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自主系统在现代战争中的作用
将自动武器系统（AWS）整合到现代战争中代表了军事行动的变革性转变，促使对它们在当代冲突情景中的影响进行了批判性分析。本文探讨了AWS扮演的多方面角色，尤其是它们提高运营效率并降低人类对军事人员的风险的潜力。但是，这些系统的部署提出了重大的道德考虑，例如对致命行动的责任以及在复杂战斗环境中产生意外后果的潜力。此外，引入AWS可能会导致冲突的升级，因为各国可能会感到有能力从事敌对行动，从而降低了对人员的风险，从而有可能降低战争的门槛。
在自主系统中引起可解释AI的道德挑战
自主系统（例如车辆，无人机和机器人）迅速整合到各个部门中，带来了有关其决策过程的重大道德挑战。本文研究了可解释的AI（XAI）在解决这些挑战中的作用，尤其是在发生事故的问责制以及在自动化环境中人类监督的必要性方面的作用。我们讨论了透明度的关键道德含义，强调了Xai如何弥合复杂算法的决策和公众理解之间的差距，从而促进了对这些技术的信任。本文还概述了当前的AI安全监管框架，分析了它们在促进负责任创新方面的有效性。此外，我们研究了不透明算法的后果，尤其是在赌注异常高的生命危机应用中。通过对案例研究的分析，我们展示了组织如何成功实施XAI，以增强其自主系统中的安全措施并维护道德责任。最终，本研究主张将XAI作为发展负责任的自主技术的重要组成部分，确保问责制和维护越来越定义的自动化定义的时代。
斯坦福大学工程师319：机器人和自主系统研讨会
有记录的残疾学生：根据残疾影响可能需要学术住宿的学生必须在可访问教育办公室（OAE）启动请求。专业人员将使用所需的文件评估请求，推荐合理的住宿，并在当前季度的教职员工预先介绍提出要求的教师。学生应尽快与OAE联系，因为需要及时通知来协调住宿。OAE位于563 Salvatierra Walk（电话：723-1066，URL：http：//studentaffairs.stanford.edu/oae）。
AI在自主系统中的道德含义
人工智能（AI）在自主系统中的部署（AI），尤其是在车辆和无人机中，代表了21世纪最重要的技术进步之一。这些系统能够以最少或没有人为干预的方式运行，从运输和后勤到监视和紧急响应，可以彻底改变行业[1]。自动驾驶汽车有望减少交通事故，提高移动性和提高效率，而无人机在各个部门都可以更快，更灵活的操作。然而，这种技术的引入还提出了必须进行严格审查的复杂的道德挑战和社会意义。这些道德问题的核心是在涉及人类安全和保障的情况下决策的问题。自动驾驶汽车和无人机通常需要做出实时决定，可能涉及生命和死亡方案。有关指导这些指导，透明度和道德框架的问题
1.1 人工智能和自主系统交互的概念、定义和历史
奥斯陆和阿克什胡斯的公共交通提供商 Ruter 已在其多项不同服务中实施了人工智能。在 Digital Norway 发表的一篇文章中，Ruter 解释了该公司如何利用人工智能为客户提供更好的旅行体验。人工智能在大多数情况下用于改善现有服务。一个例子是实时显示公交车的满载程度。通过分析公交车上的乘客人数，人工智能能够估计拥挤程度。在这种情况下，人工智能被描述为 Ruter 可以在其自身服务中使用的服务。（Digital Norway，2023 年）
使用AI：对象检测，预测分析和自主系统
人工智力（AI）的扩散和快速发展正在以前所未有的速度重塑MUL TIDOMAIN操作（MDO）的进攻和防御行动的行为。AI的进步为战士提供了无数的新能力，这些战士曾经被认为是科幻小说。AI正在加速机器速度的数据收集，处理，分析和剥削精度，从而缩短了OODA（观察，东方，决定，ACT，ACT，ACT，ACT，ACT，ACT）循环。AI也是以前主要由人类完成的增强过程。例如，AI可以从多种传感器类型的多个无人飞机系统（UAS）脚上检测感兴趣的对象。大型语言模型（LLM）还可以从不同的平台中综合大数据，例如结合图像，社交媒体帖子和情报报告，以提供对操作环境（OE）的全面概述，以按需使用。AI还可以完全自动化Intelli Gence，监视和侦察（ISR）平台和武器系统。尽管有这些进步，AI在MDO中实施时也带来了无数的技术，道德和法律挑战。本文将讨论这些挑战，并为未来的方式提供建议。
