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认知网络物理系统的认知结构
在网络物理系统（CPS）的快速发展的领域中，我们面临着一场技术革命，这是由于传感，计算，通信和作用的进步所驱动的。这些系统，包括自动驾驶汽车和无人驾驶汽车等创新，不仅仅是自动化；他们重新定义了我们与世界Bogdan和Pedram（2018）互动的方式。但是，CP的真正挑战不仅是自主运作，而且要在我们生活的复杂和不确定的世界中聪明地运作。因此，类似人类的智能机器的概念是基于这样的想法：这些机器可以通过与人类紧密互动和合作的能力来提供相当大的好处。这源于以下想法：具有人类智能或认知机器的机器将不仅通过语言，而且通过各种形式的互动，无论是明显的和隐性的太阳（2020），都可以更好地与人类交流。开发人类智能机器的主要原因之一是它们成为人类有效伴侣的能力。具有类似人类特征的机器更容易理解和使用。另一个关键方面是建立人与机器之间的信任。真正的社会信任，我们在人类同胞之间感受到的那种基于共同的动机和经验。要使机器获得这种信任水平，他们需要展示内在的人类行为和动机。这包括理解和回应Sun（2006）的人类情感和动机。
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随着人工智能（AI）技术无情地创新并与自主驾驶技术更加深入地集成在一起，AI功能的自主驾驶正在迅速在广泛的领域中找到广泛的应用。这些应用程序包括无人驾驶运输和自动物流，所有这些应用程序都利用了其智能，效率和自动化功能的提高。然而，由于AI技术的固有遥不可及的性能和不成熟，具有AI的自动驾驶不可避免地会在整个培训和决策阶段都面临潜在的安全和隐私问题。同时，AI能力的自动驾驶的独特属性，例如其复杂的系统复杂性，AI决策中的可解释性有限，以及来自各种来源的各种感知数据，对现有的安全性和隐私保护技术构成了巨大挑战。这些挑战在隐藏攻击，对普遍适用的防御机制的需求以及隐私保障的效力等问题中表现出来。从更简单的角度来看，针对AI能力的自主驾驶系统的当前攻击方法是简单的，并且缺乏足够的隐蔽性，而相应的防御措施则表现出有限的有效性和可扩展性。此外，在隐私保护领域，现有技术不足以满足实际决策要求，这对于AI能力的自主驾驶系统至关重要。
探索人工智能的含义
摘要：新兴技术有望在我们的社会中发挥变革性作用，使无人驾驶汽车成为可能，提高疾病地图绘制的准确性和效率，使某些消费者服务（包括消费者金融服务）能够更多地以更低的成本获得。关于新兴技术作用的讨论越来越多地集中在人工智能技术或 AI 的开发和集成上——AI 是依赖于各种计算技术的技术的集合。本文提供了一个适度的入门知识，概述了对 AI 的轮廓和贡献的一般理解，并介绍了这些技术的明确优势和局限性。本文通过两个关键的道德和政策关注领域研究了人工智能在社会中日益普遍的使用：（i）隐私、监视和机器与人互动的适当界限，以及（ii）偏见和歧视。在我们评估人工智能的优点时，本文涵盖了学者、活动家、行业参与者和政府发起的激烈而热烈的辩论，并提出了关于拥抱人工智能的道德影响的探索性问题。本文鼓励人工智能的采用者仔细考虑整合人工智能对弱势和边缘化群体的影响。为了实现这一目标，本文提倡受影响的利益相关者参与协作、跨学科的座谈会，探讨纳入人工智能技术的后果。最后，本文作为特刊的介绍，该特刊致力于分享新颖的思维和方法，以应对人工智能带来的未被充分探索的挑战。针对有关人工智能前景和危险的辩论中讨论的一系列问题，本书的撰稿人提供了关键的见解、框架和工具，以从不同利益相关者的角度评估这些问题。本期特刊旨在阐明一些
ACAV：自动驾驶事故记录中自动因果关系分析的框架
自动驾驶汽车（AV）的快速进步使无人驾驶未来的前景比以往任何时候都更加接近。最近的死亡人士通过大规模测试强调了安全验证的重要性。多种方法使用高保真模拟器（即通过生成多种驾驶场景并评估自动驾驶系统（ADSS）（ADSS）来完全自动实现此目的，以实现这一目标。虽然有效地发现违规行为，但这些方法并未确定导致它们的决定和措施，这对于改善ADS的安全至关重要。为了应对这一挑战，我们提出了ACAV，这是一个自动框架，旨在在两个阶段进行AV事故记录进行因果关系分析。首先，我们根据ADS模块之间交换的消息应用功能提取模式，并使用加权投票方法丢弃与事故无关的录音框架。第二，我们使用安全规范来确定安全 - 关键框架并通过将CAT（我们的因果分析工具）应用于站时间图来推断因果事件。我们在阿波罗广告上评估了ACAV，发现它可以识别出五种不同类型的因果事件，其中93.64％是通过AV测试引擎生成的事故记录中的93.64％。我们进一步评估了从注射特定故障的阿波罗（Apollo）收集的1206个事故记录上的ACAV，发现它可以正确识别96.44％由预测错误触发的事故中的因果事件，以及由计划错误触发的事故的85.73％。
