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文章：在模拟动态环境中探索自适应人机协作选项的架构框架
摘要：随着系统预期运行环境的日益复杂，自适应人机协作 (HMT) 已成为一个关键的研究领域。虽然心理学和培训文献对人类团队进行了广泛的研究，人工智能研究界也对代理团队进行了研究，但对 HMT 的研究投入相对较新，并受到多项技术进步的推动，例如电生理传感器、认知建模、机器学习和自适应/可适应人机系统。本文提出了一个架构框架，用于研究各种模拟操作环境中的 HMT 选项，包括应对系统故障和外部干扰。本文特别讨论了新技术为机器带来的新角色，并提供了有关自适应人机协作的关键见解。着陆飞机周边安全被用作自适应网络-物理-人系统 (CPHS) 的一个说明性示例。此示例用于说明如何使用 HMT 框架来识别此场景中涉及的不同人机角色。该框架独立于各个领域，可应用于国防和民用自适应 HMT。本文最后提出了推进 HMT 最新技术的建议。
实现生存链自动化并彻底改变战斗伤亡护理 未来战场上的人机技术协同
• 伤员的状态何时发生变化，护理人员何时采取行动，• 护理发生在哪里（位置、温度、海拔和环境），以及 • 伤员的状态为何发生变化，护理人员为何采取行动（状态和行动与可用资源和护理环境紧密相关）？临床医生将感知和理解数据结合到评估中，用于决定采取哪些临床行动。智能（AI 增强）和非智能（增强可视化、基于规则的决策树等）决策支持工具可以改善临床决策。硬件（机器人和医疗设备）和基于 AI 的软件可以通过将人工任务转移给机器来协助护理人员。同样，治疗也可以转移给智能或非智能机器。例如，目前通常由非智能医疗设备承担的治疗包括通过静脉泵进行监测、静脉输液和药物管理，以及使用机械呼吸机进行呼吸辅助。未来，机器人技术将帮助护理人员管理伤员，方法是识别伤员，使用生理传感器和成像方式监测伤员，协助他们进行手术，协助进行救生干预，并智能地执行补给和医疗后送任务。12 我们想象，这些类型的创新将在受到化学、生物、放射、核和定向能威胁污染的环境中特别有益。
人类绩效建模：分析有人-无人团队对飞行员工作量和任务绩效的影响
本论文中表达的观点均为作者的观点，不反映美国空军、国防部或美国政府的官方政策或立场。本材料被宣布为美国政府作品，不受美国版权保护。
将数字双胞胎用于行业5.0的人类机器人组合：探索道德和哲学含义
在一个越来越多的爆炸性世界中，繁荣的增加与工业基础设施的发展密切相关。在过去的几十年中，我们在物联网（IoT）和人工智能（AI）领域看到了显着的进步，以及计算能力成本的降低。与云相连，大数据和数据处理等概念一起，这些技术已成为过渡到行业4.0的关键推动力。这为下一阶段的工业变态铺平了道路，称为行业5.0。行业4.0专注于数字技术和在制造过程中的自动化的集成，而行业5.0通过强调人类与机器之间的协作，将其进一步迈出了一步。这种过渡认识到与先进技术结合使用人类技能，创造力和解决问题的能力的重要性。行业5.0旨在创建更灵活，自适应的生产系统，以使人与机器人之间的无缝合作，最终提高制造业的生产率和创新[1]。
探索人与人工智能合作中的道德与信任关系：一种混合方法
自主系统的进步和实施与人们对其使用所产生的伦理问题日益关注不谋而合。随着自主性在需要考虑伦理问题的情境中填补了队友的角色，这一点变得越来越重要。随着人工智能队友 (AT) 进入这些角色，需要进行研究来探索 AT 的道德规范如何影响人类的信任。当前的研究提出了两项研究，探讨 AT 的道德或不道德行为如何影响对该队友的信任。在研究 1 中，参与者对 AT 建议违反或遵守一套伦理原则的行动场景做出了反应。结果表明，道德认知和信任会受到伦理违规行为的影响，但只有伦理规范取决于伦理违规的类型。研究 2 中的参与者在与犯有伦理违规行为并试图修复信任（道歉或否认）的模拟 AT 执行团队任务后完成了焦点小组访谈。焦点小组的回应表明，违反道德规范的行为恶化了人们对 AT 的看法并降低了信任度，但仍然可以信任它执行任务。AT 的道歉和否认并没有修复受损的信任。研究结果表明信任和道德规范之间存在微妙的关系，需要进一步研究违反道德规范后的信任修复策略。
红队生成式 AI/NLP、BB84 量子密码协议和 NIST 批准的抗量子密码算法
