XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System出错
人为因素在航空公司中的重要性
摘要：对于公司而言，人为因素是一个重要问题。因为人类存在的任何地方都有运动。哪里有运动，哪里就更有可能出错。特别是对于航空公司而言，人为因素是一个非常重要的因素。因此，航空业中的人为因素；直接考虑人的表现，可以解释为提供人与其他系统要素之间安全流程的原则。自航空业出现以来，人类一直存在，并将继续存在。由于人性，人类容易犯错。在航空业中，只要犯一点点错误，就会发生非常大的不可逆转的事故。面对这种被称为人为因素的情况，航空业遭受了严重损失。因此，航空业通过采取各种措施，将人为因素保持在最低水平，并努力将飞行安全保持在最高水平。
第一次世界大战期间的潜艇战
尽管历史记录经常出错，但皇家海军航空兵团和皇家空军反潜飞行员的努力在第一次世界大战期间取得了不同程度的成功。反潜任务分为三类：轰炸佛兰德斯的德国 U 型潜艇基地、巡逻英国周围的海上航线以及护送护航队。虽然轰炸和巡逻肯定导致了无限制 U 型潜艇战役的失败，但护航队是最终的解药，并且由于飞机的贡献而变得更加有效。第一次世界大战的海军飞行员并没有享受现有理论的指导；他们在战场上发明了它。本文强调了历史记录中的不准确性，并解释了早期空中反潜战 (ASW) 的挑战、成功和失败。作者得出结论，指挥和组织限制是使用技术不一致的根本原因。
CHROS 目前可以应用 AI 的 3 种方式
生成式人工智能（通常称为 GenAI）更进一步，可以根据提示创建新内容（例如图像或文本）。你可能听说过公共生成式人工智能平台 ChatGPT。如果你问它一个问题，ChatGPT 会使用大型语言模型 (LLM)（一种使用机器学习从海量数据集中学习的人工智能算法）来了解你想要什么。然后，它将来自各种来源的信息拼凑在一起以创建响应。最近，它开始考虑来自实时互联网搜索的信息。尽管这很有价值，但我们必须记住，ChatGPT 和其他 GenAI 工具只能模拟智能，在信息不足时也会出错，这种结果被称为幻觉。例如，在撰写某人的传记时，此类模型会添加此人未获得的奖项或大学学位。
人工智能与算法的工业安全
为了实现更高性能，安全关键系统变得越来越大、越来越复杂。因此，对这些系统进行建模和评估可能很困难且容易出错。在现有的安全模型中，故障树分析 (FTA) 是一种众所周知的方法，其图形结构易于理解。这项研究提出了一种新方法，该方法使用机器学习 (ML) 和实时数据来理解自然行为。然后，如果对行为模型的引用存在问题，该方法将尝试在错误树中找到错误的描述，然后将该信息分享给接听电话的人。如果故障树无法解释情况，则有许多不同的建议，包括纠正故障树，具体取决于情况的性质。决策树用于此目的。通过采矿业的假设示例证明了所提出方法的有效性。
使用紫外可见光谱系统 (5963-5615E) 的良好实验室规范
全局方法文件 所谓的全局方法定义了完整的分析。它作为单个文件存储在磁盘上。从磁盘加载方法可设置数据采集、数据评估和校准的所有参数，无需操作员交互，从而消除了出错的可能性。出于安全考虑，该软件还包括两个由密码分隔的操作级别。在管理员级别，只有通过密码才能访问，方法可以开发、编辑和存储。在操作员级别，对于常规测试，可以加载和运行方法。可以更改参数，但此方法生成的任何报告或任何结果都将包含已修改标志。在操作员级别，方法无法保存，因此操作员不可能更改方法然后以其原始名称重新保存。此外，如果当前系统的任何方面与定义的方法不兼容，系统将阻止任何进行测量的尝试。
元启发式算法的自动设计：调查
元启发式学在学术界和实践中取得了巨大的成功，因为他们的搜索逻辑可以应用于可用的解决方案表示，解决方案质量评估和当地概念的任何问题。手动设计用于解决目标问题的元启发式算法因费力，容易出错和需要密集的专业知识而受到批评。这引起了人们对元启发式算法自动设计的兴趣越来越大。具有充分探索潜在设计选择的计算能力，自动化设计可以达到甚至超过人类水平的设计，并且可以使许多更广泛的研究人员和从业者可以使用高性能算法。本文通过就设计领域，设计策略，绩效评估策略和该领域的目标问题进行了一项调查，介绍了元启发式算法自动设计的广泛图景。
使用机器学习的自动PDF文档分类
摘要。PolitècnicaDeValència大学（UPV）在管理其Alfresco文档存储库方面面临挑战，其中包含600,000个PDF文件，其中只有100,000个正确分类。手动分类是费力且容易出错的，阻碍了信息检索和广告搜索功能。该项目提出了一条自动管道，该管道集成了光学特征识别（OCR）和机器学习以有效地对文档进行分类。我们的方法区分扫描和数字文档，准确地将文本提取并使用BERT和RF等模型将其分为51个预定义的类别。通过改进文档组织和可访问性，这项工作优化了UPV的文档管理，并为高级搜索技术和实时分类系统铺平了道路。
17/DSV/2015 号通告 - aac.cv
每次起飞时从 AFM 性能部分手动计算数据。无需设备即可建立手动计算系统。该系统非常灵活，因为它可用于任何可以获得所需输入参数的跑道。这种系统的缺点是计算可能很困难、复杂、耗时且容易出错。机组人员、飞行跟踪人员和调度员必须接受此类系统的认真和全面培训。必须向机组人员提供每条跑道的控制障碍物的位置。虽然该系统广泛用于小型飞机，但由于所需计算的复杂性和人为错误的可能性很高，因此对于大型飞机的日常操作来说并不实用。但是，如果计算机出现故障或满足特殊的一次性要求，操作员可以使用该系统作为备份。
