假设模型的权重服从一个简单的分布（如高斯分布），然后寻找一个最接近真实复杂后验分布的近似分布 $q(\omega)$。epistemic_uncertainty = np.var(predictions_stack, axis=0) # 认知不确定性 (方差) [H, W]：对同一张输入图像进行 $T$ 次前向传播（例如 $T=50$），每次都会因Dropout的随机性而得到 slightly d

本文针对航空业在安全、效率、成本和体验方面面临的严峻挑战，提出了构建航空AI智算中心的全面规划方案。通过"中心+节点"的混合云架构，集成飞行数据、运行数据、市场数据等多源信息，构建覆盖飞机全生命周期、航班全运行流程的智能决策体系。智算中心以飞行安全预警、运行效率优化、燃油管理、机队规划、旅客体验提升五大核心功能为支柱，依托多元数据融合、航空大模型训练、数字孪生、高性能计算四大关键技术，形成航空智慧

总的来说，强化学习通过其强大的序贯决策优化能力，正从单车控制、运营管理、基础设施规划等多个维度，推动地铁和铁路系统向更智能、高效、绿色、安全的方向演进。强化学习作为人工智能的核心技术，通过智能体与环境的持续交互来优化决策，在地铁和铁路系统中取得了显著成效。应用场景核心技术与算法赋能价值与效果🚄列车智能控制ASP-SAC算法-3、策略梯度强化学习-4节能高达9.43%-3，提升舒适度与准时性-4?

低空经济作为战略性新兴产业，已成为全球各国争相布局的新赛道。本文基于2025年最新数据与案例，系统分析了我国低空经济的发展现状、关键技术突破、应用场景拓展及面临挑战。研究表明，中国低空经济正从"概念验证"迈向"规模商用"新阶段，预计2025年市场规模将达1.5万亿元。然而，产业仍面临空域管理精细化不足、基础设施不完善、技术标准缺失、商业模式不成熟等挑战。建议通过完善法规体系、加快基础设施建设、强化

轨道交通智慧化正从技术导向迈向场景深度赋能的新阶段。本文基于场景维度，系统剖析未来五年轨道交通在车站服务、列车运行、调度指挥、设施维保及跨网协同五大核心场景的智慧化演进路径。研究表明，各场景将依托人工智能、数字孪生等关键技术，沿着“感知-决策-执行-进化”的逻辑闭环，实现从单点智能到系统协同的跃迁。最终，轨道交通将不再是孤立的运输工具，而进化为与城市深度交融、持续自我优化的“智慧生命体”。

可以预见，到2029年，我们将看到更智能的列车自动驾驶于更智慧的线网上，乘客享受全程无感、个性化、一站式的出行服务，运维人员从繁重重复的劳动中解放出来，转向更富创造性的管理工作。这些项目作为创新技术的“试验田”，旨在通过先行先试，攻克关键技术难点，形成可复制推广的标准与模式，为后续全线网的智慧化升级积累经验、降低风险。，通过人工智能技术，深度融合轨道交通、公交、民航等多种方式，为旅客自动规划并锁定

深度学习模型的广泛应用使其面临前所未有的安全威胁，其中模型对抗攻击、数据投毒与隐私泄露构成了三大基础性威胁。本文系统研究这三种攻击的机理、方法与防御策略。对抗攻击通过精心构造的微小扰动欺骗模型，揭示了深度学习在高维空间中的线性脆弱性；数据投毒在训练阶段注入恶意样本，破坏模型完整性或植入后门；隐私泄露攻击则从模型输出或参数中反推敏感训练数据。本研究创新性地构建了“攻击链-防御矩阵”分析框架，将三类威

随着人工智能技术的快速发展与广泛应用，其安全问题已成为制约技术创新和社会治理的核心挑战。本文系统剖析了人工智能面临的安全风险体系，从技术内生风险、社会应用风险和系统生态风险三个维度展开研究。在技术层面，重点分析模型对抗攻击、数据投毒、隐私泄露等威胁；在应用层面，探讨算法歧视、自主系统失控、恶意使用等风险；在系统层面，研究关键基础设施依赖和AI军备竞赛等宏观问题。针对这些挑战，论文提出“技术防护-治

随着人工智能技术的快速发展与广泛应用，其安全问题已成为制约技术创新和社会治理的核心挑战。本文系统剖析了人工智能面临的安全风险体系，从技术内生风险、社会应用风险和系统生态风险三个维度展开研究。在技术层面，重点分析模型对抗攻击、数据投毒、隐私泄露等威胁；在应用层面，探讨算法歧视、自主系统失控、恶意使用等风险；在系统层面，研究关键基础设施依赖和AI军备竞赛等宏观问题。针对这些挑战，论文提出“技术防护-治

本文系统梳理了AI在轨道交通运营、维护、服务与安全等关键环节的前沿应用研究，重点分析了智能驾驶、智能运维、智能调度与智能乘客服务等领域的技术进展。未来，需要跨学科、跨领域的产学研用协同创新，共同推动人工智能技术与轨道交通行业的深度融合，最终构建一个更加安全、高效、绿色、人性化的下一代智能轨道交通系统。研发基于海量运维文本、图纸、规程和数据的垂直领域大模型（如“轨交GPT”），赋能知识问答、报告生成