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欧盟委员会关于人工智能法案的提案——机器人与人工智能法律协会 (RAILS) 成员的批判性评估
基于机器学习 (ML) 和其他技术的人工智能 (AI) 系统有可能改善我们的生活以及整体经济和社会福利。它们可以促进更好的医疗服务、更安全、更清洁的交通系统、更好的工作条件、更高的生产力以及新的创新产品、服务和供应链。人工智能系统还可以通过多种方式使公共部门受益，例如，通过自动执行重复和耗时的任务，或通过向公共机构提供更准确、更详细的信息、预测和预报，这反过来可能导致根据个人情况量身定制的个性化公共服务。人工智能系统甚至可能有助于应对关键的全球挑战，例如气候变化和新型冠状病毒大流行。然而，与每一种颠覆性技术一样，人工智能系统不仅带来好处，也带来巨大的风险，引发了各种法律和道德挑战。人工智能系统有可能不可预测地损害人们的生命、健康和财产。它们还可能影响西方社会赖以建立的基本价值观，导致人们的基本权利受到侵犯，包括人格尊严和自决权、隐私和个人数据保护权、言论和集会自由权、不歧视权、获得有效司法救济和公正审判的权利，以及消费者保护权 [1-3]。在此背景下，我们欢迎欧盟委员会于 2021 年 4 月 21 日提出的“制定人工智能协调规则”的条例提案，即所谓的“人工智能法”（以下简称“AIA”）[4]。我们特别赞赏 AIA 遵循基于风险的方法，仅当人工智能系统可能对基本权利和安全构成高风险时才会施加监管负担。
AEC 与 MILSPEC 比较
2. 围绕用户常用的风险缓解技术制定风险缓解措施 – 了解设备设计和制造技术 – 使用信誉良好的制造商 – 使用制造商的可用数据进行质量/可靠性评估 – 使用统计方法评估产品可靠性 – 对整个供应链中的所有故障进行更多故障分析 – 三种温度测试
标准操作程序详细信息
Equipment ........................................................................................................................................ 3 Materials .......................................................................................................................................... 3 H. PROCEDURE ................................................................................................................................... 4 I.WORKED EXAMPLE ........................................................................................................................ 6 J. SOP VALIDATION DETAILS ............................................................................................................ 8 K. WASTE MANAGEMENT AND DISPOSAL ....................................................................................... 8 L. DATA RECORDS MANAGEMENT ................................................................................................... 8 M. REFERENCE DOCUMENTS ............................................................................................................ 8 N. QUALITY CONTROL (QC) AND QUALITY ASSURANCE (QA) SECTION ..................................... 8 O. TOUBLESHOOTING ......................................................................................................................... 8
MILSPEC 培训
缩写 定义 缩写 定义 AF 空军 NASA 美国国家航空航天局 BGA 球栅阵列 NEPAG NASA 电子零件保证组 BN 贝叶斯网络 NEPP NASA 电子零件和包装（程序） BoK 知识体系 NESC NASA 工程和安全中心 CMOS 互补金属氧化物半导体 NODIS NASA 在线指令信息系统 COTS 商用现货 NPR NASA 程序要求 CPU 中央处理单元 NRO 国家侦察办公室 DDR 双倍数据速率 NSREC 核与空间辐射效应会议 DLA 国防后勤局 OCE 总工程师办公室 DMEA 国防微电子活动 OGA 其他政府机构 DoD 国防部 PIC 光子集成电路 DoE 能源部 POC 联系点 EEE 电气、电子和机电 PoF 故障物理学 ETW 电子技术研讨会 RF 射频 FPGA 现场可编程门阵列 RH 抗辐射 GaN 氮化镓 RHA 抗辐射保证 GIDEP 政府工业数据交换计划 SAPP 空间资产保护计划 GPU 图形处理单元 SDRAM 同步动态随机存取存储器 GRC 格伦研究中心 SEE 单事件效应 GSFC 戈达德太空飞行中心 SiC 碳化硅 GSN 目标结构化符号 SMA 安全与任务保障 HQ 总部 SMC 空间与导弹系统中心 IC 集成电路 SOA 安全操作区 IEEE 电气和电子工程师协会 SoC 片上系统 JPL 喷气推进实验室 SRAM 静态随机存取存储器 JSC 约翰逊航天中心 SSAI 科学系统与应用公司 LaRC 兰利研究中心 STMD 空间技术任务理事会 LGA 陆地栅格阵列 STT 自旋转移力矩 MAPLD 军用和航空航天可编程逻辑器件（研讨会） SysML 系统建模语言 MBMA 基于模型的任务保障 TID 总电离剂量 MRAM 磁性随机存取存储器 TSV 硅通孔 MSFC 马歇尔太空飞行中心
Normarc ILS - Indra
然而，我们即将在着陆系统中树立新的标准。NORMARC 8100 地面增强系统基于 Indra 数十年的 GPS 系统经验。自 2005 年以来，挪威多个地形复杂、天气条件恶劣的机场都使用我们的 SCAT-I 系统。NORMARC GAST-D GBAS 站安装在法兰克福、奥斯陆加勒穆恩和特内里费等机场。主要国际枢纽已开始进行试飞，大多数新飞机都安装了 GBAS 接收器。