使用带有卷积神经网络的量子电路进行肺炎检测⋆
摘要。图像分类已成为机器学习方法中最重要的领域之一。人脸识别、物体检测、无人驾驶汽车或机器人以及疾病识别都是已经产生影响的领域。将卷积神经网络 (CNN) 层引入图像分类和物体检测也带来了实质性的改进。使用低维滑动核，CNN 能够毫不费力地从图像中提取特征。当将量子电路（量子计算的基本元素）添加到此内核时，它会变得非常复杂，经典上难以处理的内核。量子电路和 CNN 的这种混合组合可用于早期检测肺炎，这是在疾病损害感染者肺部之前治愈疾病的重要步骤。在本文中，我们提出了一种混合 CNN 模型，该模型基于 CNN 模型架构，并在胸部 X 光片图像上实施量子电路以诊断肺炎疾病。我们使用来自公共存储库的数据，其中包含超过 5K 张图像，在分类环境中应用了经典和量子算法。我们的结果表明，将量子电路与经典 CNN 结合使用后，其性能显著提高，准确率更高。该模型在检测肺炎方面的表现表明，所提出的基于量子卷积神经网络的模型在实践中可以有效地对规则和不规则的 X 射线图像进行分类。
人工智能 (AI) 会超越人类智能 (HI) 吗？未来商业和教育一瞥
在数字时代，人工智能 (AI) 已成为工业化国家和发展中国家的主要增长动力，引起了广泛关注。它强调开发新的人工智能信息通信技术 (ICT) 和机器人技术 (RT)。COVID-19 大流行尤其使人类更接近新技术，揭示了其重要性，抓住了优势，也感受到了后果。人们可以在日常生活中发现许多机器，但如果我们谈论的是通用计算机，它们被编程为根据特定命令运行并执行可能被认为具有智力意义的活动。一些机器可能正在玩某些游戏，偶尔会比它们的创造者更聪明。这足以证明一个时代的门槛，见证了技术将强烈影响人类的智力。然而，很少有研究将其称为弱人工智能，旨在执行特定任务，可能是人脸识别、无人驾驶汽车等等。虽然弱人工智能可能在国际象棋或解决问题等专业技能上超越人类，但通用人工智能几乎在每一项认知努力中都会胜过人类。本论文是定性研究，通过严谨的研究来展望人类智能与人工智能之间的关系，特别是在商业和教育领域，同时还提供了有关人工智能和人类智能的概念框架，并研究了它们的应用。本文特别探讨了人工智能对人类智能的感知压倒性，特别关注商业和教育领域。普通用户和计算机专业人士都将从这篇有趣的文章中受益，因为本文讨论了人工智能在这些领域将占据多大程度的主导地位。
![[最终版] 2024 年第三季度业务回顾报告](/simg/g:\will\search\icon\source\6\601fd1862c1a21bb168b0648ff56d9679ba38648.webp)
[最终版] 2024 年第三季度业务回顾报告
在我们预期的时间范围内实现或完全实现 Aurora Driver 和相关服务的开发、制造、扩展（包括但不限于新车道的开通和部署的无人驾驶卡车的数量）和商业化等某些里程碑并实现其潜在利益、我们业务的预期表现和与合作伙伴和客户的潜在机会、客户对我们产品和服务的预期合同承诺、我们技术和产品的安全优势、我们业务的监管环境、我们预期的现金流以及我们实现某些财务里程碑和在预期时间范围内的能力。这些声明基于管理层当前的假设，既不是承诺也不是保证，但涉及已知和未知的风险、不确定性和其他重要因素，这些因素可能导致我们的实际结果、业绩或成就与前瞻性声明表达或暗示的任何未来结果、业绩或成就存在重大差异。对于可能导致实际结果与本演示文稿中的前瞻性陈述存在重大差异的因素，请参阅 Aurora Innovation, Inc.（“Aurora”）截至 2023 年 12 月 31 日的 10K 表年度报告中“风险因素”部分中列出的风险和不确定性，该报告于 2024 年 2 月 15 日向美国证券交易委员会提交，并经 2024 年 5 月 24 日向美国证券交易委员会提交的 10K/A 表修订，以及 Aurora 不时向美国证券交易委员会提交的其他文件，可在美国证券交易委员会网站 www.sec.gov 上查阅。其他信息还将在我们截至 2024 年 9 月 30 日的 10Q 表季度报告中列出。所有前瞻性陈述仅反映我们截至本演示文稿发布之日的信念和假设。Aurora 不承担更新前瞻性陈述以反映未来事件或情况的义务。
