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确保人类越来越自主的系统...... - arXiv
随着飞机系统变得越来越自主，人机角色分配发生变化，新的故障模式出现。这就需要一种方法来识别日益自主的系统 (IAS) 的安全要求，以及一个框架和技术来验证和确认 IAS 是否满足其安全要求。我们使用机组资源管理技术来识别安全人机协作行为的要求和行为。我们提供了一种方法来验证 IAS 是否满足其要求。我们将该方法应用于城市空中交通案例研究，其中包括两种应急场景：不可靠的传感器和中止着陆。对于此案例研究，我们用 Soar 语言实现了一个 IAS 代理，它充当所选应急场景的副驾驶并执行起飞和着陆准备，而飞行员保留最终决策权。我们用架构分析和设计语言 (AADL) 开发了一个正式的人机团队架构模型，并在 AADL 的假设保证推理环境 (AGREE) 附件中正式化了操作员和 IAS 要求。我们根据 IAS 和操作员的要求正式验证了人机团队的安全要求。我们开发了一个从 Soar 到 nuXmv 模型检查语言的自动翻译器，并使用 nuXmv 正式验证了 IAS 代理是否满足其要求。我们分享了在此过程中发现的设计和要求错误以及我们学到的经验教训。
FAA ICAO 航班计划快速指南 2022
RNAV 1 D1 全部 D2 GNSS D4 DME/DME/IRU 第 18 项中的附加 PBN 能力 NAV/ Z1 固定半径（RF） Z2 固定半径过渡（FRT） Z5 到达时间管制（TOAC） R1 直升机 RNP 0.3 P1 高级 RNP（A-RNP） M1 RNP 2 大陆 M2 RNP 2 远洋/远程 PER/ 性能类别 根据 Vref（如指定）或 1.3Vso 进行分类，每个分类为最大认证着陆重量（根据 CFR 97.3） A 小于 91 节 IAS B 至少 91 节且小于 121 节 IAS C 至少 121 节且小于 141 节 IAS D 至少 141 节且小于 166 节 IAS E 大于 166 节且小于 211 节 IAS H 直升机
优化数据获取以增强机器学习绩效
在本文中，我们研究了如何从大数据库中获取标记的数据点，以丰富增强监督机器学习（ML）性能的培训集。最新的解决方案是基于聚类的训练集选择（CTS）算法，该算法最初将数据点簇在数据库中，然后从集群中选择新的数据点。CTS的效率通过其频繁的目标ML模型进行了限制，并且该效率受到选择标准的限制，该标准代表了每个集群中数据点的状态，并施加了在每个迭代中仅选择一个群集的恢复。为了克服这些局限性，我们提出了一种新算法，称为CTS，具有自适应评分（IAS）的增量估计。ias采用了线路学习，通过使用新数据来实现增量模型更新，并消除了对目标模型进行充分重新培训的需求，从而提高了效率。为了提高IAS的有效性，我们引入了自适应得分估计，该评分估计是识别簇的新型选择标准，并通过平衡数据获取过程中的利用和探索之间的权衡取舍。为了进一步提高IAS的有效性，我们引入了一种新的自适应迷你批次选择方法，在每种迭代中，从多个群集中选择数据点，而不是单个群集，因此消除了仅使用一个群集而导致的潜在偏差。通过将此方法集成到IAS算法中，我们提出了一种新型算法，该算法称为IAS，具有自适应迷你批次选择（IAS-AMS）。实验结果突出了IAS-AM的卓越有效性，IAS也表现优于其他算法。在效率方面，IAS占据主导地位，而IAS-AMS的效率与现有CTS算法的效率相当。
当车辆内代理相互争论时-Vtechworks
智能代理（IAS）在我们的日常生活中被广泛采用，预计这种趋势将会增加。驾驶环境是可以利用IAS的流行领域之一。在手动驾驶的背景下，车载剂（IVAS）主要帮助驾驶员执行驾驶或与驾驶相关的任务，以免他们分散驾驶情况的注意力[2,3]。根据引入自动车辆（AV）的引入，IVA的重点会变化。如果我们进入AVS的SAE 5级，人们将不受AV的驾驶任务[7]。因此，研究人员开始研究IVDA的使用来增强AVS的用户体验[1,4,5,6]。以前的努力以找出AV中理想形式的IVA形式，这是人们与代理商互动的情况。但是，很可能有两个以上的IAS在真正的驾驶过程中共存，因为汽车中的人们通常具有个人设备（例如智能手机），并且汽车本身可能具有自己的IVA。如果存在两个或多个IAS，则与一对一的相互作用相比，与IAS的相互作用流或逻辑相比将有所不同。在这种情况下，出现了许多研究问题。一些示例如下：
