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World File Search System分析阶段
工作纸·没有。 2024-130 12在实验研究中利用生成AI的最佳实践
我们提供十二种最佳实践，并讨论每种实践如何帮助研究人员准确，可信，并在道德上使用生成的AI（Genai）来增强实验研究。我们将十二种做法分为四个领域。首先，在预处理阶段，我们讨论了Genai如何帮助进行预注册程序，数据隐私问题和特定于Genai使用的道德考虑。第二，在设计和实施阶段，我们专注于Genai在确定新的变化，试点和文档以及维护四个排除限制方面的作用。第三，在分析阶段，我们探讨了提示和训练集偏见如何影响结果以及必要的步骤以确保可复制性。最后，我们讨论了随着Genai的发展，可能会变得重要性的前瞻性最佳实践。
战略前瞻分析 (SFA) 研讨会报告 24-25 ...
时间框架与我们的 SFA 利益社区保持一致。在未来两年内，将分析技术趋势的融合及其对政治、人类、经济/资源和环境领域所有其他趋势的影响，并将在分析过程中使用计算能力开发一份测试报告。此外，作为区域研讨会的成果，还将提供有关俄罗斯-东欧、北极、亚太地区以及中东和北非和萨赫勒地区的简短区域报告。在这项工作中，计算能力将用于支持研究和分析阶段、开发场景以验证和指导趋势分析以及识别影响。这一过程将提供一个在工作人员流程中使用技术和创新方法的例子，以及测试新领域以制造出为北约和各国增加价值的最终产品的例子。1.3 SFA 研讨会的目的是盘点、审查方法、讨论最佳做法并概述
项目相关需求覆盖及使用
8.1 项目要素 36 8.1.1 管理/部署 36 8.1.2 组织 36 8.1.3 人员/培训 36 8.1.4 物流 37 8.1.5 基础设施 37 8.1.6 安全操作和人体工程学 38 8.1.7 安全管理 38 8.1.8 架构、标准化、频率可用性、IT 和数据管理 39 8.1.9 德国联邦国防军地理信息 41 8.1.10 可持续性、环境保护和危险材料管理 42 8.2 项目相关需求覆盖和使用各个阶段的任务 43 8.2.1 分析阶段的任务 43 8.2.2 实施阶段的任务 44 8.2.3 使用阶段的任务 45 8.3 定义 46 8.4 项目相关需求覆盖和使用的各个阶段的期限 47用法 51 8.5 缩写列表 52 8.6 参考期刊 55 8.7 更改期刊 56
战争游戏手册
3. 实施战争游戏——流程................................................................................................................22 3.1. 规划阶段...............................................................................................................................22 3.1.1 提出问题..............................................................................................................................22 3.1.2 定义范围——框架条件是什么？........................................................................................22 3.1.3 分配人员.............................................................................................................................23 3.1.4 开展研究——需要什么信息？.............................................................................................24 3.1.5 制定初步设计概念——如何开展项目？.............................................................................24 3.2. 3.2. 开发阶段................................................................................................................................25 3.2.1 开发原型...............................................................................................................................26 3.2.2 测试原型...............................................................................................................................27 3.2.3 完善原型...............................................................................................................................28 3.2.4 临时会议.................................................................................................................................29 3.3. 执行阶段................................................................................................................................29 3.3.1 准备人员.................................................................................................................................29 3.3.2 准备材料.................................................................................................................................30 3.3.3 开幕活动.................................................................................................................................30 3.3.4 试运行.................................................................................................................................30 3.3.5 协调游戏环节.................................................................................................................30 3.3.6 结果评审和反馈................................................................................................................31 3.4.