◆需要开展这个项目 在日本周边国家,无人机的部署正在取得进展,无人机的研发更加活跃,性能的改进也日渐进展。为了适当应对这种安全环境的变化,日本迫切需要获得能够有效应对这种技术进步的未来无人机。因此,需要快速建立无人车标准化相关技术。 ◆需要从相关财政年度开始实施 根据内部测试的结果,该项目计划用于预定从FY R10开始实施的作战示范部署(包括考虑使用无人机的战斗方法)。有必要在R9财年末建立无人机标准化技术,并在R10财年完成飞机和控制设备的原型设计并完成内部测试。 ◆与替代方法的比较情况 目前,现有的无人机根据系统或公司的不同,对于飞行器和控制装置有不同的操作和维护方法,并且尚未找到本项目计划采用的开放标准。
2023年2月7日 — 根据香港法例,任何人士如明知而故意申报失实或塡报明知其为虚假或不相信为真实的资料,即属违法,而该人所获发的任何签.证/进入许可或获准的逗留期限即告无效。
在书面答复中,印度政府宣布了“Aatmanirbhar Bharat”计划,以刺激企业发展并减轻 Covid-19 的不利影响。根据该计划,政府将提供超过 270 亿卢比的财政刺激。该计划包括各种长期计划/方案/政策,旨在使国家自力更生并创造就业机会。
由大学董事会提供支持的BigFuture®是免费的在线计划指南,可帮助所有学生在高中毕业后迈出正确的第一步。由学生和教育工作者的反馈告知,并提供了数千所大学提供的详细信息,简化了大学和职业计划过程。
组织决策者需要评估 AI 工具,因为越来越多的人声称此类工具的表现优于人类专家。然而,衡量知识工作的质量具有挑战性,这提出了如何在这种背景下评估 AI 性能的问题。我们通过对美国一家大型医院的实地研究来调查这个问题,观察管理人员如何评估五种不同的基于机器学习 (ML) 的 AI 工具。根据标准 AI 准确性测量,每种工具都报告了高性能,这些测量基于合格专家提供的基本事实标签。然而,在实践中试用这些工具后发现,它们都没有达到预期。在寻找解释时,管理人员开始面对专家在用于训练和验证 ML 模型的基本事实标签中捕获的知识的高度不确定性。在实践中,专家通过利用丰富的专业知识实践来解决这种不确定性,而这些实践并未纳入这些基于 ML 的工具中。发现人工智能的知识和专家的知识之间的脱节使管理人员能够更好地了解每种工具的风险和好处。这项研究表明,当底层知识不确定时,客观地对待 ML 模型中使用的地面真实标签存在危险。我们概述了我们的研究对开发、培训和评估知识工作人工智能的意义。
《2020财政年度国防授权法》(公法116-92)第1260节“对涉及中华人民共和国的军事和安全发展年度报告的修改”修订了《2000财政年度国防授权法》(公法106-65)第1202节,规定国防部长应“以机密和非机密形式”提交一份关于涉及中华人民共和国的军事和安全发展的报告。报告应涉及中国人民解放军军事技术发展的当前和未来可能的方向、中国安全战略和军事战略的原则和可能的发展,以及未来20年支持此类发展的军事组织和作战概念。报告还应涉及报告所述期间中美在安全事务上的接触与合作,包括通过中美军事接触,以及美国未来此类接触与合作的战略。”