ISPEC 2025-议程ISPEC 2025-议程
草案：Hon'ble CM Guj Shri Bhupendrabhai Patel，Shri Ashwini Vaishnaw，E＆It的工会部长，Smt Mona Khandhar，IAS，IAS，IAS，IAS，首席秘书Guj ds＆t，c s chua Infineon MD亚洲成员，Lars Reger，Lars Reger，Cto，NXP，NXP，MIR SANDEN/MIR SANDER SANDEN/MIR SANDER SANDER SANDEN（parta）（parta）（parta）（parta）（parta）（PARTAN）（PARTAN in Inders and and and and and and and Nexna辛格，高级副总裁，全球测试和集会，Micron，Kaynes，CG Power，Jabil），Semi CEO，IESA总裁兼董事长，Tummala Rao博士，Jetro Global Global Apectionman和其他Dignitories以及其他分钟议程详细详细介绍，即
飞机在 ... 下的自主着陆和复飞
摘要——我们介绍了智能自动驾驶系统 (IAS)，该系统能够在恶劣天气条件下自主着陆和复飞大型喷气式飞机，例如客机。IAS 是解决自动飞行控制系统当前无法自主处理飞行不确定性（例如恶劣天气条件、自主完成飞行和复飞）问题的潜在解决方案。提出了一种使用人工神经网络控制飞机方位的稳健方法。人工神经网络可以根据要拦截的路径线的漂移来预测要遵循的适当方位。此外，IAS 的飞行管理器的功能得到扩展，可以检测不安全的着陆尝试并生成复飞航线。实验表明，IAS 可以有效地处理此类飞行技能和任务，甚至可以在恶劣的天气条件下着陆飞机，而恶劣的天气条件超出了制造商运营限制所报告的本研究中使用的飞机模型的最大着陆能力。所提出的 IAS 是一种新颖的方法，使用与经验丰富的人类飞行员的技能和能力相匹配的 ANN 模型来实现大型喷气式飞机的完全控制自主性。
磁对撞机的磁铁 - 需要和计划内皮细胞转录的见解
颅内动脉瘤（IA）破裂是出血性中风的常见原因。未破坏的IAS的治疗是一个充满挑战的决定，需要微妙的风险分层。手术干预后（动脉瘤剪断）或血管内卷曲的临床结局率较差（分别分别为6.7％和4.8％），并且它们不提供防止IA的生长和破裂的保证。当前，没有药物治疗可以治愈或稳定IAS。改善当前或开发针对IA疾病的新疗法将需要更好地了解在疾病的不同阶段发生的细胞和分子机制。血液动力学在IA疾病中起关键作用。 虽然壁剪应力在IAS中的作用是完善的，但环状圆周拉伸（CC）的影响仍然需要透明度。 ias通常的特征是缺乏CC。 在这项研究中，我们试图了解动脉瘤CCS对内皮细胞功能（EC）功能及其在IA疾病中的显着意义的影响，认为CC可以影响CCS会影响壁层重塑。 RNA-Seq数据是生成的血液动力学在IA疾病中起关键作用。虽然壁剪应力在IAS中的作用是完善的，但环状圆周拉伸（CC）的影响仍然需要透明度。ias通常的特征是缺乏CC。在这项研究中，我们试图了解动脉瘤CCS对内皮细胞功能（EC）功能及其在IA疾病中的显着意义的影响，认为CC可以影响CCS会影响壁层重塑。RNA-Seq数据是生成
生物入侵：对生物多样性，人类健康和粮食安全的威胁日益严重。
2。ias是全球量表3的动物灭绝的主要原因，也威胁了许多物种4。在对红色列表数据的IUCN分析中，IAS被突出显示为对两栖动物的第5个严重威胁，对鸟类和哺乳动物5的第3次最严重威胁。许多IAS是病原体，害虫或杂草，每年耗资数千亿美元的全球经济。在欧洲，超过10％的外国物种会造成生态或经济影响，并威胁到所有类型的生态系统服务7。世界人口的广泛部分，尤其是在发展中国家，患有媒介传播疾病，例如疟疾，登革热，西尼罗河病毒等，其中许多疾病已被广泛运输，并且在许多地区都被诸如蚊子等入侵媒介传播。ias也会影响世界粮食安全，因为它们会严重影响诸如渔业8之类的活动，并具有9至（目前10）的潜力9（目前为10）造成了巨大的收获前产量损失。通过出现新的小麦茎生锈（puccinia graminis）菌株UG99流行病，这种问题从乌干达开始，并且已经克服了抵抗力，并且可能证明灾难性的11