XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMethodology
伦理设计人工智能系统方法论
人工智能（简称“AI”）通常被定义为在机器上模拟所谓的“智能”过程。作为一门应用和理论领域，这门计算机科学学科涵盖了从弱人工智能（机器可以智能地行动吗？）到强人工智能（机器真的可以思考吗？）[1] 的范围。在过去十年中，第一种方法将人工智能重新推向了前沿，尤其是随着深度学习模型等新机器学习技术的发展 [2]。该技术在模式识别或决策信息选择问题领域创造了极其有效的人工智能应用，程序可以从原始数据中提取信息，并从现有示例中学习提高其技能。通过这一学习过程，人工智能系统可以代替人类执行复杂的任务。然而，这项新技术的出现带来了许多伦理问题。首先，人工智能程序推理方式过于简单，但现实世界复杂且充满了意外事件，机器很难应对。其次，当人工智能程序学习过去情况收集的数据时，它会进行统计推断，将变量之间的相关性转化为蕴含关系。这可能会导致一些后果严重的问题，例如简历分析支持系统中的性别偏见，拒绝女性担任管理职位[3]，或法律决策支持系统中的种族偏见，以预测未来的罪犯[4]。开发人员关注的是优化一些特定的标准，例如效率和可用性。例如，在线电子
结算剩余物分配方法
• 计算指定网络资产（DNA）上累积的结算剩余金额；以及 • 按照 Powerlink 制定的方法（如该 DNA 的相关网络运营协议（NOA）中所述），向每个 DNA 的每个所有者分配或收回这些结算剩余金额。 DNA 的结算剩余金额分配方法（分配方法）符合规则对 Powerlink 的要求，并且构成与 Powerlink 输电网络相连的 DNA 标准 NOA 的一部分。 2 解释 本分配方法中所有斜体术语均具有规则中赋予它们的含义。对规则的引用被视为对国家电力规则第 217 版（于 2024 年 10 月 10 日开始实施）的引用，该版本会不时修订。本分配方法还采用了澳大利亚能源市场运营商的结算残留物分配和分配方法（AEMO 方法）（第 3 版，于 2024 年 6 月 2 日开始实施）中的概念和定义，并会不时进行修订。本分配方法应与 Powerlink 针对第三方 DNA 的标准 NOA 结合阅读。3 DNA 上累积的结算残留物的计算与 AEMO 方法一致，DNA 上累积的结算残留物的计算包括：
面向事件驱动的工程方法...
传统上，业务流程管理系统 (BPMS) 根据源自流程引擎本身或连接的客户端应用程序的事件来执行和监控业务流程实例。然而，最近，物联网的成功应用（如智能城市、智能物流和预测性维护）应运而生，其中包括并通过全球定位系统 (GPS) 或射频识别 (RFID) 提供传感器跟踪对象，测量温度、能耗或其他类型的数据。因此，在传统 BPMS 的设计中，可以获得流程执行环境的信息，但通常不考虑这些信息 [1]。此类外部应用程序提供了控制和评估业务流程执行的新可能性，但它们需要与 BPMS 集成的新概念。复杂事件处理 (CEP) 通常被认为是应对这一挑战的合适技术 [2]，尤其是在物流领域 [3]。
机电一体化数字化验证方法...
随着客户需求的不断增长，市场也在迅速变化。为了应对这些挑战，需要新的、有效的方法来识别和可视化问题。此外，这些方法应允许用户设计和寻找替代解决方案以实现所需的工作。在本文中，进行了与机电一体化模型相关的研究，并提出了一种验证机电一体化数字孪生的方法。数字孪生的概念是现代工业革命的核心概念之一。数字孪生可以定义为物理系统的数字表示，其行为与实际硬件完全相同。使用西门子 NX 机电一体化概念设计师对 Festo MPS 500 系统的机电一体化数字孪生进行建模。实施了该方法，其中包括存储实际硬件操作的过程参数。存储的信息被传递给机电一体化模型，用于验证和确认目的。该系统的实施使用了几种工程工具。这些工具相互集成，为该方法提供了概念验证。所开发的方法可用于现有系统的机电一体化模型。这使用户能够在机电一体化模型中测试和观察不同的场景和替代解决方案，然后再将其应用于实际硬件。通过在机电一体化模型中重放实际硬件操作的存储数据，所提出的方法可用于故障排除目的。通过这种方式，用户可以直观地看到整个操作并轻松识别问题。
机场容量评估方法
图 1：机场禁区绩效背景 ...................................................................................................................... 2 图 2：方法和结构 ................................................................................................................................ 3 图 3：年度需求与年度容量 ................................................................................................................ 11 图 4：预测每日容量与需求图示 ...................................................................................................... 11 图 5：容量定义与 ATFCM 和时隙流程的比较 ............................................................................. 14 图 6：容量评估背景 ............................................................................................................................. 16 图 7：给定跑道模式的 ARR 与 DEP 的帕累托图示 ............................................................................. 19 图 8：给定 GMC 位置的帕累托图示 ................................................................................................ 20 图 9：帕累托特定停机坪周转率与吞吐量的示意图..................................................................................................................................... 20 图 10：容量定义与用户、模型和指标的对应关系......................................................................................................... 22 图 11：容量增强选项......................................................................................................................................... 29 图 12：容量增强流程......................................................................................................................................... 30 图 13：停机位在高峰时段已成为稀缺资源......................................................................................................... 56 图 14：日内瓦机场每年的禁区容量增强项目......................................................................................................... 57 图 15：除雪和冬季运营......................................................................................................................................... 58 图 16：周末滑雪季节期间的值机大厅........................................................... 59
