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GOA-GDOP在飞机协同检测中的应用
衡量定位精度需要一定的参数作为参考，目前定位精度分析方法主要有几何精度因子（GDOP）、克拉美-罗下限（CRLB）、圆概率误差（CEP）等。本质上，GDOP可以看作是最小二乘估计，而CRLB则是最大似然估计。当系统为线性，高噪声为高斯独立白噪声时，二者等价，但在非线性系统中，二者会产生一定的差异。这是由于GDOP忽略了误差协方差对角元素，对传感器几何位置的敏感性高于CRLB，CRLB是作为传感器目标几何不确定性的分析工具，而CRLB是基于传感器对目标观测的统计性能评估工具
行业战略雇主主导的合作倡议
行业战略雇主主导合作 (ELC) 创建一个框架，在这个框架中，同一行业内的许多雇主共同参与劳动力系统，以确定他们的人才需求和挑战。通过这种方法，可以通过多公司、以行业为重点的就业和培训计划更有效地处理人才问题。劳工和经济机会部、劳动力发展部 (LEO-WD) 专注于关键行业领域：农业、建筑、能源、医疗保健、酒店和户外娱乐、信息技术、制造业和移动性。
1 – 信任建筑人工智能协作机器人
1 研究生，圣地亚哥州立大学土木、建筑和环境工程系，加利福尼亚州圣地亚哥。电子邮件：nemaminejad8591@sdsu.edu 2 副教授，圣地亚哥州立大学土木工程系，加利福尼亚州圣地亚哥（通讯作者）。ORCID：https://orcid.org/0000-0001-9691-8016。电子邮件：rakhavian@sdsu.edu 摘要 建筑技术研究人员和有远见的公司正在试验由人工智能 (AI) 驱动的协作机器人（又名 cobots），以探索作为行业数字化转型一部分的各种自动化场景。智能协作机器人有望成为未来建筑工作中占主导地位的机器人类型。然而，人工智能协作机器人的黑箱性质以及将它们引入工作现场的未知技术和心理方面是信任挑战的前兆。本文运用扎根理论，分析对建筑从业人员进行半结构化访谈的结果，探究了建筑行业中值得信赖的人工智能协作机器人的特点。研究发现，虽然作者在之前进行的系统文献综述中确定的关键信任因素引起了领域专家和最终用户的共鸣，但财务考虑和与变化相关的不确定性等其他因素也是阻碍人们信任建筑行业人工智能协作机器人的重大障碍。引言建筑行业不断采用有助于应对其重大挑战的技术，例如糟糕的安全和生产率记录以及熟练劳动力短缺。协作机器人 (又名 cobots) 就是此类技术的一个典型例子，并且正日益成为这一演变的重要组成部分 (Afsari 等人，2018 年)。协作机器人可以彻底改变建筑行业，使繁琐、重复和体力要求高的任务变得更安全、更高效、更具成本效益 (Follini 等人，2020 年)。它们配备了先进的传感器和安全功能，使它们能够精确地执行任务并避免事故。协作机器人现在被广泛应用于各种建筑任务，从砌砖到焊接、3D 打印、起重、手动材料处理和检查（Burden、Caldwell 和 Guertler 2022）。通过增强人类工人的能力，协作机器人有助于减少疲劳并提高生产率，同时还可以让工人专注于更复杂的任务（Ma、Mao 和 Liu 2022）。在建筑中使用协作机器人还有助于缩短项目时间表并降低总体成本，使其成为希望在不断发展的建筑行业中保持竞争力的公司有吸引力的投资（Veloso 等人 2012）。然而，尽管协作机器人有很多好处，但在将它们完全融入建筑工地之前，还需要解决一些重大挑战。其中最重要的一项是建立建筑工人和协作机器人之间的信任（Calitz、Poisat 和 Cullen 2017）。信任是一个复杂的概念，可以定义为对某人或某物的可靠性和完整性的信念（Jian、Bisantz 和 Drury 2000）。在
将人工智能融入人与人协作创意
当人们相互合作、共同探索想法和交换观点时，他们可以产生更多创新的想法。人工智能的进步为人们的创造性活动开辟了新的机会，个人用户可以用各种形式的人工智能进行构思。例如，人工智能代理和智能工具被设计为创意伙伴，提供灵感、建议创意方法或产生替代想法。然而，人工智能能为用户群体之间的协作创意带来什么尚未被完全理解。与个人创意相比，与多个用户一起创意需要了解用户的社交互动，将个人努力转化为集体努力，并最终让用户对与其他小组成员的合作感到满意。本次研讨会旨在召集研究人员和从业人员社区，探索人工智能在人与人协作创意中的整合。探索将围绕确定人工智能的潜在作用以及协作创意的过程和形式，考虑用户想用人工智能或人类做什么。
具有完整性的弹性协作全源导航
全源弹性 能够保持一致的全源故障检测和排除 (FDE) 和完整性操作。弹性导航框架能够“了解”传感器信息的充分性，以便在发生传感器故障时保持这种一致性。本研究假设单个传感器同时发生故障。
自主机器人协作搜索和救援
B.1 第 3 章和第 4 章的 C# 框架 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125 B.1.1 第 3 章中介绍的规划器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125
复杂系统的迭代与协作方法...
