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LifePo4设计注意事项
尽管如此，电池的任何未使用的容量都意味着设计师必须购买更大的电池以满足他们的需求。这意味着，如果您的设计确实需要使用10 WHR电池来应用您的应用，并且您的设计不利用电池的15-30％，可以通过电荷电压不准确和/或为了保留电池的循环寿命，则需要购买15-30％的电池。并且，由于电池通常是系统中最昂贵的部分之一，因此在电池充电器上节省几美分和/或循环寿命的潜在增加通常不会超过购买更大电池的成本。此外，当您考虑电池充电器设计可以提供的其他功能时，良好充电器设计的好处就超过了成本。
/'”'”3 铝制船体设计考虑...
适用于海洋环境的铝合金已经问世约 30 年，在减轻结构重量和船体维护方面具有显著优势。然而，铝合金的单位材料成本目前是低碳钢的 5 至 6 倍。与钢相比，使用铝合金通常可减轻船体结构重量约 50%，因此铝船体的总材料成本将是同类钢船体的 2-1/2 至 3 倍。由于铝结构通常不会显著降低船体建造的劳动力成本，因此更高的材料成本会导致整体建造成本相应增加，而这些成本必须转嫁给购买者。这一因素通常将铝的使用限制在以下海洋应用中：
运输安全设计考虑因素
本文件概述了交通系统的主要资产——公交车、轨道车辆以及交通基础设施和通信，并对每种资产固有的各种攻击方法的脆弱性进行了初步评估。此外，本文件还讨论了访问管理、系统集成和通信等主题，这些主题对于保护交通资产都至关重要。尽管许多主题领域在文件中是分开讨论的，但资源的用户必须认识到所提出的考虑因素和强化策略之间的相互关联。因此，在制定保护和强化维护设施或铁路终点站的策略时，参考基础设施和访问管理部分将提供额外的价值。
电子商务中的人工智能和道德考量
Alok Reddy Jakkula 信息技术学士学生 摘要 本文深入探讨了人工智能 (AI) 在电子商务领域迅速扩大的作用，强调了随着这一技术进步而出现的紧迫的道德考虑。随着机器学习算法、聊天机器人和预测分析等人工智能技术成为增强客户体验、简化库存管理和改进个性化营销策略不可或缺的一部分，它们也引发了关键的道德问题。这些问题包括数据隐私、知情同意、算法偏见以及人工智能驱动决策的透明度需求。随着数字市场的发展，正面应对这些道德挑战的必要性对于确保人工智能在电子商务中的可持续整合至关重要。这项研究不仅旨在剖析这些关键的道德问题，而且还提出可行的框架和最佳实践。这些准则旨在促进人工智能技术在电子商务运营中的道德整合，从而营造一个信任、公平和尊重消费者权利的环境。 关键词 人工智能 (AI)、道德考虑、人工智能技术、电子商务。
人工智能政策和使用注意事项
人工智能政策和使用注意事项 2023 年 8 月 29 日 人工智能程序曾经只是科幻小说中的东西，如今已广泛提供给学生和教师。尽管目前尚不清楚此类程序对学习和技能发展的影响，但学生已经在许多辅助能力中使用人工智能技术，有时甚至以可能被视为学术不端行为的方式使用。因此，所有教师在设计课程和作业时都必须考虑人工智能的可用性。 我们所说的人工智能是什么意思？ 人工智能有多种形式，从帮助完善和完善我们工作的辅助程序到创建新内容的生成程序。 允许我们检查语法和拼写的应用程序已经整合到经批准的 Microsoft 产品中，教师和学生都在使用。 Grammarly 是一个更复杂的独立平台，它执行类似的检查并帮助作者修改书面作品的语气以增加影响力。该软件已获准在某些课程中使用，但不能通过自助服务平台下载。在撰写本文时，UWSP 批准的生成语言程序的唯一选项是大学与微软签订的合同所涵盖的选项。