XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System复杂程度
安倍的复杂遗产
辛佐晋三（Hinzo Abe）是日本任职期间的两次，最长的总理，于2022年7月8日被暗杀，被记住是过去五十年来伟大的跨国政府领导人之一。与玛格丽特·撒切尔（Margaret Thatcher），罗纳德·里根（Ronald Reagan）和赫尔穆特·科尔（Helmut Kohl）类似，他们都通过生态冲击，外国威胁和国内宗旨带领他们的国家，安倍晋三（Abe）于2012年连任第二任职期间，并面对了内部马利斯（Malaist）的时期，并带来了内部的外部紧张感。从2012年到2020年，他重建了该国的安全，环保，社会和金融结构。他领导了国内经济复兴，并重新建立了日本的地缘政治领导。安倍认为，强大的日本需要强大的经济。在2012年，他和他的环保顾问设计了年度金融市场流行语，“三大箭头”：宽松的货币政策，财政灵活性和结构性经济改革。这些政策构成了Abenomics的核心，可以说是2012年和2013年谈论最多的金融议程。
复杂系统管理能力...
科学（研究、概念、解决方案、开发和工程工作）的目的首先是实现高科技参数，并为设备添加概念上新颖、有时是独一无二的质量特性。这里的例子是基于智能自动化、操作和功能信息价值、小型化的自我调节和自我恢复。操作对新设备有自己的要求，包括各种操作模式下技术参数的长期稳定性；可维护性；所有组件的高可靠性；人体工程学以及操作员与智能自动控制系统的稳定连接。企业的目标是确保高竞争优势，并通过在整个使用寿命期间使用系统来提高公司的价值。此外，企业必须考虑创新的环境特征，因为这些特征直接影响生产的盈利能力。
心肌梗死的管理复杂
我们描述了医疗救援团队的作用，强调了在院前护理水平上扩大其能力范围的必要性。我们强调了治疗CS的下列原因和直接转移到能够进行经皮冠状动脉干预的中心的重要性。我们提出了有关MCS使用的科学社会的当前建议。我们强调了心脏冲击队在CS复杂的MI患者管理中的作用。这样的团队应包括一名介入心脏病专家，心胸外科医生和重症监护医师。应将患者转移到高度专业的CS中心，并在其他一些国家 /地区描述的所谓心脏休克护理中心进行检查。我们提出了该中心运行的标准，该文件中讨论的其他重要方面包括康复的作用，多学科护理以及治疗结果的长期随访。该文件是与波兰不同科学社会的专家合作开发的，这说明了该患者人群中跨学科护理的重要性。
DVE：不同程度 - 军队安全
视觉参考和提示为飞行中的定位提供了最重要的感官输入（据估计，70-80% 的飞行定位信息是通过视觉获得的）。例如，当驾驶仪表时，机组人员可以训练忽略可能错误的前庭或躯体感觉输入，以“使仪表读数正确”。当按照 VFR 飞行时，DVE 会减少安全驾驶所必需的关键环境视觉提示。机组人员可以在 DVE 中操作，通过保持足够的视觉参考或仪表提示来了解他们的操作环境，从而实现飞机定位和空间/时间 SA。然而，在某种程度的能见度受限的情况下，机组人员的熟练程度和经验不足以弥补 DVE 内减少的提示，飞机坠毁的可能性会大大增加。
人工智能开发的严谨程度 - DTIC
本《人工智能 (AI) 开发严格程度 (LOR)》技术出版物是应马里兰州印第安黑德海军军械安全与安保活动 (NOSSA) 的要求编写的，由国防部长办公室 (OSD) 的一份合同资助，以支持海军空战中心武器部 (NAWCWD) D51 系统工程部。该项目获得了 1.5 年的资助，涵盖 2021 和 2022 财年，目的是支持 NOSSA 为武器系统中使用的任何 AI 技术制定指导方针和政策。在此期间，该内容的各个部分已在基于 AI 的政府和商业研讨会和讲习班上进行了介绍，从而促进了内容的发展。此外，在这项工作的后 6 个月中，国防部 (DoD) 数据科学社区（包括学术和承包支持小组）提供了详细的评论/反馈。因此，本文档中包含的建议支持了联合人工智能系统安全工作组 (SSWG) 和人工智能安全工作组测试和评估、验证和确认 (TEVV) 小组制定其指南和政策。
