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深入分析软件中的各种人工智能技术
在本文中，我们通过实验实施扩展了文献调查。分析软件工程 (SE) 中的众多人工智能 (AI) 技术有助于更好地理解该领域；与之结合使用时，结果将更有效。我们的手稿展示了各种基于 AI 的算法，包括机器学习技术 (ML)、人工神经网络 (ANN)、深度神经网络 (DNN) 和卷积神经网络 (CNN)、自然语言处理 (NLP)、遗传算法 (GA) 应用。使用蚁群优化 (ACO) 方法进行软件测试，使用组数据处理方法 (GMDH)、概率神经网络 (PNN) 预测软件可维护性，并使用时间序列分析技术进行软件生产。此外，数据是基于 AI 的模型测试和验证技术的燃料。我们还在脚本中使用了 NASA 数据集承诺存储库。AI 在 SE 中有各种应用，我们已经通过实验证明了其中一种，即使用基于 AI 的技术进行软件缺陷预测。此外，还提到了预期的未来趋势；这些都是对研究的一些重要贡献。
NEI 20-07，高安全性 - 重要安全相关数字 I&C 系统中软件常见原因故障处理指南 - 草案 C
分支技术立场 (BTP) 7-19，修订版 8，提供了三种不同的方法，被许可人可以使用这些方法来消除 CCF 危害，避免进一步考虑。这三种方法是 (1) 在 DI&C 系统内使用多样性，(2) 使用测试，或 (3) 使用防御措施。NEI 20-07 与 BTP 7-19，修订版 8（第 3.1.3 节）中提出的第三种方法 ─ 使用防御措施最为一致。NEI 20- 07 以安全设计目标 (SDO) 的形式提供了客观标准，用于防御因软件设计缺陷导致的软件 CCF。SDO 用于选择平台硬件和软件以及开发应用软件。数字系统要经历软件 CCF，软件中必须存在潜在缺陷。软件缺陷只能通过软件开发过程引入。将软件开发要求应用于安全相关系统，使 NRC 能够将与核电站事故分析事件同时发生的 CCF 视为超出设计基准的事件。但是，NRC 仍然要求行业通过使用“最佳估计”假设的纵深防御 CCF 应对分析来分析 CCF。目前，唯一获得 NRC 批准的消除 CCF 考虑的方法是安装不同的设备或进行只能应用于简单设备的广泛测试。本文档提供了这两种方法的替代方法，以消除安全相关系统的 CCF 考虑。NEI 20-07 中的这种方法首先建立了一套用于保护数字仪器和控制 (DI&C) 系统中的软件 CCF 的基本原则，然后将这些基本原则分解为安全设计目标 (SDO)。本文件还建议使用保证案例方法来证明高安全重要性安全相关 (HSSSR) 安全相关应用系统中的软件应用程序和托管应用软件的平台已充分实现了这些规定的 SDO，以合理保证目标软件不包含可能导致软件 CCF 的软件设计缺陷，在软件开发过程中引入软件缺陷的可能性足够低，因此，由于软件设计缺陷而出现软件 CCF 的可能性也足够低，因此可以充分解决。当在对 HSSSR 系统进行多样性和纵深防御 (D3) 分析时不需要进一步考虑或假设，并且保证案例表明平台和相关应用软件已充分解决 CCF，则系统的这些部分可以免于被假设为 CCF 的来源。这并不排除对 HSSSR 系统 D3 分析的需要，因为可能会识别出其他 CCF 漏洞（例如，数据通信）。
深度卷积神经网络模型，用于消除不良代码异味
代码异味是指源代码中任何违反设计原则或实现的症状或异常。及早发现不良代码异味可以提高软件质量。如今，几种人工神经网络 (ANN) 模型已用于软件工程的不同主题：软件缺陷预测、软件漏洞检测和代码克隆检测。使用 ANN 模型时，无需了解数据来源，但需要大量训练集。数据不平衡是人工智能技术在检测代码异味方面面临的主要挑战。为了克服这些挑战，本研究的目标是基于一组 Java 项目，提出具有合成少数过采样技术 (SMOTE) 的深度卷积神经网络 (D-CNN) 模型来检测不良代码异味。我们考虑了四个代码异味数据集，即 God 类、数据类、特征嫉妒和长方法，并根据不同的性能指标对结果进行了比较。实验结果表明，所提出的具有过采样技术的模型可以为代码异味检测提供更好的性能，并且当使用更多数据集训练模型时，预测结果可以进一步改善。此外，更多的时期和隐藏层有助于提高模型的准确性。
WT-2000PCI 用户手册 - AirLive
版权版权所有 © 2005/2006，归本公司所有。保留所有权利。未经本公司事先书面许可，不得以任何形式或任何手段（电子、机械、磁性、光学、化学、手动或其他方式）复制、传播、转录、存储在检索系统中或翻译成任何语言或计算机语言。本公司对本出版物的内容不作任何明示或暗示的陈述或保证，并明确否认任何保证、适销性或适用于任何特定用途。本手册中描述的任何软件均按“原样”出售或许可。如果程序在购买后被证明有缺陷，买方（而非本公司、其分销商或经销商）将承担所有必要的维修、修理以及因软件缺陷造成的任何偶然或间接损害的全部费用。此外，本公司保留修订本出版物和不时更改本出版物内容的权利，且无义务通知任何人此类修订或更改。本手册中提及的所有品牌和产品名称均为其各自所有者的商标和/或注册商标。联邦通信委员会干扰声明 本设备已根据 FCC 规则第 15 部分进行了测试，并被认定符合 B 类数字设备的限制。这些限制旨在提供合理的 p
案例号：S1408000384修订版...
