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先进技术试点和试验替代方案 (AoA) 研究分析增强/虚拟现实基线（配置）管理 C4ISR 实验室支持服务云计算移动指挥与控制 (C2OTM) 通用计算环境通信工程配置管理持续过程改进网络安全和信息保证数据分析数据管理安装装置和组件的设计和开发设计文档和技术数据显示技术文档准备和审查工程过程改进故障分析 C4ISR 武器系统原型/最终项目的部署、部署和维持对外军售 (FMS) 支持手势技术人为因素工程独立验证和确认集成互操作性知识工程生命周期管理制造开发和硬件支持制造工程制造准备就绪水平 (MRL) 评估建模和仿真多模型接口技术网络工程神经技术 C4ISR 的操作和维护或直接支持
第十四立法机关 P.L. 1842 - 马耳他议会
马耳他群岛的土地面积仅为 316 平方公里，人口不超过 50 万，是世界上最小的国家之一。纵观马耳他的历史，它一直是地中海帝国或王国的一部分，直到查理五世将这些岛屿交给罗马天主教骑士团圣约翰骑士团，之后马耳他进行了 268 年的不间断统治（1530-1798 年）。骑士团投入大量资金修建岛屿防御工事，影响了许多建筑和城市的建筑风格。然而，在此过程中，马耳他落后于文艺复兴和启蒙运动时期革命性知识分子的发展。1798 年，拿破仑结束了骑士团在马耳他的统治，但两年后他的军队被驱逐，随后该岛被割让给英国殖民统治，又统治了 164 年（1800-1964 年）。天主教会的霸道影响力掩盖了政治声音的缺乏和马耳他身份的斗争，给任何新生的马耳他知识分子运动留下了重大印记。
第十四立法机关 P.L. 1842 - 马耳他议会
马耳他群岛的土地面积仅为 316 平方公里，人口不超过 50 万，是世界上最小的国家之一。纵观马耳他的历史，它一直是地中海帝国或王国的一部分，直到查理五世将这些岛屿交给罗马天主教骑士团圣约翰骑士团，之后马耳他进行了 268 年的不间断统治（1530-1798 年）。骑士团投入大量资金修建岛屿防御工事，影响了许多建筑和城市的建筑风格。然而，在此过程中，马耳他落后于文艺复兴和启蒙运动时期革命性知识分子的发展。1798 年，拿破仑结束了骑士团在马耳他的统治，但两年后他的军队被驱逐，随后该岛被割让给英国殖民统治，又统治了 164 年（1800-1964 年）。天主教会的霸道影响力掩盖了政治声音的缺乏和马耳他身份的斗争，给任何新生的马耳他知识分子运动留下了重大印记。
在确定论下重新思考人和机器智能
1英语学院，汉库克大学外国研究大学，107 Imun-ro，Dongdaemun-gu，首尔 *linkinswib@naver.com摘要本文提出了一个形而上学的框架，以区分人类和机器智能。具体来说，它提出了两个相同的确定性世界 - 一个包括人类代理，另一个包括机器代理。这些药物在因果关系上表现出明显的相同性，但它们表现出不同类型的信息处理机制。通过假设人类在机器智能上的独特性，本文解决了它所指的“有利位置问题”，即如何通过将确定源放置在宇宙中来使确定主义者对确定论的主张合法化。关键字：确定性；计算主义；模拟;状态描述；反事实引入当决定者断言宇宙是确定性的时，这需要假设一个假设的有利位置来描述宇宙。一见钟情，可以说这样的有利位置应该位于宇宙以外的某个地方。例如，维特根斯坦（Wittgenstein，1922）指出，“哲学i”是一个“形而上学主题”，它不是“世界的一部分”（第75页）。确定论是对世界的哲学判断。因此，决定主义者的推理思维可能必须与世界分开。但是，确定主义者本人是世界的一部分。根据Danielsson（2023）的说法，因为“ [W]无法站在世界外”，“我们总是从存在的唯一有利位置来看待世界：1。（第1章）”两者之间的上述特殊关系（即确定主义者与宇宙）可能会引起混乱。决定者是空间和时间内的有限人士。那么，她如何证明自己对确定论主张的意义是合理的，这似乎是需要达到上帝眼睛的观点的观点？本文中此问题将被称为本文中的“有利点问题”。要解决这个问题，本文提议讨论两种不同类型的确定性世界。如果读者耐心地遵循本文的论点到最后，他们将看到它如何建立一个合理的模型，该模型允许确定主义者有效地声称我们的宇宙为确定性，同时保留其一部分。确定性知识本文将使用以下关键定义：（1）确定性知识（d知识）：与确定性世界中所有过去，现在和未来事件相关的事实。
智能建筑作为交易能源中心 GWAC White ...
