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对AI驱动供应链管理的评论...
摘要该摘要通过审查AI驱动供应链管理（SCM）优化和企业资源计划（ERP）系统集成来研究生产率提高的领域。随着行业努力争取卓越的运营，人工智能（AI）和供应链管理的融合成为推动效率，敏捷性和竞争力的变革力量。通过全面分析，该摘要研究了AI驱动的SCM优化与ERP系统集成之间的协同关系，从而阐明了它们对制造生产率的集体影响。AI驱动的SCM优化包括一系列技术和方法，包括预测分析，机器学习和自主决策系统，旨在优化供应链的各个方面，从需求预测和库存管理到生产计划和物流
议会对人工智能法案的谈判立场
背景 包括机器学习技术和自动决策系统在内的人工智能技术有望在许多领域带来广泛的经济和社会效益。然而，这些新技术带来的风险，特别是对人权和基本自由的风险——包括歧视、数据保护和隐私方面的风险——早已有记录。在此背景下，欧盟政策制定者承诺制定“以人为本”的人工智能方法，确保这些新技术的开发和使用符合欧盟的价值观和原则，并致力于促进人工智能的应用并解决与该技术相关的风险。在最初的软法方法之后，欧盟立法者支持通过额外的欧盟规则，因为现有立法似乎不足以应对人工智能技术因其特定特性而带来的风险。
数据融合模型的回顾与发展建议...
充分的决策在很大程度上取决于数据融合过程。决策代理能够推断出适合当前环境状态的决策的唯一方法是通过获得有关环境相关方面的态势感知，而这可以通过数据、信息和知识融合来实现。以下论文介绍了一些最新的框架和架构方法，用于构建基于融合的决策系统，包括形式和概念。本文还提出了一种新的架构方法，通过添加显式预测块来构建更具扩展性的基于融合的系统。该架构解决方案的动机是过去十年间科学和工程界见证的基于学习的预测系统发展的迅猛发展，这为我们带来了大量成熟的方法和方法论。
探索机器人决策的认知反思
这项研究严格研究了将认知反射模型嵌入机器人决策系统中的潜力。认知反射使人类能够超越最初的冲动和启发式方法，以改善决策结果，以此作为增强自主机器人决策能力的一种机制。通过分析机器人技术中的现有决策范式，本文概念化了认知反射的采用，并评估了其对现场的前瞻性变革性影响。通过详细的研究，它阐明了认知反射可以提供的机器人智能和功能的显着增强。此外，它严格地讨论了技术可行性，道德考虑和更广泛的社会影响，从而描述了一个全面的框架，以实现对机器人技术认知过程的负责任和有效整合。
未来战争的使能技术
土耳其对人工智能 (AI) 的态度围绕着其他新兴技术。换句话说，人工智能是一种使能技术，它将提高新兴系统（如自主系统）的能力，并通过改进人机界面和加强培训来辅助决策系统。这可以从《2021-2025 年国家人工智能战略》对人工智能的定义中看出。根据该文件，人工智能“在非常广泛的意义上，是计算机或计算机控制的机器人以类似于智能生物的方式执行各种活动的能力。” 1 人工智能支持的系统使用高级算法，从数据中包含的模式中学习并做出预测。 2 土耳其国防人工智能发展的主要重点是提高各种自主系统（如传感器和决策支持系统）的能力。土耳其认为，战争的未来将由使用能够提高作战节奏的自主系统来定义。
用自动化塑造运输的未来
Sri Ramakrishna艺术与科学学院，哥印拜陀摘要： - 本研究探讨了AI驱动的自动驾驶汽车的进步和挑战，特别是在城市规划，交通管理和运输系统的背景下。它研究了自动驾驶汽车的技术组成部分，包括计算机视觉，机器学习算法，传感器融合和实时决策系统。这项研究进一步研究了培训和学习程序，重点是使用大型数据集，深度神经网络和增强学习，以通过与环境互动来持续增强驾驶能力。目标是评估AI提高道路安全，过境效率和个人流动性的潜力，同时承认需要克服广泛采用和社会信任的障碍。关键字： - 人工智能，深度学习，深度神经网络，过境效率，自动化挑战。
人工智能如何让竞争更加智能
公司的环境在不断变化，新的竞争模式不断出现，新的有形和无形资源不断建立，新的竞争规则形成了新的竞争框架，为新的机遇和新的威胁打开了大门。在这种动态下，公司纷纷开发自己的战略决策系统，该系统必须强大到能够跟踪来自直接竞争对手的任何物质（产品和服务）或非物质资源（信念、知识、技术诀窍）。在此背景下，进行了一项概念研究，目的是分析基于认知的竞争的演变，使用人工智能（AI）技术作为战略决策的支持；这是为了将竞争转变为智能模式。该研究结果以智能方法呈现，旨在基于深度学习技术生成自动竞争规则。
招标投标说明征求书 - 北约 ACT
根据 NIAG 对 NMM 的研究 (NIAG SG 284)，有两个主要领域需要进一步研究。根据 NMM 在石墨烯、芯片实验室、传感器、可穿戴技术、纳米技术、物联网 (IoT) 和体联网 (IoB) 方面取得的进展，有新的选择可以将数据分发到决策系统，节省能源，降低成本，并提高多域作战环境的数字化程度。“替代电池技术”和“可穿戴技术”这两个领域在军事领域具有很高的应用价值。因此，联盟需要充分利用 NMM 提供的机会，同时也要解决互操作性和兼容性问题、弹性和冗余性。这项 NMM 技术研究是整体努力的一部分，旨在提高联盟塑造多域作战环境的能力，以利于我们发展，并支持数字化转型过程。
你的完美 AI 技术团队
MO 和 ML 是不同但互补的技术，对于最大限度地提高运营效率、利用稀缺资源做出明智决策以及降低风险必不可少。MO 帮助企业根据众多且通常很复杂的业务约束（例如资源、计划和成本）做出最佳决策。ML 根据历史数据创建有关业务变量的预测模型，其中不确定性是常态。企业可以使用这些 ML 预测模型来推断不确定但 MO 需要的约束，以做出最佳决策。同样，ML 预测模型是单一预测的，或者只能根据单个预测做出简单决策。MO 可以将预测集成到决策系统中，将预测置于业务环境中并允许高管采取行动。简而言之：当 ML 模型生成预测时，可以利用 MO 对这些预测采取行动并做出决策。