a. 支持技术创新的发展,通过识别逼真的人工智能生成的图像和/或证明内容及其来源的真实性,以减轻由欺骗性人工智能选举内容带来的风险,但要理解所有此类解决方案都有局限性。这项工作可能包括但不限于开发分类器或强大的出处方法,如水印或签名元数据(例如 C2PA 或 SynthID 水印开发的标准)。b. 继续投资推进音频视频和图像的新出处技术创新。c. 努力在适当的情况下将机器可读信息附加到用户使用本协议范围内的模型生成的逼真的人工智能生成的音频、视频和图像内容中。
在电子游戏中,调整战斗难度可能是一项艰巨的任务。当我们谈论多个 AI 代理同时向玩家射击的场景时,情况尤其如此。在这种情况下,可能会出现意外的伤害峰值,这会使难度平衡变得更加困难。本章将展示如何在不损害玩家体验的情况下避免它们,同时仍为设计师提供许多平衡功能。有几种不同的方法来解决这个问题。我们可以调整 AI 武器造成的伤害;我们可以添加一些启发式方法,根据诸如玩家上次被击中后经过的时间或同时瞄准玩家的 AI 数量等因素动态修改伤害值;或者我们可以让 AI 不那么准确,每隔几次射击才真正击中玩家一次。后者将是本章的重点:利用 AI 的准确性来更好地控制玩家每帧可以受到的伤害量。这是一个复杂而有趣的话题,主要有两个部分:
摘要:2020年秋天在2020年秋天发生的亚美尼亚和阿塞拜疆之间的短暂冲突引起了战略和国防界的轰动。武装僵局,自1994年以来一直在两个前苏联国家之间持续存在,突然通过创新使用现代军事技术而颠覆了。阿塞拜疆无人战斗机(UCAV)对亚美尼亚根深蒂固的部队造成了严重破坏,倒退了一个有争议的边境,该边界已经持续了二十年。这场冲突是否代表了军事事务的革命,充当即将发生的事情的预兆?还是重述了众所周知的概念的重要性,例如控制空气的控制?本文将审查战争的背景和过程,并以更大的观点的好处,随后对现代战争产生影响。
冠状动脉钙评分(CCS)可以通过用于筛查心血管疾病(CVD)的非门控或门控计算机断层扫描(CT)进行量化。和非门控的CT用于常规冠状动脉钙(CAC)筛查,原因是其可负担性。但是,非门控CT成像的伪影对自动评分构成了重大挑战。为了应对由工件引起的评分偏见,我们开发了一种新颖的语义提示得分暹罗(SPSS)网络,用于非门控CT的自动CC。在SPSS中,我们建立了一个共享网络,该网络具有回归监督学习和语义监督学习。我们通过混合不带CAC掩模的非门控CT并用CAC掩模将CT训练SPS。在回归监督学习中,该网络经过培训,可以预测非门控CT的CC。为了打击运动伪像的影响,我们引入了语义范围的学习。 我们利用门控CT来训练网络以学习更准确的CAC语义功能。 通过整合回归监督学习和语义监督学习,语义信息可以促使重新调查监督的学习,以准确预测非门控CT的CC。通过在公开可用的数据集上进行广泛的实验,我们证明SPS可以减轻像素化文物标签引入的潜在评分偏差。 此外,我们的实验结果表明,SPSS建立了最先进的性能。在回归监督学习中,该网络经过培训,可以预测非门控CT的CC。为了打击运动伪像的影响,我们引入了语义范围的学习。我们利用门控CT来训练网络以学习更准确的CAC语义功能。通过整合回归监督学习和语义监督学习,语义信息可以促使重新调查监督的学习,以准确预测非门控CT的CC。通过在公开可用的数据集上进行广泛的实验,我们证明SPS可以减轻像素化文物标签引入的潜在评分偏差。此外,我们的实验结果表明,SPSS建立了最先进的性能。
摘要1摘要(葡萄牙)2认可3目录5图7缩写8术语9 1.简介10 1.1。背景10 1.2。问题语句12 1.3。研究目的14 1.4。研究问题15 1.5。划界15 1.6。论文的轮廓16 2。理论框架17 2.1。人工智能技术及其在军事决策过程中的应用17 2.1.1。人工智能的定义17 2.1.1.1。弱AI和强AI 18 2.1.2。AI集成的水平20 2.1.2.1。 人类内部和自治AI 20 2.1.2.2。 Black-Box AI和可解释的AI 20 2.1.3。 军事决策过程22 2.1.4。 军事决策过程中AI技术整合的当代范式23 2.2。 对AI 25 2.2.1的感知,假设,期望和信任。 技术接受模型:扩展到AI 25 2.2.2。 技术帧27 2.2.3。 对AI的信任及其对MCDMP 28 28 2.2.3.1集成的影响。 信任的定义29 2.2.3.2。 信任AI:信任的维度30 2.2.3.3。 信任AI:技术的可信度30 2.3。 结论31 3。 方法论33 3.1。 研究方法:定性研究33 3.1.1。 时间范围34 3.2。 研究设计:选择和选择34 3.3。 数据收集方法35AI集成的水平20 2.1.2.1。人类内部和自治AI 20 2.1.2.2。Black-Box AI和可解释的AI 20 2.1.3。军事决策过程22 2.1.4。军事决策过程中AI技术整合的当代范式23 2.2。对AI 25 2.2.1的感知,假设,期望和信任。技术接受模型:扩展到AI 25 2.2.2。技术帧27 2.2.3。对AI的信任及其对MCDMP 28 28 2.2.3.1集成的影响。信任的定义29 2.2.3.2。信任AI:信任的维度30 2.2.3.3。信任AI:技术的可信度30 2.3。结论31 3。方法论33 3.1。研究方法:定性研究33 3.1.1。时间范围34 3.2。研究设计:选择和选择34 3.3。数据收集方法35