案例编号：S1408000384修订版c发布日期：2023年2月症状/车辆问题：停止在开启的警告灯，智能电池传感器（IBS）充电状态（SOC）不准确，电池充电消息，IBS相关的诊断故障代码（DTC）或电池警告灯上存在讨论：IBS测量IBS的VOLTAGE和电压。从这些核心测量值中，它估计电池的其他特征，例如SOC和电池内部电阻。本文档提供了有关IBS的添加信息，以避免不正确且不必要的IBS更换。对于大多数IBS返回，IBS工程团队和供应商都没有发现返回零件的问题。请确保索赔叙事列表并参考本文档中提到的任何DTC，并陈述IBS替换时设置的DTC。没有DTC的车辆不需要替换IBS。注意：在大多数情况下，如果双向连接被循环（即重置/重新启动模块），则IBS可以从功能软件缺陷中自我恢复。IBS然后将再次正常运行；它将需要一个静止（车辆完全入睡）〜2至4小时才能将SOC校准为连接的电池。
大坝安全：人为失误和行为造成的危害
本文从“人为因素”的角度探讨了大坝安全和大坝事故。试图探讨这些因素是损害大坝安全性和增加其风险的重要驱动因素。区分了“正常人为事故”和“特殊人为事故”，并描述了它们的根源和后续后果。第一类包括大坝运营者无意中犯下的无意错误、失误和缺陷，以及疏忽、缺乏经验或过度自信。此类故障可能发生在大坝的手动操作中，或通过使用其监控和数据采集 (SCADA) 系统，如工业控制系统 (ICS)。它们也可能由于软件缺陷或甚至在远程控制操作中应用信息和通信技术 (ICT) 而发生。至于第二组；非正常人为因素，在此定义为人类在充分了解其可能造成的损害的情况下实施的因素。它们是经过深思熟虑和仔细考虑的决策过程后故意破坏大坝的行为，表现为战争行为、破坏和恐怖活动。在这个现代时代，这些行为是黑客攻击大坝操作系统的特征。这是通过广泛互联的数字技术利用网络空间以及随之而来的通信技术的进步来实现的。因此，这些技术使得对此类系统的远程控制成为可能。不仅如此，大坝现在仍然保持原样
NVIDIA 推出 Jetson Nano 2GB：面向学生、教育工作者、机器人爱好者的终极 AI 和机器人入门套件
本新闻稿中的某些陈述包括但不限于以下陈述：Jetson Nano 2GB 开发套件的优势、影响和可用性；当今的学生和工程师在不久的将来与机器人互动并将 AI 传授给机器人；Jetson 设计用于任何部署；NVIDIA 的 Jetson 推动工业 AIoT 的最大革命，这些陈述均为前瞻性陈述，受风险和不确定性的影响，可能导致结果与预期存在重大差异。可能导致实际结果存在重大差异的重要因素包括：全球经济状况；我们对第三方制造、组装、包装和测试我们产品的依赖；技术发展和竞争的影响；新产品和技术的开发或对我们现有产品和技术的增强；市场对我们产品或我们合作伙伴产品的接受度；设计、制造或软件缺陷；消费者偏好或需求的变化；行业标准和界面的变化；我们的产品或技术集成到系统中时性能意外下降；以及 NVIDIA 向美国证券交易委员会 (SEC) 提交的最新报告中不时详述的其他因素，包括但不限于其 10-K 表年度报告和 10-Q 表季度报告。提交给 SEC 的报告副本发布在公司网站上，可从 NVIDIA 免费获取。这些前瞻性声明并非未来业绩的保证，仅代表截至本文日期的观点，除法律要求外，NVIDIA 不承担更新这些前瞻性声明以反映未来事件或情况的任何义务。
智能机场网络安全和可靠性观点的全面回顾
摘要 物联网 (IoT) 和航空业的发展催生了智能机场。由物联网驱动的服务和系统使智能机场能够通过实时监控和分析增强稳健性、效率和控制力。智能传感器控制机场内的环境条件，自动执行与乘客相关的操作并支持机场安全。然而，这些增强和自动化给智能机场的网络系统带来了安全威胁。由于硬件限制、软件缺陷或物联网配置错误，网络攻击者证明了物联网系统和网络易受高级持续性威胁 (APT) 攻击。随着攻击的复杂性日益增加，必须保护智能机场的物联网网络并确保服务的可靠性，因为网络攻击可能会造成严重后果，例如破坏网络、取消旅行或窃取敏感信息。有必要为智能机场采用和开发新的人工智能 (AI) 网络防御技术，以应对物联网系统融入机场业务流程所带来的挑战，以及当代网络攻击的不断发展。在本研究中，我们对现有的由物联网传感器和系统支持的智能机场应用和服务进行了全面回顾。此外，我们研究了几种类型的网络防御工具，包括人工智能和数据挖掘技术，并分析了它们在智能机场背景下的优势和劣势。此外，我们根据智能机场子系统的用途和关键性对其进行了分类，并解决了可能影响智能机场网络安全的网络威胁。
