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绿色建筑嵌入式安全系统可靠性研究
嵌入式安全系统包括故障树分析、故障模式与影响分析、可靠性框图和可靠性工程。故障树分析是通过分析系统故障的根本原因，构建故障树来分析系统可靠性的方法。故障模式与影响分析通过分析故障模式及其对系统的影响来评估系统的可靠性。可靠性框图将系统划分为不同的模块，通过分析每个模块的可靠性来评估整个系统的可靠性。可靠性工程是一种通过分析系统在不同阶段的可靠性需求、设计、生产和维护来提高系统可靠性的系统工程方法。
库尔恰托夫研究所超级计算机上的 MRI/fMRI 数据自动处理和分析系统
摘要。本文介绍了库尔恰托夫研究所“Cognimed”资源中心获取的 MRI/fMRI 断层扫描数据的自动处理和分析系统的计算机模型。该系统基于“数字实验室”IT 平台，涉及库尔恰托夫研究所超级计算机集群 HPC4，通过在超级计算机节点（1 个受试者 - 1 个节点）上并行计算，可以加快群组（2-350 个受试者）的数据处理速度。所提出的系统允许科学家远程使用安装在超级计算机上的专用软件来处理和分析 MRI/fMRI 数据；组织统一的数据存储；允许通过 Web 界面处理数据。该系统还允许使用 KI 研究人员开发的程序模块，这些程序模块实施数学方法来改进数据分析结果。作为该计算机模型实现的一个例子，介绍了模块“MRI FS”，它使用开放的专用软件 FreeSurfer v.6.0 自动处理和分析 MRI 数据。
服务：-FGIS TP（FGISTP.ECONOMY.GOV.RU） div>
- 一种信息和分析系统，可提供对国家信息资源，州和市政信息系统中包含的信息的访问，包括确保城市规划的州信息系统，以及确保领土规划领域的州当局和地方当局的活动（艺术。俄罗斯联邦民法典的57.1） div>
代码 85 副部门主管 - Navy.mil
• AN-SLQ-25 • MK30 Mod 1/2 • 技术更新工程 • 信号分析系统 • HWT/LWT 声纳技术插入 • ADC MK5 • MK 39 EMATT • 系统集成 • 生产重启 • 生产工程支持 • 系统评估和验收测试支持 • 舰队引入规划 • 承包商绩效评估和风险降低
SURVICE-TR-06-033 安全分离分析系统安全工程研究 编写人：David H. Hall Brian K. Holcombe Michael S. Ray Ray C. Terry
摘要海军航空系统司令部 (NAVAIR) 与 SURVICE 工程公司签订了合同，以审查与确定空射武器系统的安全分离（最短射击时间或射击距离）和安全逃逸（武器目标撞击）计算及相应的释放条件有关的现行技术要求、方法、假设和方法。本文报告了该研究的结果，比较了两种海军方法：一种是位于加利福尼亚州中国湖的海军空战中心武器部 (NAWCWD)，另一种是位于马里兰州帕塔克森特河的海军空战中心飞机部 (NAWCAD)；位于佛罗里达州埃格林空军基地的空军寻求鹰办公室方法；以及位于阿拉巴马州红石兵工厂的航空工程局的陆军方法。研究小组采访了可用的服务专家；审查了在各个会场展示的简报和文件；并分析了可用的建模和仿真 (M&S) 文档。该研究还借鉴了正在进行的联合攻击战斗机 (JSF) 联合安全逃逸分析解决方案 (JSEAS) 开发工作的结果。比较标准包括假设、要求、定义、飞机建模、武器建模以及各军种使用的安全逃逸/安全武装建模和模拟套件。该研究最后提出了改进上述每个领域的建议。
人工智能在移民和边境管制中的应用：人工智能法案的基本权利方法
上下文；1.B.确保其他基于人工智能的风险评估在附件三中被归类为“高风险”；3.禁止在移民管理中使用人工智能测谎仪和类似工具；4.预测分析系统：A.将附件三中移民、庇护和边境控制管理中的预测分析系统列为“高风险”；B.禁止为拦截、限制和防止移民而进行预测分析；5.移民背景下的生物识别技术：A.将附件三中移民、庇护和边境控制管理中的生物识别系统列为“高风险”；B.禁止在公共场所进行远程生物识别； C. 禁止在公共场所进行远程生物特征分类，以及任何歧视性的生物特征分类；6.将用于边境监控和监视的人工智能系统列为附件三中的“高风险”；7.确保用于证据评估的人工智能是“高风险”的，并包含在附件三中；8.修改第 83 条，确保作为欧盟大型 IT 数据库一部分的人工智能属于 AIA 的范围。
开发英国y染色体参考数据库
单元格，将使用特定的Y-chromosoms分析系统进行测试。将使用采样套件随附的条形码来识别您的Y-chromosom体配置文件。没有您的姓名或出生日期之类的个人信息。您将无法通过DNA配置文件来识别。您的匿名DNA配置文件将是用于开发英国Y-chromosome参考数据库的数千个，也将与全球Y-Chromosome Haplotype参考数据库（YHRD）共享。
开发用于睡眠指导计划的对话式人工智能
世界上将近 30% 的成年人口正在经历或曾经经历过失眠。失眠的认知行为疗法 (CBT-I) 是最有效的治疗方法之一，但它在可访问性和可用性方面存在限制。利用技术是可能的解决方案之一，但现有方法忽略了对话方面，而对话在睡眠治疗中起着至关重要的作用。为了解决这个问题，我们提出了一个博士项目，探索开发对话人工智能 (AI) 用于睡眠指导计划的潜力，该计划受 CBT-I 治疗启发。这个博士项目旨在开发自然语言处理 (NLP) 算法，让系统自然地与用户交互，并提供自动分析系统来支持人类专家。在本文中，我们介绍了睡眠指导计划三个阶段的研究问题：分类、监测进度和提供指导。我们希望该研究项目的成果能够为 NLP 和 AI 的研究领域以及医疗保健领域做出贡献，提供更为便捷、实惠的睡眠治疗解决方案和自动分析系统，以减轻人类专家的负担。