and Friedman，2009]。因此，他们缺乏对复杂分布进行建模的挠性。自那以后，提出的可进行的概率模型（TPM）的领域随后发生了，并提出了端流的参数化和学习范式，从而在概率电路的统一概念下产生了广泛而流行的模型类别。从障碍性的角度设计，这些模型可以有效地推断和精确的概率推理，使其适合于要求快速准确计算的任务。但是，
构建成功的海上自主生态系统
自主驾驶或遥控驾驶船舶的引航：操作概念（ConOps）需要考虑从远程操作中心（ROC）操作的引航员，以及如何满足港口当局的安全、法律和环境保护要求；远程引航的可接受性和信任度；关键的安全问题是建立和维护 SA 以及处理紧急情况，例如失去连接或放弃 ROC，导致推力或转向功能丧失；还需要考虑船舶本身、燃料和货物的风险。当要求引航员控制 MASS 时，例如过渡到远程操作以进入港口，需要考虑责任或义务变化方面的潜在法律影响。
利用数据和人工智能构建更美好的未来：白皮书
建立患者信任和加强医疗领域数据基础设施的工作示例包括由英国健康数据研究机构资助的 INSIGHT，该项目使用匿名眼部扫描数据，由 ODI 共同开发的多元化数据信托咨询委员会监督。ODI 还强调了隐私增强技术 (PET) 在确保安全、合乎道德的数据访问方面的作用。例如，在 PET 解释器中，联合学习（由牛津大学 CURIAL-Lab 团队展示）使 AI 模型能够跨多个数据源进行训练，从而无需共享数据即可筛查患者是否感染 COVID-19，从而增强隐私和协作。OpenSafely 支持在可信研究环境中链接患者健康记录。数据分析师可以使用此功能来揭示大量疾病、合并症和患者人口统计数据的模式。精心策划的数据基础设施是 AI 功能和部署必须依赖的基础。
建筑工程项目的风险管理
摘要 本调查旨在确定导致亚的斯亚贝巴建筑项目发生风险的主要风险因素。研究参与者位于亚的斯亚贝巴，是一级承包商和顾问。为了实现其目标，本研究采用了混合方法研究设计方法。它还实施了描述性研究设计，目的是描述研究问题的情况和事实。进行了问卷调查，从 100 人的简单随机样本中收集数据。通过社会科学统计软件包/IBM SPSS 24/分析收集的数据，并通过频率表、图形和图表等统计工具呈现结果。研究结果表明，根据对建筑项目中发生风险的概率的评估，确定了 5 个关键风险因素。这些是“高通货膨胀率”、“客户延迟付款”、“资源管理不善”、“腐败风险”和“经济不稳定”，它们对项目目标有影响。财务因素是参与者认为最重要的风险类别。因此，确定的两个最关键的风险是工期超支和成本超支。研究还指出，为了有效减轻风险，风险转移和降低措施是参与者认可的主要策略。进一步调查研究意见发现，人们缺乏风险管理知识，需要改进。研究结论是，顾问和承包商以及其他利益相关者需要齐心协力，改善建筑行业的风险管理环境。
（重新）建立技术信任会议报告（2024 年第 4 季度）
由于科技有许多巨大的好处，而 Sarell 致力于利用和延续这些好处，所以我们有巨大的机会利用科技作为工具，治愈和放大人性中美好的一面。然而，目前，出于以下详述的诸多原因，我们社会很难信任科技。在商业、心理健康、政治基础设施等领域，科技平台与用户和社区的整体需求越来越脱节。此外，Sarell 认为，普通公民感觉与科技基础设施脱节，因此无法孤立地恢复破裂的关系。信任是与未知事物建立的一种自信关系。数字监控、数据操纵、技术工人机构和平台能力的退化、社交媒体对心理健康的影响以及对科技领导层失去信任等问题共同削弱了信任。在我们的生活世界中，对科技的信任是复杂、多样且不断变化着的。Sarell 认为社交平台具有带来巨大益处的潜力。然而，许多平台缺乏透明的反馈机制，无法将用户和技术平台之间的福祉和协作设计结合起来。建立这些是负责任的创新的关键，可以重新调整我们的关系并服务于我们个人和集体的福祉。通过这一点，信任可以逐渐重建。
构建以用户为中心的AI数据透明度方法
数据是AI开发的基石。AI经常使用从网络上刮下来的数十个数据点进行训练和微调，批量购买或由大量人类注释者贡献。知道用于培训模型的数据集中的内容以及如何编译它们，对于安全和负责的AI系统的开发和部署至关重要。AI数据透明度是指关于在整个AI生命周期3中如何使用数据的开放性，重点是上游数据组件：培训数据，微调，调整，参考数据和基准测试。4尽管具有数据的重要性，但大多数领先的AI公司一直不愿透露用于训练和测试其模型5的数据集的详细信息，这有助于称为“不断增长的数据透明度危机”。6斯坦福基金会模型透明度指数评估了提供许多AI工具和服务的骨干的主要基础模型，这表明与透明度7的其他方面相比，使用的数据透明度非常低。最近的ODI研究检查了媒体中强调的最近“ AI事件”链接的一系列模型的数据透明度，并确定了数据透明度信息的同样较低的存在，以及访问此信息的关键障碍。8
附属楼裂缝咨询服务……
2.1 数据表中列出的采购机构打算按照数据表中指定的选择方法从邀请函中列出的顾问中选出一名顾问。符合条件的顾问将受邀提交数据表中指定的技术建议书和财务建议书，或仅提交技术建议书，以获得数据表中指定的任务所需的咨询服务。该建议书将成为与选定的顾问进行谈判并最终签署合同的基础。 2.2 顾问应熟悉当地情况，并在准备建议书时考虑到这些情况，包括参加数据表中指定的预建议书会议。参加任何此类预建议书会议都是可选的，费用由顾问承担。 2.3 采购机构将及时免费向顾问提供数据表中指定的顾问建议书准备所需的投入、相关项目数据和报告。 3. 利益冲突