NVIDIA 医疗保健和生命科学 - Kimberly Powell
除本文所载历史信息外，本演示文稿中的某些事项包括但不限于以下陈述：我们的市场机会；我们的产品和技术的优势、影响、性能、功能和可用性，包括 NVIDIA AI Agent Platform、NVIDIA AI Blueprints、NVIDIA NeMo、NVIDIA NIM、NVIDIA BioNeMo Platform、NVIDIA Clara、NVIDIA DGX、NVIDIA Cosmos、NVIDIA Omniverse、NVIDIA Holoscan、NVIDIA IGX、NVIDIA AI Enterprise Agents 以及 NVIDIA Isacc Robotics 和 AI Instruments；我们与第三方的合作；人工智能革命推动全球行业大幅增长且仍在加速；医疗保健迅速成为一个科技行业；以及每个传感器、每个房间、每家医院都变成机器人，均为前瞻性陈述。这些前瞻性陈述以及本演示文稿中超出历史事实的任何其他前瞻性陈述都受风险和不确定性的影响，这些风险和不确定性可能会导致实际结果大不相同。可能导致实际结果大不相同的重要因素包括：全球经济状况；我们对第三方制造、组装、包装和测试我们产品的依赖；技术发展和竞争的影响；新产品和新技术的开发或现有产品和技术的增强；市场对我们产品或我们合作伙伴产品的接受度；设计、制造或软件缺陷；消费者偏好和需求的变化；行业标准和界面的变化；我们的产品或技术集成到系统中时意外的性能损失和其他因素。
NVIDIA推出了RTX AI PC的AI基础模型
Certain statements in this press release including, but not limited to, statements as to: the benefits, impact, performance, and availability of our products, services, and technologies, including NVIDIA RTX AI PCs, GeForce RTX 50 Series GPUs, NVIDIA Blackwell architecture, GeForce GTX 580, Project R2X, NVIDIA ACE and NIM microservices, NVIDIA AI蓝图，Nvidia Grace Blackwell平台，Llama Nemotron，Nvidia chatrtx，Nvidia rtx神经面孔，Nvidia audio2face-3D模型，Mistral-Nemo-12b-12b语言的教学RTX 6000和5000专业GPU第三方使用或采用NVIDIA的产品和技术，以及其利益和影响； AI以光速前进，从感知AI到生成性AI，现在是Agesic AI的前瞻性陈述，这些陈述符合风险和不确定性，可能导致结果与预期有实质性不同。向SEC提交的报告的副本已发布在公司网站上，可在NVIDIA上免费获得。这些前瞻性陈述不能保证可能导致实际结果差异的重要因素包括：全球经济状况；我们依靠第三方制造，组装，包装和测试我们的产品；技术发展和竞争的影响；开发新产品和技术或对我们现有产品和技术的增强；市场接受我们的产品或合作伙伴的产品；设计，制造或软件缺陷；消费者偏好或需求的变化；行业标准和界面的变化；集成到系统中时，我们的产品或技术的性能意外丧失；以及其他因素不时详细介绍了与美国证券交易委员会（SEC）或SEC的NVIDIA文件中详细介绍的，包括但不限于其表格10-K和表格10-Q的季度报告的年度报告。