XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System复杂
复杂自适应系统框架监管
Sanjeev Sanyal 是印度总理经济顾问委员会 (EAC-PM) 成员，Pranav Sharma 是印度国家科学院顾问 (科学外交)，Chirag Dudani 是印度总理经济顾问委员会 (EAC-PM) 助理顾问。本文内容（包括所表达的事实和观点）由作者全权负责。EAC-PM 或印度政府不保证本文所表达的事实、数据或观点的准确性。作者要感谢 Bibek Debroy 博士（EAC-PM 主席）、Kris Gopalakrishnan（Infosys 科学基金会主席）、Ashutosh Sharma（IIT-坎普尔分校教授）、Uday B. Desai（IIT-海得拉巴分校名誉教授）、Santanu Chaudhury（IIT-焦特布尔分校主任）、Balaraman Ravindran（IIT-马德拉斯分校教授）、Joanna Bryson（Hertie 学院伦理与技术教授）、Sanghamitra Bandyopadhyay（印度统计研究所所长）和 Rahul Matthan（Trilegal 合伙人）。
复杂而具有挑战性的联盟和伙伴关系......
本出版物是北约盟军转型司令部 (ACT) 和弗吉尼亚州诺福克市的 Old Dominion University 组织的“复杂且具有挑战性的安全环境中的联盟与伙伴关系”会议的产物。该会议于 2024 年 3 月 11 日至 13 日现场举行，是两家机构长期合作的一部分，是 ACT 学术会议系列的第十一次迭代。活动的成功归功于两家机构的共同努力，编辑们要感谢 ACT 的学术推广团队，特别是 Vlasta Zekulic 博士、Virginie Lotti 中校和参谋 Luisa Freutel，以及 ODU 的会议支持团队，特别是 Karen Meier、Christina LiPuma、Austin Jersild 博士、Ivy Robinson 和 Jonas Bensah。本报告中表达或暗示的意见、结论和建议仅代表撰稿人的观点，并不一定代表 ACT 或其各自大学或机构的观点。
人工智能复杂世界的简单规则
∗ 通讯地址：jesusfv@econ.upenn.edu。首先，我要感谢我在几个项目中使用机器学习解决经济问题的合著者：Pat Bajari、Sara Casella、Stephen Hansen、Samuel Hurtado、Galo Nu˜no 和 Charlie Manzanares。我从他们那里学到了关于这个领域的所有知识。其次，我要感谢 Fernando Arteaga、Tyler Cowen、Alex Raskovich、Peter Rupert、Don Sillers、Rakesh Vohra 以及几次研讨会的参与者的评论。最后，但并非最不重要的是，我还必须感谢宾夕法尼亚大学、普林斯顿大学、哈佛大学、斯坦福大学和牛津大学的几代经济学研究生，我在那里教授的课程涵盖了本文讨论的大部分内容。如果没有他们尖锐的问题，我对这个话题的思考会比现在更加混乱。
人工智能复杂世界的简单规则
阿里巴巴创始人马云：“过去100年，我们都认为市场经济是最好的制度，但我认为，未来30年会发生重大变化，计划经济会越来越大。为什么？因为通过各种数据，我们也许能够发现市场那只看不见的手。”
Oracle® 复杂维护、维修和大修
美国政府最终用户：根据适用的《联邦采购条例》和特定机构的补充条例，交付给美国政府最终用户的 Oracle 程序（包括任何操作系统、集成软件、安装在硬件上的任何程序和/或文档）均为“商业计算机软件”。因此，对程序（包括任何操作系统、集成软件、安装在硬件上的任何程序和/或文档）的使用、复制、披露、修改和改编均应遵守适用于程序的许可条款和许可限制。未授予美国政府任何其他权利。
认知领域的复杂进化人工智能...
