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30年的重复扩张障碍：我们学到了什么，剩下的挑战是什么？
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
税收挑战是由经济数字化的 - 全球反基本侵蚀模型规则（2023）的评论
OECD和G20国家还同意继续共同努力，以确保BEPS建议的一致和协调实施，并使项目更具包容性。 因此，他们在BEP（包容性框架）上创建了经合组织/G20的包容性框架，使所有有兴趣的国家和承诺的国家和司法管辖区都在财政事务及其附属机构委员会中平等地立足。 拥有140多名成员，包容性框架监视和同行审查了最低标准的实施，并正在完成标准设置的工作以解决BEPS问题。 除了其成员之外，其他国际组织和地区税务机构还参与了包容性框架的工作，该框架还通过其不同的工作来咨询商业和民间社会。OECD和G20国家还同意继续共同努力，以确保BEPS建议的一致和协调实施，并使项目更具包容性。因此，他们在BEP（包容性框架）上创建了经合组织/G20的包容性框架，使所有有兴趣的国家和承诺的国家和司法管辖区都在财政事务及其附属机构委员会中平等地立足。拥有140多名成员，包容性框架监视和同行审查了最低标准的实施，并正在完成标准设置的工作以解决BEPS问题。除了其成员之外，其他国际组织和地区税务机构还参与了包容性框架的工作，该框架还通过其不同的工作来咨询商业和民间社会。
基于拭子的检测的局限性和挑战是什么？
摘要：选择最佳采样方法是 DNA 分析过程的重要组成部分。在确定和收集相关样本时出现错误或遗漏会大大降低获得有价值的 DNA 图谱的可能性，影响图谱的质量和证据价值，并最终阻碍其支持司法系统的能力。尽管近年来 DNA 分型技术变得更加敏感，但仍需要进一步改进从犯罪现场恢复 DNA 的技术。提高法医调查的准确性和可靠性至关重要，特别是在仅存在微量 DNA 的情况下，例如接触 DNA 样本或降解的法医证据。本综述讨论了影响拭子效率的参数，包括拭子材料、基质类型和拭子方案。随后是对比较拭子类型和/或其他采样条件的研究的文献综述。虽然拭子是犯罪现场最常用的收集工具，但也有其他替代方法。本文回顾了这些替代方案，包括其优缺点。批判性讨论和结论明确表明，不幸的是，拭子及其替代品都不能有效地从基质中回收 DNA。
b'英国和全球的能源行业在追求可持续性和高效资源利用方面面临着重大挑战。气候变化、资源枯竭和脱碳需求需要创新解决方案。这篇分析研究论文研究了能源行业面临的关键挑战，并探讨了生成式人工智能、数字孪生、人工智能和数据科学如何在应对这些挑战中发挥变革性作用。通过利用先进的技术和数据驱动的方法，能源行业可以实现更高的效率、优化运营并促进明智的决策。人工智能 (AI) 涉及在机器中复制类似人类的智能，使它们能够执行通常需要人类认知能力的任务，如感知、推理、学习和解决问题。人工智能涵盖各种方法和技术，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。它在能源领域的应用对解决关键问题和彻底改变行业具有重大希望。能源行业的一个总体挑战是提高能源效率，而人工智能成为优化能源利用和减少浪费的关键工具。通过分析来自传感器、智能电表和历史能源消耗模式等各种来源的大量数据，人工智能算法可以识别人类可能无法检测到的模式和异常。这使得开发优化能源消耗的预测模型和算法成为可能，从而显著节省能源。
b'英国和全球的能源行业在追求可持续性和高效资源利用方面面临着重大挑战。气候变化、资源枯竭和脱碳需求需要创新解决方案。这篇分析研究论文研究了能源行业面临的关键挑战，并探讨了生成式人工智能、数字孪生、人工智能和数据科学如何在应对这些挑战中发挥变革性作用。通过利用先进的技术和数据驱动的方法，能源行业可以实现更高的效率、优化运营并促进明智的决策。人工智能 (AI) 涉及在机器中复制类似人类的智能，使它们能够执行通常需要人类认知能力的任务，如感知、推理、学习和解决问题。人工智能涵盖各种方法和技术，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。它在能源领域的应用对解决关键问题和彻底改变行业具有重大希望。能源行业的一个总体挑战是提高能源效率，而人工智能成为优化能源利用和减少浪费的关键工具。通过分析来自传感器、智能电表和历史能源消耗模式等各种来源的大量数据，人工智能算法可以识别人类可能无法检测到的模式和异常。这使得开发优化能源消耗的预测模型和算法成为可能，从而显著节省能源。
