测试框架涵盖 11 项国际公认的关键 AI 伦理原则 • 解决 AI 系统的 5 大关注领域 • 最小可行产品 (MVP) 从 8 项原则开始 • 通过技术测试和流程检查进行自我评估
1. 定义 以下业界认可的术语和定义适用于本文件。 自动驾驶系统 (ADS) 无论是否限于特定的操作设计领域,均能够共同持续执行动态驾驶任务的硬件和软件 自动驾驶系统实体 (ADSE) 提出自动驾驶系统授权使用并负责其安全的组织或个人 联网自动驾驶汽车 (CAV) 至少在某些情况下或情况下,设计或改装为能够在英国的道路或其他公共场所安全自动驾驶的车辆。动态驾驶任务 (DDT) 在道路交通中安全驾驶车辆所需的实时操作和战术功能 边缘情况 罕见但合理的场景内独立参数值 操作设计域 (ODD) 特定驾驶自动化系统或其功能专门设计用于运行的操作条件 场景 对驾驶情况的描述,包括相关参与者、环境、目标和事件序列 传感器融合 结合来自多种传感器类型的信息以提高性能的过程,而不是从单一传感器类型获得的性能 模拟 用于测试组件、系统或人类行为的计算机生成的环境 验证方法,通过该方法可以毫无疑问地证明 e
摘要 开放性和智能化是下一代无线网络(例如超 5G 和 6G)要引入的两个支持特性,以支持服务异构性、开放硬件、最佳资源利用和按需服务部署。开放无线接入网 (O-RAN) 是一种很有前途的 RAN 架构,它通过虚拟化网元和定义明确的接口实现开放性和智能化。虽然在 O-RAN 中部署人工智能 (AI) 模型变得越来越容易,但长期被忽视的一个重大挑战是在现实环境中全面测试它们的性能。本文介绍了一个通用的自动化、分布式和支持 AI 的测试框架,以测试部署在 O-RAN 中的 AI 模型的决策性能、漏洞和安全性。该框架采用主参与者架构来管理多个终端设备进行分布式测试。更重要的是,它利用人工智能自动智能地探索 O-RAN 中 AI 模型的决策空间。支持软件仿真测试和软件定义无线电硬件测试,可快速进行概念验证研究和无线研究平台的实验研究。
摘要 — 开放性和智能性是下一代无线网络中引入的两个使能特性,例如超越 5G 和 6G,支持服务异构性、开放硬件、最佳资源利用率和按需服务部署。开放无线接入网络 (O-RAN) 是一种有前途的 RAN 架构,通过虚拟化网络元素和定义明确的接口实现开放性和智能化。虽然在 O-RAN 中部署人工智能 (AI) 模型变得越来越容易,但长期被忽视的一个重大挑战是在现实环境中全面测试它们的性能。本文介绍了一个通用的自动化、分布式和支持 AI 的测试框架,用于测试部署在 O-RAN 中的 AI 模型的决策性能、漏洞和安全性。该框架采用主参与者架构来管理多个终端设备以进行分布式测试。更重要的是,它利用人工智能自动智能地探索O-RAN中人工智能模型的决策空间。支持软件仿真测试和软件定义无线电硬件测试,实现快速概念验证研究和无线研究平台的实验研究。
摘要 — 量子计算 (QC) 有望为优化、模拟和机器学习中的特定问题提供比传统方法更快的速度。随着量子计算在实际应用方面的进展,分析和比较不同量子解决方案的需求日益增加。虽然存在不同的低级基准,但它们往往不能提供足够的洞察力来了解现实世界的应用程序级性能。我们提出了一种以应用为中心的基准测试方法和量子计算应用基准测试 (QUARK) 框架,以促进 QC 应用基准测试的研究和创建。本文确立了三项重大贡献:(1) 它为应用级基准测试提供了案例,并对两个参考问题提供了深入的“纸笔”基准测试公式:来自工业领域的机器人路径和车辆选择优化;(2) 它提出了用于设计、实施、执行和分析基准测试的开源 QUARK 框架; (3)它基于不同的已知和需要的扩展、经典和量子算法方法为这两个参考问题提供了多种参考实现,并分析了它们在不同类型的基础设施上的性能。索引术语——量子计算、基准、优化
功能性近红外光谱(FNIRS)(Jobis 1977)越来越多地用于认知神经科学和脑部计算机界面(BCIS)(Naseer and Hong 2015)。通常是为了确定受试者正在执行的任务类型或评估任务的强度水平,并且在对精神活动的类型和水平进行分类方面变得越来越流行(Herff等人。2014,Benerradi等。 2019)。 用于分类,可以广泛使用机器学习,无论是使用线性判别分析(LDA)或支持向量机(SVM)等模型的标准机器学习,还是最近深入学习,具有从标准的人工神经网络(ANN)到卷积神经网络(CNNS)和复发性神经网络(RASE NEARER网络(RASE)(RASE)(RASE)(RASE)(RASE)(RASE)(RASE)(NASE)(NASE)(NASE)。 2016,Trakoolwilaiwan等。 2017,Yoo等。 2018)。 与其他已经开发出标准化和可比较的方法来用于生理措施,标准和良好实践的社区不同。 因此,在某些情况下,这些技术似乎是有效的,但是研究人员需要意识到良好的实践,并避免常见的陷阱,从而破坏最终结果的可靠性(Lipton和Steinhardt 2019)。2014,Benerradi等。2019)。