复杂进化人工智能是一个新兴的研究领域，它融合了进化计算 (EC) 的搜索和优化能力以及人工智能的学习能力，可用于各种任务，包括优化、分类、回归、聚类和建模。我们认为人工智能是一种软件技术，它从具有性能衡量标准的某些任务类别的经验中学习，这样它在该任务上的测量性能就会随着经验的积累而提高。我们进一步认为，从经验中学习到的性能改进是通过进化计算技术来协调的，这些技术由基于种群的搜索方法定义。我们从全世界共收到 417 份投稿。感谢审稿人的辛勤工作，我们从所有 417 份投稿中接受了 50 篇论文。所有包含的内容均由专家匿名审阅，以保持学术卓越性和完整性。我们希望
人工智能不必太复杂或昂贵
需要AI进行学习。这就需要关注涵盖重要案例且带有一致标签的数据，以便AI可以从这些数据中学习它应该做什么。换句话说，创建这些有价值的AI系统的关键在于我们需要能够使用数据而不是代码编程的团队。 为什么在科技领域之外采用AI如此困难 为什么AI没有在消费互联网公司之外得到广泛应用？ 其他行业采用AI面临的最大挑战包括： 1.数据集小。在拥有大量用户的消费互联网公司中，工程师拥有数百万个数据点，他们的AI可以从中学习。但在其他行业，数据集大小要小得多。例如，你能否构建一个AI系统，在仅查看50个示例后学会检测有缺陷的汽车部件？或者在仅从100个诊断中学习后检测出罕见疾病？当你只有50个数据点时，为5000万个数据点构建的技术不起作用。 2.定制成本。消费互联网公司雇佣数十或数百名技术熟练的工程师来构建和维护创造巨大价值的庞大的人工智能系统——比如，一个每年创造超过 10 亿美元收入的在线广告系统。但在其他行业，有许多价值 100 万至 500 万美元的项目，每个项目都需要一个定制的人工智能系统。例如，每家生产不同类型产品的工厂可能需要一个定制的检查系统，每家医院都有自己的健康记录编码方式，可能需要自己的人工智能来处理患者数据。这些数十万个项目的总价值是巨大的；但单个项目的经济效益可能不支持雇用一个大型的、专门的人工智能团队来构建和维护它。人工智能人才的持续短缺加剧了这个问题，这进一步推高了这些成本。3. 概念验证与生产之间的差距。即使人工智能系统在实验室中工作，也需要大量的工程来部署
在复杂世界中实施情报收集
情报收集是美国强大的情报能力，已证明其在分类复杂威胁方面的有效性。然而，情报收集尚未“操作化”，因为它无法快速将收集能力转移到关注自适应威胁。此外，它无法有效地在情报界的国内外要素之间发挥作用。现代威胁具有适应性、复杂性，并且跨越国界，而情报收集主要局限于国内外范围。虽然有协调收集工作的高级机构，但情报界方法中的一个关键差距是缺乏一个组织要素，该要素可以操作化和连接国内外情报收集，以确保情报界能够应对最高优先级的威胁。这代表情报界在复杂环境中应对现代威胁的能力存在重大差距。这篇概念论文使用 Hesselbeim 的七面转型框架来开发一种跨越国内外鸿沟的情报收集操作和桥梁方法。结论是，这种组织桥梁功能对于应对现代和新兴威胁是有效和必要的。
NASA 复杂电子指南 - klabs.org
“可设计”逻辑设备是用户可设计但不能编程的集成电路。设计提交给制造商以在设备中实施。专用集成电路 (ASIC) 是可设计设备的一个示例。复杂电子设备的保证活动通常落后于技术的发展步伐。这些设备通常用于 NASA 系统，有时用于安全关键系统。软件和质量保证工程师都需要了解这些设备是什么、在哪里使用以及它们是如何设计的。由于 NASA 安全和任务保证办公室才刚刚开始处理这些设备，因此无法提供详细的保证指南。本指南提供了一些一般性建议，如果应用这些建议，可能会增加对复杂电子设备质量的信心。
