XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System场景
五分钟内未来的能源场景
消费者转换和系统转换代表了两种不同的方式来实现这一目标 - 要么通过改变我们使用能量的方式或通过更改我们生成和提供它的方式。在领导方面，高消费者参与，世界领先的技术和投资的结合有助于使我们最快的可信脱碳之旅。在这种情况下，英国在2047年达到零净值，并继续将排放量减少到2050年（与1990年的水平相比） - 换句话说，它是净负面的。脱碳的发生在稳定进展中最慢，其中2050年的排放量降低了1990年水平的73％。
风险管理练习场景 2.pdf
第 2 步：评估您在步骤 1 中确定的每种危害的相关风险。使用 4x5 风险管理矩阵（参考 DAFPAM 90-803）帮助确定风险的优先顺序。使用 DAF 表格 4437 记录风险问题。
基于场景的未来军事技术评估...
研究诚信 我们的使命是通过研究和分析帮助改善政策和决策，这得益于我们的核心价值观：质量和客观性，以及我们对最高诚信和道德行为的坚定承诺。为了确保我们的研究和分析严谨、客观、不偏不倚，我们对研究出版物进行了严格而严格的质量保证流程；通过员工培训、项目筛选和强制披露政策，避免出现财务和其他利益冲突；并通过承诺公开发表我们的研究结果和建议、披露已发表研究的资金来源以及确保知识独立的政策，追求研究工作的透明度。有关更多信息，请访问 www.rand.org/about/research-integrity。
汽车智能座舱交互设计研究综述 - 包装工程
1 ）交互性与安全性的矛盾问题。在当前智能座 舱所处的发展阶段，新型人车交互方式的安全性尚需 要进一步检验，繁复的人机交互会对驾驶人造成分神 影响甚至带来安全隐患；在未来智能座舱发展的第三 阶段，还将面临着人车交互的信任问题。解决该问题 是智能座舱实现实质性发展的关键。 2 ）舱内交互与舱外交互的协同问题。智能座舱 作为移动生活智慧终端的“第三空间”，其交互范畴 需全面覆盖汽车舱内及舱外的立体化时空场景，不仅 需要解决舱内的人机交互问题，也要解决舱外的人机 交互问题，以及舱内舱外人机交互的协同问题。现有 研究已部分解答了该问题，但仍需结合真实应用场景 继续深入研究。 3 ）智能座舱与其他智慧生活形态的连接问题。 汽车智能座舱是智慧城市的重要组成部分，其交互设 计不是孤立的，需有机对接到整个智慧城市的系统 中。目前，对该问题的研究关注还比较少，有较大的 研究空间。 4 ）智能交互的应用实现问题。虽然智能交互的 部分关键技术已实现了突破，但离普遍应用还较远。 其根本原因在于交互技术的发展还不够充分，主要体 现在信息感知、信息传输、信息处理等三个方面，具 体为传感探测仪器的精度不足、高速物联通信基础设 施建设不足、芯片及软件产品的算力不足。这些问题 的解决将决定智能座舱交互设计的发展速度。 综合以上研究现状与问题分析，汽车智能座舱交 互设计的发展趋势总结如下： 1 ）交互模态多元化、复合化。基于视觉、听觉、 触觉等多感官通道的立体融合式交互模态将成为主 流，结合更加深入的效率、安全、信任等人机交互研 究，将逐渐发展成为全面的智能交互体系。 2 ）交互方式人性化、情感化。虽然交互模态日 益多元化，但座舱人机交互的方式将变得越来越简 单，汽车将自发迎合人的自然交互习惯，让驾驶员以 更少的注意力完成更多的人机交互，从而找到智能座 舱交互性与安全性的平衡点。同时座舱人机交互将更 注重对人的情感需求的感知与响应，成为情感化的智 能伙伴。 3 ）交互设计场景化。智能座舱的交互设计将结 合更多的场景催生更丰富的交互方案，不仅从车内场 景扩展到车外场景，也会由单一场景扩展到复合场 景，甚至扩展到智慧生活的任意场景中，并实现交互 模式的订制化，使汽车智能座舱真正成为未来智慧生 活空间的一部分。 4 ）交互相关技术日益成熟。在国家政策的持续 引导与驱动下，硬件技术、软件技术、物联通信基础 设施等都将迎来持续的建设、发展与完善，为智能座 舱交互设计的全面发展提供技术基础。