lncRNA-PART1-PHB2轴的阻塞赋予对PARP抑制剂的抗性，并促进卵巢癌的细胞衰老 场景设置和强迫数据进行影响模型评估和影响归因于部门间影响模型的第三轮 5：2饮食会影响有或没有2型糖尿病的受试者的胰岛素分泌和灵敏度的标记 - 非随机对照试验 在地下地雷管理电池电动汽车（BEV）的消防安全 由大量元素制成的钠离子电池的前瞻性生命周期评估 基于属性的遥测数据共享 - 适应欧盟项目的国际业务模型：跨国协作中Uppsala模型的宏观和微观创建 福利技术的想象力和政治 用于多功能应用的基于物理壳聚糖的可持续涂料中的博士学位论文 进一步开发瑞典可持续林业指标 机器人技术和自主系统 使用终身自我适应性来处理基于学习的自适应系统中适应空间的漂移
parpi目前是几十年来治疗卵巢癌的最重要突破，并且已融入了卵巢癌的初始维持疗法中。然而，导致PARPI耐药性的机制仍然没有核定。我们的研究旨在筛选新的目标，以更好地预测对PARPI的耐药性并探索潜在机制。在这里，我们对TCGA卵巢癌队列中的铂敏感和抗铂抗性基团之间的差异表达基因进行了比较分析。分析表明，与TCGA-ov队列中抗铂的个体相比，LNCRNA Part1在铂敏感的患者中得到了高度表达，并在GEO数据集和Qilu医院队列中进一步验证。此外，部分1的上调与卵巢癌的有利预后正相关。此外，体外和体内实验表明，部分1抑制对顺铂和PARP抑制剂的耐药性并促进了细胞衰老。衰老细胞对化学疗法更具耐药性。RNA反义纯化和RNA免疫沉淀测定法显示了Part1和PHB2（一种至关重要的线粒体受体）之间的相互作用。敲低部分可以促进PHB2的降解，损害线粒体并导致细胞衰老。 救援分析表明，PHB2的过表达明显降低了对PARPI的耐药性和由部分1敲低引起的细胞衰老。 PDX模型被用于进一步确认发现。敲低部分可以促进PHB2的降解，损害线粒体并导致细胞衰老。救援分析表明，PHB2的过表达明显降低了对PARPI的耐药性和由部分1敲低引起的细胞衰老。PDX模型被用于进一步确认发现。总的来说，我们的研究表明，lncRNA Part1有可能成为逆转parpi抗性并改善卵巢癌预后的新颖目标。
自主系统中强大的多模式感知
摘要自主系统越来越多地部署在各种领域，包括运输，机器人技术和工业自动化。但是，他们准确感知和理解其环境的能力仍然是一个重大挑战，尤其是在依靠视觉或声音等单一模态时。本评论论文全面研究了多模式感知系统，强调了视觉，听觉和触觉数据的整合，以增强环境理解和状态估计。本文追踪了多模式感知的演变，回顾了关键的方式和数据融合技术，并确定了这些系统所面临的当前挑战，例如环境不确定性，传感器限制和计算复杂性。此外，它提出了增强策略，包括采用高级传感器技术，改进的数据融合方法和自适应学习系统。本文通过探索未来的方向，强调新兴趋势并确定必须解决的研究差距
DSA03-DMR 海上自主系统监管指南
版本记录 版本 1.0 版本日期：2021 年 9 月。版本变更：创建文档。 版本 2.0 版本日期：2022 年 12 月。版本变更：审查文档。 版本 2.1 版本日期：2023 年 1 月。版本变更：更新流程图。 版本 3.0 版本日期：2024 年 5 月。版本变更：审查并更新以与工作船规则第 3 版保持一致。 版本 3.1 版本日期：2024 年 8 月。版本变更：完成可访问性检查 版权 本文件受皇家版权保护，本出版物的知识产权专属于国防部。 不受控制的副本 本文件的所有硬拷贝均应视为不受控制的副本。要查看最新的修订状态，请参阅可以在 Gov.uk 或国防内联网上查看的当前文件。
自主系统的计算机科学MSC，Spectro自主系统和智能机器人（AUSIR）
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