XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemVerification
工具包用于自主代理人的社会，法律，道德，善解人意，善解人意和文化要求的规范，验证和验证
但是，对于启发，规范，验证和验证，有最小的工具支持。这是一项具有挑战性的任务，因为需要参与此过程的专家（伦理学家，律师，监管机构，最终用户等）的非技术和各种背景。我们的软件Sleec-TK是一种用户友好的工具包，采用正式方法，允许利益相关者在验证和验证Sleec要求的验证和验证中了解和解决问题。Sleec-TK是一种公开可用的工具包，可由非技术专家使用，可在[1-3]中支持该过程和技术。由Sleec-TK机械化的Sleec框架包括规则启发过程[1]以及规范，验证和验证技术[2]。[3]中的技术报告介绍了我们的理论基础和过程，以实现Sleec要求的规范，一致性验证和验证。它讨论了Sleec-TK软件中使用的领域特定语言（DSL）和该语言的正式语义，并采用了定时版本的CSP（交流顺序过程）[4]。[2]中描述了我们工具的初始版本，该版本仅支持Sleec语言建模，一致性和冗余验证。我们在这里描述的版本实现了语义的更新版本，该版本提供了增加的可伸缩性，并已得到了广泛的验证。此外，它通过对SLUEC规则的系统模型的一致性验证得到了增强（即，图中所示的Sleec一致性插件1是我们软件中的新组件）。此外，对于Sleec-TK，我们用7个Sleec规范文件验证了规则和语言，与利益相关者一起涵盖了199个规则。从规范思想的角度[5，6]的角度，在开发自主系统方面有重要的工作，包括基于用户的道德选择的透明度[7]，解释性和数据驱动的个性化工具[8]。我们Sleec语言的工作还考虑了启发和调试的替代方法[9]。sleec-tk与规范的操作[1] [10]有关，支持自动化过程，以验证和验证捕获这些规范的规则，通过其在𝑡𝑜𝑐𝑘-CSP中描述的语义机械化（定时过程代数[4，11]）。sleec-tk被用作Eclipse环境的一组插件，但包括用于Sleec规则验证的独立版本。存储库中的readme.md文件提供了用于下载，安装和使用软件的说明，并提供示例。规则的定义是通过图形界面提供有关任何句法或打字问题的指导的图形界面。在后台，生成𝑡𝑜𝑐𝑘-CSP脚本以支持冲突和冗余的检查。通过在后台使用CSP型号Checker FDR4 [12]，以按下按钮进行。验证是通过与Robotool 1 [13]集成而进行的，这是一种使用域特异性符号Robochart建模和验证移动和自治机器人的工具。SLEEC规则可以作为Robochart模型的文档定义属性的一部分，用于自动验证和报告。
三菱电气开发了AI
About Mitsubishi Electric Corporation With more than 100 years of experience in providing reliable, high-quality products, Mitsubishi Electric Corporation (TOKYO: 6503) is a recognized world leader in the manufacture, marketing and sales of electrical and electronic equipment used in information processing and communications, space development and satellite communications, consumer electronics, industrial technology, energy, transportation and building equipment.三菱电气本着其“更好的变化”的精神来丰富社会。该公司的收入为截至2024年3月31日的财政年度。有关更多信息，请访问www.mitsubishielectric.com *美国。美元金额以¥151 =美国1日元的价格翻译成$ 1，这是2024年3月31日东京外汇市场上的大约利率
通过动态稀疏分布式内存
摘要高保证加密术的领域很快就已经成熟，但对于端到端的端到端验证了效果有效的加密实现，仍然缺失了尚未确定的基础框架。为了解决此差距，我们使用COQ证明助手正式连接三个现有工具：（1）Hac-特定的紧密加密规范语言； （2）用于效果，高保证加密实现的茉莉语； （3）模块化加密证明的Ssprove基础验证框架。我们首先将HACSPEC与Ssprove连接起来，通过设计了从HACSPEC规范到命令式Ssprove代码的新译本。我们通过考虑从HACSPEC到纯粹的功能性COQ代码的第二次，更标准的翻译来验证这一翻译，并生成两个翻译产生的代码之间的等价性的证明。我们进一步定义了从茉莉蛋白到ssprove的翻译，这使我们能够在ssprove中正式推理有关茉莉蛋白中有效的加密信息。我们证明，相对于Jasmin的操作语义，在COQ中正确地证明了这一翻译。最后，我们通过给出有效的AES的基础端到端COQ证明，证明了方法的有用性。在此案例研究中，我们从使用硬件加速的AE的现有茉莉实现开始，并证明它符合HACSPEC编写的AES标准的规格。我们使用Ssprove基于AES的Jasmin实施来形式化加密方案的安全性。