用于分类,可以广泛使用机器学习,无论是使用线性判别分析(LDA)或支持向量机(SVM)等模型的标准机器学习,还是最近深入学习,具有从标准的人工神经网络(ANN)到卷积神经网络(CNNS)和复发性神经网络(RASE NEARER网络(RASE)(RASE)(RASE)(RASE)(RASE)(RASE)(RASE)(NASE)(NASE)(NASE)。2016,Trakoolwilaiwan等。 2017,Yoo等。 2018)。 与其他已经开发出标准化和可比较的方法来用于生理措施,标准和良好实践的社区不同。 因此,在某些情况下,这些技术似乎是有效的,但是研究人员需要意识到良好的实践,并避免常见的陷阱,从而破坏最终结果的可靠性(Lipton和Steinhardt 2019)。2016,Trakoolwilaiwan等。2017,Yoo等。 2018)。 与其他已经开发出标准化和可比较的方法来用于生理措施,标准和良好实践的社区不同。 因此,在某些情况下,这些技术似乎是有效的,但是研究人员需要意识到良好的实践,并避免常见的陷阱,从而破坏最终结果的可靠性(Lipton和Steinhardt 2019)。2017,Yoo等。2018)。与其他已经开发出标准化和可比较的方法来用于生理措施,标准和良好实践的社区不同。因此,在某些情况下,这些技术似乎是有效的,但是研究人员需要意识到良好的实践,并避免常见的陷阱,从而破坏最终结果的可靠性(Lipton和Steinhardt 2019)。
摘要:目前,没有标准化的框架或指标来评估区域气候模型沉淀输出。因此,很难比较区域或研究之间的表现,或者与分辨率分辨率的全球气候模型进行比较。为了解决这个问题,我们介绍了建立动态但标准化的基准测试框架的第一个步骤,该框架可用于评估模型技能,以模拟降雨的各种特征。基准测试与典型的模型评估不同,因为它要求先验设定绩效期望。该框架在科学研究的基础上具有无数的应用,该研究通过提供结构化方法来评估模型发展的优先级,并提供援助利益相关者的决策,以识别用于气候风险评估和适应策略的方法模型模型模型。虽然该框架可以应用于任何空间域的区域气候模型模拟,但我们使用高分辨率(0.5 8 3 0.5 8 cordex-Australasia Ensemble中的仿真)证明了其对澳大利亚的有效性。我们提供建议根据框架的应用选择指标和实用基准标准阈值。这包括最低标准指标的顶级层,以建立正在进行的气候模型评估的最低基准标准。我们使用从潜在用户社区收到的反馈来介绍该框架的多个应用程序,并鼓励科学和用户社区通过量身定制基准并在其应用程序中提出其他指标,以基于此框架进行构建。
测试框架 UTM 可以测试材料的拉伸或压缩性能。使用机电或液压测试框架施加负载。这些机器基于变速电动机、齿轮减速系统和一个或多个可上下移动横梁的螺钉。单柱测试仪通常用于需要较低力的应用,通常最高 1,500 lbF (6.7 kN)。这些测试仪适合台式安装,可用于实验室或生产环境。双柱测试仪可用于一些低力应用,但通常指定用于较高力应用。双柱测试框架可配置为台式或落地式安装。测试框架通常由一个或两个丝杠驱动,而重型机器则由液压驱动。可提供定制测试框架,其中可以增加柱高以允许测试大样品。通常集成了测量距离、限位返回或断裂停止的控制功能。
1.2 本指南的理由................................................................................................................1 1.2.1 范围....................................................................................................................1 1.2.2 产生不准确性的影响........................................................................................2 1.2.3 数学和统计模型.......................................................................................2 1.2.4 适用性.........................................................................................................................3 1.2.5 测试框架.........................................................................................................................3 1.2.6 离散和连续建模的不同问题....................................................................................5
根据ISO21434,演讲解释了一种基于Genai的网络安全风险管理方法。基于大语言模型的案例研究证明了该概念,并显示了如何将机器人测试框架用于风险,失败和影响分析的自动处理。