“如何度过人工智能寒冬” James Luke 博士,IBM 杰出工程师和首席发明家 如果您不知道,人工智能寒冬是指在人们对人工智能的期望达到顶峰之后出现的低迷,资金枯竭,专业人士对其潜力嗤之以鼻。70 年代末 80 年代初发生过一次人工智能寒冬,十年后又发生过一次——最后一次是在 1992 年。在这样的“寒冬”里,人们对人工智能嗤之以鼻并不罕见——James Luke 深情地回忆起 IBM 的一位(至今仍是)高管在他职业生涯早期告诉他,“如果你想在公司有所成就,就离开人工智能”。但即便是 Luke 也承认,考虑到挑战的规模,出现怀疑者并不奇怪。Luke 在会议开幕式主旨演讲中表示:“我们试图用人工智能重塑人脑的智能,这是人类面临的最大工程挑战。” “它比曼哈顿计划、比大型强子对撞机还要大——但我们通常只以两三个人组成的团队进行研究。”尽管如此,他仍敦促与会代表对人工智能保持积极态度,因为如果以正确的方式对待,人工智能可以发挥作用并带来巨大的机遇。那么,什么才是“正确的方式”?卢克说,人工智能有效用例的最佳例子之一仍然是 1997 年超级计算机深蓝与世界冠军国际象棋选手加里卡斯帕罗夫之间的著名比赛。深蓝曾在 1996 年挑战卡斯帕罗夫并失败,而它的架构师 IBM 决心不再重蹈覆辙。IBM 工程师寻求另一位国际象棋大师的帮助来构建深蓝,并对计算机进行编程,使其能够预测未来 14 步。从本质上讲,它复制了人类的能力,但通过巨大的规模进行了扩展。尽管“深蓝”赢得了 1997 年的锦标赛,但它的局限性也暴露无遗。当时参与打造它的大师说:“深蓝每秒评估两百万步,我评估三步。但我怎么知道该评估哪三步?”卢克说,这句话完美地概括了人工智能的缺点:“我们还没有解决这个问题,我们不明白大师如何知道该评估哪三步。这是智能和人工智能之间差异的一个很好的例子。人工智能不会比人类更好——人类脑细胞比电子神经元复杂得多。”他补充说,人工智能经常被认为比人类智能更好,因为它不会忘记东西。但卢克认为,人类忘记的能力是智能的一部分,因为忘记可以帮助我们“概括、实验和学习”——更不用说不会被我们做过的所有可耻的事情所打败。卢克分享了三条让人工智能发挥作用的建议:
在AI/IoT行业,风险企业容易快速成长,但另一方面,由于资金或人才不足,存在企业解散或被其他企业收购的风险。因此,在选择合作的风险企业时,需要从各个方面评估目标企业,并迅速做出决定。NRI不仅在发达国家,而且在新兴国家都建立了风险企业监控系统,并建立了数据库,以了解产业结构和从事核心技术的企业。NRI不是提供简单的列表,而是可以从技术优势、网络图、利益相关者评价等各个角度灵活评估企业,以满足客户的需求。
经验数据分析通常需要完整的数据集。在不完全观察到的数据集的情况下,对于未观察到的数据产生了合理的值(归纳),方法很有吸引力。这个想法是然后以简单的方式分析完整的数据集,例如使用公开可用的软件。因此,已经提出和评估了各种插补方法。用于评估这些方法的流行措施基于模拟研究中应用的真实值和估算值之间的距离。在本文中,我们通过一个理论示例和模拟研究表明,这些度量可能具有误导性:量度值的少量值是估算和真实值之间距离的函数的函数,并不意味着基于估算数据集的推论在某种程度上靠近(有效的)基于完全数据集的(有效的)推论,而没有丢失值集。因此,我们建议比较基于估算数据集的有效推论的插补方法。
姓名:Barnett,Street Anthony 批准人: Quinn Leland,博士 Jamie Ervin,博士 咨询委员会主席 委员会成员 高级机械工程师 教授 AFRL,WPAFB,俄亥俄州 机械和航空航天工程系 Bang Tsao,博士 Steve Fuchs 委员会成员 委员会成员 讲师 高级工程研究员 电气 UDRI 和计算机工程系 John G. Weber,博士 Eddy Rojas,博士,M.A.,P.E. 副院长 院长 工程学院 工程学院
