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反无人机系统机器人
II. 方法论 该系统旨在对抗微型无人机。无人机被激光摧毁。近年来，无人机得到了巨大的发展。由于价格低廉和易于使用，无人机已广泛应用于许多应用场景，这可能对公共安全和个人隐私构成巨大威胁。为了减轻这些威胁，有必要在敏感区域部署反无人机系统，以检测、定位和防御入侵的无人机。反无人机系统在很大程度上依赖于射频技术来检测和跟踪无人机等无人驾驶飞行器 (UAV)。这些设备还可以阻止敌方无人机，使它们无法检索信息。在我们的项目中，有解决这些问题的方法。随着此类无人机袭击的频率增加，这是不对称战争的一个分水岭，并强调武装部队需要建立威慑、检测和消除此类空中威胁的能力。最具威胁性的方面是使用无人机群来瞄准特定的关键设施——军事或非军事资产。我们的系统是反无人机系统，我们可以借助激光攻击敌人，从而挫败敌人的计划。在拟议的系统中，有一个雷达可以探测无人机，还有运动传感器可以探测动物、鸟类、人类等生物。小型无人机已被用来攻击国家行为者。随后必须部署反无人机技术作为应对这一威胁的对策，并确保我们能够检测到这种风险。非国家行为者使用无人机技术代表着恐怖分子作案手法的重大转变。随着此类威胁的增加，反无人机的新市场正在不断增长。拟议的系统在保护关键基础设施、事件和敏感区域免受未经授权的无人机活动侵害方面表现出极佳的灵敏度。反无人机系统用于检测和拦截不受欢迎的无人机和无人驾驶飞行器 (UAV)。
人工智能在政府治理中的应用
Rahmat Salam 1 , Marja Sinurat 2 , Izzatussolekha 3 , Akhmad Yasin 4 , Rian Sacipto 5 1 Universitas Muhammadiyah Jakarta 2 Institut Pemerintahan Dalam Negeri 3 Universitas Muhammadiyah Jakarta 4,5 印度尼西亚共和国国家研究与创新机构rahmat.salam@umj.ac.id 学术编辑：Nguyen Ngoc Anh 版权所有 © 2023 Antonio Rafael da Riga。这是一篇根据知识共享署名许可分发的开放获取文章，允许在任何媒体上不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用了原始作品。摘要。政府部门是在其运营中使用基于人工智能的技术的行业之一。在政府环境中应用人工智能可以提供重大机遇，但这样做会面临一些必须首先克服的障碍。尽管存在这些障碍，但人工智能在政府环境中的应用可以提供了大量的可能性。本文讨论了将人工智能融入政府的潜力和挑战，并提出了解决这些挑战的想法。该报告还提供了一些有关人工智能的背景信息。本研究采用定性技术结合描述性方法。根据本研究的结果，人工智能在政府环境中的应用具有很大的可能性提高公共服务质量，改善决策质量，提高政府运作的透明度和问责制。A.然而，一些障碍需要克服，例如对保护个人隐私和数据的担忧，以及对做出不公平决定的担忧。关键词：实施、人工智能、治理、公共服务。简介 “人工智能”（AI）一词是指一种使机器或计算机能够执行传统上需要人类思维或智能的任务的技术。这些任务的一些示例包括处理自然语言、识别面部特征和做出决策。AI 包括机器学习、深度学习和神经网络等方法，使机器能够从数据中学习，并随着越来越多的数据被处理而产生越来越准确的输出。设备可以在数据输入系统时从数据中学习（Winston，1984）
人工智能 (AI) 驱动的虚拟助手及其对人类生产力和懒惰的影响：针对印度德里首都区 (NCR) 学生的研究 &
本研究调查了人工智能 (AI) 对印度德里首都区和阿联酋富查伊拉大学生决策、懒惰和隐私问题的影响。随着人工智能技术越来越多地应用于教育等各个领域以应对当代挑战，对人工智能的投资也日益增加，预计 2021 年至 2025 年期间将达到 2.5382 亿美元。然而，尽管世界各地的研究人员和机构都赞扬人工智能的积极作用，但这项研究揭示了与其实施相关的担忧。本研究采用定性方法，使用 PLS-Smart 进行数据分析。主要数据是从印度德里首都区和阿联酋富查伊拉各大学的 315 名学生那里收集的。样本是使用有目的的抽样技术从人群中抽取的。数据分析的结果表明，人工智能 (AI) 对人类的决策、懒惰以及安全和隐私问题有重大影响。结果表明，在德里和富查伊拉，68.9% 的人类懒惰、68.6% 的个人隐私和安全问题以及 27.7% 的决策能力丧失可归因于人工智能的影响。值得注意的是，人类的懒惰成为受人工智能影响最严重的领域。关键词：人工智能、虚拟助理、自动化、决策、大学生、心理健康。简介 人工智能 (AI) 是一项庞大且快速发展的技术，已在教育领域得到广泛应用 (Nemorin 等人，2022 年)。教育中使用了各种类型的人工智能技术，包括抄袭检测、考试诚信 (Ade-Ibijola 等人，2022 年)、招生和留级聊天机器人 (Nakitare 和 Otike，2022 年)、学习管理系统、教师讲座转录、增强型在线讨论板、分析学生成功指标和学术研究 (Nakitare 和 Otike，2022 年)。近年来，教育技术 (EdTech) 公司已开始使用情感人工智能来评估社交和情感学习 (McStay，2020 年)。集合术语
信息至 brugeren Comirnaty Original/Omicron BA.4-5 (5 ...
