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Mark Challenge 12th Edition
由国际摩纳哥大学（IUM）组织的Mark Challenge是一项享有盛誉的商业投球竞赛。它邀请了旨在产生积极影响的奢侈品和服务的创新业务计划。The competition aims to: a) Support and highlight the next generation of global entrepreneurs b) Encourage innovative ideas and business concepts in the luxury sector, utilizing creative channels to effectively reach HNWIs and UHNWIs worldwide c) Develop and promote essential skills among international students and alumni, such as collaborative working, critical and creative thinking, and project management d) Enhance Monaco's reputation as a hub for entrepreneurial具有积极的社会或环境影响的倡议。最初是IUM Master's学生的内部竞争，Mark Challenge自2014年以来就向具有奢侈品管理和企业家计划的国际商学院和大学开放。在过去的11年中，有209所来自41个国家的大学和商学院参加了比赛，其中942支团队组成了来自80多个不同国籍的2,641名学生和专业人士。
人工智能应该挑战，而不是服从
[26] Jiahao Yu、Xingwei Lin 和 Xinyu Xing。Gptfuzzer：使用自动生成的越狱提示对大型语言模型进行红队测试。arXiv 预印本 arXiv:2309.10253，2023 年。[27] Liangming Pan、Michael Saxon、Wenda Xu、Deepak Nathani、Xinyi Wang 和 William Yang Wang。自动纠正大型语言模型：调查各种自我纠正策略的概况。arXiv 预印本 arXiv:2308.03188，2023 年。[28] Susmit Jha、Sumit Kumar Jha、Patrick Lincoln、Nathaniel D Bastian、Alvaro Velasquez 和 Sandeep Neema。使用形式化方法引导的迭代提示消除大型语言模型的幻觉。2023 年 IEEE 国际保证自主会议 (ICAA)，第 149-152 页。 IEEE，2023 年。[29] Jacob Menick、Maja Trebacz、Vladimir Mikulik、John Aslanides、Francis Song、Martin Chadwick、Mia Glaese、Susannah Young、Lucy Campbell-Gillingham、Geoffrey Irving 等人。教授语言模型以支持带有经过验证的引文的答案。arXiv 预印本 arXiv:2203.11147，2022 年。[30] Advait Sarkar。计算机应该易于使用吗？质疑用户界面设计的简单性原则。在 2023 年 CHI 计算机系统人为因素会议的扩展摘要中，第 1-10 页，2023 年。[31] Haiyan Zhao、Hanjie Chen、Fan Yang、Ninghao Liu、Huiqi Deng、Hengyi Cai、Shuaiqiang Wang、Dawei Yin 和 Mengnan Du。大型语言模型的可解释性：一项调查。 arXiv preprint arXiv:2309.01029，2023 年。[32] Todd Kulesza、Simone Stumpf、Margaret Burnett、Sherry Yang、Irwin Kwan 和 Weng-Keen Wong。过多、过少还是恰到好处？解释如何影响最终用户的心智模型。2013 年 IEEE 视觉语言和以人为本的计算研讨会，第 3-10 页。IEEE，2013 年。[33] Elaine Simpson RN 和 Mary Courtney RN。护理教育中的批判性思维：文献综述。国际护理实践杂志，8(2):89–98，2002 年。[34] Robert J Sternberg 和 Diane F Halpern。心理学中的批判性思维。剑桥大学出版社，2020 年。
人工智能设计挑战赛评分标准
我确定了 AI 如何成为问题的创造性解决方案。我在设计过程中考虑了限制因素。在设计过程中，我预见并解决了解决方案面临的挑战。我从头到尾规划并考虑了用户的体验。我反思了从我的设计经验中获得的见解和成长领域。
无人机系统交通管理的挑战
尽管看起来很戏剧性，但这些并不是极不可能发生的自然灾害或另一次埃亚菲亚阿拉冰盖火山喷发的后果。它们是相对较短（几小时）且计划外的空域不可用或对欧洲某大片空域实施重大流量限制的后果，在特定的夏日。硬件故障、软件功能不可用、通信故障、自然灾害或火灾，甚至是网络攻击或恐怖活动等破坏行为造成的噩梦。是的，这些发生的可能性很小，但可能会发生，而且……它们会发生。灾难恢复和应急计划将付诸实施，以确保安全管理情况，但业务连续性呢？“清理天空”行动之后是四小时的空域关闭，这对企业及其客户没有任何好处！
DefSpace 任务：公开挑战