衡量政府人工智能准备程度
联合国教科文组织《人工智能伦理建议》旨在为合乎道德地使用人工智能提供一套标准和原则。我们认为，对人工智能采取合乎道德、负责任的态度至关重要。人工智能伦理是我们讨论的重要部分。我们不一定认为伦理是人工智能环境中需要衡量的一个组成部分，而是一套原则。这些原则可能因当地情况而异。在收集和使用数据以及构建和实施人工智能方面，这些原则需要指导政府、私营部门和学术界。我们相信，联合国教科文组织的建议为制定这些原则奠定了良好的基础。
我们如何知道人工智能系统的智能程度
一个问题被称为“数据污染”。虽然我们假设参加标准化测试的人还没有看到问题和答案，但对于像 GPT-4 这样的大型人工智能系统来说，情况不一定如此，因为它已经在大量数字媒体上进行了训练，其中一些可能包括 GPT-4 后来测试的问题。尽管 OpenAI 拒绝描述用于训练系统的数据，但他们报告说，他们曾试图通过使用一种称为“子串匹配”的技术来避免这种数据污染，该技术搜索训练数据以查看其中是否包含给 GPT-4 的测试问题。但该方法没有考虑到非常相似但不完全匹配的情况。OpenAI 的方法在一项分析中被批评为“肤浅而草率”。同样的批评者指出，对于其中一个编码基准，GPT-4 在 2021 年之前发布的问题上的表现明显优于 2021-GPT-4 训练截止后发布的问题。这有力地表明，早期的问题出在 GPT-4 的训练数据中。OpenAI 的其他基准测试也有可能受到类似的污染。
适应航空业自动化程度的提高...
摘要 自动化的增加已经影响到了驾驶舱的工作。单一欧洲天空 ATM 研究 (SESAR) 旨在提高欧洲 ATM 系统的性能，它将自动化视为提高未来系统性能的关键推动因素。航空系统是一个复杂的大型社会技术系统。该系统受到所有系统级别的内部和外部压力源的影响。在这个系统的工作流程层面上，驾驶舱代表了一个联合认知系统。当事故或事件确实发生时，人们普遍认识到，要超越机组人员错误的标签来了解发生了什么。随着飞行安全性的提高，需要从中吸取教训的事件和事故越来越少，这增加了查看正常运营数据以进行改进的重要性。机组人员培训环境越来越依赖于收集到的有关单个航空公司的飞行运营环境和绩效的数据。通过航空公司的绩效测量系统，收集了大量的绩效数据。然而，这些数据的格式并不适用于复杂的社会技术或联合认知系统的研究。此外，监管、财务和其他限制限制了航空公司对收集数据的使用以及他们进行培训的方式。本研究的目的是增加对高度自动化动态环境下机组人员的培训内容和学习机会与航空公司绩效监测和测量过程的关系的了解。在此背景下，确定了支持机组人员操作高度自动化飞机的障碍和改进潜力。本研究采用混合方法来收集和分析数据。整体研究方法是按照应用研究传统进行的。本论文中的经验数据主要基于两个研究项目，HILAS 和 Brantare，这两个项目都明确地以参与组织的知识生成和学习为目标。基于 Rasmussen 的动态社会技术系统模型，感兴趣的航空系统范围从“单一欧洲天空”到监管机构、国家立法、飞行运营、培训和驾驶舱工作以及航空公司的政治和财务压力。从这个全面的范围得出的结论依赖于作者在航空业 30 年左右的经验中获得的领域知识。结果基于以下方法：1）使用 Rasmussen 的风险管理社会技术系统模型作为框架进行系统分析，主要从机组人员及其自动化工作环境的角度描述航空系统，2）采访飞行员，3）与飞行员和安全办公室工作人员组进行研讨会，4）尝试实施拟议的数据使用方法和 5）收集飞行运行数据。确定了使用绩效数据进行知识和学习改进的几个障碍。航空公司监控系统并不理想，特别是