在此过程中，您可能会遇到以下情况。 Dermed kan derhurtigt tilvejebringes nye oplysninger om sikkerheden。您可以在谷仓附近的 indberette alle de bivirkninger 看到它。 Se sidst i punkt 4，hvordan du indberetter bivirkninger。疫苗接种的基础是疫苗接种，疫苗接种是疫苗接种的基础。 • 宝石镶嵌。 Du kan få brug for at læse den igen。 • Spørg dit barns læge，apotekspersonalet eller sygeplejersken，hvis der er mere，du vil vide。 • 与谷仓联系、个人隐私保护、将谷仓放在比维尔克宁格 (bivirkninger) 下、在比维尔克宁格 (bivirkninger) 下方、所以我不知道如何安装。 Se punkt 4. 请在 www.indlaegsseddel.dk 上查看最新信息。 Oversigt over indlægssedlen 1. Virkning 和 anvendelse 2. Det skal du vide, for dit barn begynder at få Comirnaty Original/Omicron BA.4-5 3. Sådan 提供 Comirnaty Original/Omicron BA.4-5 4. Bivirkninger 5. Opbevaring 6. Pakningsstørrelser 和1. 疫苗和疫苗 Comirnaty Original/Omicron BA.4-5，是针对 SARS-CoV-2 的新型冠状病毒肺炎 (COVID-19) 的疫苗。 Den 提供 til børn fra 5 到 11 år。免疫系统疫苗（自然保护）直到在 danne antistoffer 和 blodlegemer、modarbejder 病毒组中，然后提供 beskyttelse mod COVID-19。 Da Comirnaty Original/Omicron BA.4-5 是针对 danne immunitet 的 indeholder 病毒，可以为谷仓提供 COVID-19 疫苗。 Denne 疫苗将在 2020 年 12 月 12 日上市，并由官方提供。 2. Det skal du vide，før dit barn begynder at få Comirnaty Original/Omicron BA.4-5 Comirnaty Original/Omicron BA.4-5 må ikke给出 • Hvis dit barn er allergisk over for det aktive stof eller et af de øvrige indholdsstoffer i Comirnaty (angivet i punkt 6)
推荐引用 推荐引用 Abdulrahim, Ahmad Saeed，“利用人工智能减少迪拜犯罪”（2024 年）。论文。罗彻斯特理工学院。访问自
本论文探讨了人工智能 (AI) 在加强迪拜警方犯罪减少工作方面的潜力。随着迪拜的不断发展和新技术的出现，将人工智能融入迪拜警方代表着提高运营效率、预测性警务和数据驱动调查的重要机会。然而，这种整合也引发了关键的道德和隐私问题，必须解决这些问题才能确保负责任地使用。人工智能技术的快速发展为现代化预防犯罪和迪拜警察战略提供了有希望的解决方案。迪拜拥有先进的技术基础设施和前瞻性的治理，是探索这些创新的理想环境。有效使用人工智能可以改变警务实践，使其更加主动和高效，从而在快速发展的城市环境中增强公共安全。尽管有潜在的好处，但目前关于人工智能对迪拜警方的社会影响的研究仍然存在很大差距。需要进行更多实证研究来评估人工智能在警务中的实际应用，特别是涉及道德和法律影响的研究。此外，现有框架需要全面的指导方针，以确保人工智能系统在执法中的透明度、问责制和公平性。研究发现，人工智能的整合显著提高了迪拜警察的运营效率和预测能力。然而，研究还发现了关键的道德和隐私挑战，例如人工智能算法中的潜在偏见、个人隐私风险以及对强大监管框架的需求。这些挑战需要仔细考虑和采取主动措施，以确保在不损害道德标准和人权的情况下实现人工智能的好处。本研究旨在为人工智能在减少犯罪工作中的战略实施提供宝贵见解，为迪拜未来执法实践的创新提供路线图。关键词：未来犯罪、人工智能、警察挑战、未来预见、迪拜警察、减少犯罪、预测性警务、监视、道德考量、社会接受度、执法。
AI RMF RFI 评论 - 美国 NEC 公司（“NEC”）
