73、人工智能法案:市场监管、执法与投诉机制解析

人工智能法案:市场监管、执法与投诉机制解析

1. 形式违规处理

国家市场监管机构在发现以下情况时,应要求人工智能系统供应商在规定时间内采取特定纠正措施,以解决系统违规问题:
1. CE 合规标志未正确粘贴(如未清晰、持久、明显粘贴)或根本未粘贴;
2. 欧盟合规声明未制定或未正确制定;
3. 参与合规评估程序的公告机构识别号未粘贴;
4. 技术文档不可用;
5. 未在欧盟数据库中进行注册。

若违规情况持续存在,即供应商未能采取足够的纠正措施解决问题,相关成员国必须采取适当措施,限制或禁止高风险人工智能系统上市,或确保其立即召回或撤回,并立即向人工智能委员会通报违规情况及所采取的措施。

2. 欧盟层面的执法规则

2.1 委员会干预条件

欧洲议会相关委员会提议引入新章节,规定委员会干预执行人工智能法案的条件。基于数字服务法案模式的这一拟议执行机制,在出现“广泛”侵权(涉及三个或更多成员国),包括对影响至少三个成员国的侵权行为不作为的情况下,委员会将拥有市场监管机构的权力。具体而言,委员会可在以下情况下进行干预并启动程序:
1. 委员会或委员会有充分理由认为人工智能系统以构成广泛侵权或具有欧盟层面广泛侵权的方式违反人工智能法案,或者该系统带来的风险影响或可能影响欧盟内至少 4500 万公民;
2. 人工智能系统被怀疑在两个或更多成员国违反人工智能法案的任何规定,且相关成员国的国家监管机构未采取任何行动(即“被动”监管机构)。

2.2 委员会的调查和执法权力

委员会在履行职责时,需考虑相关运营商的程序权利,并可使用任何信息、文件

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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