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World File Search System可验证
技术用户指南 - 第三卷：DRC INSIGHT
6. 注册测试设备后，单击复选标记 ( ) 并输入系统就绪检查访问代码 7745，即可登录系统就绪检查。系统就绪检查可验证测试设备是否具有足够的屏幕分辨率、互联网连接、内存 (RAM) 以及执行在线测试所需的其他技术规格（请参阅第 48 页上的“系统就绪检查显示的内容”）。如果 COS 配置与多个测试程序相关联，则会显示一个页面，您可以使用该页面选择测试程序。系统就绪检查将显示您选择的测试程序。
生态学会 eV - 生态学会 - GfÖ
如果社会能够反思自身的优势，即基于证据进行理性辩论，那么它就能在政治决策中发挥作用。令人惊讶的是，即使在启蒙运动之后的 250 年里，人们仍然越来越重视情绪、猜测，甚至是明显错误的主张，基于可验证发现的理性声音比以往任何时候都更加重要。鉴于全球许多生态系统遭到破坏，对于我们的科学分支来说尤其如此。因此，生态学必须比以前更多地参与社会讨论，以便在论证上和在科学发现的基础上促进政治决策，抵消对生态系统的威胁和相关的物种灭绝。
Miles Brundage、Shahar Avin、Jasmine Wang、Haydn Belfield、Gretchen Krueger 等人。迈向值得信赖的人工智能发展：支持可验证声明的机制。2020 年。�hal-03065927�
Miles Brundage 1† , Shahar Avin 3,2† , Jasmine Wang 4,29†‡ , Haydn Belfield 3,2† , Gretchen Krueger 1† , Gillian Hadfield 1,5,30 , Heidy Khlaaf 6 , Helen Runing , 7 th Fong 9 , Tegan Maharaj 4.28 , Pang Wei Koh 10 , Sara Hooker 11 , Jade Leung 12 , Andrew Trask 9 , Emma Bluemke 9 , Jonathan Lebensold 4.29 , Cullen O'Keefe 1 , Mark Koren 13 , Thé Ryff 14 , B. B. B. roglu 16 , Federica Carugati 17 , Jack Clark 1 , Peter Eckersley 7 , Sarah de Haas 18 , Maritza Johnson 18 , Ben Laurie 18 , Alex Ingerman 18 , Igor Krawczuk 19 , Amanda Askell 1 , Rosario Cammarota , Andrew Krueger 21 , David Kruger 27 lotte Stix 22 , Peter Henderson 10 , Logan Graham 9 , Carina Prunkl 12 , Bianca Martin 1 , Elizabeth Seger 16 , Noa Zilberman 9 , Seán Ó hÉigeartaigh 2,3 , Frens Kroeger 23 , Girish Sastry 1 , Rebecca Karian , 16 , Brian Well 12.7 , Elizabeth Barnes 1 , Allan Dafoe 12.9 , Paul Scharre 25 , Ariel Herbert-Voss 1 , Martijn Rasser 25 , Shagun Sodhani 4.27 , Carrick Flynn 8 , Thomas Krendl Gilbert 26 , Lisa Dyer 7 , Khan Khan , 27 us Anderljung 12
联邦人工智能指南：......
透明度、可追溯性和可解释性是可信人工智能的基本要求。基于人工智能的决策和与人工智能系统的交互应该清晰可辨。为了保证遵守其他原则和基本人权，应以负责任和合法的方式披露人工智能的运作及其目的。此外，应在法律义务框架内披露用于训练或开发人工智能的数据集，以便进行监控。基于人工智能的决策过程应以这样的方式设计，即确保直接和间接受到影响的人可以追溯它们，并且行动方式也必须对专家可验证。这尤其适用于可能导致有伦理问题的人工智能决策的过程。必须考虑到，对于某些人工智能方法而言，可追溯性是一项根本挑战。
Oana Stan、Renaud Sirdey、Aymen Boudguiga、Martin Zuber、Romain Ferrari 等人。特权：人工智能的隐私和同态加密。 CAID 2021（国防人工智能会议），DGA；武装部队部，2021 年 11 月，法国雷恩。第1-8页。 “cea-04487780”
摘要。PRIVILEGE 解决方案推动了目前已使用人工智能 (AI) 系统的国防技术的发展，在协作环境中实现数据安全和隐私保护。PRIVILEGE 将加强不同盟友在敏感国防和军事数据的安全分析方面的合作。该方法基于将分布式 AI 框架（例如联邦学习和 PATE）与隐私保护和安全工具（例如同态加密、可验证计算或多方计算）相结合。提出的解决方案是通用的，但是，将针对三个特定的实际用例来验证该方法并证明 PRIVILEGE 在实践中的适用性：国防行动中的无线电波分类、恶意网络日志的分类以及无人驾驶车辆的视频处理。
AI RMF RFI 评论 - 监控
● 人工智能参与者需要创建全面的计划，以持续治理和保证其所有人工智能系统，从而保护自己和社会免受人工智能带来的独特风险。● 人工智能的风险管理需要一种综合的方法，将人力和流程监督结合起来，而不仅仅是模型或数据风险管理。● 人工智能参与者可以使用机器学习保证方法，该方法利用许多组织已经熟悉的成熟、有效的 CRISP-DM 框架来加速采用和教育。● 要实现人工智能系统的透明度、公平性和问责制，组织需要将背景、可验证性和客观性作为其治理和保证工作的首要目标。
David Kolb 模型背景下的体验式学习技能
摘要 – 本文涉及在文字处理自我训练的背景下学习成功或失败的认知功能分析。作者以 Kolb（1984）的体验式学习模型作为参考框架。认知功能的五种模式（探索性、反思性、抽象性、可验证性和管理性）分别根据三个维度（态度、认知行为、管理行为）定义了体验式知识学习。对两个学习案例（一个成功，另一个不成功）的行为协议的分析，强调了区分五种操作模式的可能性和相关性、它们对学习成功的相对重要性以及了解何时以及如何进行学习的重要性。实施它们。
基于实时设计强大的四轴飞行器软件...
摘要。目前，制造可靠的无人机是科学技术领域的一项重要任务，因为此类设备在数字经济和现代生活中有很多用途，因此我们需要确保其可靠性。在本文中，我们建议用低成本组件组装四轴飞行器以获得硬件原型，并使用现有的开源软件解决方案开发具有高可靠性要求的飞行控制器软件解决方案，该解决方案将满足航空电子软件标准。我们将结果用作教学课程“操作系统组件”和“软件验证”的模型。在研究中，我们分析了四轴飞行器及其飞行控制器的结构，并提出了一种自组装解决方案。我们将 Ardupilot 描述为无人机的开源软件、适当的 APM 控制器和 PID 控制方法。当今航空电子飞行控制器可靠软件的标准是实时分区操作系统，该系统能够以预期的速度响应来自设备的事件，并在隔离分区之间共享处理器时间和内存。开源 POK（分区操作内核）就是这种操作系统的一个很好的例子。在其存储库中，它包含一个四轴飞行器系统的示例设计，使用 AADL 语言对其硬件和软件进行建模。我们将这种技术与模型驱动工程应用于在真实硬件上运行的演示系统，该系统包含一个以 PID 控制作为分区过程的飞行管理过程。使用分区操作系统将飞行系统软件的可靠性提升到了一个新的水平。为了提高控制逻辑的正确性，我们建议使用形式化验证方法。我们还使用演绎方法在代码级别提供可验证属性的示例，并使用差分动态逻辑在信息物理系统级别提供可验证属性的示例，以证明稳定性。