然而，在复杂系统开发环境中，敏捷系统工程的成熟度并不高，人们只能找到一些较差且较新的参考资料。首次将敏捷框架扩展到系统开发环境的尝试似乎只能追溯到 2012 年底，当时 IBM 研究员 Hazel Woodcock 提议重新审视系统工程的敏捷宣言（参见 [76]）。在这一开创性举措的指导下，国际系统工程理事会 (INCOSE) 的一个工作组于 2014 年开始研究敏捷系统工程（参见 [38]），并定期撰写有关该主题的文章，特别是 B.P. 出版的第一本教科书。Douglass 于 2015 年底出版（参见 [28]）。最后，还应指出 SAFe 团队最近的一次尝试——据我们所知，可以追溯到 2017 年 10 月——提出了基于模型的系统工程敏捷框架的草图。然而，这最后一项提议被简化为非常少的想法，根本没有详细内容，显然不是很有效，也没有得到实际系统开发实验回报的支持（参见 [58]）。
面向基于联邦学习的协作自适应...
摘要：多微电网 (MMG) 通过提高智能电网的运营灵活性、稳定性和可靠性，为社会带来经济和环境效益。由于使用多种基础设施、通信协议、控制器和智能电子设备，MMG 比传统电网更复杂。MMG 的分布式和异构连接技术及其与外部来源交换信息的需求以及通信网络和基于软件的组件中的漏洞使 MMG 容易受到网络攻击。在本研究中，我们提出了一个协作自适应网络安全的概念框架，该框架能够主动检测安全事件。该框架利用联邦学习以分散的方式协作训练共享预测模型。本研究中使用的方法主要是分析性的。这涉及分析如何将协作自适应网络安全原则应用于 MMG 环境，从而开发理论模型，然后可以通过原型设计和实时模拟在实践中验证这些模型。
2025工作报告协作计划
我很高兴在2025年介绍北约科学技术组织（STO）合作计划（CPOW）。CPOW是Sto的核心产品，也是我们对发展现代可互操作能力的主要贡献。包括八种不同的工作计划和400多个研究活动，它使北约国家和合作伙伴与科学技术（S＆T）相比，以确保战场的成功。因此，履行STO的“授权北约技术优势”的使命是关键。在CPOW下进行的活动侧重于对北约军队至关重要的领域，例如：网络，空间，传感器，武器，指挥和控制，人机接口，建模和模拟，人工智能，量子技术和操作分析。目前在八个科学和技术委员会（STC）进行的这项工作为我们的军事和安全组织带来了尖端的能力。2025 CPOW报告详细介绍了2025年CPOW的公开释放部分，其中包括所有正在进行的未分类项目的列表。CPOW背后的引擎是一种自愿和低启发性的协作业务模型，汇集了大约5,000名最优秀的，最优秀的科学家，工程师，工程师，工程师，行业和行业，跨越Nato和Acartia和Academia和Acartia和Acartia和Acartia和Acartia和Acartia和Acartia和Acartia和Academia and Acation和Acartia和Acartia和Acartia和Acartia和Acartia natoia和Acartia和Acartia和Acartication nato;它们总的来说，它们构成了世界上最大的国防S＆T研究网络。在合作支持办公室（CSO）中，我们的工作是管理，培育和发展该网络，并支持国家协作协作。
协作航班和流量信息手册...
前言 航空运输业在世界经济活动中发挥着重要作用，必须在全球、地区和地方层面维护安全、高效和环境可持续的空中航行系统。为了实现这一目标，需要实施空中交通管理 (ATM) 系统，以最大限度地利用技术进步带来的增强功能。未来的 ATM 需要一个具有大量信息内容的协作环境。本手册旨在提出将于 2025 年实施的“飞行和流量——协作环境信息”(FF-ICE) 的概念。本手册的制定特别注重实现《全球空中交通管理运行概念》(Doc 9854) 中概述的愿景并满足《空中交通管理系统要求手册》(Doc 9882) 中概述的要求。FF-ICE 概念说明了与 ATM 运行组件相关的流量管理、飞行计划和轨迹管理信息。本手册将被 ATM 界用作制定国际民航组织标准和建议措施 (SARP) 的基础，以确保 FF-ICE 概念能够在全球范围内以一致的方式实施。 未来发展 欢迎所有参与 FF-ICE 开发和实施的各方就本手册提出意见。这些意见应寄送至： 国际民用航空组织秘书长 999 University Street Montréal, Quebec, Canada H3C 5H7 电子邮件：icaohq@icao.int _____________________