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监管人工智能的复杂自适应系统框架
通过印度证券交易委员会 (SEBI) 和美国证券交易委员会 (SEC) 等机构建立专门的监督机构，可以提供针对细微差别的专业知识。财务报表、审计和强制事件报告等要求提高了透明度和可追溯性——类似于人工智能算法的可解释性标准和审计。熔断机制充当控制瓶颈，当指数超过触发阈值时停止交易，以防止连锁崩溃。保证金要求、结算期和其他边界限制了不稳定行为。破产和无力偿债等机制在实体变得不可行时提供最终的覆盖。通过个人问责制和“参与其中”来确定责任，让个人对公司行为负责。虽然不是完美的类比，但从管理混乱的市场中获得的见解可以为人工智能监管提供参考。通过应用类似的策略，例如分区、透明度标准、控制点和问责措施，可以负责任地引导人工智能的发展，确保安全和道德部署，类似于金融市场的有序运作。
用于...的可信人工智能的新指标
摘要 我们首次提出了一种可信接受度指标及其测量方法，以评估用于食品能量水 (FEW) 管理决策的基于 AI 的系统的可信度。所提出的指标是 AI 系统标准化进程中的重要一步。标准化 AI 系统的可信度至关重要，但到目前为止，标准化工作仍然停留在高级原则层面。所提出的测量方法包括人类专家的参与，并且基于我们的信任管理系统。我们的指标捕获并量化了现场专家在用户希望的尽可能多的控制点上对系统的透明评估。我们使用 AI 在食品-能源-水部门的决策场景中说明了可信接受度指标及其测量方法。但是，所提出的指标及其方法可以轻松地适应其他 AI 应用领域。我们表明，我们的度量标准成功地捕捉到了任意数量专家的总体接受度，可以用来对系统的各个点进行多次测量，并为测量的接受度提供置信度值。
正射影像 VHR 空间图像数据的几何质量评估
正射影像被广泛认为是各种专题制图应用的数据源；在欧盟 (EU)，管理共同农业政策的信息系统目前通常基于数字正射影像覆盖，其标称几何质量为 1:10,000 地图比例尺等效和 1m 像素大小或更高 (Kay et al., 1997)。尽管如此，机载图像采集需要一定程度的访问权限，而这并不总是可行的，而所谓的“非常高分辨率”(VHR) 卫星传感器的可用性允许采集具有图像内容质量特征的数据，以满足农村地区或农业制图和监测的需求 (Petrie, 2002)。目前使用 QuickBird 和 IKONOS 数据生成正射影像的主要方法有三种：严格的传感器模型（例如，Toutin 和 Cheng，2003）、使用地面控制点计算的有理多项式系数 (RPC) 方法，或使用影像供应商提供的 RPC 信息。前两种
使用适用于 IBM z/OS 的 Python AI 工具包安全地利用开源软件
企业 z/OS 环境中的 Python 受到的管理比私有工作站中更严格，但相同的环境管理设施很有用。个人 z/OS 用户可以直接从 IBM 安装 Python OSS 包，并且该工作流程比从基于社区的渠道（例如 PyPI）安装 OSS 包更安全。大多数企业在内部存储库中管理一组已批准的 OSS 包，该存储库镜像来自包括 IBM 在内的几个受信任来源的内容。然后，Python 或 z/OS 系统管理员充当内部管理存储库和外部世界之间的控制点。用户可以从已批准的内部服务器构建其本地 Python 环境。这些任务是使用 pip CLI 完成的，无论 OSS 包来自何处（PyPI、IBM 或内部存储库）。IBM z/OS 的 Python AI 工具包可以为企业节省大量时间和资源，这些时间和资源对于正确审查 OSS 以供生产使用是必要的。
通过无人机航拍确定积雪深度分布...
