XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System系统风险
人工智能安全保障路线图
通过技术交流，人工智能在航空领域的更广阔潜力逐渐显现。航空界已投资于数据分析，以监控来自实际运营的数据并识别先兆事件和条件，然后在事故或事件发生之前采取风险缓解措施。人工智能已经在有限的领域用于整理数据以供分析并使用这些数据来估计风险。例如，飞机防撞系统 (ACAS) 的最新标准用通过机器学习 (ACAS X) 开发的加权风险模型取代了交通防撞系统 (TCAS v7.1 及更早版本) 的基于场景的算法设计。在分析系统风险和缓解措施时，人工智能有机会提供额外的视角。认识到这些机会，该路线图还讨论了使用人工智能作为提高安全保障的工具。
2023属性Roadmap631174.pdf
今天，Miso失去负载期望（LOLE）7建模结合了优化的计划中断时间表，并根据历史单位级别的停电数据随机抽取强制中断。 此外，还建立了极端寒冷的天气中断加法器，该加法器在极端寒冷的温度下，使用基于历史停电数据的区域特异性，固定的停电概况近似于天气依赖的中断。 随着系统车队的不断发展，有必要更好地理解和量化与天气相关的驾驶员对系统风险的影响，例如与燃料不可用，机械故障和气体/电气协调崩溃有关的中断。 为了提高对天气依赖风险驱动因素的可见性，探索燃料和非燃料相关的中断对Lole框架的影响很重要。 随着资源组合变得越来越多样化，承认不同地理位置之间转移限制的区域含义也是关键。今天，Miso失去负载期望（LOLE）7建模结合了优化的计划中断时间表，并根据历史单位级别的停电数据随机抽取强制中断。此外，还建立了极端寒冷的天气中断加法器，该加法器在极端寒冷的温度下，使用基于历史停电数据的区域特异性，固定的停电概况近似于天气依赖的中断。随着系统车队的不断发展，有必要更好地理解和量化与天气相关的驾驶员对系统风险的影响，例如与燃料不可用，机械故障和气体/电气协调崩溃有关的中断。为了提高对天气依赖风险驱动因素的可见性，探索燃料和非燃料相关的中断对Lole框架的影响很重要。随着资源组合变得越来越多样化，承认不同地理位置之间转移限制的区域含义也是关键。
SIMM 5305-F 生成式 AI 风险评估
• 所有 GenAI 采购和收购都需要进行此风险评估。• 州实体完成 SIMM 5305-F，第 1 部分，以确定与 GenAI 系统相关的风险级别。• 完成后，通过 CDT IT 服务门户中的新技术咨询和评估请求提交所有风险级别的案例。请求处理完毕后，CDT 客户参与服务 (CES) 将联系您，提供一个安全的位置来上传所需的文档。CDT 保留对具有潜在更高风险问题的“低”GenAI 风险级别进行审计和咨询的权利。• 仅当 GenAI 系统风险级别被评为中等或高时，才完成 SIMM 5305-F，第 2 部分。• 重要提示：填写完毕后，此表格将保密，并可能根据《政府法典》第 7929.210 和 8592.45 条免于披露。
航空应用故障树手册
20 世纪 60 年代早期，执行风险和可靠性评估的方法起源于美国航空航天和导弹计划。故障树分析就是这样一个例子，在 60 年代中期非常流行。在阿波罗计划早期，人们提出了成功将宇航员送上月球并安全返回地球的概率问题。进行了某种风险或可靠性计算，结果是任务成功概率低得令人无法接受。这一结果使 NASA 直到 1986 年挑战者号事故发生后才开始进行进一步的定量风险或可靠性分析。相反，NASA 决定依靠故障模式和影响分析 (FMEA) 和其他定性方法进行系统安全评估。挑战者号事故发生后，人们意识到 PRA 和 FTA 在系统风险和可靠性分析中的重要性，其在 NASA 的使用开始增长。
铁路自动化——消除人为因素？
挪威研究委员会新设立的 2017-2021 年项目旨在解决未来智能运输系统的安全和环境挑战。SAREPTA（工业运输系统的安全、自主、远程控制和操作）项目侧重于自主、远程控制和/或定期无人值守的系统。该项目以自主系统的四个主题领域为核心：（1）风险识别和风险水平，（2）基础设施脆弱性和威胁，（3）减轻系统风险的技术、人为和操作障碍，以及（4）组织和人为因素以及监管措施。该项目包括公路、海运、航空和铁路。本文重点关注铁路。本文的目的是描述当前的铁路事故，以此为基础质疑未来的数字化是否会提高安全性。相关问题是：什么是自动化，哪些事故可以通过自动化来预防？
资产管理和金融赞助商风险雷达
▪私募股权现在在资本成本明显高于过去十年的环境中运作。最近的放缓使投资者退出趋势下降；尽管“雕刻”和中间市场“购买和建立”策略仍然活跃。交易流量现在由于通货膨胀速度放缓和降低利率的开始而有所改善，预计会有更多的预期。与私募股权一起，私人信贷呈指数增长，价值1.5万亿美元（Preqin），为较小和中型公司提供服务，以替代杠杆融资和公共债券。在GP领导的解决方案领域中，它为赞助商和普通投资者提供了流动性。但是，缺乏透明度和杠杆作用是对利益冲突和系统风险冲突的监管机构的关注。当局正在寻求解决新法规的透明度，报告和流动性问题。
公法项目AI白皮书咨询回应。......
