XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemRelevant
制定国家电动汽车充电器标准的策略：相关因素和智利的案例
全球电动汽车制造商名单正在迅速增加。2021 年，51 个国家的近 120 家汽车制造商在至少一个国家销售了至少一种电池电动汽车 (BEV) 车型，约 15 个国家的出口量相当可观。6 仅在中国，就有 33 家不同的制造商生产汽车；相反，大众集团一家制造商为 37 个国家生产汽车。在如此全球性的技术组合中，在缺乏监管的情况下，一些充电器和电动汽车必然会不匹配，这对建立全面有效的充电基础设施提出了严重挑战。法规可以强制制造商在制造阶段遵守充电器标准，因为车辆可以在制造过程中不费太多力气就配备不同的充电器。例如，在中国运营的 33 家制造商（包括大众集团等欧洲公司）都被要求使用符合中国单一标准法规的充电器。
A14.1 相关指导和标准
如果对传递振动的水平及其对特定环境的可接受性存在不确定性，建议详细调查实际条件和要求。然后可以设计初步试验和监测，以建立适合该工作的程序。或者，可以通过与制造商、供应商或运营商讨论来确定振动标准。如果没有具体案例的信息，或者如果其他情况适当，可以参考其他来源的信息，例如以前的经验或已发布的信息。图 14.1 展示了一组曲线，显示了各种设备对振动的敏感度，这些曲线取自参考文献 [56]。尽管现代电气设备结合了
德国对安全相关研究的处理
3.1 研究项目产生的知识、产品或技术是否可能被第三方直接滥用，从而对上述合法利益造成重大损害？ 3.2 KEF 是否应在更高级的阶段重新评估该项目，因为此时安全风险更容易判断？ 3.3 研究项目及其目标和目的是否符合研究机构的宪法原则和基本准则或指导方针？ 3.4 是否可以通过对项目施加某些条件（例如使用协议或替代研究策略）或调整出版物来充分降低安全风险？ 3.5 如何让参与研究项目的研究人员意识到安全研究的伦理问题，以便他们考虑其工作带来的直接和未来后果？
专为女高中生设计的以社会相关的 AI 课程
从历史上看，女学生对计算机科学领域的兴趣不高。以前的计算机科学课程未能解决缺乏以女性为中心的计算机科学活动的问题，例如与社会相关的应用和现实生活应用。我们的新夏令营课程介绍了人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和其他现实世界主题，通过将课程与相关和前沿技术联系起来，让高中女生参与计算。主题范围从社交媒体机器人、不同媒体中自然语言的情感以及人工智能在刑事司法中的作用，并重点关注 NetsBlox 和 Python 编程语言中的编程活动。夏令营教师参加了为期一周的教学法和以同伴教学为中心的专业发展计划，他们同时学习和练习向彼此教授课程。然后，在为期半天、两周的夏令营中，两位老师带领学生通过动手实践的 AI 和 ML 活动进行学习。在本文中，我们讨论了课程的开发和实施，以及来自教师和学生的调查反馈。
已发布版本的引用（APA）：Manzoni, M., Medaglia, R., Tangi, L., Noordt, C. V., Vaccari, L., & Gattwinkel, D. (2022)。AI Watch 公共部门采用人工智能之路：政策制定者、公共行政部门和相关利益相关者手册。欧盟出版局。 https://doi.org/10.2760/288757
本出版物是联合研究中心 (JRC) 的一份政策科学报告，JRC 是欧盟委员会的科学和知识服务机构。它旨在为欧洲政策制定过程提供基于证据的科学支持。所表达的科学成果并不意味着欧盟委员会的政策立场。无论是欧盟委员会还是代表委员会行事的任何人均不对本出版物的使用负责。有关本出版物中使用的数据的方法和质量的信息，这些数据的来源既不是欧盟统计局也不是其他委员会服务机构，用户应联系引用的来源。地图上使用的名称和材料的呈现方式并不意味着欧盟对任何国家、领土、城市或地区或其当局的法律地位，或对其边界或边界的划定发表任何意见。
让能源指标与服务公司相关