对自动驾驶时间表的全面数学和系统级分析整合了复杂性理论，可靠性增长和奇数模式
抽象完全自动驾驶汽车（AVS）继续引起巨大的全球兴趣，但预测它们何时将安全，广泛地进行辩论。本文综合了两种截然不同的研究传统 - 计算复杂性和算法的约束与可靠性增长建模和现实世界测试 - 构成了一个集成的定量时间表，以实现未来的AV部署。我们提出了一个数学框架，该框架统一了NP-固有的多代理路径计划，高性能计算（HPC）预测以及广泛的crow-amsaa可靠性增长计算，操作性设计域（奇数）变化，严重性，严重性和部分限制性范围内的分解。通过特定类别的案例研究（例如，消费者汽车，机器人税，高速货运，工业和国防应用），我们展示了如何将HPC LIM局限性，安全性演示要求，生产/监管障碍以及Par-Allel/serial测试策略组合在一起，可以通过级别的5级部署来推出几个Decadess Universal Lovely forvive forvive forvely Levelmose forviens decadess decadess。相反，更受限制的赔率（例如围栏的工业站点或专门的国防行动）可能会在接近中间的任期内参见自治权达到商业生存能力。我们的发现表明，尽管有针对性的域可以更快地实现自动化服务，但处理每个环境的广泛无人驾驶车辆远离造成的环境。因此，本文提供了一个独特而严格的观点，即为什么AV时间表远远超出了短期乐观的范围，强调了复杂和可靠性的每个维度如何施加自己的多年延迟。通过量化这些约束并探索潜在的加速器（例如，高级AI硬件，基础架构上级），我们为研究人员，决策者和行业利益相关者提供了结构化的基准，以更准确地绘制他们在自动驾驶汽车技术方面的期望和投资。
启用了高级的预测维护建模...
摘要： - 高级驾驶员 - 辅助系统（ADAS）正在改变驾驶员车辆的相互作用，以提高道路安全性并减少干扰。在汽车中的ADA和AI等技术进步提出了社会挑战和机遇。它通过提高运动技能来展示AI如何帮助人类机器通信。汽车行业对ADA感兴趣，因为它可以提高能源效率，安全性和舒适性。大量研究表明了它的好处。ADA和车辆网络表现出希望，但是建立声音控制系统具有挑战性。模型预测控制（MPC）是解决这些问题的一个答案。为了管理高级连通性和自动化，论文分析和实施了关键研究。它还发现问题并推荐解决方案。最新的无人驾驶汽车改进已大大提高了乘客安全性。使用传感器和ECUS这些系统更安全，更自动化。大多数ADA都有雷达，相机，超声波和激光镜头。这项工作使用支持AI/ML的预测维护建模来提高ADAS的安全性和寿命。高级驾驶员援助系统（ADA）中的AI和ML是车辆安全和可靠性的重大进展。启用AI/ML的预测维护检测并修复ADAS组件故障。使用AI/ML的ADA预测维护可以检测出问题，提高驾驶员安全并提高车辆效率。自适应巡航控制，交通标志识别和车道保管帮助需要高级传感器阵列和控制装置。AI/ML算法发现问题并可以在预测维护模型中进行早期干预。使用经典的机器学习，深度学习和强化学习，对预测性维护进行了检查。集成了许多AI/ML模型，实时数据处理，基于车辆使用模式的自定义，可伸缩性和预测性维护模型对新ADAS技术的适应性是研究差距。
案例3：22-CV-05240-RFL文档96提交05/15/24 Page 1 ...
3在口头论点期间，特斯拉认为，需要对查看页面的特定引用来理解陈述的上下文。特斯拉因此隐含地寻求页面内容的司法通知。批准该请求。审查了引用的文章后，其免责声明不足以使Losavio令人难以置信的指控说，他被马斯克的声明合理地误导了。参见保罗·艾森斯坦（Paul A.特斯拉将为所有型号提供一个摄像机网络和其他传感器网络，能够观察车辆周围发生的一切，并就如何应对潜在问题做出即时决定。。。，但特斯拉警告说，并非所有新功能都将在Model 3推出后立即激活，这预计将在2017年底某个时候发生。它首先需要计时“数百万英里的现实驾驶”，以确保一切正常工作。”）。4具体，根据Losavio的购买前的虚假陈述图中基于声明2、3、5、7、8和10的索赔被驳回。（dkt。编号84-1。）例如，语句2和3是摘录的网站：“以增强的自动驾驶仪为基础，并在特斯拉上订购完整的自动驾驶能力。该系统的设计目的是能够进行短途和长途旅行，而驾驶员座椅中的人不需要采取任何措施。。。。这将活动摄像机的数量从四个增加到八个，在几乎所有情况下都可以使全自动驾驶，这是我们认为安全性的可能性至少是普通人驾驶员的两倍。请注意，自动驾驶功能取决于广泛的软件验证和监管批准，这可能因管辖权而差异很大。” （dkt。编号61¶53，ex。c