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数字组织中的高可靠性：无意识，...
面临高风险并在纯数字领域运营的组织，例如计算机安全和许多金融服务，必须满足两个相互矛盾的目标：他们需要大规模和快速地识别数字威胁，同时避免自动化处理导致的错误。对高可靠性组织的研究发现，同时实现这些目标面临多重挑战，因为自动化往往使组织的运营“盲目”，无法从容应对高风险领域不断变化的复杂情况。在数字运营中，一个特殊的挑战来自“框架问题”，即算法无法适应其开发人员最初的认知框架中未确定的环境。在一家计算机安全公司 (F-Secure) 内进行了一项探索性、理论生成案例研究，以研究在数字领域行动的组织如何通过缓解框架问题来实现高可靠性。本文探讨了数字化组织操作的认知和实用特征，以及这些特征如何应对框架问题。集体正念被认为是在这样的社会技术环境中出现的，通过精心分层的系统组合（人类）有意识和（数字）无意识的操作，而组织的核心操作仍然是数字化和算法化的。研究结果指出了迄今为止与数字化组织相关的未探索的可靠性挑战，以及克服和/或缓解这些挑战的几种相关方法。
微电路器件可靠性数字详细...
信息以汇总格式呈现，而操作（现场经验、可靠性演示和设备检查）和寿命测试数据则以详细格式呈现。数字详细数据出版物的数据由可靠性分析中心从政府和行业报告中收集、提炼和缩减，以便提供客观信息以供一般使用。
在潜在空间上实施稀疏性，以促进可靠和可解释的表示
最近，密集的潜在变量模型已显示出令人鼓舞的结果，但是它们的分布式和潜在的代码使它们降低了易于解释，并且对噪声的影响较低。另一方面，稀疏表示更为简约，提供了更好的解释性和噪声稳健性，但是由于涉及的复杂性和计算成本，很难实现稀疏性。在此过程中，我们提出了一种新颖的无监督学习方法，以利用逐渐稀疏的尖峰和平板分布作为我们的先验，以在发电机模型的潜在空间上强化稀疏性。我们的模型由自上而下的发电网络组成，该网络将潜在变量映射到观测值。我们使用最大似然采样来推断发电机后方向的潜在变量，并且推理阶段的尖峰和平板正则化可以通过将非信息性潜在维度推动到零来引起稀疏性。我们的实验表明，学到的稀疏潜在表示保留了大多数信息，我们的模型可以学习解开的语义，并赋予潜在代码的解释性，并增强分类和denosing任务的鲁棒性。
功率控制器的可靠性预测 - DTIC
[ 直流控制器是一种微电子混合设备。采用了 MIL-HDBK-217B 通知 2《电子设备可靠性预测》第 2.1.7 节中的混合故障率预测模型和程序。这种预测方法需要识别单个电子零件和基板，以及每个零件的单独电应力数据。热应力是由混合封装温度和零件功率耗散引起的。
AD-A223 647 可靠性分析/评估... - DTIC
MIL-HDBK-217E 微电路部分中的故障率预测模型，以确定它们是否适用于最先进的设备；(2) 根据需要修改或推断现有模型以反映当前和未来
在挑战性的天气条件下可靠的对象检测
对象检测在各种自主系统中至关重要，例如监视，自动驾驶和驾驶员的稳定性，通过识别行人，车辆，交通信号灯和标志来确保安全。然而，诸如雪，雾和雨等不利天气条件构成了挑战，具有检测准确性，冒险发生事故和大坝。这清楚地表明了在所有天气条件下都起作用的强大观察检测解决方案的必要性。我们采用了三种策略来增强不利天气中的基于深度学习的对象检测：对全球全天候图像进行培训，对图像进行培训，并具有合成的增强天气噪声，并将对象的变形与不利天气图像denosistighting进行整合。使用分析方法，GAN网络和样式转移网络产生合成天气噪声。我们使用BDD100K数据集中的真实世界全天候图像和用于评估未见现实世界的不利天气图像的评估，通过训练对象进行分割模型比较了这些策略的性能。通过降级现实世界的不利天气图像以及对物体检测的结果和原始嘈杂图像的结果进行了评估，从而评估了不利天气。我们发现，使用全天候现实世界图像训练的模型表现最佳，而对对象检测进行对象检测的策略则表现最差。
国际可靠性入门和... - DTIC
估计每次收集这些信息的公共报告负担超过 1 小时，包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查信息收集的时间。请发送有关此负担估计或此信息收集的任何其他方面的评论。包括减轻此负担的建议，发送至 Woshington 总部服务部。信息运营和报告理事会，1215 Jefferson Davis Highwoy。1204 套房。弗吉尼亚州阿灵顿 22202-4302。并寄至管理办公室预算、文书工作减少项目 10704-0188），华盛顿特区 20503。1.仅供机构使用（留空）2.报告日期 1997 年 3 月
国防电子产品可靠性要求 - DTIC
传统可靠性评估方法侧重于可靠性预测，而 PoF 方法则关注预防、检测和纠正与产品设计、制造和操作相关的故障。PoF 方法的基础是产品要求的定义，包括在操作和非操作期间暴露于温度、湿度、振动、冲击、腐蚀、辐射和电力等应力，以确定产品可能如何发生故障。然后进行可靠性评估，针对主要故障部位，并确定产品是否能达到预期寿命，或者是否必须采取其他措施来提高其稳健性。
CHIMERA（CHARM高能离子微电子可靠性保证）现状与展望
Cern Beam物理学：Matthew Fraser，Eliott Johnson，Nikolaos Charitonidis，Rebecca Taylor Beam操作：Marc Delrieux，Linac3和Leir Teams Beam仪器：Federico Roncarolo，Inaki Ortega Ruiz，Jocelyn Tan，Jocelyn tan，Jocelly brreth，Aboub eboub eboun damhmun NOLI CHAM和IRRAD：Salvatore Danzeca，Federico Ravotti辐射保护：Robert Froeschl，Angelo Infantino Fluka：Francesco Cerutti，Luigi Esposito知识转移：Enrico Chesta R2E：Ruben Garcia Alia，Matteo Brucoli，Rudy ferrea and gire and giuse and n n and Alia Emriskova，Mario Sacristan，Daniel Prelipcean集团和部门管理：Brennan Goddard，Simone Gilardoni，Markus Brugger