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学习人工智能：洞察青年如何遭遇和
摘要 人工智能对社会的影响越来越普遍。虽然正在开发创新的教育计划，但人们对学生，尤其是大学前学生如何构建对人工智能核心思想的理解和实践，或者哪些概念最适合哪个年龄段的了解甚少。在本文中，我们讨论了一项针对初中和高中学生的认知访谈研究，以更好地了解学生如何学习人工智能概念。我们旨在阐明以下问题：学生在遇到人工智能概念时能够应用哪些背景知识和经验；哪些概念最容易获得，哪些概念更具挑战性；学生对人工智能问题有哪些误解；以及如何通过利用相关概念（如数学和计算思维）帮助学生理解人工智能概念。这项探索性研究的结果有可能为大学前青少年的人工智能学习提供重要见解。这些初步发现可以为进一步调查提供参考，以便根据循证学习进展和年级水平表现期望来设计学习和评估。
国家空域系统的综合飞机遭遇模型
满足日益增长的交通需求是林肯实验室自 20 世纪 70 年代初以来一直在应对的重要挑战。实验室最近的成就包括开发交通警报和防撞系统 (TCAS) [3]，该系统在飞行员面临空中相撞危险时向他们发出警告，以及跑道状态灯系统 [4]，并定义支持飞机分离标准所需的监视性能要求 [5]。此外，联邦航空管理局的下一代航空运输计划 (NextGen) 正在开发新技术和程序，以提高空中交通流量效率和安全性。国防部和国土安全部也越来越有兴趣将无人机安全引入 NAS。在每种情况下，都需要新的传感器和自动化系统概念来防止空中相撞，同时不干扰空中交通运营的快节奏。
脆弱而分裂的欧盟遭遇新冠肺炎疫情
欧盟的大部分成员国都拥有干预经济所需的资源，这引发了人们的担忧，即财力最雄厚的国家可能在欧盟单一市场中获得不公平的优势。新冠肺炎危机非但没有引发相互保护，反而似乎为2008年金融危机后的同样错误铺平了道路。欧洲货币联盟（EMU）解体的离心力似乎已经得到化解，尽管至少目前只是部分化解，而且是在极端情况下。然而，联盟的生存不仅取决于应对疫情造成的严重金融问题，还意味着解决导致其成员国之间分歧加大的长期结构性问题。正如默克尔总理自己所承认的那样，“危机后只让德国独自强大对任何人都没有好处”。1 融合对于使联盟建立在更稳固的基础上以确保其长期可持续性至关重要。为了实现这一目标，应该实施哪些政策和改革？这些政策和改革在经济和政治上是否可行？为了回答这些问题，我们将简要回顾核心和标准普尔之间差距扩大的制度和结构性原因，并阐明三个重大事件：货币联盟的建立、2008 年金融危机和新冠疫情冲击。
新的太阳能自用指南遭遇挫折
N9，AlHSOlar 开始发挥作用，因为公用事业公司必须维护基础设施，并为需求激增做好准备。与化石燃料驱动的热电厂相比，太阳能发电系统每天平均只能发电约 3 小时。因此，消费者仍然需要为一天中剩余时间的电力支付电网费用。业内人士表示，在此基础上增加与热电厂相同的待机费用是没有意义的。“太阳能只能发电 3 小时，而热电厂可以全天候发电，但你却要求我们支付与热电厂相同的待机费用，这对行业不公平。热电厂在停机维护时需要额外的待机电力，而对于太阳能，[成本] 已包含在
北约反无人机训练遭遇 GPS 欺骗
由于电子干扰影响了参与行动的无人机，演习的气氛被掩盖了。拉姆施泰因遗产演习于 6 月 3 日至 14 日举行，其目标之一是评估和发展北约对抗 1 类 UAS 的能力。参加演习的部队来自罗马尼亚、德国、葡萄牙、匈牙利、法国、土耳其和波兰，英国和芬兰的战斗机为演习提供支持。几家商业 C-UAS 开发商也参与其中，Echodyne、CS Group 和 Rhode & Schwarz 均受邀介绍他们的一些 C-UAS 设备。北约通信和信息局 (NCIA) 联合情报、监视和侦察中心首席科学家克里斯蒂安·科曼评论了 1 类 UAS 的威胁：“1 类 UAS 已经成为我们目前在军事冲突中观察到的最重要威胁之一。多年来，空中优势一直是北约理论的支柱之一，但我们最近发现情况已不再如此。”意大利 C-UAS 卓越中心的军官在训练演习中扮演敌军，意大利海军少校 Federico Fugazzotto 指出：“我们在这次演习中扮演红队的角色，我们是学员需要识别和应对的威胁。我们驾驶的是常见的民用无人机。” Fugazzotto 解释说，演习场景包括隐藏无人机的出发点并同时使用多个系统进行攻击，目的是测试对 UAS 攻击的准备情况，并让北约部队熟悉如何应对 1 级 UAS 在现代战争中的作用。北约部队可能会遭遇俄罗斯的干扰
用于遭遇建模的代表性小型 UAS 轨迹
随着无人机系统 (UAS) 不断融入美国国家空域系统 (NAS)，需要量化无人机和载人飞机之间空中碰撞的风险，以支持法规和标准的制定。监管机构和标准制定组织都广泛使用了使用飞机飞行概率模型的蒙特卡罗碰撞风险分析模拟。我们之前已经展示了一种开发小型无人机系统 (sUAS) 飞行模型的方法，该方法利用开源地理空间信息和地图数据集来生成具有代表性的低空无人操作。这项工作在之前的研究基础上进行了扩展，评估了开源数据的可扩展性和多样性，以支持当前所需的风险评估。我们还考虑将这些轨迹与生成式载人飞机模型配对，以创建用于蒙特卡罗模拟的相遇。
6 亿美元电池存储项目遭遇阻力......
Geronimo Aydin 表示，在美国，电池存储设施的安全事件“相对罕见”，影响 1% 到 2% 的系统，并且往往发生在运营的头几年。该估计适用于“处于试点和示范阶段”的行业，她表示，自那以后，该行业已经标准化并改进了安全最佳实践。但清晰准确地向当地居民和其他利益相关者传达潜在风险仍然是该行业的一大障碍。
KTR在电动方程式赛事中遭遇挫折
最高法院委员会采取重大举措，建议将特伦甘纳邦高等法院首席大法官阿洛克·阿拉德调至孟买高等法院。该决定是在 2025 年 1 月 7 日举行的委员会会议上做出的。曾担任特伦甘纳邦高等法院首席大法官的阿洛克·阿拉德大法官是被提议调任的两位首席大法官之一。孟买高等法院首席大法官德文德拉·库马尔·乌帕德亚亚大法官已被建议调至德里高等法院。此次改组是委员会为确保印度各高等法院司法管理高效和代表性均衡所做的努力之一。阿拉德大法官在特伦甘纳邦任职期间做出了几项关键判决和行政改革，他调至孟买高等法院表明他在司法领域的贡献将延续下去。
故障认识论与（人工智能）问题：感知、遭遇、主观性
摘要 这篇评论反思了 Leszczynski 和 Elwood 的故障认识论理论，主张从认识论的角度研究地理学中的（人工智能）问题，重点关注感知、遭遇和主观性。这种方法否认了以人工智能或其他“智能”形式推销的技术所具有的本体论地位，而是研究如何在与始终存在差异和不断区分的主体的偶然和情境遭遇中将特定技术视为智能。故障和相关的认识论方法将注意力重新转向对特定类型技术的欲望和期望的不均衡生产，并创造机会从根本上重新构想我们与它们的关系。