XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemproposing
人工智能设计：提出基于数据整理的概念框架
工程设计、制造和人工智能之间的交集为我们开发新技术的方式带来无数的突破性改进。然而，要实现物理世界和计算世界之间的这种协同作用需要克服一个核心挑战：当今受过教育的专家中，很少有人同时接受过工程设计和人工智能方面的培训。这一事实，加上这两个领域的采用才刚刚开始，以及许多机构数据管理系统过时，导致工业领域相对缺乏高质量数据，也缺乏能够快速使用这些数据进行机器学习和人工智能开发的个人。为了将工程设计和制造领域推进到开发有效的人工智能、数据驱动的分析和生成工具的下一个准备水平，必须建立一个新的 X 设计原则：人工智能设计 (DfAI)。本文提出并讨论了 DfAI 的概念框架，背景是当代领域及其推动者。[DOI：10.1115/1.4055854]
提出IUCN全球NBS作为实施的主要操作框架
在过去的十年中，NBS在研究，政策和实践方面取得了动力，作为一种方法，可以帮助应对主要的社会挑战，同时为生物多样性和人类的福祉带来益处。NBS概念建立在生态系统方法上，其12个原则在肯尼亚的CBD COP5上采用，以及自2009年以来基于生态系统的方法所做的工作（例如，基于生态系统的气候变化适应，EBA和灾难风险减少，Eco-DRR），但是这些方法是为了解决CBD的主要目标而开发的，但NBS概念的主要附加价值却始于解决主要的全球社会挑战，在SDGS中表达了全球社会挑战。在国际政策领域，NBS已得到认可和可见（例如通过Ramsar公约； UNFCCC; UNCCD-通过COP28； CBD-特别是Kunming -Montreal全球生物多样性框架在NB上的两个目标）。 相反，NBS代表了促进创新并启动自下而上行动的机会，这些行动已实施，以应对影响当地和领土层面可持续性的多种挑战。通过Ramsar公约； UNFCCC; UNCCD-通过COP28； CBD-特别是Kunming -Montreal全球生物多样性框架在NB上的两个目标）。相反，NBS代表了促进创新并启动自下而上行动的机会，这些行动已实施，以应对影响当地和领土层面可持续性的多种挑战。
使用大学
摘要 - 在尼日利亚尼日利亚的权力控股公司（PHCN）在哈科特港（Uniport）（UniPort）的电源发电公司（Uniport）上并没有真正帮助满足整体电力需求，因为事实是，其环境中存在替代性可再生能源，并且它将介入它将帮助您缓解这些挑战。这项工作涉及将光伏（PV）源用于使用UniPort作为案例研究的功率分布。太阳辐射曲线以6o55.9oe的纬度40O48.1获得，平均清除指数为4.37kWh/m2/day。太阳高度，入射角，方位角，kW/m2中的全球太阳值以及PV，电池库和转换器组件的模型。Moreso，敏感性和优化研究，包括太阳能网络的系统体系结构，负载和PV输出。用户指定的变量，例如设备峰值功率，每天产生/消耗的总能量，要投资的总金额以及太阳能发电厂的寿命。太阳能PV的总成本约为二十四（24）小时的电源，约为2000亿，七十万，六十亿奈拉（N2，740,600,000）。投影二十五（25）年的运营和维护成本（OPEX也被确定为九十八百万，五十万奈拉（N96，500,000：00）。在25年的时间里，最多消耗十（10）个小时的电力的费用必须花在PHEDC上的账单上，约为70亿，八百千1600万，三千三百千万奈拉（n 7,816,331,100：00）。这意味着，如果Uniport在接下来的25（25）年中决定抛弃PHEDC，并希望确保保证24小时的电源，那么它将节省总计50亿，并节省了700亿，七百千万千万，一百万，一百万奈拉（N5,075,731,731,100：000：00：000 naira）。此外，通过这种设计产生的功率为7500MWHR，但一年中消耗的负载为7100MWHR/年，鉴于超过400MWHR/年的超额使用功率。可以出售这种过剩的权力，从而为机构创造额外的利润。
识别事故诱因以提高航空运输安全：提出一种深度学习方法
航空是一种复杂的运输系统，安全至关重要，因为飞机故障往往会造成人员伤亡。预防显然是航空运输安全的最佳策略。从过去的事故数据中学习以防止潜在事故发生已被证明是一种成功的方法。为了防止潜在的安全隐患并制定有效的预防计划，航空安全专家从事故报告中确定主要因素和促成因素。然而，如今安全专家的审查过程已经变得非常昂贵。由于信息技术的加速发展以及商业和私人航空运输业的增长，事故报告的数量正在迅速增加。因此，应应用先进的文本挖掘算法来帮助航空安全专家促进事故数据提取过程。本文重点介绍如何构建基于深度学习的模型来识别事故报告中的因果因素。首先，我们使用来自航空安全报告系统 (ASRS) 的大约 200,000 份合格事故报告准备用于训练、验证和测试的数据集。十、我们采用开源自然语言模型作为基线，该模型经过大量维基百科文本训练，并使用事件报告中的文本对其进行微调，以使其更适合我们特定的研究任务。最后，我们构建并训练基于注意力机制的 lo
研究论文：识别事故原因以提高航空运输安全：提出一种深度学习方法
航空是一种复杂的运输系统，安全至关重要，因为飞机故障往往会造成人员伤亡。预防显然是航空运输安全的最佳策略。从过去的事故数据中学习以防止潜在事故的发生已被证明是一种成功的方法。为了防止潜在的安全隐患并制定有效的预防计划，航空安全专家从事故报告中确定主要因素和促成因素。然而，如今安全专家的审查过程已经变得非常昂贵。由于信息技术的加速发展以及商业和私人航空运输业的增长，事故报告的数量正在迅速增加。因此，应应用先进的文本挖掘算法来帮助航空安全专家促进事故数据提取过程。本文重点介绍如何构建基于深度学习的模型来识别事故报告中的因果因素。首先，我们使用来自航空安全报告系统 (ASRS) 的约 200,000 份合格事故报告准备用于训练、验证和测试的数据集。第十，我们采用开源自然语言模型作为基线，该模型经过大量维基百科文本训练，并根据事件报告中的文本对其进行微调，使其更适合我们的特定研究任务。最后，我们建立并训练基于注意力的长短期记忆 (LSTM) 模型，以识别每份事件报告中的主要因素和促成因素。我们提出的解决方案具有多标签功能，并且是自动化和可定制的，并且比现有研究中的传统机器学习方法更准确、适应性更强。深度学习算法在事件报告系统中的这种新应用可以有效提高航空安全。
提出后批判性人工智能素养：为什么我们应该少担心算法透明度，多关心公民赋权