Randle D. Raggio 里士满大学罗宾斯商学院 102 UR Drive Richmond, VA 23173, 美国 rraggio@richmond.edu Peter Ekman 梅拉达伦大学商学院、社会与工程学院 Box 883 721 23 Västerås, 瑞典 peter.ekman@mdh.se. Steven M. Thompson 里士满大学罗宾斯商学院 102 UR Drive Richmond, VA 23173, 美国 sthomps3@richmond.edu
在相关环境中验证用于流动角估计的基于物理的合成传感器
摘要：在用于流角估计的合成传感器领域，本研究旨在使用专用技术演示器描述基于物理方法在相关环境中的验证。流角合成解决方案基于无模型或基于物理的方案，因此适用于任何飞行体。演示器还包括物理传感器，这些物理传感器为合成传感器提供所有必要的输入，以估计攻角和侧滑角。评估物理传感器的不确定性预算以破坏飞行模拟器数据，目的是重现现实场景来验证合成传感器。所提出的流角估计方法适用于现代和未来的飞机，例如无人机和城市机动飞行器。本文提出的结果表明，尽管可能会出现一些限制，但所提出的方法在相关场景中仍然是有效的。
用于记录、调节和分类与神经精神疾病相关的电生理生物标志物的多模式神经假体接口
大多数精神障碍，如成瘾性疾病或精神分裂症，都以认知功能和行为控制受损为特征，而这些障碍源于前额叶神经网络的紊乱。这些疾病往往具有慢性复发性，且缺乏有效的治疗方法，因此必须开发新的治疗策略。脑机接口配备了多种传感和刺激能力，提供了一种新的工具箱，但其在精神障碍诊断和治疗方面的适用性尚未得到探索。因此，本研究旨在开发一种生物相容性和多模态神经假体，以测量和调节神经精神症状的前额叶神经生理特征。我们使用 3D 打印技术，通过机器人控制软硅胶和导电铂墨水的沉积，快速制作定制生物电子植入物的原型。我们将该装置植入大鼠的内侧前额叶皮层上方的硬膜外，在未接受治疗的动物中，在酒精注射、通过植入物驱动的脑电刺激和抗复发药物纳曲酮的皮质输送进行神经调节后，获得了听觉事件相关脑电位。为了实现智能神经假体接口，我们还开发了机器学习算法，以自主分类神经记录中的治疗效果。神经假体成功捕捉了反映完整刺激处理和酒精引起的神经抑制的神经活动模式。此外，植入物驱动的电刺激和药物刺激能够成功增强神经活动。基于逐步线性判别分析的机器学习方法能够处理数据稀疏性并以高精度区分治疗。我们的工作证明了多模态生物电子系统监测、调节和识别健康和受影响的大脑状态的可行性，并可能用于个性化和优化的神经精神疾病治疗。
预防阿片类药物使用障碍的初级保健相关干预措施：当前研究和证据缺口
本报告基于 Kaiser Permanente Research Affiliates 循证实践中心 (EPC) 开展的研究，该中心与马里兰州罗克维尔的医疗保健研究和质量机构 (AHRQ) 签订了合同（合同编号 HHSA-290-2015-00007-I-EPC5，任务订单编号 6）。本文件中的发现和结论均为作者的发现和结论，作者对其内容负责；这些发现和结论不一定代表 AHRQ 的观点。因此，本报告中的任何声明均不应被视为 AHRQ 或美国卫生与公众服务部的官方立场。本报告中的信息旨在帮助医疗保健决策者（包括患者和临床医生、卫生系统领导者和政策制定者等）做出明智的决策，从而提高医疗保健服务的质量。本报告并非旨在替代临床判断的应用。任何作出有关提供临床护理的决策的人都应将本报告与任何医学参考资料一样考虑，并结合所有其他相关信息（即在可用资源和个别患者所呈现的情况的背景下）。本报告可全部或部分用作制定临床实践指南和其他质量增强工具的基础，或作为报销和承保政策的基础。AHRQ 或美国卫生和公众服务部不得明示或暗示认可此类衍生产品。致谢作者非常感谢以下个人对这个项目的贡献：医疗保健研究和质量机构的 Kathleen Irwin 医学博士、公共卫生硕士、David Meyers 医学博士和 Tracy Wolff 医学博士、公共卫生硕士；为主题讨论做出贡献的美国预防服务工作组成员；以及创建和进行文献检索的 Todd Hannon MLS。