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人工智能在信息物理系统中的应用
当今最新技术秩序的发展与第四次工业革命的开始相关，而第四次工业革命的基础是“信息物理系统”——CPS（Cyber-Physical Systems）的大规模引入。从信息技术系统的物理和数字组件相互作用的角度研究信息技术系统的各种特性是现代科学的一个新兴且相关的方向[1]。正是随着对信息物理系统概念的理解和此类操作系统的出现，向工业 4.0 的过渡才联系在一起——一个可预测的事件，即信息物理系统大规模引入到生产中并满足人类需求。
退休计划参与，种族/民族，2023年
退休计划参与，根据种族/族裔，2023年的介绍，自当前人口调查（CPS）以来，添加了几个与2019年开始的退休帐户有关的新变量（2018年结果），从CPS开发了从CPS开发的基于就业的退休计划参与的1个新的方法学估计，与退休计划参与的其他数据源是一致的。2 CP提供的数据很有价值，因为与雇主级别相反，数据在工人级别，因此可以通过工人特征来确定退休计划参与的差异。这个迅速的事实探讨了计划参与如何因种族/种族而有所不同，以及这些差异如何受到其他社会经济和人口统计学变量的影响，例如收入，年龄，教育地位，性别，性别和雇主规模。整体种族/民族参与
儿童保护服务业务计划财政年度2025-26
1.1.1随着DFPS继续扩大CBC领域的发展，开发并实施了支持和教育员工的蓝图，以确认变化增加了对沟通的需求，以建立新的方向并防止错误信息。支持人员包括增加频率，模式和沟通质量。CPS将定义通信政策和流程，以捕获，分发和标准化CPS州办公室和区域领导层到区域员工的通信。
年度行动计划2024麦卡伦市
得克萨斯州麦卡伦市（城市）是美国住房和城市发展部（HUD）公式计划资金的应有的应有者，其中包括社区发展街区赠款（CDBG），房屋投资合作伙伴计划（HOME）和紧急解决方案赠款（ESG）。因此，HUD要求当地司法管辖区进行合并的计划过程，以评估其经济适用房，社区发展的需求和市场状况，并为其联邦权利资金做出基于数据驱动的，基于地点的投资决策。纽约市必须构成3 - 5年的合并计划和战略（CPS）文件，以便获得HUD授予的资金。该城市组成了该CPS，预计在2023-2027 CPS的时间范围内估计有1,260万美元。City将描述将在2024-2025财年年度行动计划（AP）中进行的项目。
2022 年 5 月 5 日 W. Logan Lewis 先生 法律服务总监 ...
OR2022-12849 亲爱的刘易斯先生： 您询问某些信息是否需要根据《公共信息法》（“该法”）第 552 章进行公开披露。您的请求被分配了 ID# 943478。圣安东尼奥市公共服务委员会（以 CPS Energy 名义运营）（“CPS Energy”）收到了一份关于指定就业记录和与请求者有关的投诉的请求。您声明 CPS Energy 将发布部分所要求的信息。您声称所提交的信息根据《政府法典》第 552.101、552.107、552.111 和 552.152 节免于披露，并根据《德克萨斯证据规则》第 503 条和《德克萨斯民事诉讼规则》第 192.5 条享有特权。我们已经考虑了提交的论点并审查了提交的信息。首先，我们注意到提交的信息受《政府法典》第 552.022 节的约束。第 552.022 节的相关部分规定：
乳腺癌基因测试途径遵循国家基因组测试目录指南的罕见和遗传疾病
CPS + EG，临床阶段，雌激素受体状态，等级和治疗后病理阶段评分系统； HR+，激素受体阳性； PCR，病理完全反应； TNBC，三阴性乳腺癌。CPS + EG，临床阶段，雌激素受体状态，等级和治疗后病理阶段评分系统； HR+，激素受体阳性； PCR，病理完全反应； TNBC，三阴性乳腺癌。
通过定量指标对网络物理系统的弹性估计
摘要本文是关于估计网络物理系统（CPS）的网络弹性的估计。我们定义了两个新的弹性估计指标：k-步骤性和ℓ-对监控性。他们旨在帮助设计师在面对隐形攻击时评估和增加CPS的网络释放能力。k-步骤度量指标反映了控制器对单个植物状态变量作用的能力，至少可以处理k个功能多样的输入信号的k个不同组。ℓ-对测量性度量指示控制器可以监视具有不同功能多样的输出组的单个植物状态变量的能力。配对，指标导致CP达到（k，ℓ） - 弹性。当K和ℓ都大于一个时，CP可以吸收并适应控制输入和输出信号的控制理论攻击。我们还将参数K和ℓ与系统的可恢复性联系起来。我们定义可恢复性策略来减轻犯罪攻击的影响。我们表明，可以通过组合硬件和软件中的冗余和多样性来增强K和ℓ的值，以应用移动的目标范例。我们通过模拟和数字结果验证该方法。