美国 NEC 公司 1820 North Fort Myer Drive, Suite 400 弗吉尼亚州阿灵顿 22209 2021 年 9 月 15 日 通过电子邮件 Mark Przybocki 先生 信息访问部部门主管 美国国家标准与技术研究所，MS 20899 100 Bureau Drive 马里兰州盖瑟斯堡 20899 回复：案卷号210726-0151：美国 NEC 公司对美国国家标准与技术研究所拟议的人工智能风险管理框架的评论 Przybocki 先生：美国 NEC 公司（“NEC”）很高兴就美国国家标准与技术研究所 (NIST) 正在开发的人工智能风险管理框架 (AI RMF) 的信息请求（“RFI”）提交评论。1 具体而言，NIST 正在寻求有关“参与设计、开发、使用或评估 AI 系统的个人、团体和组织如何能够更好地应对 AI 风险的全部范围以及如何构建管理 AI 风险的框架”的信息。作为信息技术行业的重要成员和生物识别技术及其他 AI 解决方案的主要全球供应商，NEC 赞赏 NIST 以共识为导向的透明方法，即构建一个灵活、适应性强且易于理解的框架，以减轻 AI 技术在其整个生命周期中可能带来的风险。NEC 认识到，AI 技术经常为世界各地的个人和社会带来重大利益，但有时会延续有害的偏见和歧视，并对个人隐私和其他公民权利和人权构成风险。我们致力于通过提供可靠、安全且支持人权和社会正义的 AI 解决方案来建立数字信任，我们支持 NIST 开发其 AI RMF 和推进更广泛可信 AI 的努力。我们谨提交这些评论，以分享与 RFI 中的几个主题相关的信息，包括：• 组织当前如何定义和管理 AI 可信度的特征和原则；• 将 AI 风险管理整合到更广泛的企业风险管理中；• 现有的标准、框架、模型、方法、工具、指南、最佳实践和原则，用于识别、评估、优先排序、缓解或传达 AI 风险；
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信息是一项重要资产。您掌握的信息越多，您就越能适应周围的世界。在商业领域，信息通常是公司拥有的最重要的资产之一。组织通常会选择部署更多资源来控制敏感度更高的信息。组织以不同的方式对信息进行分类，以便以不同的方式管理信息处理的各个方面，例如标签（页眉、页脚和水印是否指定应如何处理）、分发（谁可以看到它）、复制（如何制作和处理副本）、发布（如何向外部人员提供）、存储（保存位置）、加密（如果需要）、处置（无论是粉碎还是强力擦除）以及传输方法（例如电子邮件、传真、打印和邮寄）。公司可能拥有机密信息，例如研发计划、制造流程、战略公司信息、产品路线图、流程描述、客户名单和联系信息、财务预测和收益公告，这些信息旨在根据需要供内部使用。机密信息的丢失或被盗可能会侵犯个人隐私、降低公司的竞争优势或对公司造成损害。专业信息或秘密信息可能包括商业机密，例如配方、生产细节和其他知识产权、描述如何提供服务的专有方法和实践、研究计划、电子代码、密码和加密密钥。如果泄露，这类信息可能会严重损害公司的竞争优势。它通常仅限于公司内部的少数人或部门，很少在公司外部披露。丢脸：案例研究 Egghead Software 是一家著名的软件零售商，它在 2000 年发现互联网攻击者可能从其网站窃取了多达 370 万个信用卡号，这些信用卡号存放在一家安全性不佳的电子商务服务提供商的异地。这一信息很快成为新闻，结果 Egghead 的企业形象不仅被玷污了，而且被摧毁了。客户纷纷离开。媒体的报道毁了公司的声誉。 Egghead 的股价和销售额急剧下降。随后采取了包括裁员在内的削减成本措施。连锁反应最终导致 Egghead 破产并被 Amazon.com 收购。b. 解释用于构建安全程序的各种组件。
对Opine Document的贡献 - 此处 - Portal Gov.br
摘要：“ AI系统培训与必要原则之间的兼容性代表了智能技术发展中最大的当代挑战之一。在欧洲GDPR和巴西LGPD等立法中所采用的这一原则要求仅处理严格必要的数据以实现特定目的1。挑战加剧了，因为AI系统通常需要大量数据量以实现足够的准确性和有效性。培训数据的质量直接转化为机器学习模型的产出质量，在诸如健康和金融服务等敏感部门中尤其重要。6。为了解决这一明显的矛盾，可以实施一些技术和法律保障措施。首先，强大的匿名化和假拟元化技术的应用可显着降低隐私风险，同时维持培训的数据有用性1。与这些技术相关的最低数据收集构成了第一条防御线。数据映射在此上下文中作为关键工具出现，可以精确地确定收集，处理和存储数据的位置。该映射的连续更新以及严格的风险评估对于确保仅使用真正必要的数据2。还需要考虑培训数据多样性，以避免偏见和歧视。“，” 820876：“在研究表明，群体的不平等代表性可能导致歧视性结果，这在涉及大型技术公司的臭名昭著的案件中证明了这一点3。为了减轻这种风险，必须确保多样性不仅在数据中，而且确保开发团队中的多样性。在GDPR和LGPD中预见的合法利益的原则可以证实为AI培训的个人数据处理，前提是观察到适当的保障措施4。这包括平衡测试和采用适当的透明度措施。强大的治理系统的实施，包括安全协议，常规审计和问责机制，对于确保不断遵守需求原则5至关重要。此外，由于AI系统的概念有助于将数据保护纳入技术开发的基本要素7。最后，建立定期审查机制至关重要，以评估收集到的数据是否仍然需要和适合定义目的。这种动态方法允许不断调整所使用数据的数量和性质，并保持AI系统疗效与个人隐私保护之间的平衡。
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