在 Microsoft Edge 上运行时，Bing 浏览器具有聊天功能，该功能将 ChatGPT 4 的大型语言模型生成 AI 算法与 Bing 的互联网搜索能力相结合。与独立的 ChatGPT 应用程序不同，Bing 中的聊天功能将在其生成的文章中包含网络参考。目前功能有一些限制，因为聊天中的对话不能超过 10 个问题。微软宣布，相同的聊天算法将在本日历年结束之前，甚至可能在 2023 年秋季学期开始之前整合到 Word 中。图像生成 AI 也可供教师和学生使用。目前，Adobe Creative Suites 正在提供 Adobe Express 的测试版，它具有文本转图像功能。Microsoft Edge 也有一个图像生成器。虽然它目前还不能通过机构帐户使用，但它很可能很快就会集成到所有用户的平台中。解决课程中 AI 使用问题的选项。课程中处理人工智能的基本策略有三种。你应该选择最适合你情况的选项。
生成式人工智能的网络安全考虑因素
训练数据中毒 训练数据中毒是指恶意操纵 LLM 的训练数据或微调程序，从而引入漏洞、后门或偏见，这些漏洞、后门或偏见可能会破坏模型的安全性、有效性或道德规范。通过篡改训练数据或微调程序，攻击者可以注入微妙但有影响力的修改，从而破坏 LLM 的预期行为。这可能包括在训练数据中引入恶意模式、有偏见的信息或故意误导的示例，旨在歪曲模型的决策过程或损害其有效概括的能力。
海军陆战队的人工智能考量
CNA 的自主和人工智能中心支持美国将自主、人工智能和相关技术有效纳入军事能力的目标。纵观历史，将技术进步应用于作战的能力已经导致战争方式和作战工具发生根本性变化。自主和人工智能代表了战争中的革命性技术，为美国提供了对抗和遏制新兴威胁、应对安全挑战和推进美国国家利益的机会。但这种机会绝非板上钉钉，因为自主也为近乎匹敌的竞争对手提供了潜在的不对称优势，其中一些竞争对手一直在积极追求这些能力。同样，私营部门和商业研发部门的快速创新远远超过美国军方，这也给美国带来了新的挑战，美国需要在这种迅速变化的环境中迅速识别和整合尖端技术发展。
人工智能口译：伦理考量
随着机器翻译 (MT) 的普及以及翻译文本准备和后期编辑等子任务的产生，人工智能 (AI) 和机器学习技术已经对语言中介市场产生了影响。到目前为止，机器口译对口译行业的影响还没有机器翻译对翻译行业的影响那么大。然而，技术进步并未结束，如今全自动机器翻译和基于人工智能的计算机辅助口译 (CAI) 工具在口译行业越来越普遍。然而，人工智能和大数据在口译中的使用引发了数据保护和保密方面的一些伦理问题。最早提到机器翻译可以追溯到 20 世纪 30 年代。尽管历史悠久，但翻译研究中很少讨论机器翻译的伦理考虑，据我们所知，口译研究中根本没有讨论过这些问题。本文首先研究了如何将人工智能应用于口译以及现有的各种工具，然后讨论了人工智能的使用（尤其是在口译中使用）所引发的道德问题。
人工智能中的伦理考量
摘要。本文深入探讨了计算机视觉领域内多方面的伦理挑战，重点关注这一前沿领域固有的各种伦理层面。它强调迫切需要解决与人工智能技术相关的伦理问题，包括算法公平性、知情同意、公众参与、强大的隐私协议、透明度以及通过人机交互系统整合人类判断。该研究强调了政府、企业、学术界和社会等不同利益相关者之间的合作至关重要，以促进计算机视觉领域负责任和公平的人工智能实践。通过细致的审查，本文强调了平衡技术进步与伦理考虑的紧迫性。它提倡制定和实施道德原则，确保人工智能技术符合社会价值观并促进公平、透明和问责制。各部门之间的协作努力对于建立指导在计算机视觉领域负责任地部署人工智能的道德框架至关重要。通过将道德意识融入技术创新的核心，这种方法旨在建立人工智能与社会之间的共生关系，最终使全人类受益。
