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Juliette Mattioli、Gabriel Pedroza、Souhaiel Khalfaoui、Bertrand Leroy。结合数据驱动和基于知识的 AI 范式来设计基于 AI 的安全关键系统。人工智能安全研讨会 (SafeAI)，2022 年 2 月，虚拟，加拿大。hal-03622260
基于人工智能的系统的开发面临着多重艰巨挑战。这些挑战主要一方面归因于相关工程学科（系统、安全、安保）的技术债务、其固有的复杂性、尚未解决的问题，另一方面归因于人工智能自主性的新兴风险、人工智能启发式与所需确定性之间的权衡，以及总体而言，定义、描述、评估和证明基于人工智能的系统足够安全和可信的难度。尽管过去几十年来，许多领域做出了大量研究贡献并取得了不可否认的进步，但实验性人工智能和可认证人工智能之间仍然存在差距。本文旨在“通过设计”弥合这一差距。考虑到工程范式是指定、关联和推断知识的基础，提出了一种新范式来实现 AI 认证。所提出的范式承认现有的 AI 方法，即联结主义、符号主义和混合主义，并提出利用它们作为知识捕获的基本特征。因此获得了一个概念元体，分别包含数据驱动、知识驱动和混合驱动的类别。由于观察到研究偏离了知识驱动，而是努力采用数据驱动方法，我们的范式呼吁依靠混合驱动方法来增强知识工程，以改善它们的耦合并从它们的互补性中获益。
实时的混合二次二次编程，用于车辆决策和运动计划 /作者= Quirynen，Rien； Safaoui，Sleiman； di cairano，Stefano /creationDate = 2024年9月4日 /受试者=控制，动态系统，优化，机器人技术< /div < /div>
摘要我们为自动驾驶的实时可行的基于组合编程的决策（MIP-DM）系统开发。使用线性车辆模型在公路对准的坐标框架中，车道变化限制，避免碰撞和运行规则可以作为混合成分不平等的配方，从而导致混合构成二次统一程序（MIQP）。提出的MIP-DM通过在每个采样瞬间求解MIQP来执行操纵选择和轨迹产生。过去认为实时求解MIQP是棘手的，但我们表明我们最近开发的求解器BB-ASIPM能够实时解决嵌入式硬件的MIP-DM问题。在各种情况下，在仿真中说明了这种方法的性能，包括合并点和交叉点，以及在dspace scalexio和microautobox-iii中的硬件式仿真。最后，我们显示了使用小型车辆的实验。
粮农组织/世卫组织食品添加剂联合专家委员会
CCRVDF 主席 Brandi Robinson 女士报告了 CCRVDF 在 2023 年 2 月举行的第二十六届会议 (CCRVDF26) 上的成果和活动。她报告说，JECFA 在其第九十四次会议上建议的尼卡巴嗪在鸡组织中的最大残留限量以及在绵羊、山羊和猪组织中的最大残留限量已由 CCRVDF 提出并在食品法典委员会第四十六届会议 (CAC46) 上获得通过。她说，CCRVDF 已推断出 10 种化合物的法典最大残留限量以适用于“所有其他反刍动物”，并使用“CCRVDF 应用的风险分析原则”中描述的外推法推断出 2 种化合物的最大残留限量适用于鱼类。外推的最大残留限量由 CCRVDF26 提出并由 CAC46 通过。 CCRVDF 主席还报告了优先事项清单的最新情况以及 CCRVDF/CCPR 联合电子工作组的活动，该工作组正在协调农药和兽药化合物的标准，并协调两个委员会（CCRVDF 和 CCPR）的食品描述符。
conférenceRégionalede la fao -pourl'AmériqueLatine et les
为了支持2030年的可持续发展计划的实施（2030年计划），可持续发展目标（SDG）的实现和适应气候变化的适应，必须认识到重要的重要性，即生态系统服务涵盖生产系统的生态系统服务的重要性。，如果我们想能够确定生产系统面临的多重和复杂挑战，我们必须了解自然资源和社会经济因素的相互依存关系。在这方面，综合领土开发，综合土地使用计划以及综合土地和水管理构成了适应自然资源管理的高管，从而考虑到对有关资源的干预措施的损害和互补性，提供了优化多个长期优势的贡献的可能性。