关于本文档 GridWise 架构委员会由美国能源部成立，旨在促进和实现与电力系统交互的众多实体之间的互操作性。这个由行业代表组成的平衡团队提出了制定互操作性概念和标准的原则。该委员会提供行业指导和工具，使其成为智能电网实施的可用资源。本着促进智能电网设备和系统生态系统互操作性的精神，本文档提出了一个交易能源框架，为确定和讨论该技术的开发和应用提供了背景。这是一份介绍性文件；但是，一些互操作性知识、熟悉 GWAC 互操作性上下文设置框架以及能源市场及其商业模式的知识将会有所帮助。执行摘要提供了文件的目的和内容的描述。其他文件（如清单、指南和白皮书）针对特定目的和受众。请访问网站 www.gridwiseac.org 了解您可能感兴趣的更多委员会产品。
经济学和文化
在当今的商业环境中，组织提高了绩效，保持竞争优势并促进创新，有效的知识转移起着越来越关键的作用。随着行业认识到越来越多的生产性知识转移的重要性并努力，理解影响这一过程的因素就必须成为必要。制造业被认为是战略部门，对于更高的创新和竞争力来说，良好表现的知识转移是必要的。为了提高知识转移绩效，公司必须具有认识，能力和机会，以确定需要改进的主要方面。基于系统文献综述和映射影响因素的研究表明，知识转移受到了各种因素的影响，这为公司在选择和应用这些因素方面带来了挑战。因此，这项研究的两个研究问题是 - RQ1：文献分析中确定的知识转移影响因素与因变量之间的关系有什么关系？rq2：实证研究中确定的统计学上重要因素的重量是多少？
机载 LiDAR 数据处理考古学专用工作流程文档
摘要：机载激光雷达是一种广泛接受的考古勘探工具。在过去十年中，考古学专用的数据处理工作流程不断发展，从原始数据采集和处理、点云处理和产品派生到考古解释、传播和存档。但目前尚未就具体步骤或术语达成一致。此工作流程是一种解释性知识生产过程，必须进行记录，以确保基于证据的考古解释所需的知识透明度和问责制。然而，这种情况很少见，而且没有公认的模式，更不用说标准了。因此，存在这样的风险：工作流程的数据处理步骤可能会被视为黑箱过程，其结果可能会被视为“硬数据”。记录科学过程的第一步是定义它。因此，本文对现有的针对机载 LiDAR 地形数据处理的考古学专用工作流程进行了批判性回顾，得出了具有一致术语的 18 步工作流程。其新颖性和重要性在于，现有的综合研究已经过时，而较新的研究则侧重于工作流程的某些方面。基于更新的工作流程，介绍了其文档的一个很好的实践示例。
从核心到认知：探索人工智能中的不确定性量化技术
索引术语 - 不确定性量化，人工智能，态度和认识论不确定性，深度学习模型，高风险应用，评估基准摘要 - 不确定性量化（UQ）是人工智能系统的关键方面，尤其是在高级技术中，尤其是诸如健康状况，诸如Nearthancianal-neveral-sarke and Navtial-sarke，诸如健康状况，以及自定义的医疗服务，过程必须考虑不确定性。本综述探讨了AI中不确定性量化技术的演变，区分了核心和认知不确定性，并讨论了用于量化这些不确定性的数学障碍和方法。我们提供了先进技术的概述，包括概率方法，集合学习，基于抽样的方法和生成模型，同时还强调了整合域特异性知识的混合方法。此外，我们研究了UQ在各种领域的各种应用，强调了其对决策，预测准确性和系统鲁棒性的影响。该评论还解决了关键挑战，例如可扩展性，效率和与可解释的AI的整合，并概述了在这个快速发展的领域的未来研究方向。通过这项全面的调查，我们旨在更深入地了解UQ在增强AI系统的可靠性，安全性和可信度方面的作用。
数字技术的本质 – 多种技术的开发...
数字化颠覆了商业模式，使产品和服务更加智能。随着物联网、区块链或增强现实等数字技术的快速出现和采用，数字化在全球范围内不可逆转地改变了我们所有行业的私人生活和组织惯例。因此，数字化在创新、连通性、效率和生产力改进方面发挥了无限潜力。然而，研究和实践仍然缺乏对数字技术本质的根本理解。为了弥补这一差距，我们开发了一种多层数字技术分类法，其中包括八个维度，这些维度沿着既定的模块化架构层构建，即服务、内容、网络和设备。基于我们的分类法，我们还通过聚类分析确定了七种数字技术的原型。为了修改和评估我们的成果，我们从 Gartner 新兴技术炒作周期中对 45 种数字技术进行了分类，并与其他研究人员进行了评估。我们的结果有助于对数字技术的描述性知识。它们使研究人员和从业人员能够在两个聚合级别上对数字技术进行分类，并就其采用做出明智的决策。关键词：数字化、数字技术、分类法、原型。
三角洲：使用大语言模型分解的有效的长期机器人任务计划
摘要 - 大语言模型（LLM）的最新进展彻底改变了许多研究领域。在机器人技术中，通过解锁前所未有的上下文意识级别，将常识性知识整合到下游任务中已大大推动了该领域。尽管知识收集了大量知识，但由于幻觉或缺少域信息，LLM可能会产生不可行的计划。为了应对这些挑战并提高计划的可行性和计算效率，我们介绍了Delta，这是一种新颖的LLM知名任务计划方法。通过使用场景图作为LLM中的环境表示，Delta实现了快速生成精确的计划问题描述。为了提高计划绩效，Delta将LLMS的长期任务目标分解为自回归的子目标序列，从而使自动化的任务计划人员能够有效地解决复杂的问题。在我们的广泛评估中，我们表明，与艺术品相比，达美航空可以实现高效且全自动的任务计划管道，达到更高的计划成功率，并明显较短的计划时间。