XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System系统开发
有意义的人类控制：人工智能系统开发的可操作属性
摘要 人类如何才能继续控制基于人工智能 (AI) 的系统，这些系统旨在自主执行任务？这样的系统越来越普遍，既带来了好处，也带来了不良情况，即无法将对其行为的道德责任适当地归因于任何特定的人或团体。有意义的人类控制的概念已被提出来解决责任差距，并通过建立能够适当归因于人类的条件来缓解责任差距；然而，对研究人员、设计师和工程师的明确要求尚未存在，这使得开发仍然处于有意义的人类控制下的基于人工智能的系统具有挑战性。在本文中，我们通过迭代的溯因思维过程确定了有意义的人类控制下的基于人工智能系统的四个可操作属性，从而解决了哲学理论与工程实践之间的差距，我们将利用两个应用场景来讨论这些属性：自动驾驶汽车和基于人工智能的招聘。首先，人类与人工智能算法交互的系统应该有一个明确定义的道德负载场景范围，系统应该在其中运行。第二，系统内的人类和人工智能代理应具有适当且相互兼容的表示。第三，人类承担的责任应与人类控制系统的能力和权限相称。第四，应该有明确的 l
基于AI的系统开发的需求工程观点：视觉论文
摘要。上下文和动机：基于AI的系统（即集成了某些AI模型或组件的系统）在社会中普遍存在。基于AI的系统的许多特征挑战古典需求工程（RE），并提出尚未回答的问题。问题：本愿景论文询问了RE在基于AI的系统的开发中应扮演的角色，重点是三个领域：涉及的角色，需求范围和非功能性要求。主要思想：该论文的基础是，RE将成为基于AI的系统开发的基石，并为这三个领域提出了一些初始思想和路线图。贡献：我们的愿景是阐明RE在基于AI的系统开发背景下的作用的一步。论文中概述的不同研究线要求在该领域进行进一步研究。
市场系统开发计划2024年1月1日-Semo
摘要本文档概述了计划在2024年1月1日至2025年12月31日之间的SEMO计划进行的拟议项目。版权通知保留所有权利。整个出版物均受版权定律的约束。本出版物不得以任何形式或以任何方式复制或传输电子或手册，包括未经Eirgrid Plc事先书面许可，包括影印。和Soni Limited。文件免责声明，以确保此处提供的信息的准确性，但在没有担保表示，隐含或以其他方式出现的情况下提供此类信息的准确性和Eirgrid Plc。和在法律允许的最大范围内，对本文包含的任何不准确，错误，遗漏或误导性信息都不承担任何责任。
以人工智能为核心技术的沿海船舶操舵辅助系统开发
日本正在进入超老龄化社会，近期国内海员存在短缺的风险。此外，由于许多海上事故都是由人为错误引起的，因此强烈需要先进的机械支持来减少船员劳动并提高安全性。在此背景下，船舶操作自动化的趋势正在加速。但要实现这一目标，防止与其他船舶碰撞或搁浅的避让操作必须实现自动化，而这需要超越风险评估，采取规避行动。
电动汽车的电池管理系统开发和快速充电基础设施改进
成立于1991年，与卢卡斯学院（Lucas College）和圣何塞州立大学（SJSU）合作的有组织的研究和培训部门Mineta Transportation Institute（MTI），通过提高所有人的安全，效率，可访问性以及我们国家运输系统的便利性来提高所有人的流动性。通过研究，教育，劳动力发展和技术转移，我们帮助创建了一个联系的世界。MTI领导了由美国运输部（California State University Consmentation Consortium），由美国运输部（CSSUTC）资助的，由美国运输部（CSUTC）资助了由加利福尼亚州的联邦法案1和极端的培训（CCE）培训（CSUTC）资助（CSUTC），由美国运输部（CSSUTC）通过1和极端的活动培训（CCE）（CSCE）（CSUTC）资助了美国运输部（CSUTC），由美国运输部（CSSUTC）和极端的培训（CCE）培训（CSCE）（CSCE），领导了美国运输部（CASUTC）资助的公平，高效和可持续运输（MCEEST）的内部收益联盟（MCEEST）（CSUTC）。MTI专注于三个主要职责：
Vlada Stamenkovic博士太空资源空间系统开发 @ Blue Origin
功能：这项工作需要地球化学，地球物理学，地质学，仪器开发，太空飞行任务开发，操作和维护，机器人技术，化学，电化学，材料科学，太阳能细胞生产和测试，冶金，物理学，计算机科学，AI和CFD模型以及电气，电气，电气，质量模型和电气，质量，物理学，计算机科学，AI和CFD模型，以及电气，材料，电脑科学，AI，材料科学生产和测试。
