XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System完美无缺
Duncan 汇报
对于普通人来说，96 个月的 Embraer Legacy 600 检查看起来很像有组织的混乱 - 有组织是关键词。整齐分类的飞机零件围绕着一个被掏空的机身。机身技术人员在飞机的内部和外部进行检查和测试，寻找需要维修的地方。再加上内部整修、新油漆、Wi-Fi 系统安装，您就会开始明白为什么如此大规模的项目需要花时间来规划和完成。“交付后，这架飞机在很多方面都焕然一新，”项目经理 Tracy Hein 解释道。“这架飞机的每一寸都经过多位专业人员的检查——从机身技术人员到内部安装专家和油漆团队成员。交付前，我们会再次检查，确保飞机离开我们的设施时和第一次飞行时一样完美无缺。”
海军陆战队战斗机攻击中队 531 PCN 19000319600_2 的历史
从“热垫”提供近距离空中支援、夜间近距离空中支援、TPQ-10 雷达制导轰炸，以及海军陆战队首次袭击北越和老挝。该中队击毙 300 名越共士兵，击伤 127 人，摧毁 913 座建筑物，损坏 168 座建筑物，并发生 32 次二次爆炸。飞机可用率为 92.5%，可能是越南海军陆战队 F-4 中队中最好的，这要归功于一支运作顺畅、技术娴熟的维护团队，其中大多数人已经在一起工作了三年多。许多其他海军陆战队喷气式飞机中队将在接下来的七年里来到东南亚，但 VMFA-531 的灰色幽灵是第一批。他们的战斗记录令人羡慕，几乎完美无缺，当他们被列入总统单位嘉奖奖章时，这一记录得到了认可，该奖章授予了第一海军陆战队航空母舰联队，并因其在越南的服务而获得海军单位嘉奖。*
Nimbus 最终稿
每项任务都由计算机化并由高效的机器执行。这样，教育的目的就扩大了，永无止境的谋生斗争也减少了。机器不仅高效，而且编程完美无缺。多媒体技术和互联网网络已经改变了整个学习和远程学习的理念，使教师和学生能够密切互动，学习材料的标准也比印刷媒体高得多。信息技术的进步以各种方式对商业产生了相当大的影响。然而，信息技术在商业中最重要的作用是提供竞争优势。计算机辅助设计、关系数据库技术、电子表格和文字处理软件以及制造过程的自动化都为企业带来了商业利益。如今，移动性很重要，但在二十一世纪，实际旅行的需求正在显著减少。人们不必飞到纽约参加会议，只需以虚拟方式参加会议即可，从而节省大量时间和金钱（并保护环境）。
AI维护：稳健性视角
摘要 — 随着机器学习 (ML) 方法和计算资源的进步，人工智能 (AI) 赋能系统正在成为一种主流技术。然而，当前的人工智能技术（例如深度学习）并非完美无缺。当缺乏可信度和透明度时，模型复杂性和数据规模的显着增加会带来更大的挑战，这可能会产生新的风险和负面影响。在本文中，我们从稳健性的角度出发，对人工智能维护进行了阐述。我们首先介绍人工智能生命周期中一些突出的稳健性挑战，并通过类比汽车维护来激励人工智能维护。然后，我们提出了一个人工智能模型检查框架来检测和减轻稳健性风险。我们还从车辆自动驾驶中汲取灵感，以定义人工智能稳健性自动化的水平。我们的 AI 维护建议有助于在整个 AI 生命周期中进行稳健性评估、状态跟踪、风险扫描、模型强化和监管，这是构建可持续和值得信赖的 AI 生态系统的重要里程碑。
发件人：卡尔·文森号航空母舰（CVN 70）指挥官 收件人：海军历史主任（OP-09BH）
毫无疑问，卡尔文森号经历了其历史上最成功的一年。从破纪录的训练表现到完美无缺地执行对伊拉克的打击行动，卡尔文森号已经达到甚至超出了所有的义务和期望。这一出色表现的基本基础是无与伦比的船员，他们以战士、硬汉和爱国者的身份而自豪。他们在快节奏的训练周期中的干劲和专业精神创造了一个最有能力的平台，值得成为随时待命的航母。这艘船注重团队合作和任务完成，是与第三航母大队 (CCG-3)、第十一航母航空联队 (CVW-ll) 和第二十三驱逐舰中队 (DESRON 23) 建立紧密、有力关系的基石。此外，卡尔文森号还是海军的杰出亲善大使，船员们自愿无私地参与了无数社区项目。船员们的模范行为在全世界创造了完美的自由记录。卡尔文森号超越了标准，于 1998 年再次赢得了“美国最受欢迎航空母舰”的美誉。
