XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System框架
机器未学习的框架
印度摘要：在数字世界的当代景观中，行业依赖人工智能技术，从根本上讲，这在根本上取决于机器学习的概念。机器学习是利用大量数据的字段，然后将这些数据馈送到称为模型的结构中。此数据“训练”该模型。丰富的数据用于训练这些模型，以使该数据具有最佳状态。但是，对这些丰富数据的依赖使我们面临着对用户隐私的重大风险，这是一个问题。它直接挑战了“被遗忘的权利”的存在。模型与训练数据的数据之间存在复杂的关系。传统数据管理系统可以轻松从数据库中删除用户信息，但是与机器学习模型相比，该方案变得非常复杂。这产生了称为机器学习的全新概念。该项目通过开发一种独立的工具和API来解决这一挑战，专门设计，以促进通过机器学习模型忘记数据。我们的目标是在机器学习技术的背景下开创一种增强用户隐私的实用方法。通过创建一个高效可靠的解决方案，我们旨在弥合数据隐私权利与机器学习模型的复杂工作之间的差距。通过这项努力，我们为数字时代的隐私，数据安全和道德AI实践的不断发展的论述做出了贡献。
一个支持AI的政府的综合框架
随着人工智能改变公共部门的运营，政府努力将技术创新整合到连贯的系统中，以进行有效的服务提供。本文介绍了算法状态体系结构（ASA），这是一个新颖的四层框架，概念化了数字公共基础架构，数据 - 实体，算法，政府/治理的方式以及GovTech在AI-na-abled州中作为一个集成系统的相互作用。与将这些的方法视为平行发展不同，ASA将它们定位为具有特定启示关系和反馈机制的相互依赖层。通过对爱沙尼亚，新加坡，印度和英国实施的比较分析，我们演示了基础数字基础架构如何实现系统数据收集，从而为算法决策过程提供动力，最终在面向用户的服务中表现出来。我们的分析表明，成功的实施需要在所有层次上平衡发展，特别关注它们之间的集成机制。该框架通过弥合数字政府研究的先前断开的领域，确定影响实施成功的关键依赖性，并提供一种结构化方法来分析支持AI-ai-ai-abable政府系统的成熟度和发展途径。关键字：算法状态体系结构（ASA），数字公共基础设施（DPI），政策数据（DFP），算法政府 /治理（AG），Govtech，AI-NI-Spair Mappend Goildment，公共部门转型< / div> < / div>
限制：基于增强学习的基于触发器的安全框架
摘要 - 具有触发动作功能的事物（IoT）平台的信息（IoT）平台允许事件条件通过创建一系列交互来自动触发IoT设备中的操作。对手利用这种互动链将虚假事件条件注入物联网中心，从而在目标IoT设备上触发未经授权的操作以实现远程注入攻击。现有的防御机制主要集中于使用物理事件指纹对事件交易的验证，以实施安全策略以阻止不安全的事件交易。这些方法旨在提供防止注射攻击的离线防御。最新的在线防御机制提供了实时防御，但是对攻击推断对物联网网络的推断影响的可靠性限制了这些方法的概括能力。在本文中，我们提出了一个独立于平台的多代理在线防御系统，即限制，以应对运行时的远程注射攻击。限制允许国防代理在运行时介绍攻击动作，并利用强化学习来优化符合IoT网络安全要求的国防政策。实验结果表明，防御代理有效地采取了针对复杂和动态远程注射攻击的实时防御动作，并通过最小的计算开销来最大化安全增益。索引术语 - 事物的内部，触发器平台，重新注射攻击，强化学习，深度复发Q网络，多代理系统。
IT货币的战略框架...