多模航天器推进系统的电源处理单元和馈电系统开发
多模式航天器推进系统集成了两种或多种使用共享推进剂的推进模式。伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校目前正在与 Froberg Aerospace, LLC 合作开发一种结合化学分解模式和电喷雾模式的多模式系统。从根本上讲，多模式航天器推进系统由推进器、电源处理单元和推进剂进料系统组成。本文详细介绍了之前开发的原型单推进剂电喷雾推进器的电源处理单元和进料系统的持续开发。电源处理单元由两个独立的升压电路组成，一个在电喷雾操作期间提供 3.25 kV DC，另一个在化学模式操作期间提供 24 V DC。进料系统架构是一个单一的气体加压系统，每个操作模式都有不同的流路，并且必须在电喷雾模式下提供约 850 nL/s 的体积流速，在化学模式下提供 100 μL/s 的体积流速。
佩特拉：半岛电池储能系统开发招标将于明天开始
最具竞争力的电价，并以最优成本为电力供应系统带来最大利益，”它在周四的一份声明中表示。据 Petra 称，招标过程将分两个阶段进行，首先是资格要求 (RFQ) 阶段，然后是通过征求建议书 (RFP) 进行招标。RFQ 阶段将从 2024 年 11 月 29 日至 12 月 13 日。它补充说：“这个 RFQ 流程是初步筛选，以收集有关感兴趣的开发商的资格和能力的信息，然后在 RFP 阶段将他们列入参与竞标过程的候选名单。”有关招标方法和流程的详细信息将从周五开始在能源委员会的网站 www.st.gov.my 上公布。BESS 开发预计将创造新的经济机会，估计投资价值为 28 亿令吉。Petra 表示有信心该计划将增强弹性和灵活性马来西亚半岛电网系统，使其能够在电力供应中容纳更大的可再生能源（RE）容量。这一举措还支持政府减少国家电力供应部门碳足迹的承诺，符合该国的能源转型愿望，即到 2050 年将可再生能源在能源结构中的份额提高到 70%。
AI-ML训练有素的对象识别系统开发使用Google Tochable Machine
摘要 - 对象识别是计算机视觉和人工智能中的至关重要的任务，因为它在许多应用中起着至关重要的作用，例如自动驾驶汽车，监视系统和机器人技术。在本文中，我们使用Google Tochable Machine介绍了AI训练的对象识别的概述。Google Thotable Machine是一个基于Web的平台，允许用户在无需任何编码或编程技能的情况下训练机器学习模型。我们探讨了使用Google Tochable Machine培训对象识别模型所涉及的步骤，并在现实世界数据集上评估模型的性能。我们的结果表明，Google Tochable Machine是一种功能强大且用户友好的工具，用于培训准确性高的对象识别模型。这项研究重点是使用Google Thockable Machine通过数据科学方法增强的AI-ML训练有素的对象识别系统的开发。目的是创建一个能够实时识别和分类各种对象的强大而有效的系统。利用Google Tochable Machine的用户友好界面，该系统接受了不同的数据集培训，并结合了高级机器学习算法和数据预处理技术。此方法可确保对象识别任务的高精度和可靠性。数据科学原则的整合允许对培训数据进行彻底分析和优化，从而提高系统的性能和适应性。最终的系统在安全，自动化和增强现实等领域的应用中显示出很大的潜力，在解决复杂的识别问题方面展示了AI，机器学习和数据科学之间的协同作用。索引术语 - AI-ML，对象识别，Google可教学机器，数据科学，机器学习，数据预处理，实时分类，培训数据，算法优化，对象识别，自动化，安全应用程序，增强现实现实，系统开发，系统开发，数据分析，数据分析。
利用太阳能独立光伏系统开发智能交通灯系统
为了解决这些问题，研究人员一直在研究智能交通信号系统的使用，该系统利用尖端技术来增强交通控制程序。文献中提出了各种智能交通信号灯系统。Martínez-rodríguez-osorio 等人（2006 年）提出了一种电力线通信系统，可以远程监控和控制交通信号灯。Abdullah 等人（2010 年）和 AbdelRahman 等人（2011 年）进行了一项研究，利用传感器识别车辆的存在并随后修改交通信号灯的时间。Odeh（2013 年）提出了一种系统，该系统采用遗传算法根据拥堵程度调节交通信号灯的持续时间，而 Salehet 等人（2017 年）开发了一种系统，该系统利用红外传感器、摄像头和图像处理算法根据交通量调节交通信号灯并识别闯红灯的车辆。这些系统共同体现了智能交通信号技术增强交通流量、安全性和效率的能力。