许多大型组织并不存在于这一企业格局中。在增加新容量时,PGE 选择了它认为是最大的、具有良好业绩记录的高性能框架 — — 位于奥兰多的三菱电力系统 (MPS) 的 254 兆瓦 M501G1 — — 作为 407 兆瓦、1 × 1 联合循环的核心。然后,它以行业创新者的身份脱颖而出,将艾默生过程管理位于匹兹堡的电力和水处理解决方案部门的数字总线技术指定用于工厂平衡 (BOP) 仪表 — — 这取代了安装和维护成本更高、更耗时的传统仪表和接线系统。有时,行业领先地位需要付出高昂的代价,PGE 从特洛伊核电站 — — 俄勒冈州有史以来唯一建造的核电站 — — 的痛苦经历中亲身了解到了这一点。采用数字总线技术的决定当然不是仓促做出的。相反,它是经过多年的发展而来的,并且很大程度上基于以下几点:n 在大型过程工厂中长期积极使用数字总线的经验。
用于表征飞机机身撞击损伤的光学工具 N.Fournier 1 – F. Santos 1 - C.Brousset 2 – JLArnaud 2 – JAQuiroga 3 1 NDT 专家,2 AIRBUS France,3 Universidad Cmplutense de Madrid 摘要:在飞机制造/组装过程中或交付后的使用中,机身外部可能会出现表面损伤。大多数此类缺陷与飞机尺寸相比都很小,通常分布在机身的整个表面。为了正确表征这类异常,无损检测领域一直需要新手段。它们需要可靠、便携、快速和准确。对于此类缺陷,光学技术通常可以提供好的解决方案。然后,开发了基于光学的新技术来满足飞机制造商对损伤表征的要求。具体来说,我们开发了一种基于阴影莫尔效应的便携式设备,用于表征飞机机身撞击损伤的精确几何形状。该系统易于使用、便携、快速且成本低廉。它将有助于操作员对缺陷进行分类,并在检查过程中节省大量时间。经过一段时间的测试后,该设备应在飞机的总装线上使用。1 – 简介:在航空领域,国家和国际机构都要求制造商、航空公司和维修机构严格遵守有关飞机安全和保障的现行规定。飞机的结构在使用过程中承受着巨大的机械负荷,每个部件都有确定的使用寿命。必须定期检查零件以检查其可用性,并在其整个使用寿命期间安排系统的无损检测。当发生损坏时,必须对面板进行额外的控制,以确保其完整性以便继续使用。结构复杂性的增加以及为提高机械性能和减轻结构重量而使用的新材料导致了新的控制手段的不断发展。这些工具必须与旧工具一样高效,更快、更准确、更自动化,并且对人为解释的限制性更强。这种演变是航空业所有参与者遵循的整体质量战略的一部分。在所有可能影响结构完整性的损坏中,意外表面凹痕是最受监控的损坏之一:必须控制受影响的区域,以确保不会产生裂纹、分层或剥离。在进行任何更深的无损检测控制之前,操作员必须评估表面和深度损坏的严重性。制造商的设计办公室会给出公差,以根据这些标准将损坏分类,从而确定后续操作。然后,控制员必须恢复凹痕的精确几何形状,主要有两个原因:帮助他们对损坏进行分类,并帮助设计办公室确定受影响结构的新机械属性(当凹痕几何形状足够关键以运行此类程序时)。2 - 凹痕表征工具:Moireview©:开发了一种新工具来满足凹痕表征方面的需求。该系统基于光学,可以检索受影响区域的 3D 形状。它的开发是对目前使用的机械手段(深度计、粗糙度仪……)的补充。此工具的基本规格是快速、自主、便携和易于使用。负责检查的操作员必须在飞机周围走动以检测损坏情况,并可能从地面、平台或发动机舱进行测量。此后,他们应该能够携带该工具进入难以接近的区域。考虑到飞机的整个表面,与相对较小的凹痕(可能有很多且遍布整个飞机)相比,系统必须快速,以便在合理的时间内完成完整的检查。最后,考虑到设计办公室给出的公差,该工具必须足够精确。
