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欧洲边境的监视技术
一段时间以来，民间社会组织一直在谴责在移民和边境管制领域使用新技术和人工智能的危险，包括部署侵入性监视技术和收集流动人口的生物特征数据。这些过程及其影响缺乏透明度和监管，导致当局、科技公司以及公共研究机构缺乏问责制，因为这给监测可能侵犯人权的行为带来了严重困难。最近通过的《欧盟人工智能法案》错失了防止侵入性人工智能危害的机会。相反，它将移民和执法领域排除在重要法规之外。本报告是边境暴力监测网络成员编写的一系列研究出版物之一，旨在扩大对欧洲移民制度中使用的新技术的了解和证据。由于缺乏所谓巴尔干路线沿线国家的具体案例研究和研究，我们研究了这些地区边境监视的发展情况，并分析了这些技术对跨境人员的（实际和潜在的）有害影响。
探索协作决策——ORCA
本文采用准实验性前测-后测设计，探讨了将生成人工智能 (GAI) 整合到组织决策过程的效果。该研究考察了三个以尖端运营技术而闻名的全球组织在四种群体决策场景中人类智能 (HI) 和 GAI 之间的协同作用。研究分为几个阶段：确定研究问题、收集决策基线数据、实施人工智能干预以及评估干预后的结果以确定绩效变化。结果表明，通过提供基于系统 2 推理的数据驱动支持和预测分析，GAI 有效地减轻了人类的认知负担并减轻了启发式偏差。这在以陌生和信息过载为特征的复杂情况下尤其有价值，在这种情况下，直观的系统 1 思维效果较差。然而，该研究还揭示了与 GAI 集成相关的挑战，例如可能过度依赖技术、内在偏见，尤其是缺乏情境创造力的“开箱即用”思维。为了解决这些问题，本文提出了一个强调透明度、问责制和包容性的 HI-GAI 合作创新战略框架。
欧洲边境的监视技术
一段时间以来，民间社会组织一直在谴责在移民和边境管制领域使用新技术和人工智能的危险，包括部署侵入性监视技术和收集流动人口的生物特征数据。这些过程及其影响缺乏透明度和监管，导致当局、科技公司以及公共研究机构缺乏问责制，因为这给监测可能侵犯人权的行为带来了严重困难。最近通过的欧盟人工智能法案错失了防止侵入性人工智能危害的机会。相反，它将移民和执法领域排除在重要监管之外。本报告是边境暴力监测网络成员制作的一系列研究出版物之一，目的是扩展对欧洲移民制度中使用的新技术的了解和证据。由于缺乏所谓巴尔干路线沿线国家的具体案例研究和研究，我们研究了这些地区边境监视的发展情况，并分析了这些技术对跨境人员的（实际和潜在的）有害影响。
教育評估研究
许多研究表明同伴反馈可以提高认知能力。然而，之前的研究尚未探讨过互惠和非互惠的同伴辅导和指导，以及对同伴反馈的相关影响。大学生（n = 446）在第一年结束时完成了在线问卷调查。参与者人数为 166 人（37％），而对照组非参与者人数为 280 人。问卷调查了社会和学术融合情况，使用了三个已发布的已知信度和效度量表的要素。分析侧重于参与者与非参与者，并补充比较了不同干预措施影响的效应大小。结果表明，非互惠的同伴辅导更能提高学生的学术融合度。然而，互惠的同伴指导更能增强社会融合度。非互惠的同伴指导更能提高学生的坚持性。我们探讨了不同方法之间的反馈类型。总体而言，建议的干预类型可以根据每个学生的当前需求进行量身定制。让学生了解不同类型的同伴辅助学习可能产生的结果，应该有助于他们根据自己的目的选择最有效的形式。
CO2的战略管理：脱碳社会中CCS的可扩展模型
在未来的脱碳能源系统中，残留碳排放需要战略规划和管理。在环境管理中，考虑当地地理框架的碳去除评估。本文介绍了一个可扩展且具有适应性的模型，用于评估跨地理量表的未来碳捕获和存储（CCS）配置的经济学和地理，从而涵盖了碳的捕获，运输和存储。该模型适用于北丹麦地区，表明未来的能源生产碳源将集中在Thinded和Jammerbugt，而工业来源仍保留在Aalborg和Repill市政当局中。评估包括卡车，管道和运输在内的碳运输配置，以存储在陆上和近海地质储藏中的碳。区域规模的发现表明，管道和陆上存储提供了最经济的配置。但是，使用较小地理范围的灵敏度研究表明，通过评估碳体积和距离来优化碳转运的潜力。本文讨论了该模型的灵活性和可伸缩性如何实现替代成本组件的全部信息，从而支持计算碳重新利用电势的计算，包括碳捕获，利用率和存储（CCUS）配置。
在范围内软机器人中实现自主权
