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人工智能特设委员会（CAHAI）
1. 人工智能作为一种通用技术，对整个社会结构都有影响。2017 年，欧洲经济和社会委员会在一份被广泛认为是人工智能更广泛社会影响的“初始报告”中，确定了最重要的社会影响领域，包括：安全、道德、法律法规、民主、透明度、隐私、工作、教育和（不）平等。1 这意味着人工智能对我们的人权、民主和法治产生了影响，而这些正是我们欧洲社会建立的核心要素。2. 2019 年，人工智能高级专家组提出了《可信人工智能伦理准则》。2 这些准则将可信人工智能定义为合法、合乎道德和社会技术稳健。对于可信人工智能的道德要素，该准则明确将基本权利作为人工智能伦理的基础。3 虽然这些准则确实包含直接源自现有（人类）权利的要素，但它们本身尚不具有法律约束力。最近，要求为人工智能制定更强有力的（现有或新的）法律约束性文书的呼声越来越高。欧盟委员会在其《人工智能白皮书 4》中宣布了立法框架的潜在要素，并强调人工智能必须符合欧盟基本权利和确保这些权利的法律。3. 本文概述了人工智能对人权、民主和法治的影响。它确定了《欧洲人权公约》（“ECHR”）、其议定书和《欧洲社会宪章》（“ESC”）所规定的目前受人工智能影响最大或最有可能受到影响的人权（第二章）。在第三章和第四章中，它旨在提供一些可以在必要时同时实施的可能策略。第三章着眼于在现有的人权、民主和法治框架内解决影响。第四章着眼于如果现有框架无法充分保护我们，应采取的策略。由于技术和社会正在迅速发展，本文不可能详尽无遗，但会优先考虑当今可以确定的最相关影响。
移动临时网络简介（MANETS）
2.4移动临时网络的优势和缺点，它独立于中央网络管理。具有自我配置的能力，节点也是路由器。它具有通过连续RE配置进行自我修复的能力。具有可扩展性的能力，可以容纳更多节点。这是灵活的，这类似于能够从许多不同位置访问Internet。如果计算机与Internet连接并因电源故障而被关闭，因此所有是临时网络一部分的PC失去了Internet连接。至少一台PC应该具有有线的Internet连接，以向所有其他无线PC提供Internet。
安大略县住房特设委员会
2022 年，安大略县监事会利用联邦美国救援计划法案资金委托进行住房需求评估，此前，该委员会听取了选民和雇主关于全县住房困难的令人震惊的反馈。该县与城市合作伙伴签订了合同，对全县住房需求进行多方面的探索。完整的报告和演示文稿可在 https://www.ontariocountyny.gov/2065/Housing-Assessment 找到。监事会于 2024 年成立了一个跨学科的安大略县住房特设委员会，继续致力于全县住房稳定。住房特设委员会致力于公众宣传和教育，同时深入研究与住房相关的问题和可能的解决方案。
评估生成临时信息检索
1 ST信息文档获取1995 2 nd +导航 +文档关系 +达到1998 3 rd +交易 +搜索垂直行业 +执行2002 4 th +合成 +生成模型 +浓缩模型 +凝结2023
临时公告 GF 公司报告 2023
GF Piping Systems 在高端微电子生产和各种行业和市场的水处理等增长市场和细分市场中的存在继续推动盈利增长。通过收购 Uponor，GF 加速实施 GF Piping Systems 的战略，成为可持续水和流量解决方案的领导者。Uponor 实施了其转型计划，以提高弹性，未来，GF Uponor 将更加关注室内气候解决方案，以满足客户的可持续性需求。GF Casting Solutions 仍然是现有和新客户大型结构件和创新组件的公认开发合作伙伴，而 GF Machining Solutions 在过去几年中一直在投资开发其机器的额外节能功能。
领导战略特设委员会最终报告
