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迈向认知自我优化制造系统
摘要：工业控制系统在当今的制造系统中发挥着核心作用。在保持和提高生产能力和生产力的同时，生产系统的复杂性也随之大幅增加，并朝着更加灵活和可持续的方向发展。为了应对这些挑战，需要先进的控制算法和进一步的发展。近年来，基于人工智能 (AI) 方法的发展引起了研究和行业对未来工业控制系统的极大关注和相关性。基于人工智能的方法越来越多地被应用于各种工业控制系统层面，从单个自动化设备到复杂机器的实时控制、生产过程和整个工厂的监督和优化。因此，人工智能解决方案被应用于不同的工业控制应用，从传感器融合方法到新型模型预测控制技术，从自优化机器到协作机器人，从工厂自适应自动化系统到生产监督控制系统。本篇展望论文的目的是概述人工智能方法在不同层次上对工业控制系统的新应用，以提高生产系统的自学能力、整体性能、相关流程和产品质量、资源的最佳利用和工业系统安全性以及对不同边界条件和生产要求的适应能力。最后，讨论了主要的未决挑战和未来前景。
迈向太空可持续发展的代际契约
2 我们的共同议程政策简报 7，为了全人类——外层空间治理的未来，联合国大会第 77 届会议，联合国文件 A/77/CRP.1/Add.6（2023 年），可在线获取。
迈向图像编辑方法的定量评估指标
在生成AI的快速发展的领域中，这项工作采取了初步步骤，以建立用于比较图像编辑方法的系统范围。当前，缺乏用于评估IMED编辑任务的定量指标，而新方法主要是定性评估的。我们的方法涉及三个关键组成部分：1）使用gan-Control创建大型合成数据集，该数据集可以生成地面图像，以跨不同面部身份进行一致的编辑； 2）匹配过程，将编辑的图像与相应的地面真相配对； 3）将感知距离指标应用于匹配对。我们通过用户研究和一组仿真实验评估了我们提出的框架的有效性。我们的结果表明，我们的方法可以以与人类判断相符的方式对图像编辑方法进行排名。这项研究旨在为随后的研究中的图像编辑技术建立全面的评估框架奠定基础，并就此主题进行对话。
保密哲学：迈向密码，隐私和信息组织的历史分析
为执行隐私权的政府失败，密码学可以用作个人的隐私技术，以从包括自己的政府在内的任何对手来执行对自己秘密的控制。这种事务状况，其中隐私受到私人（通常是公司行为者）和控制政府的威胁，可以被认为是资本主义中的一种突变（Zuboff，2018年）。我们想将这样的概念转到其头上。如密码学历史所示，保密是模范状态的信息组织的建立。这种反演使我们可以考虑政府保密的增加，对自己人口的大规模监视是一种历史的连续性，而不是对国家历史的畸变。它还使我们能够重新考虑密码学从国家到个人的传播，这是主权历史景观的转变，而不仅仅是针对某些关于隐私权和日益数字个人自我的法律障碍的防御态度。
功能重新安装：迈向计算病理学中的基础模型级表现
多个实例学习（MIL）是计算病理学中最广泛使用的框架，包括分型，诊断，预后等等。但是，iS-iSting MIL范式通常需要脱机实例提取器，例如预训练的重新网络或Foun-Dation模型。这种方法缺乏在特定下游任务中进行微调进行微调的能力，从而限制了其适应性和性能。为了解决此问题，我们提出了一个重新安装的区域变压器（R 2 T），用于在线重新安装实例功能，该功能可以限制精细元素的本地功能并在不同地区建立联系。与现有的作品不同，该作品专注于预训练强大的功能提取器或设计复杂的实例聚合器，r 2 t量身定制为在线重新设计实例功能。它是一种便携式模块，可以无缝集成到主流MIL模型中。对常见的综合病理学任务的广泛实验结果验证：1）功能重新嵌入基于Resnet-50特征的MIL模型的性能到基础模型模型的水平，并进一步增强了基础模型特征的性能； 2）r 2 t可以对各种MIL模型引入更大的性能改进； 3）R 2 T-MIL，作为R 2 T-增强的AB-MIL，以大幅度优于其他最新方法。该代码可在以下网址提供：https：//github.com/dearcaat/rrt-mil。