可解释的人工智能和金融算法顾问的采用：一项实验研究
我们研究了从人类或算法顾问那里获得建议，并附带五种类型的局部和全局解释标签，是否会影响采用意愿、支付意愿和对金融 AI 顾问的信任。我们使用一个独特的实验框架比较了不同时间和各种关键情况下的差异，参与者在其中玩一个具有真实金钱后果的网络游戏。我们观察到，在初始阶段对模型进行基于准确性的解释可以提高采用率。当模型的性能完美无缺时，采用哪种解释就不那么重要了。使用更复杂的基于特征或基于准确性的解释有助于大大减少模型失败后的采用率下降。此外，使用自动驾驶仪可以显著提高采用率。与 AI 标记的“无解释”替代方案的建议相比，分配到带有解释的 AI 标记建议的参与者愿意为该建议支付更多费用。这些结果增加了关于 XAI 对算法采用和信任的重要性的文献。
可解释的人工智能和金融算法顾问的采用：一项实验研究
我们研究了从人类或算法顾问那里获得建议，并附带五种类型的局部和全局解释标签，是否会影响采用意愿、支付意愿和对金融 AI 顾问的信任。我们使用一个独特的实验框架比较了不同时间和各种关键情况下的差异，参与者在其中玩一个具有真实金钱后果的网络游戏。我们观察到，在初始阶段对模型进行基于准确性的解释会带来更高的采用率。当模型的性能完美无缺时，采用哪种解释就不那么重要了。使用更复杂的基于特征或基于准确性的解释有助于大大减少模型失败后的采用率下降。此外，使用自动驾驶仪可以显著提高采用率。与没有解释替代方案的 AI 标记建议相比，分配到带有解释的 AI 标记建议的参与者愿意为该建议支付更多费用。这些结果增加了关于 XAI 对算法采用和信任的重要性的文献。
自动驾驶汽车伦理与法律 - 亚马逊 AWS
有明确的推定理由支持采用自动驾驶汽车 (AV)。人们普遍认为，自动驾驶汽车将比人类驾驶的汽车更安全，能够更好地检测和避免危险以及与其他驾驶员和行人的碰撞。但是，期望 AV 完美无缺是不合理的。与许多软件和硬件的编程不同，AV 在道路上可能遇到的条件是“开放的”：我们无法详尽地测试每种情况，因为我们无法预测每种可能的情况。鉴于此，我们必须仔细考虑制造商在允许 AV 上路之前应该证明哪些要求。本文调查了 AV 的实际技术水平、技术限制、驾驶员交接问题以及 AV 被滥用的可能性，例如其他驾驶员与 AV 玩“胆小鬼游戏”。它从法律、道德和制造的角度考虑 AV，然后主张“重叠共识”：AV 的行为方式在道德上是合理的、在法律上是站得住脚的、在技术上是可行的。本文最后通过这种视角探讨了 AV 在发生碰撞时可能采取的一些行为方式，对其中一些方式提出了初步认可，并建议行业和学术界加强合作。
第 2 页上的故事
从一个选区转移到另一个选区，缩短了发布选举登记册的时间，并在选举前一天晚上发生了印刷机故障。 “我们从那次选举中吸取了教训，从那时起一切都进展顺利。事实上，一位选举观察员将我们的一次选举描述为‘完美无缺’，”她解释说。 Dame Lorna 将她最重要的成就之一是将‘性别’添加到描述选民的类别中，这在英语加勒比地区尚属首次。现在，当选举报告公布时，人们将能够确定参加全民公决人员的性别和年龄。 星期三，内阁邀请监督员加入其成员，为她送别，因为她准备卸任。选举监督员办公室是《安提瓜和巴布达宪法》的产物，议会必须将强制退休年龄定为 75 岁。这位女爵还没有到那个年龄，但已经在政府服务了 50 多年，她更愿意在身体健康的情况下享受退休生活。她由副部长伊恩·休斯和选举委员会主席约翰·贾维斯陪同。有人提议在考虑宪法改革时将选举委员会和监督员的职责结合起来。有人支持这一提议，内阁也同意了，但尚未做出最终决定