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2020执行报告
执法人员认识到向公众告知其员工活动的重要性，并以该目标的身份准备了这份报告。公众收到的有关执行活动的大多数信息来自公共委员会命令批准定居点，显示原因的命令，公开发布的员工报告和审计报告。本报告总结了2020财年公开事项的状态和解决。但是，并非所有执法活动都会导致委员会的公共行动。像往年的报告一样，20020财年的报告为公众提供了有关非公共执法活动性质的更多信息，例如未经行动，自我报告的违规行为以及DAS发起的监视调查的示例的调查，这些调查未终止调查。本报告还重点介绍了执行审计和会计计划的执法工作，并对批发天然气和电力市场的行为进行监视和分析。此外，DAA还指出了许多领域，以帮助公司增强合规计划。
AAS 25-159增强的故障弹性 - ...
本文调查了使用深度强化学习（DRL）训练的政策的弹性，以解决敏捷的地球观察卫星调度问题（AEOSSP），重点是操作过程中反应轮（RW）断层的影响。尽管基于DRL的策略旨在处理动态和不可预见的场景，但在断层条件下的弹性并未得到很好的理解。本研究评估了各种断层场景下此类政策的适应性，从而确定了性能和安全性降解的阈值。调度问题被提出为可观察到的马尔可夫决策（POMDP），并使用在无故障环境中训练的策略解决。然后在各种故障场景中测试该策略，包括单独的RW故障，功率限制，摩擦增加，编码器测量错误以及电池容量。结果探索了界限，随着RW越来越多的断层，发生重大的性能和安全性降解。功率限制，摩擦和电池容量故障会随着故障严重程度的增加而导致逐渐下降的性能下降，并具有明显的安全阈值。但是，由于基于扭矩的态度控制机制，编码器断层的性能影响最小。
人工智能与监管执法
“人工智能” (AI) 包括一组技术概念，通常可以通过其自动化人类能力来理解。近年来，越来越多的政府机构将人工智能系统纳入其监管执法流程。这些应用的一些例子包括美国证券交易委员会，该委员会使用机器学习工具来识别可疑文件或内幕交易，以及美国环境保护局，该机构正在试验自动化设施检查目标。这些系统的潜在效率收益很容易理解，特别是在公众要求行政国家用更少的资源做更多事情的背景下。它们还可能提供机会扩大政府机构的处理能力，以新颖和前所未有的方式提高研究和分析能力。在监管目标日益复杂的情况下，这种改进可能是必要的。然而，尽管人工智能系统具有所有潜在的好处，但它也引发了许多难题。特别是，人们担心人工智能对决策公平性的影响。除了偏见、偏差和准确性等众所周知的挑战外，透明度、问责制和程序公平性也存在根本问题。在公众对政府以及我们更广泛的公共机构的信任度下降到临界水平的时候，这些系统进一步侵蚀人民与行政国家之间关系的可能性应该得到极其认真的考虑。我们应该欢迎公共服务提供方面的创新。然而，负责任和负责任的政府需要就使用人工智能执行关键政府任务进行公开讨论，特别是在监管执法方面，其中正当程序考虑至关重要。有效的跟踪和协调是提供这些技术用例完整图景的必要第一步。必要的第二步是建立一套健全的流程，对已经试行的人工智能系统进行审计和评估，以诚实地评估其成功和失败。审计和评估对于指导下一代实施非常重要。最终，行政机构以及我们各级政府的目标应该是制定一个有效、透明且相对一致的决策框架，以规范公共部门人工智能的使用。在制定一个强有力的人工智能监管执法治理框架时，有许多有用的国际模式可供借鉴。其中包括自 2019 年以来实施的加拿大《自动决策指令》。并要求建立健全基于风险的评估流程，并根据评估结果确定相应的责任。欧盟的《人工智能法案》是另一个众所周知的基于风险的模型，加利福尼亚州、马里兰州、伊利诺伊州和华盛顿州等多个州都提出了自己的框架，以解决和缓解与这些技术相关的治理和问责挑战。早在 2016 年，联邦政府就已颁布了多项行政命令，要求政府负责任地使用人工智能，但最重要的举措是制定具体、可操作的协议，规定行政国家应如何以监管方式对待人工智能
实时数字双胞胎具有用于工业操纵器应用的加固学习：在NVIDIA ISAAC健身房的ABB Yumi机器人数字双胞胎设计和建筑RL应用程序
工业部门正在经历一个变革阶段，随着先进的机器人技术和人工智能（AI）技术的整合。本论文，探讨了数字双技术的协同应用以及增强学习在增强工业环境中机器人操纵器的效率和适应能力方面的应用。这项研究的核心前提重点是解决动态和复杂工业环境中手动程序方法的局限性。手动编程通常缺乏在各种且无法预测的环境中有效操作所需的适应性和学习能力。加固学习的合并使机器人操纵者能够通过与环境的互动来学习和调整，从而提高了运营效率，并最大程度地减少了对广泛编程工作的需求。数字双胞胎是物理环境的数字虚拟复制品。这允许在受控的，无风险的设置中对机器人操纵器行为进行模拟，分析和优化。将数字双胞胎与增强学习的集成能够对机器人系统进行有效的培训，从而使他们能够学习复杂的任务并适应新场景，而无需与现实培训相关的身体磨损和风险，并设置了环境。研究方法涉及开发数字双胞胎模拟环境，强化学习算法在此环境中的机器人操作器中的应用，并引起了学习任务转移能力对现实应用程序的重要性。该研究还研究了与数字双胞胎和加强学习技术相关的挑战。预期的结果包括提高机器人操纵器在工业应用中的适应性和效率，从而减少了为特定任务提供机器人所需的时间，成本和资源。此外，预计自动驾驶机器人操作的安全性和可靠性增强。这项研究旨在证明强化学习和数字双技术在转变工业机器人技术方面的潜力，从而为机器人应用提供了更具灵活，高效和智能的开发过程。本文对工业自动化的未来具有重要意义，为更适应性，高效和智能机器人系统提供了一种途径。通过利用AI和模拟技术的最新进步，它旨在为工业机器人技术的发展做出贡献，为更先进的工业解决方案铺平道路。