XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System性能测量
中断期间供应链的性能测量
COVID-19爆发已威胁并造成了前所未有的破坏，以供应链条，显示供应链管理无法应对黑天鹅事件。意外的Covid-19事件在卫生系统和商业环境方面对世界产生了深远的影响。供应连锁店受到挑战，以避免上游和下游流动的即将发生干扰。从业人员和研究人员都进行了讨论，以交换知识并探索策略，以增强供应链的鲁棒性和弹性，以最大程度地减少受到此类事件的干扰。根据Kumar，Basu和Avittathur（2017）的说法，前所未有的供应链中断是低频冲击事件，导致供应链中一个或多个节点的遣散，导致服务或商品的不可用。 供应链中断代表了从其效果中学习的机会（Bode等，2011），尤其是从Covid-19事件中学习可以改善在破坏性情况下未来的决策（Van Hoek，2020年）。 这很重要，因为中断事件会对财务和运营绩效产生重大影响（MacDonald和Corsi，2013年）。 挑战是改进或设计新的绩效测量系统（PMS），以警告有关中断风险，以更好地支持COVID-19-19SCOL PANDEMIC，以更好地支持决策过程。 此外，PMSS还应在不可预测的事件中向经理提供决策的影响。根据Kumar，Basu和Avittathur（2017）的说法，前所未有的供应链中断是低频冲击事件，导致供应链中一个或多个节点的遣散，导致服务或商品的不可用。供应链中断代表了从其效果中学习的机会（Bode等，2011），尤其是从Covid-19事件中学习可以改善在破坏性情况下未来的决策（Van Hoek，2020年）。这很重要，因为中断事件会对财务和运营绩效产生重大影响（MacDonald和Corsi，2013年）。挑战是改进或设计新的绩效测量系统（PMS），以警告有关中断风险，以更好地支持COVID-19-19SCOL PANDEMIC，以更好地支持决策过程。此外，PMSS还应在不可预测的事件中向经理提供决策的影响。
移动机械手性能测量研究综述
本调查为移动机械手性能测量领域的研究提供了基础，与其他移动机械手研究领域相比，该领域的研究文章相对较少。调查提供了移动机械手研究的文献综述，并提供了实验应用示例。调查还提供了一份详尽的规划和控制参考文献清单，因为这是移动机械手的主要研究重点，也是系统性能测量的因素。然后，调查回顾了移动机器人、机械臂和移动机械手的性能指标以及测量其性能的系统，包括通过动态运动跟踪系统的机床测量系统。最后，调查包括一个关于机器人、移动机器人和移动机械手性能测量研究的部分，从校准、标准和移动机械手工件开始，这些工件正在考虑用于评估移动机械手的性能。
供应链评估的建议模型...
供应链管理（SCM）是材料和信息的计划和控制的集成系统，包括供应商，制造商，分销商，零售商和客户。链性能测量是SCM中的重要问题。此外，鉴于该信息在改善供应链绩效中起着关键作用，因此应研究信息共享的种类和量。在本文中，将评估信息共享对供应链性能的影响。以这种方式，使用跨效率方法定义和排名17种不同的信息共享方案。最后，报道了使用模拟和Rockwell软件Arena V5的不同场景的值。获得的结果表明，所提出的模型非常有效且有效，并且可以轻松地应用于现实情况。
行为生物识别系统的性能和安全评估
1背景：行为生物识别系统的认证6 1.1简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.2动机和生物识别技术。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.2.1动机。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.2.2生物识别技术。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。8 1.2.2生物识别技术。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 1.2.2.1注册，验证和标识。。。。。。。。。9 1.2.2.2生物识别系统的体系结构。。。。。。。。。。。。。。11 1.3生物识别系统的评估：常规方法。。。。。。。。。。。。。。。12 1.4 Fido对生物识别认证的看法是什么？。。。。。。。。。。。。。。。。15 1.4.1 FIDO生物识别认证。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 1.4.2 FIDO认证标准的一般概述。。。。。。。。。。。。17 1.4.2.1性能测量。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 1.4.2.2演示攻击检测。。。。。。。。。。。。。。。。18 1.5标准ISO/IEC 39794-17对行为生物识别技术说了什么？。18
NIST 人工智能风险管理框架 (AI RMF) 的响应摘要分析 - 信息请求 (RFI) - NIST
» “该框架应包括促进有关人工智能风险和事件的信息共享的定义和模板。… 标准化的事件信息共享方式对于识别、评估、优先排序、缓解和传达人工智能风险非常有价值。” 1 » “NIST 应努力使关键术语的定义与已发布的定义相协调，以便全球人工智能社区使用同一种语言。通用词汇将使组织和社会更有信心，并促进标准、框架、模型等的更大一致性。” 2 » “我们认为，RMF 必须特别关注以特定且技术相关的方式定义围绕性能测量、可追溯性、可解释性、可解释性、透明度、可修复性等主题的标准术语。” 3