所谓的人工智能 (AI) 正在渗透到我们的公共和通信结构中。2019 年曝光的荷兰儿童保育福利丑闻表明，人工智能的不透明性对本已脆弱的群体有多么不利。事后，许多学者呼吁需要更可解释的人工智能，以便决策者可以干预歧视性制度。促进人工智能的可解释性 (XAI) 是解决这个问题的一个良好开端，但不足以让弱势群体有能力充分应对其影响。作为数据和计算机科学的典范，XAI 旨在通过更简单的模型来说明和解释复杂的人工智能，使其更易于访问和合乎道德。问题是，在这样做的过程中，XAI 将透明度非政治化为算法不透明性的补救措施，将透明度视为人为剥夺其意识形态意义。透明度被视为意识形态的解药，尽管我将展示这是一种会产生后果的意识形态举措。例如，它使我们过于关注算法的不透明性，而不是解释人工智能更广泛的力量。其次，它阻碍了我们就谁掌握着对人工智能的解释、应用或批评的权力展开辩论。问题在于，那些受到人工智能影响或歧视的人，就像荷兰的情况一样，几乎没有工具来处理人工智能作为一个系统的不透明性，而那些关注数据不透明性的人正在塑造素养讨论。为了解决这些问题，我建议超越对算法透明度的关注，转向后批判人工智能素养，以加强对访问、赋权和抵抗的辩论，同时不将可探索人工智能作为一个领域，也不将算法透明度作为一种意图。我在这里挑战的是将透明度视为非政治化和算法问题的霸权，并将人工智能的可解释性视为公民赋权的充分途径。关键词
提出组织变革中风险缓解的架构和流程治理：阿联酋武装部队下属飞行测试和开发中心 (FTC) 的案例研究
图 1：论文概述：军事 FTC 向民用实体的转变 ......................................................................................................................19 图 2：将风险管理与企业架构框架相结合的好处 ......................................................................................................21 图 3：构建专用企业架构框架的结构化方法 .............................................................................................................22 图 4：COSO 企业风险管理框架 .............................................................................................................................26 图 5：军事组织中已知的效率障碍 .............................................................................................................................31 图 6：阿联酋军事力量结构...........................................................................................................................63 图 7：FTC 组织结构 – “A S I S ” ........................................................................................................................64 图 8：从军事结构到民间组织的过渡路径 .............................................................................................................68 图 9：电子革命的驱动因素 .........................................................................................................................................71 图 10：FTC 组织结构 – “TO-B E ” .............................................................................
产品可持续性团队
• Assessing Turkey EV battery recycling status and run a LCA study to compare Turkish vs EU EV battery recycling options • Proposing an “Eco-Design Guide” including recommendations at conception and manufacturing level to improve the repairing and replacement of high voltage batteries on EOL vehicles • Creating an inventory of policies, standards and regulations related to the collection, transport, repair, reuse, and recycling of batteries.
通过NIDDK洞察研究培训和职业发展机会
•K01 - 博士学位。 （非临床博士学位）提出基本或临床研究•K08 - M.D.提出基础研究•K23 - M.D.提出临床研究•K25 - 定量科学博士学位，提出生物医学研究•K99/R00 - 独立途径；非US
对人工的监管和道德考虑...
捡起艾伦·图灵（Alan Turing）的遗产，他在1950年问自己一个问题：“机器可以认为吗？” proposing the test named after him and first coined in 1956 at the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, a seminal event for artificial intelligence as a field where a group of sci- entists set out to teach machines to use language, form concepts, self-improve, and solve problems originally reserved for humans [1, 2], Artificial In- telligence (AI) is a field of computer science aimed at creating algorithms and systems capable of mim-嘲笑人类的认知功能[3，4]。经过几次草案和修订，欧洲议会于2024年3月13日批准了《 AI法案》的最终文本，成为世界上第一个试图制定明确规则并禁止开发一个