例如：在 iDEX 下申请“带有集成发射控制中心的小型卫星（重量不超过 650 公斤）的可运输/移动发射系统”，创新标题为“挑战 1：带有集成发射控制中心的小型卫星（重量不超过 650 公斤）的可运输/移动发射系统”。
应对策略：7 天挑战
时刻。青少年和成年人需要健康的应对策略来帮助他们应对艰难的情绪、挫折和日常的起起落落。健康应对策略的一些例子包括听音乐、涂色和深呼吸。通过参与这些活动，我们可以学会随着时间的推移调节自己的情绪，而不是在心烦意乱时以更消极的方式表现出来。
ConOps 模板 - FAA-TFM-AID 挑战
图 1-1. TFM 功能 ................................................................................................................ 7 图 2-1. 当前运行环境 .............................................................................................................. 17 图 2-2. ATC 设施的相对组织 .............................................................................................. 18 图 2-3. 整个 NAS 的 TFM 设施 ............................................................................................. 19 图 2-4. TFM 决策过程概览 ............................................................................................. 23 图 2-5. 与 TFMS 交换数据的自动化系统 ............................................................................. 24 图 2-6. PERTI 规划时间表示例 ............................................................................................. 25 图 2-7. NAS 监视器 ............................................................................................................. 27 图 2-8. 出发查看器 ............................................................................................................. 28 图 2-9. FCA 动态航班列表 ............................................................................................. 29 图 2-10.芝加哥奥黑尔国际机场 (ORD) 的 AADC 视图 ...................................................... 30 图 2-11. 用于证明流量限制的 FEA 示例 ........................................................................ 32 图 2-12. FSM 中的建模结果示例 ............................................................................ 33 图 2-13. RMT 显示 o
满足机载精度挑战...
成功的机载激光雷达测深仪的基本素质是精度、能力和成本效益。在过去的二十五年里，激光、光学、电子和计算机的发展使得构建具有不同用途的可行机载激光雷达系统变得更容易，而且正在构建的数量也在不断增加。然而，由于需求有限，而且仍然很难满足上述三个要求，尤其是第一个要求，目前世界上只有不到十台机载激光雷达测深仪。从系统中获取答案并不难。然而，要获得符合国际精度标准和典型客户操作要求的结果，需要大量的理解和努力。机载测深仪的设计、构造和操作的主要考虑因素必须是数据质量和深度测量精度。物理环境和系统硬件组件都会产生许多必须克服的错误源。这需要周到的硬件和软件系统设计和构建，以及预测、建模和应用适当的校正器。必须建立并遵循质量控制、校准和维护的操作程序。在本文中，我们描述了已开发的大量硬件设计功能、软件算法、偏差校正器、显示器和操作程序，为满足所需精度标准同时保持效率和成本效益的系统提供了基础。上述功能都已纳入美国陆军工程兵团 SHOALS 作战机载激光雷达测深系统。SHOALS 可通过直升机和固定翼飞机进行操作，以满足各种类型的测量要求，例如制图、疏浚、海岸工程、资源管理、建模和侦察。尽管 SHOALS 硬件是十年前设计的，但该设计已被证明是最佳的，经过七年的成功实地操作，涵盖了广泛的赞助商、要求、全球各地的位置和环境条件。SHOALS 飞行后数据处理软件套件提供了高精度、完美运行，并定期升级以提高实用性和效率。事实证明，整个系统设计非常灵活，并且根据客户要求在硬件和软件中添加了许多新特性和功能。在本文中，我们将描述硬件和软件设计理念以及关键的设计考虑因素。我们详细讨论了如何克服大量潜在或已实现的误差源，这些误差源通常存在于机载激光雷达水文系统中，特别是 SHOALS 中。