政府使用人工智能，特别是因为英国目前使用的工具与其他司法管辖区成功挑战并停止使用的工具有相似之处。法律挑战已成功阻止荷兰系统风险指示 (SyRI)、澳大利亚在线合规干预系统 (RoboDebt) 和美国密歇根综合自动化系统的使用，发现它们的操作是非法的。英国政府必须从其他政府的失败中吸取教训，确保其在行政系统中采用和使用人工智能是公平、合法和非歧视性的。实现这一目标的一种方法是在此背景下实施对人工智能的有效监管，这将使个人感受到将自动化引入公共行政的预期好处，同时避免他们受到其他地方已经实现的意外影响。11. 政府选择不利用白皮书引入新的立法要求
从荷兰 SyRI 案例中吸取的教训
本文讨论了社会福利领域算法决策对人权的影响。本文以 2020 年海牙地方法院对荷兰政府使用系统风险指示（一种旨在识别潜在社会福利欺诈的算法）的案件作出的判决为背景。数字福利国家举措很可能无法满足合法性和防止任意性的基本要求。此外，公共部门算法实施的故意不透明不仅妨碍了人权的有效行使，而且破坏了适当的司法监督。分析揭示了管理算法系统的三个法律/监管框架的相关性和互补性：数据保护、人权法和算法问责制。尽管这些框架做出了宝贵的贡献，但讨论仍让人怀疑它们是否适合解决与使用算法系统的歧视性影响有关的法律挑战。
电力系统中相互联系的风险：了解研究挑战，需求和伙伴关系
美国在同时减轻短期排放，适应长期气候变化风险，确保能源安全以及面对对关键基础设施攻击的威胁升级时面临着巨大的挑战。这些挑战构成了美国电力系统的多样化，相互依存和复杂的风险格局。缓解相互联系的风险需要长期计划和快速的运营响应，这需要投资和协作才能开发和维护。但是，鉴于电力系统风险环境的变化速度迅速（请参见图1），对于市场，监管过程和专业团体而言，越来越难以适应。在某些情况下，尚不清楚谁将承担新风险的成本，也不清楚如何在能源市场中恢复这些成本。没有明智的政策和资金，降低风险策略仍在许多主要的基础设施计划范式中融合。
可再生能源的税收和激励措施...
本研究旨在揭示可再生能源领域税收和激励措施与定期调整的补贴相结合的效果。在金融投资方面，本研究着眼于如何评估税收激励措施和其他形式的可再生能源支持。可再生能源的基本特征是它们有助于保护环境，可再生能源投资是许多国家议程上的热门话题。土耳其能源市场已经经历了自由化进程。因此，政府、投资者和该国人民是这些项目的主要所有者。每个合作伙伴都直接或间接地影响这些投资或参与其中。这些事情应该以保持整个系统平衡的方式进行管理。这种方法将问题转化为多目标优化问题，目标是最大化所有利益相关者的利益。本研究调查了与可再生能源投资相关的项目，以分析系统风险缓解和税收方法的风险因素。