![arxiv：2406.16780v1 [eess.sy] 2024年6月24日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\ab289b6b57d659a7e9af9cf6816cc70cd4ac988b.webp)
arxiv：2406.16780v1 [eess.sy] 2024年6月24日
针对网络物理系统（CPS）可靠运行的主要挑战之一是网络攻击在系统驱动信号和测量方面的威胁。近年来，系统理论研究的重点是有效地检测和隔离这些网络攻击，以确保正确的恢复措施。尽管在这种情况下都使用了基于模型的方法和无模型的方法，但随着CPS中的复杂性和模型不确定性的增加，后者越来越流行。因此，在本文中，我们提出了针对CPS的基于Koopman操作员的无模型网络检测 - 隔离方案。该算法对其训练使用有限的系统测量结果，并生成实时检测式隔离标志。此外，我们提出了一个模拟案例研究，以检测和隔离插件电动汽车锂离子电池系统中的驱动和传感器攻击。
用大...
机器学习（ML）与网络物理系统（CPS）的整合已彻底改变了各个部门，包括转移，物流，服务行业和医疗保健，以及自动驾驶汽车等创新（Waymo [63]，Tesla Autopilot [56] 70]）和机器人手术（Da Vinci [15]，Ma-Zor [43]，Mako [42]）。然而，这些进步引起了严重的安全问题，报道的事件发生了死亡和经济损失[25，47，53，61]。解决这些问题需要严格的验证和阀门，由于基于学习的CP的复杂性，带来了独特的挑战。这些系统结合了诸如感知和计划之类的关键机器学习组件，如在Au的驾驶中所示，使它们与传统软件系统明显不同。这种复杂性，涉及软件开发生命周期的范式转移以结合数据和学习，需要在验证和验证技术方面采用新颖的方法[3，54]。我们提出了最初的效果，以探索实用的测试策略，以实现验证和验证以学习为基础的CPS。鉴于CPS行业中测试的广泛使用以及有关该主题的最新文献的大量文献，这种重点特别重要。从针对学习的CPS的当前最新测试方法的摘要中，我们提出了一个路线图来形式化测试效果。更具体地，我们使用大型语言模型（LLM）从现有规则和法规中提取人类知识，并分析由学习支持的CPS生成或捕获的大量数据，包括传感器数据和日志。通过提取人类知识和分析数据，LLM可以对系统的行为有所了解，并产生大量现实和高质量的测试数据。随着这种提高的数据质量，采用数据驱动的学习来提取基本的正式规格变得可行。
人工智能与计算心理科学的联系
研究人类行为和认知。人工智能 (AI) 算法的发展极大地扩展了 CPS 的潜力，为大脑中复杂和动态过程的建模提供了强大的工具。人工智能对 CPS 产生重大影响的一个领域是情绪识别领域。研究人员现在可以收集大量情绪面部表情数据集，并使用人工智能算法（如卷积神经网络 (CNN)）来学习如何从这些图像中识别不同的情绪。这些模型可用于预测情绪在大脑中的表现方式以及情绪如何受到社会和环境因素的影响。人工智能算法还可用于优化计算模型的参数并提高其准确性和预测能力。例如，进化算法可用于搜索最适合实验数据的模型参数集，而强化学习算法可用于优化模型在复杂和动态环境中的决策策略。除了情绪识别之外，人工智能还被用于 CPS 来模拟其他认知过程，例如决策、学习和记忆。例如，深度学习算法已被用来开发大脑如何学习和表示视觉和听觉刺激的模型，而强化学习算法已被用来模拟大脑如何在不确定和变化的环境中做出决策。总的来说，人工智能和 CPS 之间的联系有可能为人类行为和认知的计算基础提供新的见解，并开发出可以改善人类福祉的新干预措施和技术。然而，这一领域也引发了重要的伦理和社会问题，例如人工智能对隐私、社会不平等和未来工作的潜在影响。随着人工智能和 CPS 的不断发展，重要的是要仔细考虑这些问题，并确保以有利于整个社会的方式使用这些技术。关键词：计算心理学；人工智能；智能系统；人类行为