经济年龄结构模型的验证结果……
为了解决这一局限性，Acemoglu 等人（2020 年）、Gollier（2020 年）和 Favero 等人（2020 年）引入了模型，将人群划分为有限数量的同质“风险组”，并研究引入针对特定群体的政策对经济和流行病学的联合影响。尽管如此，在他们的表述中，没有从一个群体转移到另一个群体的可能性，然后这种方法只有在假设流行病的持续时间与每个群体所包含的年龄范围相比可以忽略不计时，才能考虑到疾病对不同年龄组的不同影响。然而，如果流行病持续数年，这种假设不太可能成立，而对于在人群中成为地方病的疾病，这种假设是不够的 2 。
EPA有条件批准坦克清洁验证计划
4。目前正在停用的六个坦克（坦克1、13、14、17、18和19）必须经过验证过程，无论其历史清洁和/或检查如何。为了使红山散装燃料箱安全迅速关闭，EPA同意对最近持有燃料的14个储罐的清洁，检查和关闭的优先级，而NCTF-RH则继续评估这6个失败储罐的状况。但是，EPA的期望是，该修订后的储罐清洁验证计划中描述的QV方法也应适用于这六个坦克，除非这样做对检查员的健康和安全构成了重大且无法克服的风险。NCTF-RH将被要求为修改计划的任何请求提供理由，并且必须由EPA批准任何替代验证计划。
关于坦克清洁验证计划的评论
亲爱的后海军上将巴内特，2024年1月11日，美国海军地区夏威夷（海军）为美国环境保护局9（EPA）提供了坦克清洁验证计划。该文件描述了海军将验证所有残留燃料，污泥和蒸气的方法，这些方法已从二十个散装燃料储罐，四个电涌储罐和两个Red Hill Bulk燃料存储设施（RHBFSF）的两个底漆中除去。海军提出的验证方法主要由视觉检查组成，这些检查将由四个独立实体验证。最初在EPA的2024年1月18日关于坦克清洁工作计划的信中所示，目前无法达成验证计划的同意。EPA无法批准书面计划，因为它没有完全描述提出的测试协议，并且没有建立明确的标准表明通过测试。尽管EPA不反对使用视觉检查作为验证设施清洁的主要手段，但当前的计划无法充分描述水珠测试如何有效地实现表明坦克清洁度的目标。请参阅此信中包含的评论以获取更多详细信息。我们期待着制定一项计划，以确保坦克达到可接受的清洁水平。请查看封闭的评论，并在2024年3月15日之前回复。如果您寻求任何澄清，请联系Drew Suesse（808-539-0545，suesse.andrew@epa.gov）。
异步多锁系统中时钟域交叉（CDC）的高级结构和半正式验证流
1背景和最新的5 1.1背景。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.1.1当前电路状态。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.1.2异步多锁系统。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.1.3全球数字设计流。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1.1.4全球数字验证流。。。。。。。。。。。。。。。。。15 1.2时钟域交叉（CDC）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 1.2.1与CDC有关的问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 1.2.2 CDC同步结构。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 1.3 CDC验证。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 1.3.1 RTL上的CDC结构验证。。。。。。。。。。。。。。。。26 1.3.2基于CDC断言的验证。。。。。。。。。。。。。。。。。30 1.4结论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34
桥接人类的概念和计算机愿景，以解释面部验证
用人工智能（AI）摘要影响了诸如面部验证之类的敏感应用的决策过程，以确保决策的透明度，公平性和责任感是很有趣的。尽管存在可解释的人工智能（XAI）技术来澄清AI的决策，但向人类表达这些决定的解释同样重要。在本文中，我们提出了一种结合计算机和人类视野的方法，以提高解释对面部验证的解释性。特别是我们受到人类感知攻击的启发，以了解机器在面部比较任务中如何感知到面对面的人类语义。我们使用MediaPipe，它提供了一种分割技术，该技术可以识别不同的人类语义式区域，从而实现了机器的感知分析。补充说，我们改编了两种模型不足的算法，以对决策过程提供可解释的见解。