PAC 成员表演的 Stagestruck 场景
Greenbriar at Whittingham VOICE 是新泽西州门罗镇 Greenbriar at Whittingham 居民出版的月刊。所有要出版的编辑材料应在出版月份前一个月的 3 号或之前提交给编辑部。Greenbriar at Whittingham 居民可以将材料投递到位于 Towne Centre 图书馆的 GW VOICE 邮箱。Greenbriar at Whittingham VOICE 对可能出现的任何印刷错误概不负责，包括其展示或分类广告中的印刷错误，以及广告空间成本。注意：据 The VOICE 和 Princeton Editorial 所知，Greenbriar at Whittingham VOICE 中的广告准确呈现了所提供的产品和服务。但是，The VOICE 或任何其他方不代表或暗示认可。所有材料的接受由出版商自行决定。我们保留编辑所有材料的权利
llm驱动的自动驾驶场景测试
在另一侧，在过去的两年中，大型语言模型（LLM）以及所谓的生成人工智能的其他方法吸引了许多研究人员和爱好者的注意。在众多拟议的采用中，LLM也被考虑改善现有软件开发流程。通常，由LLMS [1，3]：1）代码生成的软件开发领域所涵盖以下方面 - 自动生成可执行代码从自由形式的文本描述开始，或者也可能涉及其他输入； 2）调试和代码分析 - 确定提供的代码中的安全缺陷，错误和其他潜在问题； 3）代码说明 - LLM能够提供给定代码摘录的详细文本描述； 4）代码校正 - 在向用户的反馈，代码更正和其他建议改进给定代码时，LLMS也被批准非常有用。
NPSA、可信、研究、场景.pdf
• 为员工和学生（必要时）提供选择，让他们将只包含旅行所需信息的“干净”设备带到海外 • 传达与研究所有权和知识产权共享有关的明确期望和合同要求 • 作为机构退出程序的一部分，立即删除物理（例如实验室/办公室访问权限、科学样本、硬拷贝文件/数据等）和 IT 访问权限（例如大学网络和文件结构、电子邮件帐户等），以防止在雇佣关系结束后访问敏感数据和知识产权
中央银行和监管机构的 NGFS 场景
* 更多详情见幻灯片 18。- CDR 对转型风险的影响是双重的：一方面，低水平的 CDR 意味着转型成本的增加，因为总排放量的减少应通过不同的方式实现；另一方面，如果未来几年该技术不能得到更广泛的应用，高度依赖 CDR 也是一种风险。+ 政策越强的国家和地区，风险就越高。例如，在“净零 2050”中，各个国家和地区到 2050 年都将实现温室气体净零排放，而许多其他国家和地区的排放量将达到几十亿吨二氧化碳当量。^ 该评估基于专家判断，该判断基于改变这一假设如何影响物理和转型风险的关键驱动因素。例如，温度越高，对物理资产和经济的影响就越大。在转型方面，以下因素会对经济和金融产生较大影响：a）强有力、突然和/或分散的政策；b）即使碳价变化不大，技术也会快速变化；c）二氧化碳去除的可用性有限意味着经济其他部分的转型必须更加突然；d）特定国家和/或地区的政策更加有力。
一次性“ fit-for-55”气候场景分析
根据其2021年为向可持续经济过渡提供资金的战略，欧洲委员会邀请欧洲监督当局（ESAS）和欧洲中央银行（ECB）（ECB）进行一次性的“ 55款适合”气候风险风险分析，重点是银行，投资资金，职业资金，养老金资金和保险公司。目的是评估欧盟金融部门对气候和宏观金融冲击的弹性，而在欧盟则可以顺利实施55号合适的套餐。此练习基于欧洲系统性风险委员会（ESRB）开发的三种情况。鉴于气候变化带来的挑战的紧迫性，这是ESA和ECB的共同努力，以开发更先进的方法来更好地捕捉气候风险。此外，它允许深入了解金融部门的能力，即使在压力条件下也可以支持绿色过渡。