1. 介绍和委员会职责 3 2. 委员会成员 4 3. ASHA 员工领导工作组 4 4. 委员会顾问 4 5. 背景和现状 4 6. 哪些工作做得好 4 7. 哪些工作做得不好 5 8. 委员会活动 5 9. 委员会和员工与协会管理中心的合作 6 10. AMC 的最终报告和建议 7 11. 委员会和委员会顾问进行的研究 7 12. 协助会议和框架的后续发展 8 13. 拟议的领导力发展框架 9 14. 参考文献 13 15. 附录 A：BOD 21-2022 14 16. 附录 B：AMC 建议报告 20 17. 附录 C：BOD 17-2023 38 18. 附录 D：AMC 面试问题 44 19. 附录 E：领导力发展框架信息图 47 20. 附录F：目标/策略/时间表 48
超越事后可解释的人工智能
摘要。AI模型被批评为黑匣子，这可能会使气候科学更加不确定性。已提出了可解释的人工智能（XAI）来探测AI模型并增加信任。在这篇评论和观点论文中，我们建议，除了使用XAI方法外，气候科学领域的AI研究人员还可以从过去的成功发展中学习基于物理学的动态气候模型的成功。动力学模型很复杂，但获得了信任，因为它们的成功和失败可以在某些时候归因于特定的组件或子模型，例如，当指向细胞参数化来解释模型偏差时。我们提出了三种类型的理解作为评估动力学和AI模型的信任的基础：（1）工具理解，当模型通过功能测试时，这是对此进行的； （2）在研究人员可以使用统计技术识别输入输入关系的建模结果时获得的坚定理解； （3）组件级的理解是指建模者指向模型架构中特定模型组件或部分的特定模型组件的能力，作为不稳定的模型行为的罪魁祸首，或者是模型的原因。我们演示了过去几十年来通过气候模型对比项目进行的组件级别的理解和实现。这种组件级别的理解通常会导致模型改进，也可以作为思考AI驱动气候SCI-
使用临时...自动协调四轴飞行器机队
摘要：在本论文中，我们研究了一组四旋翼飞行器的分散控制器的设计。四旋翼飞行器分为领导者和跟随者。领导者由人控制，而追随者则使用去中心化控制器来跟随领导者。追随者是自主的，不知道领导者的行为。本论文的新颖之处在于依靠 WiFi 模块等廉价传感器来估计与相邻四旋翼飞行器的距离。为了设计去中心化控制器，迭代学习与监督学习和模仿学习相结合，经历了几个阶段，包括日志收集、高级模型训练和设计“一个控制器”。然后控制器被集成到跟踪器中，使它们成为自治的。学习方法的主要优点是移动
可解释人工智能在临时人机协作中的实用性
机器学习的最新进展导致人们对可解释人工智能（xAI）的兴趣日益浓厚，它使人类能够洞察机器学习模型的决策。尽管最近人们对 xAI 技术产生了浓厚的兴趣，但它在人机协作中的实用性尚未得到体现。重要的是，xAI 有望增强团队态势感知（SA）和共享心理模型开发，这是有效人机团队的关键特征。快速开发这种心理模型对于临时的人机协作尤为重要，因为在这种协作中，代理并不事先了解其他人的决策策略。在本文中，我们提出了两个新颖的以人为主体的实验，量化了在人机协作场景中部署 xAI 技术的好处。首先，我们表明 xAI 技术可以支持 SA（p < 0.05）。其次，我们研究通过协作 AI 策略抽象诱导的不同 SA 级别如何影响临时的人机协作性能。重要的是，我们发现 xAI 的好处并不是普遍的，因为它在很大程度上依赖于人机团队的组成。新手受益于 xAI 提供的更高 SA（p < 0.05），但容易受到认知开销的影响（p < 0.05）。另一方面，随着基于 xAI 的支持的增加，专家的表现会下降（p < 0.05），这表明关注 xAI 的成本超过了通过提供额外信息来增强 SA 所获得的好处。我们的结果表明，研究人员必须通过仔细考虑人机团队组成以及 xAI 方法如何增强 SA，在正确的场景中精心设计和部署正确的 xAI 技术。
未来电子化飞机自组织网络的安全性 - 研究
eEnabled 飞机将拥有先进的航空电子设备和具有成本效益的现成无线解决方案，以增强操作、维护和控制。例如，用于空中交通管制的全球定位系统 (GPS) 和自动相关监视广播 (ADS-B)、4,6 用于电子分发软件和数据的无线接入点、22 用于健康监测的射频识别 (RFID) 和无线传感器。7,9,10 凭借这些前所未有的功能，eEnabled 飞机有望作为飞机自组织网络 (AANET) 中的自我感知节点参与，与地面基础设施和其他飞机进行无处不在的通信。AANET 中机载、机对地和机对机通信的信息传递和可用性的增强可以改善飞行安全、时刻表可预测性、维护和运营效率、乘客便利性等领域。