这些微小的生物可以利用其软体体系来促进机车的促进，[5]持续记忆，[6]和计算。[7,8]这种模式在更大的生物中也存在：通过利用其肌肉骨骼系统的机制，脊椎动物也可以实现一种体力智力[9,10]，从而将认知资源释放出来，以提高认知资源来获得高级理性。[1,11]软机器人技术的建立是出于设计能够类似地利用这种身体上的物理智力来简化其环境相互作用并减轻生活中的计算负担的明确目的。[12]然而，尽管软物质工程在生物启发的功能中取得了很大进步的发展，但这些材料的整体转移到具有真正生物启发的自主权的软机器人中，仍然在很大程度上未实现。在此障碍的核心是软机器人控制。软机器人的Chie量集中在功能性，可变形材料的制造[13,14]和致动[15,16] [17-19]，[17-19]在每个区域中驱动了实质性的创新。相比之下，软机器人感知的发展较少，[20,21]学习，[22,23]和对照。[24 - 26]
第 87 届 APS 飞行员在特拉华州植树 - 第 445 空运联队
上尉Anthony Busellato 是第 445 后勤战备中队车辆维护飞行指挥官，也是第 445 空运联队季度连级军官。Busellato 带领来自五个不同职业领域和不同地理区域单位的 25 名成员在联合作战区最大的港口之一一起工作。他帮助指挥了 4,000 多名乘客、2,000 吨货物和 1,200 次任务的运输，支持了“坚定决心”行动的建议、协助和支持任务。他参与了对外军售和库尔德武装事务部合并事务任务；运送了 63 吨货物，包括武器，价值 800 万美元。他为陆军驻地提供支持，为五个装运点处理了 81 吨包裹。上尉被派往支援“欢迎盟友”行动，指导来自 34 个职业领域和 4 个部门的空军人员进行全面整合，为 2,600 名阿富汗撤离人员提供援助，并提供了超过 651,000 件物品，价值超过 200 万美元。
飞机通信系统 - 拓扑、协议和漏洞
私人投资推动了新型航空电子设备 (AS) 的开发，航空系统正面临激烈的竞争。这些新型 AS 要求下一代通信系统具有更快、更大的带宽。传统的军用 (MIL) 标准 1553 通信系统（例如 1Mbps）已无法满足激增的带宽需求。新型通信系统需要以系统架构为背景进行设计，以便与信息技术 (IT) 控制的地面网络、军事和商业有效载荷进行简单的集成。为了促进与通信架构的无缝集成，当前系统高度依赖于基于以太网的 IEEE 802.3 标准。使用标准协议可以降低成本并缩短访问时间。但是，它引入了开发人员正在积极解决的其他几个新问题。这些问题包括冗余度损失、可靠性降低和网络安全漏洞。 IEEE 802.3 以太网引入的网络安全漏洞是军事防御计划和其他航空公司最关心的问题之一。这些新通信协议的影响被量化并呈现为成本、冗余、拓扑和漏洞。这篇评论文章介绍了四种可以取代传统系统的通信协议。这些协议是
2040 年全球趋势 - 胡佛研究所
本简报探讨了到 2040 年将对大国竞争和美国在国际体系中的影响力产生巨大影响的两种全球趋势。本分析评估的第一部分探讨了全球低出生率、全球平均年龄上升以及城镇化对发展的作用所引发的人口下降和人力资本问题。中国在 2028 年达到人口峰值后，将经历人口停滞和随后的下降。这种人口逆转可能会产生经济影响，影响大国冲突和美国的影响力。从经济上讲，中国的人口下降可能导致中国作为世界领先经济体的地位终结，因为到 2050 年，中国的劳动力将下降 23%，而美国的劳动力将在同一时期增加 30%。在我们所述的 2040 年时间线内，可以推断出中国城市就业机会的减少和现状下农村大面积欠发达。第一部分还将探讨美国和中国相对于经合组织国家的当前和未来出生率、移民在人口激增中的作用，以及技术创新在未来二十年内减轻全球人口急剧下降的部分影响的潜力。
机器和机器人视觉中用于对象检测、语义分割和人类动作识别的机器学习和深度学习综述
摘要：机器视觉是一门旨在在计算机中复制人类视觉感知的跨学科领域，它取得了快速发展并做出了重大贡献。本文追溯了机器视觉的起源，从早期的图像处理算法到它与计算机科学、数学和机器人技术的融合，从而产生了一个独特的人工智能分支。机器学习技术（尤其是深度学习）的整合推动了其在日常设备中的增长和应用。本研究重点关注计算机视觉系统的目标：复制人类的视觉能力，包括识别、理解和解释。值得注意的是，图像分类、物体检测和图像分割是需要强大数学基础的关键任务。尽管取得了进展，但挑战依然存在，例如澄清与人工智能、机器学习和深度学习相关的术语。精确的定义和解释对于建立坚实的研究基础至关重要。机器视觉的发展反映了模拟人类视觉感知的雄心勃勃的旅程。跨学科合作和深度学习技术的整合推动了模拟人类行为和感知的显著进步。通过这项研究，机器视觉领域继续塑造计算机系统和人工智能应用的未来。