分析阶段................................................................................................................................33 3.4.1 赛后分析格式..............................................................................................................33 3.4.2 跟进结果....................................................................................................................................................34
使用机器学习评估和预测合同绩效：可行性研究
抓取阶段包括构建数据集。在此分析阶段，收集并处理合同。1 所选合同列于 1997 年 12 月至 2018 年 12 月期间的精选采购报告 (SAR) 中，并且来自截至 2019 年 11 月不再报告的 MDAP。检查此期间的合同可确保每个计划的完成度超过 90%。此外，数据集仅限于此期间，以便了解计划绩效结果，这在使用机器学习算法进行预测时是必要的。我们收集了 24,364 个 PDF 格式的合同文件，涵盖 149 个合同编号和 34 个 MDAP。（MDAP 及其相关合同编号在附录 B 中。）最后，我们使用国防分析研究所文本分析 (IDATA) 功能将收集的文件转换为机器可读的数据集。
与项目相关的需求和使用范围
8.1 项目要素 36 8.1.1 管理/部署 36 8.1.2 组织 36 8.1.3 人员/培训 36 8.1.4 物流 37 8.1.5 基础设施 37 8.1.6 安全操作和人体工程学 38 8.1.7 安全管理 38 8.1.8 架构、标准化、频率可用性、IT 和数据管理 39 8.1.9 德国联邦国防军地理信息 41 8.1.10 可持续性、环境保护和危险材料管理 42 8.2 项目相关需求覆盖和使用各个阶段的任务 43 8.2.1 分析阶段的任务 43 8.2.2 实施阶段的任务 44 8.2.3 使用阶段的任务 45 8.3 定义 46 8.4 项目相关需求覆盖和使用各个阶段的截止日期需求覆盖和使用 51 8.5 缩写列表 52 8.6 参考期刊 55 8.7 更改期刊 56
使用人工智能进行软件工程需求分析
摘要 应用软件是关于逻辑、问题解决和创造力的。它基于用户需求。需求是最终用户和软件开发团队之间的桥梁。规划、数据收集、分析、设计、编程、测试、实施和维护过程是软件开发中使用的一些程序。在软件开发过程中，规划和需求分析具有相当大的风险。在 SDLC 的需求分析阶段开始出现的问题将持续存在于软件的整个生命周期中，使其成为 SDLC 的关键阶段。当在需求分析过程中使用自动化技术时，它可以降低软件开发的成本和持续时间。自然语言处理 (NLP) 有助于识别用户需求中的问题。使用监督分类方法（如 SVM、K-Nearest Neighbour 和 Naive Bayes 算法）以及文本向量化技术（如 BoW 和 TF-IDF）对软件需求进行分类和识别。本章的主要目的是在需求分析过程中识别用户需求问题并提供 AI 技术来克服这些问题。关键词：A.I.、ML、NLP、Python、SDLC
数字孪生分析促进空中交通安全...
摘要 — 随着数字化转型的新工业革命，制造运输流程中可以采用更多智能和自主系统。自动驾驶汽车 (AV) 的安全性具有减少事故和为驾驶员和行人保持谨慎环境的明显优势。因此，数据驱动汽车的转型与数字孪生概念相关，特别是在自动驾驶汽车设计的背景下。这也提出了采用新安全设计以提高整个自动驾驶汽车系统的弹性和安全性的必要性。为了以端到端的方式为智能制造运输启用安全的自主系统，本文介绍了考虑安全和安保功能的主要挑战和解决方案。本文旨在确定一个用于车辆数字孪生的标准框架，以促进数据收集、数据处理和分析阶段。为了证明所提方法的有效性，分析了车辆跟随模型的案例研究，该模型通过操纵雷达传感器测量值试图造成碰撞。本文的洞察力可以为未来在自动驾驶汽车行业采用数字孪生的相关研究铺平道路。
人工智能技术的基本问题
印度尼西亚日惹布拉克苏穆尔 Olahraga 路摘要：人工智能 (AI) 的存在是数字革命发生的重要标志，它广泛地影响了人类的思想和行为。本文旨在运用印度尼西亚的 Pancasila 哲学体系方法分析人工智能的根本问题，这种方法源于印度尼西亚民族的哲学思想体系。分析阶段使用的方法是历史和批判性反思。分析结果表明，从概念上讲，人工智能概念中固有的智能不同于非还原论的人类思维。作为人工智能模仿的人类心灵构成要素的一部分，心智并不是决定智能行为的唯一决定因素。在潘查希拉哲学视域下，智能行为建立在人性的基本本质之上，而人性在本质上是单复数的，即基于其自然构成，人是由肉体和灵魂构成的生物；基于其自然本质，人是具有个体特征和社会特征的生物；基于其自然地位，人是独立的存在物和上帝的造物。关键词：基本问题、人工智能技术、批判性研究、印尼哲学。
![arXiv:1912.05364v1 [eess.SY] 2019 年 12 月 11 日](/simg/g:\will\search\icon\source\7\7ed82158ba046f00ba0191459667c998cf66c006.webp)
arXiv:1912.05364v1 [eess.SY] 2019 年 12 月 11 日
诸如三重模块冗余之类的冗余机制通过复制来保护安全关键组件，从而提高系统的容错能力。然而，获得容错能力需要投入成本，例如增加执行时间、能耗或封装尺寸，因此在系统设计期间必须遵守这些约束。这使得寻找合适的组件组合的问题成为一项具有挑战性的任务，因为可能的保护组合数量会随着组件数量的增加而呈指数增长。我们提出了基于系列的方法来解决冗余系统建模和分析阶段的组合爆炸问题。基于在 S IMULINK 中设计的系统，我们展示了如何获得包含所有可能保护组合的模型，并提出了一个工具链，该工具链在给定概率误差模型的情况下生成离散马尔可夫链系列。使用能够实现简洁系列表示和分析的符号技术，我们展示了如何通过单个基于系列的分析运行来保护和分析实际大小的 S IMULINK 模型，而对每个保护组合进行逐一分析显然会超出任何实际时间限制。