在当今迅速发展的技术景观中，保持IT货币对于组织确保安全，效率和竞争力至关重要。过时的IT基础设施使企业暴露于安全漏洞，运营效率低下和成本上升。本文为IT货币升级提供了一个战略框架，详细介绍了关键方法，最佳实践和治理框架，可帮助组织有效地使其IT系统现代化。通过利用包括评估，实施和合规策略在内的结构化过程，组织可以降低风险，优化成本并增强运营弹性。这项研究整合了定性和定量分析，结合了案例研究和专家见解，以为IT领导者提供全面的指南。这些发现突出了连续现代化和主动IT管理在维持技术相关性和业务敏捷性方面的重要性。未来的指示探讨了AI和自动化在简化IT货币升级中的作用。
项目5B-测量M2十年审核框架
“至少每十年，当局应对计划中实施的所有项目和计划进行全面审查，以评估整个计划的绩效，并可能修改计划以提高其绩效审查应包括考虑对地方，州和联邦运输计划和政策的更改；土地使用，旅行和增长预测的变化；项目成本估算和收入预测的变化；通行权限和其他项目约束；公众对该计划的支持；以及执行该计划的当局和司法管辖区的进展。”
公共启用云的深度学习框架...
gwalior，国会议员摘要：在本评论文章中研究了将深度学习方法纳入公共安全视频调查系统，并特别注意其改善实时监视和预防犯罪的转型能力。随着机器学习和计算机视觉的快速发展，包括卷积神经网络在内的深度学习模型以及经常性的神经网络（RNN）表明，在自动化视频监视任务（包括查找对象，活动识别和异常检测）的自动化能力方面表现出惊人的能力。这些模型对公共安全行动非常有用，因为它们可以使人群管理，可疑行为的识别以及盗窃或殴打等特定的行动。在研究这些系统的技术架构时，本文强调了零件边缘计算和云计算的效果，以允许可扩展性和实时数据处理。Edge Computing提供局部处理以降低延迟并增加响应时间，但基于云的解决方案保证了大量视频信息的完美集成和存储。此外，该研究解决了在公共安全中应用深度学习的困难，包括隐私问题，数据安全，道德问题以及法律的必要性。尽管存在这些困难，但该研究强调了这些技术如何帮助增强安全操作，降低人为错误并提高运营效率。未来的研究方向（例如改善模型的鲁棒性，结合多模式数据源，创建更符合道德和透明的人工智能系统）也来自审查。最后，本文提供了公共安全视频调查系统中深度学习的当前情况和未来可能性的详细概述，从而阐明了他们改变公共安全现场的能力。关键字：深度学习，公共安全，视频监视，异常检测，云计算
增强SMME可持续性的战略框架
中小型企业（SMMES）在生态增长和社会经济发展中起着至关重要的作用。然而，这些企业经常遇到巨大的挑战，这些挑战阻碍了其可持续性，这在南非北非北开普省等资源不足的地区尤为明显。这项研究采用了收敛的混合方法设计，并采用了务实的研究理念，将定量和定性方法整合在一起，以实现对研究问题的全面理解。调查了207个SMME的定量阶段，而定性阶段则与10个SMME支持机构进行了访谈。从这些发现中，研究为SMME支持策略开发了一个综合框架，确定了八种关键策略：网络，协作，利益相关者的关系，孵化，指导，指导，企业社会责任（CSR），解决障碍和增强可持续性。这些策略旨在使支持机制与SMME需求保持一致，为政策制定者和支持机构提供可行的见解，以促进弹性和长期增长。
研究与创新框架计划（FP10）
7。回顾了Heitor报告的建议，以促进一项有吸引力的欧洲研究，发展和创新生态系统；回顾Letta报告的建议，以促进单一市场中第五自由的发展；回忆起Draghi报告的观察结果，即欧盟创新生态系统的分裂是欧洲创新绩效弱的根本原因之一。回忆说，条约将FP放置在欧洲研究领域的发展中；坚信为了最大程度地提高框架计划的影响，它需要嵌入更广泛的欧洲研究政策中，该政策确保欧洲是吸引全球人才的有吸引力的研究场所，该地区有效地将科学转化为经济增长和社会进步，并有效地解决了欧盟内部的创新差距；认为即将到来的《欧洲研究区法》（ERA ACT）应旨在实现这一欧洲。认识到成员国之间“大脑循环”仍然存在重大障碍，包括认可资格；
