XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System故障部件
可靠性工程手册
第 1 章由 Zuo、Huang 和 Kuo 撰写，研究了多状态 k-out-of-n 系统性能评估的新理论概念和方法。第 2 章由 Pham 撰写，详细描述了具有多种故障模式的系统可靠性的特征。第 3 章由 Chang 和 Hwang 撰写，通过交换连续 k 系统中工作和故障部件的角色，提出了连续 k 系统可靠性的几种概括。第 4 章由 Levitin 和 Lisnianski 撰写，使用通用生成函数技术和遗传算法相结合的方法讨论了具有两种故障模式的多状态系统的各种可靠性优化问题。第 5 章由 Sung、Cho 和 Song 撰写，讨论了许多不同的解决方案和启发式方法，例如整数规划、动态规划、贪婪型启发式和模拟退火，以解决受多种资源和选择约束的复杂系统结构的各种组合可靠性优化问题。
管理和培训
您是否想知道在 OPNAV 4790.2K 上提交的所有数据最终都去了哪里？这些信息的一个重要目的地是位于宾夕法尼亚州梅卡尼克斯堡的 3-M Systems 中央数据库。海军维护支援办公室 (NAMSO) 是海军海上后勤中心 (NAVSEALOGCEN) 的下属部门，负责维护此数据库。舰队人员提交 MDS 报告，例如工作请求、延期、配置更改和故障部件报告。然后将它们输入到此数据库中。然后，这些数据将提供给任何请求信息的人。该银行是发送给舰船、其他级别的海军管理层和授权国防承包商的大多数 3-M 报告的来源。但是，任何提出请求的海军活动也都可以获得这些报告。图 13-1 显示了用于从中央数据库获取 3-M 报告的完整请求表。有关如何填写此请求表的详细说明以及可用报告的摘要和说明，位于《舰船 3-M 手册》第 4 章 OPNAVINST 4790.4 中。
TITAN 云和国防部人工智能的未来
国防部的新人工智能 (AI) 战略是一个创意宝库。1 该战略于 2019 年 2 月的新闻发布会上公布，（可以毫不夸张地说）这是一份雄心勃勃的文件，其影响深远。与硬编码的“垃圾进，垃圾出”程序不同，算法编写者将编写能够自行学习的代码，这些程序会输出特定的输出。仿照生物系统建模的神经网络有朝一日可能会在人类思维的灰色地带漫游。随着时间的推移和大量的训练，人工智能将区分坦克和卡车，米格战机和普通飞机。自动驾驶汽车将把部队运送到前线，有朝一日，无人驾驶飞机可能会运送货物和为战斗机加油。发展中的空军人工智能已经能够让半自主的“忠诚”僚机在飞行员的指导下，在相对安全的驾驶舱内执行预先编程的任务。 2 之后，装有人工智能的故障部件会在需要更换时发出警报，使维修计划更加高效，成本更低。军医可能会在人工智能辅助超声检测出疾病后建议进行早期活检，从而改善预后，让所有美国人都能活得更长寿、更充实。
计算机可靠性方法 - ACM 数字图书馆
诊断程序的广泛使用。诊断程序用于定期检查计算机，并通过在维修期间识别故障部件来协助维护专家。诊断程序的广泛使用始于 20 世纪 50 年代末，一直持续到现在，微诊断在 20 世纪 60 年代中后期大大取代了诊断。然而，诊断辅助手动修复在许多情况下被证明是一种不充分的解决方案，至少有三个原因：（1）手动修复操作导致实时程序的延迟和中断是不可接受的；（2）某些系统无法进行手动修复；（3）许多装置中时间损失和维护成本过高。自 20 世纪 60 年代初以来，计算机应用范围稳步扩大，涵盖了许多至关重要的领域。这些应用包括通信和运输系统的实时控制、载人航天飞行、自动化工厂和发电厂。目前，人们正在考虑使用计算机来监测医院中的重症患者。此类应用对计算机的可靠性要求远远超过了 20 世纪 50 年代和 60 年代对计算系统的要求。计算机使用的预期巨大好处与其故障可能造成的灾难性成本相平衡。过去十年的另一个相关发展是计算系统在整个地球的广泛分布及其在太空中的应用。计算机不再集中在少数人口中心，而是在远离服务和维修设施和人员的许多地方执行重要甚至关键的任务。计算机已在太空中使用