XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System松散
用户指南
照顾疫苗载体组件如何清洁temparmour载体组件•使用温水和肥皂或消毒清洁剂清洁绿色PCM面板。•使用湿毛巾和肥皂或消毒清洁剂•外尼龙袋清洁银色的贵宾盒：通过使用潮湿的毛巾和肥皂或消毒清洁剂清洁外包。不要：•自动铲子任何组件。•在任何组件上使用任何有机溶剂，例如丙酮或甲基酮（MEK）。•将任何组件暴露于极热（75°C或更高）中•在任何组件上使用任何磨料清洁器。如何检查真空隔热面板银色真空隔热面板（VIP）框，只要构成盒子保持真空的绝缘板即可，盒子非常有效。定期检查盒子的VIP盖和内部表面。在任何面板上寻找银色薄膜的皮肤外观松散，这表明VIP面板受损。预计一个受损的面板将减少温度持有时间。如果有任何证据表明面板受损，则应更换VIP框。注意：透明塑料外层的紧密度不会影响持有。避免从外包中取出VIP盒。
值得信赖的人工智能：做出决策
摘要：在进行战略决策时，我们经常会面临大量的信息和数据。当某些证据相互矛盾或变得自相矛盾时，情况会变得更加复杂。当我们采用人工智能 (AI) 系统进行决策时，主要的挑战是如何确定哪些信息是可信的。这个问题被称为“决定要决定什么”或可信赖的人工智能。然而，人工智能系统本身通常被认为是一个不透明的“黑匣子”。我们提出了一种解决这个问题的新方法，即引入一个新颖的可信赖人工智能 (TAI) 框架，该框架包含人工智能的三个关键组件：表示空间、损失函数和优化器。每个组件都与四个 TAI 属性松散耦合。总的来说，该框架由十二个 TAI 属性组成。我们旨在使用该框架通过定量和定性研究方法进行 TAI 实验，以满足决策环境中的 TAI 属性。该框架使我们能够制定由给定数据集训练的最佳预测模型，以应用于技术领域的信用违约掉期 (CDS) 战略投资决策。最后，我们对 TAI 研究的未来方向提出了看法。
了解标准化创新的好处.pdf
标准是针对材料、商品、流程或系统的规范性指导方针或标准化要求（欧盟，2012 年），旨在促进可验证的协调，尤其是当标准化与认可的认证相结合时。在创新管理辩论中，关于标准定位有两种相反的趋势：一种趋势对标准化与创新的关系持负面看法，其观点是，为管理和控制流程而规定规则、惯例和界限需要放弃创新的根源——自由和创造力，从而阻碍创新（MIR；CASADESÚS，2011；CASTILLO-ROJAS 等，2012 年）；相反，另一派则认为，将标准所推动的系统化和形式化均衡地引入到产生创意并将其转化为“对客户有用的附加值”所需的一系列相互交织的活动中（NADA，2010，第 57 页），有助于流程改进，最终，更重要的是，有助于创新成功（KONDO，2000；MÍR；CASADESÚS，2011；CASTILLO-ROJAS 等，2012）。为了支持这一论点，爵士乐的比喻非常符合创新作为一种看似松散、自发和有机的过程的愿景，
人工智能与法治
本章探讨了技术冲击与“法治”之间的相互作用。它通过分析一类松散相关的计算技术的影响来实现这一目标，这些技术被称为“机器学习”（ML），或者更准确地说是“人工智能”（AI）。这些工具目前用于执法的预审阶段，例如促进选择税务和监管调查的目标（Coglianese 和 Lehr，2016 年）。它们在裁决过程中也越来越多地被使用，例如，在审前保释决定期间促进和指导对个人暴力风险的确定（Huq，2019 年）。关于代码驱动的对应物普遍取代人类判断的预测比比皆是（Re 和 Solow-Niedemann，2019 年；Volokh，2019 年；但参见 Wu，2019 年）。但几乎同样地，这种前景也遭到了强烈谴责。预计会对司法系统的公平性、透明度和公正性产生影响，这是这种抵制的主要原因（Michaels，2019 年；O’Neil，2016 年）。即使这些批评不是明确以法治为框架的，它们也常常与通常属于该范畴的规范性关注重叠或紧密相关。
紧密耦合的全局位置测量融合...
