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World File Search System人工干预
直接数字制造 (DDM) 网络安全研讨会论文集
直接数字化制造 (DDM) 涉及使用计算机控制的流程从数据文件制造物理对象，几乎不需要人工干预。它包括增材制造 (AM)、3D 打印和快速成型。该技术发展迅速，有可能显著改变传统制造和供应链行业，包括信息和通信技术 (ICT)。2015 年 2 月 3 日，美国国家标准与技术研究所 (NIST) 信息技术实验室 (ITL) 计算机安全部门举办了为期一天的研讨会，探讨 DDM 所需的网络安全，包括确保知识产权的保护以及打印机、正在打印的元素和设计数据的完整性。来自行业、学术界和政府的发言人和与会者讨论了行业现状、网络安全风险和解决方案以及对信息和通信技术 (ICT) 供应链风险管理的影响。
制定有效测试自动化策略的指南...
精心规划和设计的测试环境为我们提供了运行测试用例所需的紧凑平台。拥有专门的测试环境或测试平台来运行自动化测试脚本非常重要。测试环境不仅仅包括设置一台服务器来运行测试。它还涉及硬件和网络配置。例如，假设我们要测试特定函数是否会为特定数据库中存在的销售数据创建发票。由于我们需要创建一个数据库来验证某个工作流程，因此整个测试平台和环境设置变得非常重要。如果测试框架与 CI/CD 工具或版本控制系统（如 Jenkins/Maven、GitHub 等）集成，在这种情况下，需要适当配置整个测试平台，以便可以在没有任何人工干预或依赖的情况下整夜运行测试。
生成式 AI 和 EUDPR。第一个 EDPS 方向...
生成式 AI 模型的生命周期涵盖不同的阶段，从定义用例和模型范围开始。在某些情况下，可能可以先确定一个合适的基础模型，在其他情况下，可以从头开始构建新模型。下一阶段涉及使用相关数据集训练模型以用于未来的系统，包括使用满足模型用例所需的特定自定义数据集对系统进行微调。为了完成训练，需要使用需要人工干预的特定技术来确保更准确的信息和可控的行为。下一阶段旨在评估模型并建立指标以定期评估因素，例如准确性以及模型与用例的一致性。最后，部署和实施模型，包括使用前几个阶段建立的指标进行持续监控和定期评估。
人工智能解码
● 技术挑战：部署人工智能技术面临诸多挑战，包括 (1) 在复杂且不可预测的交通环境中确保人工智能系统的准确性、可解释性和可靠性可能具有挑战性，(2) 将人工智能与现有基础设施和系统相结合，以及 (3) 随着新数据源的出现，持续维护人工智能解决方案。所有这些都可能导致人工智能系统出现潜在故障，从而严重扰乱运输服务。如果人工智能系统发生故障，组织将依靠备份系统、人工干预和人工监督来确保连续性并减轻故障的影响。关键基础设施应用中需要故障安全程序，以帮助确保这些系统即使在恶劣情况下也能保持安全和高效。人工智能系统需要使用公认的措施进行测试和检查，以确保其有效运行，尤其是在用于决策和高风险区域时。
AIAA 智能系统征文
活动概要：在智能系统 (IS) 技术和方法应用于航空航天系统的所有领域、这些系统的验证和确认以及 AIAA 会员在航空航天和其他技术学科中使用 IS 技术的教育方面，我们都欢迎您提交作品。感兴趣的系统包括军用和商用航空航天系统以及作为航空航天系统测试、开发或操作一部分的地面系统。感兴趣的是实现自主性（即在极少或没有人工干预的情况下安全可靠地运行）以及复杂航空航天系统/子系统中的人机协作的技术。这些包括但不限于：自主和专家系统；离散规划/调度算法；智能数据/图像处理、学习和自适应技术；数据融合和推理；以及知识工程。这些技术在突出先进空中机动性、认证、碳排放/可持续性、空间交通管理和地月操作等问题上的应用尤其令人感兴趣。
利用AI算法自动优化合成肽及杂质的梯度条件
在典型的液相色谱方法开发中，流程从“准备”开始，包括流动相制备、色谱柱安装和分析计划的制定，然后开始分析。之后，分析获取的数据并进行后续分析的“准备”，然后再次开始下一个分析。方法开发通过重复这些过程来进行，但除了反复制定分析计划所需的大量时间之外，还需要色谱方面的专业知识来根据数据分析探索最佳条件。换句话说，典型的方法开发需要“人工干预”。因此，消除人工参与并自动化此类方法开发流程对于提高劳动效率是可取的。本文介绍了使用支持方法开发的专用软件 LabSolutions MD（技术报告 C190-E309）自动优化梯度条件以满足合成肽和相关杂质的分离标准的示例。
使用...设计和构建智能锁系统
本文旨在利用物联网 (IoT)、WiFi 模块、继电器模块和其他外围设备设计和构建智能门锁系统，为人们提供无与伦比的家庭入口控制和可访问性。传统门锁系统速度慢、不安全且易受攻击，需要人工干预才能锁定和解锁。因此，基于 IoT 的智能门锁系统提供了性能更好的适当锁保护机制。该系统包括微控制器 (NodeMCU ESP8266)、电磁锁、直流电池 (12V)、5V 3A 降压转换器 (LM7805)、WiFi 模块和开关设备 (继电器)。使用 3 个独立设备对系统设置进行了 10 次试验测试。所有试验都准确地解释了收到的命令并将相应的信号传输到接口的继电器模块。随后，继电器模块对集成电磁锁机构执行锁定/解锁操作，从而实现了研究的预期目标。
深度学习在医学图像分析中的障碍
摘要 - 深度学习的使用已彻底改变了疾病的检测，并使医疗保健领域中强大而精确的计算机辅助诊断工具创建了疾病。人工智能（AI）工具现在可以检测癌症，内部出血，断裂等，而无需人工干预，这要归功于深度学习。蓬勃发展的医疗保健行业面临着深度学习的严重风险。由于嘈杂的医学图像数据，用户和患者不信任以及与医学数据相关的道德和隐私问题，缺乏平衡的注释的医学图像数据，对深度神经网络和建筑的对抗性攻击，这是深度学习研究人员和工程师所面临的一些重大挑战，尤其是在医学图像诊断中。本文解决了这些问题。这项研究通过探索其在医疗保健中的潜在应用来定义AI的公众怀疑。
