XiaoMi-AI文件搜索系统
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正式方法交集中的自主系统，...
1300小时LR7，IEB摘要：自主系统正在成为无数应用程序的驱动技术。 许多学科应对使这些系统值得信赖，适应性，用户友好和经济的挑战。 另一方面，现有的纪律界限延迟，甚至可能阻碍进步。 我认为，设计和验证自主系统在学习，正式方法和控件的交集时需要混合解决方案。 我将在顺序决策过程中学习中的这种混合解决方案的示例。 这些结果提供了有效地将基于物理，上下文或结构性的先验知识整合到数据驱动的学习算法中的新颖手段。 它们通过对系统以前没有经历的环境和任务的几个数量级和通用性提高了数据效率。 我将在一些有希望的未来研究方向上发表评论。1300小时LR7，IEB摘要：自主系统正在成为无数应用程序的驱动技术。许多学科应对使这些系统值得信赖，适应性，用户友好和经济的挑战。另一方面，现有的纪律界限延迟，甚至可能阻碍进步。我认为，设计和验证自主系统在学习，正式方法和控件的交集时需要混合解决方案。我将在顺序决策过程中学习中的这种混合解决方案的示例。这些结果提供了有效地将基于物理，上下文或结构性的先验知识整合到数据驱动的学习算法中的新颖手段。它们通过对系统以前没有经历的环境和任务的几个数量级和通用性提高了数据效率。我将在一些有希望的未来研究方向上发表评论。
使用AWS驱动自主系统验证（DASV）
Capgemini是与公司合作通过利用技术力量来转变和管理业务的全球领导者。该小组每天都通过技术通过技术释放人类能量来实现包容性和可持续的未来来指导该小组。这是一个在50多个国家 /地区组成的350,000个团队成员的负责任和多样化的组织。凭借其55年的强大遗产和深厚的行业专业知识，Capgemini受到客户的信任，可以满足其业务需求的全部广度，从战略和设计到运营，并受到快速发展和创新的云，数据，数据，连接，连接，连接，软件，数字工程和平台的推动力。该集团在2022年全球收入中报告了220亿欧元（约合230亿美元，平均价格为2022美元）。
通过地面控制软件对自主系统的动态保证 *
保证案例已成为建立对复杂自主系统的信任的一种方式。需要根据当前的系统上下文和性能不断重新评估此类系统的许多保证案例辩护。自主系统，尤其是部署在远程环境中的系统，通常具有一个地面控制系统，可实现监视和远程操作。在本文中，我们提出了一个动态保证框架，旨在将保证案例与地面控制系统联系起来。我们使用地面控制系统来促进在保证案例中支持各种理由的定量保证措施的动态评估。我们证明了NASA AMES研究中心项目团的拟议动态保证框架。我们使用内部和外部工具的组合来确定保证措施，正式化相关要求并生成将数据馈送到外部地面控制系统的监视器。
军事规范控制的自主系统...