确定积雪深度的空间分布不仅对于与饮用水供应或水力发电相关的民用目的至关重要，而且对于雪、水文和环境研究中的多种应用也至关重要。然而，积雪深度在空间和时间上都变化很大。因此，传统和最先进的积雪监测方法并不总是能够捕捉到如此高的空间变化，除非采用非常昂贵的解决方案。在这项研究中，我们提出了一种新方法，旨在通过利用地球科学研究环境中的两种低成本和新兴技术来提出解决问题的方法；运动结构 (SfM) 数字摄影测量和无人机 (UAV)。这些技术相结合的优点在于，它们可以以较低的运行成本和较少的工作量提供大面积的精确高分辨率数字高程模型 (DEM)。所提出的方法将利用这一资产，在地理参考雪面（雪 DEM）与其相应的底层地形（地形 DEM）之间进行减法，从而提供雪深分布图。为了在小规模上测试所提出方法的可行性和效率，在上述背景下调查了六个不同的积雪区域。这些区域的面积从 900 到 51,000 平方米不等，其中两个位于斯瓦尔巴群岛朗伊尔城附近，四个位于西格陵兰岛安登峡湾附近。调查在雪面类型、底层地形复杂性、亮度条件和所用设备方面有所不同，以评估该方法的适用范围。结果呈现为六张雪深分布图，并通过比较估计的雪深和一组质量控制点上探测到的雪深来验证。根据区域不同，探测到的雪深与估计的雪深之间的平均差异从最佳情况的 0.01 米到最坏情况的 0.19 米不等，同时空间分辨率范围从 0.06 到 0.1 米。彻底调查了每种情况的误差源，并评估了通过使用雪面和相应的底层地形中可见的公共地面控制点对 DEM 进行地理配准可以进一步减轻误差。在进行的测试中，该方法没有受到该区域的任何特定表面特征或任何调查条件的特别限制。尽管是在小规模区域进行测试，但通过考虑这些初步结果，该方法有可能成为一种简化程序，允许重复绘制雪动态图，同时降低运行成本，并且不会放弃获得高精度和高分辨率。
新闻稿
自 2004 年以来，卡森堡一直纪念在 2003 年开始的海外应急行动中牺牲的山地哨所士兵。纪念碑上刻有 407 名阵亡军人的名字。今年不会添加新名字。从哨所外来的游客应走 115 号州际公路旁的纳尔逊大道。从那里，他们将被引导到不需要进入哨所的停车场。1 号门是该设施的主要出入控制点，将于上午 9:50 关闭出站交通，上午 9:55 关闭入站交通。仪式结束后将重新开放。参加纪念仪式的驻地人员应将车停在 Harr Avenue 附近的停车场（驻地），并使用行人门进入活动现场。提醒一下，仪式结束后，需要出示适当的身份证明才能重新进入设施。除服务性动物外，本次活动不允许携带任何宠物。禁止携带玻璃瓶和枪支。
ERDC SR-19-1“沿海环境下小型无人机系统数据的地理空间精度”
本特别报道的目的是记录在位于北卡罗来纳州达克的美国陆军工程兵团实地研究设施的沿海环境中从无人机载系统 (UAS) 获取的高空间分辨率图像数据的收集情况，以评估各种软件处理包的地理空间精度。使用固定翼 SenseFly eBee 无人机平台收集了来自两次任务（一次飞行于 2015 年 10 月，第二次飞行于 2016 年 9 月）的图像数据。使用了四种商业处理包来生成标准地理空间产品，包括数字表面模型和正高马赛克。通过分布在 70 公顷场地上的 11 个检查站评估地理空间精度。结果表明，精度因软件包而异，这可能部分与摄影测量处理方法有关。三维均方根误差范围为 0.54 至 0.06 米。该研究还表明，在尝试评估沿海环境中 UAS 平台的地理空间精度时，图像采集策略、摄像机参数设置和地面控制点/检查点设计的重要性。
使用摄影测量法和运动结构对地面雷达干涉测量的变形图进行配准和可视化
干涉数据与来自地面摄影测量和运动结构 3D 点云。在确定内在和外在方向参数后，将地面雷达干涉测量获得的数据投影到点云上，然后投影到初始照片上。在照片上可视化边坡变形测量值可提供易于理解和分发的信息产品，尤其是对于难以接近的目标区域，例如陡峭的岩壁或岩石坠落区。比较了四种方法的参考步骤和最终可视化的适用性和误差传播：(a) 使用测量相机和立体图像摄影测量的经典方法；(b) 使用测量相机获取的图像，使用运动结构自动处理；(c) 使用数码紧凑型相机获取的图像，使用运动结构处理；(d) 无标记方法，使用数码紧凑型相机获取的图像，使用运动结构，无需人工地面控制点。完全无标记方法可用于高分辨率雷达干涉测量的可视化，有助于生成可供解释的可视化产品。
年度计划2025-脑港Eindhoven div>
在脑港发展中，这意味着重点是国际价值链中新的So all so“控制点”的发展。例如，电池能力群集NL的开发，该计划正在为开发电池技术领域的全球独特知识和能力而进行的工作。我们还致力于为技术领域的培训，再培训和吸引额外的才能。以贝多芬项目的一部分的人才计划为例，旨在加强微芯片行业。该计划一方面旨在扩大MBO，HBO和WO区域的培训优惠。另一方面，与劳动力市场地区的合作伙伴的密切合作将极大地推动逆转和额外的培训机会，以便该地区的所有居民都有出色的工作。最后，通过我们的Triple Helix合作伙伴网络，我们形成了公共议程的辅助引擎，该引擎已在大都市地区Eindhoven（MRE）的多年计划中进行了总结。“可持续规模的跳跃”，据总结，我们支持建筑环境的私人基金，共同创新能力，以及与周围地区每天为Brainport Ecoy系统贡献的地区的合作伙伴关系。
REP23/RVDF26 粮农组织/世卫组织联合食品标准...
CL 通函 CXC 行为准则 CRD 会议室文件 DNC 4,4-二硝基苯脲 EU 欧盟 EWG 电子工作组 FAO 联合国粮食及农业组织 GAP 良好农业规范 GIFT 全球个人食品消费数据工具 GMP 良好生产规范 GVP 良好兽医规范 HACCP 危害分析和关键控制点 HBGV 基于健康的指导值 HDP 2-羟基-4,6-二甲基嘧啶 IAEA 国际原子能机构 ICUMSA 国际统一糖分析方法委员会 IUFoST 国际食品科学技术联合会 JECFA 粮农组织/世卫组织食品添加剂联合专家委员会 JMPR 粮农组织/世卫组织农药残留联合会议 mADI 微生物 ADI MR:TRR 标记残留物与总回收放射性之比 M:T 标记残留物与总残留物之比 MRL 最大残留限量 PWG 物理工作组