迈向值得信赖的数字服务AI
数字服务提供商需要了解，AI系统带有附加的生命周期，如上所示（10）。数字服务提供商可能不会沿着这一生命周期同样参与，因此可以具有不同的角色和职责。例如，您可能是一家IT公司，专门从事商业用途的模型（例如大型语言模型（LLM）），或者您可能是依靠商业可用AI系统作为您服务的一部分的组织，例如通过聊天机器人。对于数字服务提供商来说，重要的是要了解其AI系统来自何处，产生的依赖性以及他们可以和应该控制的AI生命周期的哪一部分。
分布式认知：迈向人机交互研究的新基础
我们正在快速经历一个历史时刻：人们在一台计算机前工作，由一台小型 CRT 控制，专注于仅涉及本地信息的任务。联网计算机变得无处不在，在我们的生活中以及科学、商业和社会互动的基础设施中发挥着越来越重要的作用。为了在新千年推动人机交互的发展，我们需要更好地理解新兴的交互动态，其中焦点任务不再局限于桌面，而是延伸到一个复杂的网络信息世界和计算机介导的交互。我们认为分布式认知理论在理解人与技术之间的交互方面发挥着特殊的作用，因为它的重点一直是整个环境：我们在其中真正做什么以及我们如何协调其中的活动。分布式认知为如何思考设计和支持人机交互提供了彻底的重新定位。作为一种理论，它专门用于理解人与技术之间的交互。在本文中，我们提出分布式认知作为人机交互的新基础，勾勒出一个综合的研究框架，并使用我们早期工作中的选集来提出该框架如何为数字工作材料的设计提供新的机会。
迈向安全机器人基础模型
摘要 - 机器人基金会模型具有从工业范围到家庭任务的各种环境中部署的潜力。当前的研究主要关注政策在各种任务中的概括能力，但它无法解决安全，这是对现实世界系统部署的关键要求。在本文中，我们引入了一个安全层，旨在限制任何通才政策的行动空间。我们的方法使用Atacom，这是一种安全的加强学习算法 - 创建安全的行动空间，因此可以确保安全的国家过渡。通过将Atacom扩展到通才政策，我们的方法促进了他们在安全方案中的部署，而无需任何特定的安全性调整。我们证明了该安全层在空气曲棍球环境中的有效性，在该环境中，它防止了冰球击中的药物与周围环境相撞，这在通才政策中观察到了失败。https://sites.google。com/robot-learning.de/to-safe-rfm
迈向数字供应链的成熟模型
诸如人工智能，云计算或大数据等新兴技术在当今社会的数字化中起着重要作用，还影响了公司及其供应链。但是，相关的挑战不仅限于技术维度，而且还包括组织或管理问题。对于公司而言，很难“掌握”有关其供应链的复杂数字化流程。成熟度模型提供了一个有益的起点来评估当前状态并随后指导进一步的数字化。因此，本文旨在采取在数字供应链领域开发成熟度模型所需的第一个步骤。结果，提出了“数字供应链成熟度模型”（DSCM²）的第一个草稿。模型开发已准确记录，并遵循一种严格的科学方法，以深入文献评论和专家访谈为基础。首先，主题领域分为四个维度，即业务，组织，过程和方法以及技术数字化。第二，细分以及成熟度及其相关的成熟度特征被鉴定并描述。第三，在几个迭代中，从从业者的角度评估了该模型。专家的反馈是积极的，并且实施了微小的变化。但是，模型和提供的在线自我评估工具仍然必须进行更大的评估。尽管有局限性，但这项初步研究可以激发未来的研究，并为持续发展模型的稳定基础。