图1：强调跨域互操作性的 JADC2 概念；来源：《联合全域指挥与控制 (JADC2) 战略摘要》（美国国防部，2022 年 3 月），https://media.defense.gov/2022/Mar/17/2002958406/-1/-1/1/SUMMARY-OF-THE- JOINT-ALL-DOMAIN-COMMAND-AND-CONTROL-STRATEGY.PDF。
使用生成式人工智能为自主系统生成行动计划。联系人 Damien Pellier (Damien.Pellier@imag.fr) LIG-Marvin Humbert Fiorino (Hum
使用生成式人工智能为自主系统生成行动计划。联系人 Damien Pellier (Damien.Pellier@imag.fr) LIG-Marvin Humbert Fiorino (Humbert.Fiorino@imag.fr) LIG-Marvin，关键词 自动规划，生成式人工智能 上下文 自动规划 [1] 是人工智能的一个领域，其目的是设计决策算法用于自主系统，即机器人、无人机、机器人等代理。由于这些系统无需人工监督即可“自主”运行，因此它们必须始终制定行动计划以实现分配给它们的目标。众所周知，自主规划是 NP 难问题，而领域特定语言 (DSL)（如 PDDL（规划领域描述语言）[2]）被设计用于将代理任务（行动、目标和世界状态等）建模/指定为规划问题。计划生成基于许多经典的 AI 技术，例如树搜索和启发式搜索、SAT 或 CSP 问题求解等（有关更多详细信息，请参阅 PDDL4J [3] 和 [1]）。同时，生成人工智能（也称为生成 AI 或 GenAI [4]）是能够使用生成模型生成文本、图像或其他媒体的人工智能 [5][6][7]。生成 AI 模型学习其输入训练数据的模式和结构，然后生成具有相似特征的新数据。在 2020 年代初期，基于 Transformer 的深度神经网络的进步使许多生成 AI 系统成为可能，这些系统以接受自然语言提示作为输入而闻名。其中包括大型语言模型聊天机器人（如 ChatGPT、Bing Chat、Bard 和 LLaMA）以及文本到图像的人工智能艺术系统（如 Stable Diffusion、Midjourney 和 DALL-E）。
模块手册 自主系统人工智能工程
在本模块结束时，学生应该：• 对所呈现的当代深度机器学习主题形成批判性理解，了解这些主题如何应用于相关的工业问题，并具有在研究和工业环境中满足未来新兴需求的潜力，• 对分析相关计算机视觉和雷达深度机器学习的机器感知算法的原理和实践有深入的了解，• 开发高度专业化和先进的技术技能，以制定和解决涉及在自主系统和计算机视觉任务中使用一系列算法方法使用当代深度机器学习方法的问题，• 开发高度专业化的软件解决方案经验，利用当代深度机器学习方法解决自主系统机器感知和计算机视觉背景下的工业和研究应用任务。
飞机维修调度自主系统的设计与仿真
里昂大学，INSA Lyon，DISP 实验室 (EA4570)，法国； b 里昂大学、让·莫内大学、DISP 实验室 (EA4570)，法国； c 成都信息工程大学软件学院； d 南京航空航天大学计算机科学与技术学院。
Yinling Liu、Tao Wang、Haiqing Zhang、Vincent Cheutet、Guohua Shen。飞机维护调度自主系统的设计和仿真。计算机与工业工程，2019 年，137，第 106041 页。10.1016/j.cie.2019.106041。hal-02305653
a 里昂大学，里昂国立应用科学学院，DISP 实验室（EA4570），法国；b 里昂大学，让莫内大学，DISP 实验室（EA4570），法国；c 成都信息工程大学软件工程学院，中国；d 南京航空航天大学计算机科学与技术学院，中国。
在模拟广域搜索场景中开发、测试和评估自主无人机系统：自主系统参考架构的实现
3.1 概述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。43 3.2 WAS场景设计。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。43 3.3 软件设计。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46 3.4 测试定义。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..............47 3.5 迭代开发。..........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。........50 3.6 自动化测试 .............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。......51 3.7 指标和所需数据 ...............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。54 3.8 因子和水平选择 .....................。。。。。。。。。。。。。。。.57 3.9 多重响应优化。.....................。。。。。。。。。60 3.10 总结。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。62
人工智能和自主系统的前沿
人们认识到，人工智能 (AI) 的一般形式体现为自主人工智能 (AAI) [1–3]，其基础是当代智能科学 [4–12] 和智能数学 (IM) [13–22]。AAI 通过从在某些领域训练的低级数据驱动学习机器获取认知知识来产生集体智慧。AAI 探索了通用人工智能和自主系统如何根据大脑的分层智能模型 (HIM) [1,2] 从反射性、命令性、自适应性、自主性和认知智能模仿大脑，从而学习超越数据回归的思考和推理。它涉及并强调通过使用粒计算的基础、实践和算法来构建复杂系统的理论观点 [23–26]。未来一代先进的 AAI 系统将能够实现基于数据驱动的人工智能前端成果的脑启发式认知计算机，这些成果由认知知识学习和 IM 理论支持。 AAI 不仅将扩展人类的知识 [27–29]，而且还将以前所未有的速度和范围增强人类的智能 [4,5,22,30–33]。