摘要 — 为了实现长期自主导航中稳健、无漂移的姿态估计，我们在本文中提出了一种将全局位置信息与视觉和惯性测量融合在一起的方法，该方法是基于紧耦合非线性优化的估计器。与以前的松散耦合研究不同，使用紧耦合方法可以利用所有测量之间的相关性。通过最小化包括视觉重新投影误差、相对惯性误差和全局位置残差的成本函数来估计最新系统状态的滑动窗口。我们使用 IMU 预积分来制定惯性残差，并利用这种算法的结果来有效地计算全局位置残差。实验结果表明，所提出的方法实现了准确且全局一致的估计，优化计算成本的增加可以忽略不计。我们的方法始终优于松耦合融合方法。与室外无人机 (UAV) 飞行中的松耦合方法相比，平均位置误差降低了 50%，其中全局位置信息由嘈杂的 GPS 测量提供。据我们所知，这是第一项在基于优化的视觉惯性里程计算法中紧密融合全局位置测量的工作，利用 IMU 预积分方法定义全局位置因子。
模块化体验式学习，实现安全、可靠的人工智能
人工智能 (AI) 越来越多地应用于 IT 系统。然而，AI 可以被操纵以执行不良操作、表现出偏见或滥用行为。当 AI 算法在基于高性能计算的网络基础设施 (CI) 上并行化时，此类不当行为和不确定性可能会成倍增加，从而掩盖根本原因。安全、可靠和可靠的计算技术可以缓解这些问题。本文描述的项目旨在为课程提供信息并开发材料，从一开始就教育使用 AI 的学生，以便他们首先意识到这些问题，其次将实际考虑与课堂上的理论相结合。密集、多方面、模块化、体验式学习单元旨在快速提升当前和未来 CI 用户的技能，以便他们可以将新技能应用于他们的任务。松散耦合的模块可以作为独立的自主单元，也可以集成到现有课程中，从许多非计算机科学 STEM 学生学习的 CS 1 和 CS 2 开始。在沙坑环境中，学习者在探索之旅中受到指导时会承担可衡量的风险。本文的主要目的是介绍为期 2 年的试点研究的主要发现。本文的第二个目的是广泛传播这一激动人心的努力，以便志同道合的教育工作者和研究人员可以考虑参与该项目。
地面效应模型转子电压下降模拟
旋翼在地面效应 (IGE) 下运行产生的流场复杂且不稳定，还可能与地面相互作用。这种相互作用的结果是旋翼诱导流从垂直 (下洗) 转变为径向流 (外洗)。由于高流出速度产生的力量，该流场可能成为地面人员、设备和景观的风险源。此外，在出现降水或白化的情况下，流场可能与松散的沉积床相互作用，将飞机周围的颗粒物抬升。预测外洗对于直升机 IGE 操作的安全至关重要。降水通常会影响飞机正下方的活动（如搜索和救援行动），而外洗会在着陆和起飞期间影响周围环境，如人员、设备和结构。如前所述，当旋翼机在地面附近运行时，可能会发生降水和白化，这是由于旋翼尾流与松散沉积床的颗粒（如沙子、雪等）相互作用造成的。这种相互作用最终可能导致颗粒物从地面升起并被夹带进气流中。在沙漠地区或雪地中飞行时，旋翼机周围夹带的颗粒数量可能会非常多，形成云状。这种在飞机周围移动的颗粒云主要影响飞行员的视觉
模块化开放系统方法 - INCOSE
模块化开放系统方法 (MOSA) 可以简洁地定义为“一种集成的业务和技术策略，旨在实现系统生命周期内具有竞争力且价格合理的采购和维持”。实施此方法的目标是确保系统尽可能采用高度内聚、松散耦合和可分割的模块进行设计，这些模块可以单独竞争并从独立供应商处采购。这可以让国防部获得作战能力，包括系统、子系统、软件组件和服务，与以前的专有程序相比，它们具有更高的灵活性和竞争力。MOSA 意味着使用模块化开放系统架构：这是一种现有概念，其中系统接口共享通用且被广泛接受的标准。MOSA 在新采购中采用的主要驱动力源自国会在 2017 年国防授权法案中的授权，即在 2019 年 1 月之前在国防部的重大采购中使用 MOSA。技术和威胁的快速发展需要更快的部署和修改作战能力的周期时间，而 MOSA 有可能加速和简化新能力的交付以满足这一需求。本文从供应商和收购方的角度讨论了 MOSA 原则发展的重要方面，并提出了十 (10) 条建议，以帮助社区成功采用 MOSA。这些建议是：
投机杂种：通过使用3D生成对抗网络
摘要建筑设计的过程旨在解决具有松散定义的配方的复杂问题，没有明确的基础来终止问题解决活动，并且无法实现理想的解决方案。这意味着设计问题（作为邪恶的问题）位于不完整和精确度之间的空间中。一般使用数字工具和人工智能，特别是在设计问题上，将介导不完整和精确度之间的解决方案空间。在本文中，我们介绍了一项研究，我们采用机器学习算法来生成针对特定地点法规的概念架构形式。我们创建了一个单户住宅的注释数据集，并将其用于训练3D生成对抗网络，该网络生成了符合站点约束的注释点云。然后，我们将框架介绍给了23位体系结构从业者，以尝试了解该框架是否可以成为早期设计的有用工具。我们做出了三个方面的贡献：首先，我们共享一个带注释的单户住宅的构造相关的3D点云的数据集。接下来，我们介绍并共享框架的代码以及培训3D生成神经网络的结果。最后，我们讨论了机器学习和创造性工作，包括从业者对这些工具的出现作为介体在建筑设计中不完整和精确度之间的感觉。
行星轮移动机器人自主移动性的进展：综述
五十多年来，轮式移动机器人 (WMR) 已被证明是太空探索和行星任务中不可或缺的一部分。能够穿越各种各样的环境、机动性、能够被引导至特殊位置以及相对于其他平台更低的重量和功耗是其越来越受欢迎的原因。图 1 描述了过去、现在和未来在不同地外天体上执行任务的著名 WMR。有关行星 WMR 的全面参考书目，请参阅（Sanguino，2017）。行星上的 WMR 的运行需要复杂的软件和硬件解决方案来进行制导、导航和控制（GNC）。这确实是因为地外天体上的条件不同。复杂而未知的环境、与异质土壤的相互作用、陡坡、松散和多相地形、在低重力区域行驶、恶劣的照明条件、GPS 信号不可用、功耗限制以及嵌入式系统的计算限制都是开发 GNC 模块时必须处理的关键挑战（Quadrelli 等人，2015 年）。里程表或车辆相对于某些局部参考的姿态和方向知识是 GNC 算法的关键组成部分。由于存在限制和不确定性，当前的行星 WMR 依靠与地面站的远程通信来执行里程表并规划安全运行。这种地面在环操作可缩短车辆在环路中停留的时间。