XiaoMi-AI文件搜索系统
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2019-2020 学年年度报告
电气和机械部件小型化的持续趋势使得卫星尺寸稳步缩小。这一演变从传统的重型航天器发展到立方体卫星，现在又发展到新一代卫星：ChipSat。ChipSat 的质量不到 10 克，具有传统卫星设计中不常见的几个特点：独特的低平台质量、廉价的制造方法和增强的冗余度。这些特征的适当利用和协同作用有可能推动设计范围向创新任务架构发展，同时降低传统上进入太空的高门槛。未来的任务设计者、学术机构和有志于进入太空的实体都有机会从中受益。
15 年本土计划 - 印度海军
通过从不同来源进口。还必须创建必要的专业知识来操作和维护它们。必须行使这一选择，因为我们自己的研究机构和工业尚未在合理的时间范围内开发任何主要的军事系统以达到战争领域的技术相关性。军事科学和技术缺乏可靠的研发，研发和制造业之间的融合不足，用户、设计者和制造商之间几乎没有综合方法，这些都是我们无法在国防技术上实现令人满意的自力更生水平的重要原因。此外，诸如不可行性、规模经济和技术拒绝制度等问题也是影响本土军事技术和装备开发和制造的主要因素。1.3 作为一项长期战略，我们需要确定基于需求的功能
最佳减排制度”，即“充分……
和对这一新联邦法律的分析性描述。”《联邦环境法》第 4 页。Jorling 先生随后在联邦和州环境机构任职期间，直接负责《清洁空气法》的解释和实施，如今，他被广泛认为是该法律的设计者和专家。他提交这份简报是因为他认为国会起草了《清洁空气法》（包括第 111(d) 条），作为一个全面而灵活的框架，有效地规范所有可能危害公众健康和福利的空气污染物（包括二氧化碳），包括在必要时通过颁布具有重大经济影响的法规和实施不限于“针对和在”单个来源实施的减排战略。
人工湿地对雨水管理的价值
它会是什么样子？人工湿地看起来像天然湿地，但设计用于接收雨水，具有入口、一系列海拔变化以促进水在系统中的流动，以及出口。人工湿地有指定的种植计划，包括本地草类、莎草和野花，用于污染物处理和美观目的。湿地的大小取决于进入系统的水量和频率以及有效处理所需的深度。系统的设计者会考虑定期进入系统的污染物类型，以及对意外污染物的可能控制。图 1：延长滞留浅层湿地。来自《印第安纳州雨水质量手册》，第 8 章。（https://www.in.gov/idem/stormwater/2363.htm）
关于 D-Li 中子源 (A-FNS 和 IFMIF ...) 的展望
3 EUROfusion PMU，Garching 85748，德国 摘要：日本和欧盟的 A-FNS 和 IFMIF-DONES 中子源计划正在推进，目标是在 2030 年开始运行。这些设施将在实现 DEMO 中发挥核心作用。本文将讨论作为用户的材料科学家在 A-FNS 和 IFMIF-DONES 计划中的作用，以鼓励他们加强对计划的承诺。首先介绍材料科学家和设计者在 IFMIF 项目中过去的合作。然后讨论中子源在 DEMO 路线图中的作用，为此要求材料科学家发挥领导作用。本文还强调需要开发先进材料并通过应用中子源获得对聚变中子辐射效应的基本理解。 关键词：D-Li 中子源、A-FNS、IFMIF-DONES、DEMO 路线图 1 ．
值得信赖的人工智能需要公正的独裁者！
与任何新技术进步一样，随着人工智能解决方案在不同情境中的应用，我们直接获得了许多经验教训。这些经验教训告诉我们，与任何其他类型的解决方案相比，人工智能解决方案更容易受到认知偏见的影响，而这种偏见存在于人类设计者、开发者和实施者等与最终用户互动的方式中。每个解决方案都是有偏见的，因为其创建背后的设计选择自然会包括和排除某些最终用户群体。就人工智能解决方案而言，由于其快速发展、覆盖范围和应用环境，其固有的设计偏见范围很快就被发现和批评了。作为一种新方法，人们使用诸如值得信赖和合乎道德之类的形容词来描述人工智能解决方案必须是什么样子。
论人工智能生成内容的版权
摘要：生成性人工智能虽然大规模参与人类创作活动，但由于其缺乏理性，无法成为自然人主体或拟人主体。但著作权法鼓励作品创作，在一定条件下，人工智能生成内容有利于实现著作权法的立法目的，且满足作品独创性的客观标准，因而具备著作权性。在此前提下，需要探讨人工智能生成内容的著作权归属问题。目前，对其归属有设计者、使用者和所有者三种观点。根据现行著作权法，人工智能生成内容的著作权原则上属于使用者，但在特殊情况下，属于法人、受雇人、受托人等主体，除非当事人另有约定。
面向关键系统可信 AI 应用的工程化
此次事故的起因可以追溯到 InCobot 机械臂配备的人工视觉设备的训练方法。这只重约 50 公斤的手臂配备了一个摄像头，可以观察与人类操作员共享的环境，并检测附近是否有人手。视野中的手会打断机器人的移动，机器人会等待空间空闲后再采取行动。摄像头将其视频流发送到经过机器学习训练的系统。该系统基于通用的“YOLO”（You Only Look Once）技术，该技术广泛应用于计算机视觉，这是一种经过训练可识别日常物体的神经网络，其设计者强调其通用性，并通过“迁移学习”为其提供想要识别的特定物体的互补图像，从而实现专业化。
谁拥有人工智能？对负责任的人工智能的快速审查
人工智能 (AI) 的所有权问题可能很复杂，并采取不同的形式 1,2 。但是，这里是在竞争和人工智能市场动态的背景下讨论的。它的核心是谁在部署弱人工智能系统 3 作为影响社会的工具方面具有优势。这些人工智能技术如今已经存在，并在少数私人参与者的控制下部署在社会的几乎每个领域。虽然围绕人工智能系统 AIS 的负责任部署存在许多猜测，但人工智能技术不应决定我们社会的集体未来。相反，它应该在很大程度上取决于如何在公众利益范围内管理 AIS 工具的设计者、控制者、“所有者”和实施者 4 。对这些担忧的回应在民主治理环境中具有公共政策意义。
定制传感器解决方案 高级电极...
十多年来，Polaris Sensor Technologies, Inc. 一直是业界领先的偏振成像系统设计者和开发商，可在黑暗环境中提供日光细节，并在低对比度条件下提供可见性。通过利用一种称为偏振的基本光现象，Polaris 的成像系统能够揭示其他成像设备无法检测到的细节。这些系统被称为偏振增强成像仪，为我们的军事和商业客户解决了困难的检测和成像问题。我们的系统为我们的军事客户在任务关键型目标检测和监视方面提供了巨大的改进。也从偏振中受益匪浅的商业应用示例包括自动驾驶汽车导航、面部识别和水上油检测。