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MRO 全球展望 - MAAS 航空
谨慎乐观。Alton Aviation Consultancy 全球 MRO 咨询业务主管兼董事总经理 Jonathan Berger 表示，MRO 供应商在 2022 年的总体情绪可以这样描述。他表示，新冠疫情危机的负面影响以及对新变种病毒的担忧仍然很高（本文截稿时，科学家正在评估所谓的“Omicron”变种病毒），将持续到 2022 年。“显然，这将对国际旅行产生直接影响，导致宽体飞机利用率低，相关的 MRO 需求低，”Berger 表示。“尽管如此，几乎每个地区的国内市场都在继续强劲复苏，这推动了对窄体飞机和支线喷气式飞机 MRO 的需求。“由于航空公司和 MRO 无法快速招聘以满足需求，MRO 需求的增长实际上快于供应，因此机场将出现严重延误，机身 C 检查和发动机维修店的维修时段有限。” 2022 年，从新冠疫情危机中复苏的情况将因国家和公司而异。因此，很难对今年的前景达成共识，但可以收集来自全球各地的一系列公司的意见和期望，评估它们独特的挑战和机遇，并描绘出明年行业可能出现的更广阔前景。为此，我们询问了一些行业参与者对 MRO 行业总体状况的评估
![Maas & Villalobos (2023)：国际人工智能机构 [公开]](/simg/g:\will\search\icon\source\2\29b2db0c2b5e9297c9e8decc19a5614256b0f4c2.webp)
Maas & Villalobos (2023)：国际人工智能机构 [公开]
摘要：如何确保对人工智能 (AI) 进行充分的国际治理已成为全球关注的焦点。本文献综述考察了被提议作为新的人工智能国际组织基础的一系列制度模式。它回顾并讨论了这些新的国际人工智能机构的提议，并根据学者和从业者提供的七种不同的制度模型进行分类。我们在本综述中包括的模型是：(1) 科学共识建设；(2) 政治共识建设和规范制定；(3) 政策和法规协调；(4) 标准或限制的执行；(5) 稳定和应急响应；(6) 国际联合研究；(7) 利益或使用权的分配。
版本 1.2 - eMaaS
出行即服务 (MaaS) 提供了使用任何可用交通方式实现无缝旅行的机会。为了使 MaaS 取得成功，交通运营商需要以数字形式共享其交通服务和资产可用性。为了方便 MaaS 提供商并从而实现 MaaS 服务的部署，交通运营商还需要标准化数字形式以方便访问其信息。下图 1 描绘了交通运营商 (TO) 和 MaaS 提供商 (MP) 之间具有基于标准的应用程序编程接口 (API) 的概念。
对AI相关的网络安全风险和对策的调查
摘要 - 移动性-AS-A-Service（MAAS）整合了不同的运输方式，并可以基于个人的偏爱，行为和愿望来支持旅行者的旅程计划的更多个性化。为了充分发挥MAA的潜力，需要一系列AI（包括机器学习和数据挖掘）算法来学习个人需求和需求，以优化每个旅行者和所有旅行者的旅程计划，以帮助运输服务运营商和相关的政府机构，以操纵和计划其服务，并探讨和预防各种威胁性的旅行者，包括各种不和谐的行星和不去行业者和不去行业者和不去行业者和不相行者和不去行业者和不相行者。在集中式和分布式设置中，对不同的AI和数据处理算法的使用越来越多，使MAAS生态系统在AI算法级别和连接性表面上都可以在不同的网络和隐私攻击中发出不同的网络和隐私攻击。在本文中，我们介绍了有关AI驱动的MAAS设计与与网络攻击和对策相关的各种网络安全挑战之间的耦合的第一个全面综述。特别是，我们专注于当前和出现的AI易于侵略的隐私风险（专业，推理和第三方威胁）以及对抗性AI攻击（逃避，提取和游戏）可能会影响MAAS生态系统。这些风险通常将新颖的攻击（例如，逆学习）与传统攻击媒介（例如，中间攻击）结合在一起，加剧了更广泛的参与参与者的风险和新业务模型的出现。
9-17 SBEAS TCI 能力.indd - 空军 NetCents
移动/物联网 (IoT) 服务 • 安全、企业级移动应用程序的实施 • 定制 MaaS 解决方案的开发和快速原型设计 • IOS 和 Android 设备旧系统的现代化
已发表版本引文 (APA)：van der Maas, HLJ、Snoek, L. 和 Stevenson, CE (2021)。人工智能有多少智能？2020 年更新。情报，87，文章 101548。https://doi.org/10.1016/j.intell.2021.101548
Schank (1980) 为《Intelligence》杂志撰写了一篇社论，题为“人工智能中有多少智能？”。在本文中，我们将重新探讨这个问题。我们首先简要概述现代人工智能，并展示自 Schank 的论文发表以来 40 年来人工智能的一些突破。然后，我们描述了这些人工智能突破所基于的主要技术，例如深度学习和强化学习；这两种技术在心理学中有着深厚的根源。接下来，我们将讨论人工智能在心理学上的合理性，以及鉴于人工智能学习能力的现代突破，人工智能在心理学上的合理性。然后，我们将探讨人工智能系统实际上有多智能的主要问题。例如，是否有可以解决人类智力测试的人工智能系统？我们得出的结论是，Shank 的观察，即智能完全是关于泛化，而人工智能在这方面并不特别擅长，迄今为止经受住了时间的考验。最后，我们将考虑人工智能见解对于研究智力的个体差异可能意味着什么。最后，我们讨论了人工智能如何促进智能研究，反之亦然，并期待未来富有成效的互动。