美国政府已向私营部门发出呼吁,通过打击技术的滥用和滥用、打击腐败、保护公民空间和促进劳工权利来推进民主。为了捍卫互联网自由的原则,美国政府的这项倡议扩展了国务院的工作,呼吁私营部门(包括主要的通信和技术制造商)通过支持和推进抗审查技术和技术标准来打击专制政权使用网络级过滤技术进行压制性审查。世界继续看到专制政权滥用技术作为压制批评者、记者、人权捍卫者和整个社会的工具。这些专制政权经常利用常见互联网技术中的安全漏洞来审查信息和通信并限制言论自由。这既是当务之急,也是改善互联网安全性、弹性和访问的机会,以应对受到不尊重法治或民主价值观的政权威胁的弱势用户。许多基础网络技术和协议都可以通过提供安全优势的方式实施,同时建立对专制政权压制性网络过滤的根本抵抗。此外,现有的旨在改善互联网技术隐私增强特性的努力可以通过增强审查抵抗力的方式实施,同时还可以防止滥用这些技术进行犯罪活动,例如恐怖主义、人口贩运或儿童剥削。美国政府寻求支持互联网自由,打击压制性审查,并加强安全。在这方面已经取得了进展。世界各地的私营公司和政府都在推动或实施安全功能,这些功能不仅可以为日常用户提供额外的安全保障,还可以限制专制审查的影响。但还有更多工作要做。我们鼓励私营部门与政府和民间社会进行有意义的接触,以促进开放、自由、全球、可互操作、可靠和安全的互联网,并考虑我们的公民免受在线和离线伤害的安全。作为初步事项,我们鼓励采用或利用以下做法:
高质量的战斗机/攻击飞行员是一个与他的机器一样的人,即,他整合了高度,“ G”,空速,攻击角度与飞机的声音。在他的脑海中创建了V-N图(描述了飞机在负载因子“ G”和速度方面的性能能力)或V-N图的一部分,并尽可能准确地将飞机定位在Thrt图中。已经努力向飞行员提供V-N信息,但在大多数情况下,显示器并未超出模拟器阶段,或者,如果它们飞行,则仅在实验中飞行。目前,在USAF或海军飞机上的飞行员驾驶员尚未显示任何集成的V-N信息,也没有在空中战斗机动范围(ACMR)上汇报期间显示任何集成信息。在此报告中不会讨论用于飞行中的能量可操作性数据的技术,有兴趣的读者被指向斯坦利(6)I和莫洛尼和巴内特(5)。
摘要 在国际人道法中,作战手段和战斗人员的概念是无法比较的,也不属于同一范畴。然而,人工智能技术与人类类似的表现,例如独立决策,可能会模糊这两个概念之间的界限。这也可能导致人们将该技术与人类战斗人员进行比较,而不是与其他作战手段进行比较。在此背景下,本文通过集中讨论战斗人员概念的范围,质疑战斗人员地位是否可归因于军事人工智能技术。与一些现有的研究基于伦理或人机行为差异而认为战斗员身份不适合机器相反,本研究从法律概念的角度探讨了为什么战斗员身份不适合军事人工智能技术,即使是在其最智能和最独立的形式下,通过访问与揭示战斗员一词的范围相关的术语——武装部队成员、武装部队和战俘(POW)。
为了控制 COVID-19 疫情的蔓延,需要快速检测和诊断。虽然逆转录聚合酶链反应 (RT-PCR) 被用作诊断 COVID-19 的金标准方法,但许多科学家和医生指出,这种技术的变异性、准确性和可负担性存在一些挑战。与此同时,在中国疫情早期用于诊断 COVID-19 的放射学方法被许多人忽视,主要是因为它们的特异性低,难以进行鉴别诊断。然而,放射学方法的实用性不容忽视。事实上,在过去几个月里,印度的医疗顾问和放射科医生一直在使用或建议使用胸部高分辨率计算机断层扫描 (HRCT) 来早期诊断和追踪 COVID-19,特别是对于术前和无症状患者。与此同时,科学家们一直在尝试通过使用基于人工智能 (AI) 的解释模型来改进 COVID-19 诊断和监测的放射学方法。本综述旨在汇编和比较此类成果。为此,我们回顾并介绍了关于使用放射学和人工智能辅助放射学诊断和监测 COVID-19 的最新科学文献,强调了此类技术的优势和局限性。
Acq O&M - 收购 - 相关运营和维护 APB - 收购计划基准 APPN - 拨款 APUC - 平均采购单位成本 BA - 预算授权/预算活动 BY - 基准年 DAMIR - 国防收购管理信息检索 Dev Est - 开发估计 DoD - 国防部 DSN - 国防交换网络 Econ - 经济 Eng - 工程 Est - 估算 FMS - 对外军售 FY - 财政年度 IOC - 初始作战能力 $K - 数千美元 LRIP - 低速率初始生产 $M - 数百万美元 MILCON - 军事建设 N/A - 不适用 O&S - 运营和支持 Oth - 其他 PAUC - 计划收购单位成本 PB - 总统预算 PE - 计划要素 Proc - 采购 Prod Est - 生产估计 QR - 数量相关 Qty - 数量 RDT&E - 研究、开发、测试和评估 SAR -选定的采购报告 Sch - 时间表 Spt - 支持 TBD - 待定 TY - 当年 UCR - 单位成本报告