摘要:目前,基于模型的方法支持系统工程的基本原则,以最大限度地降低风险并避免在开发后期进行设计变更。这些模型用于形式化、分析、设计、优化和验证系统开发和工件,帮助开发人员跨领域集成工程开发。虽然基于模型的开发在软件、机械系统和电气系统等特定领域已经很成熟,但从系统角度来看,它在集成开发中的作用仍然是行业面临的挑战。基于模型的系统工程 (MBSE) 工具链是系统工程领域的一种新兴技术,有望成为支持跨领域模型集成的下一代方法。本文通过文献综述,重点介绍其用法和最新技术,以一般性地说明当前对 MBSE 工具链概念的理解。此外,结果还用于从 MBSE 角度识别工具链开发的用途、优势、障碍、关注点和趋势。
本书目只是对“智能”文献的简单列表,这些文献是指那些如果表现出智能则被称为“智能”的系统。这是超过六百个条目的大型目录中的一部分,目前版本未编入索引,只有与相关主题的最低限度的交叉引用。因此,省略了大部分与生理学、心理学、逻辑学、自动理论、决策理论、博弈论甚至神经网络理论相关的引用,因为如果大型书目缺乏某种信息检索系统,其价值就会降低。
本研究探讨了人工智能 (AI) 在特殊教育中的应用前景,重点关注阿拉伯语文献。该研究采用系统评价方法,旨在确定人工智能技术集成以支持有特殊需要的个人的趋势和应用。该研究发现,大多数研究都是在 2020 年至 2023 年之间进行的,通过严格筛选,采用 PRISMA 声明方法选出了 15 篇文章。研究问题涉及阿拉伯语人工智能在特殊教育文章中的流行主题、人工智能技术在帮助有特殊需要的学生方面的整合,以及所选研究中出现的残疾类型。结果表明,所选研究主要关注自闭症,这与人工智能对在结构化学习环境和社交互动中面临挑战的学生的有效性相一致。本文承认存在局限性,包括研究数量相对较少,需要更多研究
本研究论文着手探索人工智能、文学和人类智慧之间错综复杂的相互作用。它旨在解决人工智能带来的机遇与它对人类表达、联系和认知的精髓方面构成的潜在威胁之间的矛盾。在技术重塑传统范式的时代,必须考虑人工智能如何在保留人类创造力和智力成长本质的同时增强文学景观。当我们踏上这条不断发展的道路时,人工智能与文学的融合促使我们重新评估在数字时代成为人类叙事的创造者和消费者的意义。
摘要 由于最近人工智能技术 (AIET) 的普及,拟人化概念(技术中的人类相似性)越来越受到研究人员的关注。研究人员研究了拟人化如何影响用户对 AIET 的感知、采用和持续使用。然而,研究人员尚未就如何在 AIET 中概念化和操作化拟人化达成一致,这导致了不一致的研究结果。因此,需要全面了解 AIET 背景下拟人化研究的现状。为了对拟人化文献进行深入分析,我们回顾了 35 项实证研究,重点关注概念化和操作化 AIET 拟人化及其前因和后果。根据我们的分析,我们讨论了潜在的研究差距并为未来的研究提供了方向。
目前使用的大多数人工智能技术无法提供有关决策过程的信息。然而,这些技术目前应用于医学和公共安全等关键领域,很难知道产生的决策是否不公平、有偏见或错误。为了解决这个问题,可解释的人工智能是一个多学科的研究领域,专注于解决使用不透明的人工智能方法所带来的问题。可解释的人工智能技术允许用户理解并与人工智能技术给出的结果进行交互。为了提高人们对可解释人工智能的认识并鼓励其发展,我们提供了目前使用不透明人工智能技术的关键领域的示例。在这篇文献综述中,我们展示了最相关的发展,并指出了可解释人工智能技术发展中的主要挑战。最后,我们提出了改进可解释人工智能方法的研究建议。
人工智能 (AI) 在组织中的开发和部署越来越受到信息系统 (IS) 学科的关注。这可以从社会技术角度来处理,有助于管理人工智能的意外结果,同时扩展人工智能的使用范围。本文介绍了对组织成熟度和人工智能开发准备情况的系统文献综述的结果。这篇综述的一个重要发现是,现有的研究没有充分涵盖人工智能系统的人文和伦理方面。这是一个障碍,因为这些方面对于负责任地开发和部署人工智能以确保长期利益至关重要。根据文献综述的结果,我们从社会技术角度提供了一个人工智能成熟度矩阵和一个概念成熟度模型,该模型有两个主要维度(涵盖工具人工智能能力和负责任人工智能能力)、十二个条件和三十个因素。关键词:人工智能、成熟度模型、社会技术、责任、工具
前言 5 缩略语和缩写 7 执行摘要 9 1 简介 14 1.1 参考书目 14 1.2 早期的成功和后来的修订 15 1.3 文献关注什么?16 1.4 实证基础 16 1.5 文献综述的结构 17 2 实证文献 19 2.1 政治和社会层面:系统性腐败 19 2.2 法治:控制和起诉腐败 22 2.3 公共管理和系统改革:预防 25 2.4 采掘业和服务提供:部门腐败 28 2.5 非国家行为者:透明度和问责制 34 2.6 能力建设和组织发展:反腐败能力 38 2.7 总结和结论 38 3 分析方法 40 3.1 定义和类型 40 3.2 分析框架 43 3.3 治理和指标 45 3.4 总结和结论 50 4 展望未来 51 4.1经验教训和尚待解决的问题 51 4.2 方法论挑战 53 4.3 一些知识空白 54 4.4 总结和结论 55
船舶和其他结构的结构经验表明,疲劳型故障,特别是低周疲劳,是一个重要的结构问题。为了评估高应力水平下几个负载循环对船舶钢机械性能的影响,伊利诺伊大学启动了一个“低周疲劳”项目。随函附上第一份进度报告的副本,SSC-137,金属的低周疲劳——文献综述,作者 J. T. P. Yao a~W. H. Munse。
Soni和Srivastava [48]发现,评论,备注和消息的稳定流导致社交网络数据库的指数增长。筛选大量数据是必要的,以了解客户如何看待企业的产品。尽管英语仍然是网络评论中最常用的术语,但由于技术和扫盲的发展,印地语语言材料变得越来越普遍。了解人们对项目的感受对于印度语言心理状态分析至关重要,我们重视所有观点。我们使用印地语语言仓库提高了分类精度,以从多种来源进行一般更新。评估了几种机器学习分类方法的准确性,以对文本进行分类,包括天真的贝叶斯,随机森林,带有支持向量机器的机器学习和逻辑回归。Soni VK,Srivastava D.有关监督文本分类算法的完整研究。in:第二届国际高级计算与创新技术会议的论文(ICACITE 2022),于2022年4月28日至29日在印度大诺伊达举行。