这项研究历时五年，深入探讨了这种融合对网络安全的影响，特别关注人工智能/自然语言处理 (NLP) 模型和量子加密协议，特别是 BB84 方法和特定的 NIST 批准算法。该研究利用 Python 和 C++ 作为主要计算工具，采用“红队”方法，模拟潜在的网络攻击来评估量子安全措施的稳健性。为期 12 个月的初步研究奠定了基础，本研究旨在在此基础上进行扩展，旨在将理论见解转化为可操作的现实世界网络安全解决方案。该研究位于牛津大学技术区，受益于最先进的基础设施和丰富的协作环境。该研究的总体目标是确保随着数字世界向量子增强操作过渡，它仍然能够抵御人工智能驱动的网络威胁。该研究旨在通过迭代测试、反馈集成和持续改进来促进更安全、量子就绪的数字未来。研究结果旨在广泛传播，确保知识惠及学术界和全球
系统脑研究中心人工智能与量子计算中心 (CLARA) 征集提案“地平线欧洲”：团队合作，追求卓越 (
CLARA 联盟由 INDRC 协调，由六个合作伙伴组成，他们在神经科学、人工智能、HPCQC 和分子生物学方面拥有专业知识：捷克技术大学是捷克共和国最重要的技术大学。捷克信息学、机器人学和控制论研究所在计算机科学、机器人学、控制论、人工智能和相关领域开展前沿研究。奥斯特拉发技术大学以其 IT4Innovations 国家超级计算中心为代表，是 HPC、大数据分析和人工智能领域的领先研究中心。IT4I 运营着该国最强大的 HPC 系统。圣安妮大学医院国际临床研究中心 ICRC 是一家主要专注于心脏病学和神经病学的临床研究机构，在蛋白质分子动力学模拟方面拥有 30 多年的经验。巴黎脑研究所 PBI 是欧洲领先的脑研究机构之一。 PBI 以 Aramis 团队（法国国家科学研究院、法国国家工业和信息研究院、法国国家健康与医学研究院和巴黎索邦大学的联合研究团队，总部位于巴黎皮提耶-萨尔佩特里埃医院）为代表，在脑部研究的医学成像 ML 主题上处于世界领先地位。BAdW - LRZ，即莱布尼茨超级计算中心，是欧洲领先的超级计算中心之一。量子集成中心作为慕尼黑量子谷的一部分，为研究科学家提供量子和 HPC-量子混合资源，包括将量子处理器集成到超级计算工作流程中。
从刚性到混合/软机器人：从笼子机器人转变为人类机器人团队的道德和哲学方面的探索
摘要 - 本文深入研究了与从笼中机器人到人类机器人团队（HRT）的过渡相关的道德，哲学和实践维度。通过探索人类和机器人之间不断发展的动态，本文研究了作为人类和机器人之间的协作和整合所带来的道德挑战，哲学含义和实际考虑。它强调了负责任的设计，实施和道德框架的需求，以指导人类机器人团队的发展和部署。特别关注刚性和软执行器之间选择的道德后果。这项研究强调了采用入学和阻抗控制技术来调节人与机器人之间的相互作用和依从性的重要性。通过分析利用软执行器的道德意义，该论文强调了潜在的优势，例如增强的安全性和在密切人类机器人协作期间的伤害风险降低。
宣布即将发布的资金机会公告的团队合作伙伴列表：从废水中恢复高能材料
宣布即将到来的资金机会公告的团队合作伙伴列表公告：从废水中恢复高能量价值材料，高级研究项目机构 - 能源（ARPA-E）正在考虑发出资金通知（NOFO）通知（NOFO），以支持开发新技术，以从新技术中恢复高度的能源，以减少对国内供应的高度销售，并降低了对国内的散发，并降低了国内的进出式，并降低了国内的进出式，并提供了对国内的进出式，并降低了国内的进出式，并降低了国内的进出式，并降低了国内的进出式，并提供了促成的进口，并降低了进口的进口，并降低了杂种，并降低了进口的进口，并支持了进出的进出口。流处理。本公告的目的是促进成立新的项目团队，以应对潜在的未来NOFO。将来发行的任何NOFO都将提供特定的计划目标，技术指标和选择标准。如果此公告与潜在的NOFO之间存在任何不一致之处，则NOFO语言将控制。该计划的预期目标是开发技术，以从国内废水来源回收多个关键的矿物质和/或基于氨的产品。最高兴趣的关键矿物是能源部指定为12种能源和供应链相关的金属，包括锂，钴和稀土元素。1个基于氨的产品包括肥料，其他高价值氮气以及氨氧化的氢。废水是广泛定义的，可能包括（但不限于）市政，牲畜，工业和采矿废物流。能够恢复高能量氨和关键矿物质的能力技术将是能源效率，高度选择性且耐用的技术。可取的过程将是连续的，涉及几个顺序步骤，易于适应现有或新的废水设施，并且可扩展（例如，模块化）。预计几个技术类别可以实现此目标，包括：