关键基础设施保护：21世纪的要求和挑战是软件定义的无线传感器网络的调查：挑战
至关重要的基础设施保护：21世纪的要求和挑战对软件定义的无线传感器网络的调查：挑战和设计要求对智能电网通信网络通信的网络安全性网络物理系统自动驾驶汽车安全性的调查可靠性评估或应用程序的可靠性智能网格的可靠性研究对智能电网的潜在应用和沟通要求进行调查：智能电网上的网络安全性：智能电网的网络安全性：威胁和潜在的解决方案概述5G安全挑战和解决方案的基于云的SCADA SECHACTER和SOMP NECTIANS SMORT GRAIN SMORT WERNES NECTIANS NAN SMORT GRAN的智能服务的安全性，以了解Art and smart of Art of Art of Art of Art of Art of Art of Art of Art of Art of Art of Art of Art GRAN Moled Moard Mode Molece Molece Moled Moard， grid networks Distblocknet: A distributed blockchains-based secure sdn architecture for iot networks Reliability and availability of cloud computing Continuous integration, delivery and deployment: a systematic review on approaches, tools, challenges and p Software-defined networking (SDN): a survey Sla-based trust model for cloud computing A security analysis for wireless sensor mesh networks in highly critical systems System-on-chip security Smart: secure and minimal architecture for （建立动态）信任的根源。值得信赖的硬件：识别和分类硬件Trojans Tytan：小型设备的Tiny Trust锚
马修·克莱恩和迈克尔·佩蒂斯的评论，贸易战是......
学习是指观察记录额外特征的数据。“学习”或“世界反馈”是通过观察记录额外特征的数据而发生的。记录行动、结果和情境特征实例的“案例”数据是 Gilboa 和 Schmeidler (2001) 提出的基于案例的决策理论的基本概念。将学习视为主体对新数据形式的客观信息的主观反应，可能为研究具有不可预见的偶然事件的学习提供一个有前途的框架。事实上，它可能调和经典的贝叶斯方法，其中新数据仅包含熟悉的情境特征并且仅增加观察频率，以及数据包含决策者迄今未知的“新”特征记录的情况。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
网络战是否会成为当代的威胁...
随着全球政治和技术的革命，当代国际安全面临的新威胁也不断出现，破坏了世界经济、安全和国内外政治的稳定。因此，我们必须了解我们面临的威胁，以便我们能够保卫自己，维护和平。在这个由于核武器的出现和大规模世界大战后对和平的更好理解而很少发生暴力地区冲突的时代，常规战争不再是当代国际安全的严重威胁。相反，由于社会对互联网的强烈依赖，网络战等相对较新的手段开始发挥更大的作用。当代社会从日常活动到医疗、金融服务和基础设施建设等资源配置，很大程度上依赖于现代信息技术。甚至一些武器也由计算机控制，军队的行动也依赖于共享战场信息的网络。2007年，恶意网络活动并未被列入美国国家情报总监的国家安全重大威胁名单。然而，在2015年，它们却名列第一。[1] 它尤其重要，因为其技术复杂性和大规模影响的可能性使其破坏力巨大，普通公民也会受到影响。网络安全威胁可能影响政治、经济和国家安全等多个领域。黑客、犯罪分子、恐怖分子或国家行为者可以通过病毒等简单的攻击窃取知识产权和机密信息，破坏物理机器的运行或使正常访问的可用性失效