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World File Search System竞争的
人工智能面前竞争的局限性
面对至少三个领域的权力集中，宪政民主国家寻求保护个人主权的理想。第一个与政治权力有关，即制定和影响有关公共利益的决策的能力；第二，经济实力，它与影响经济变量的能力有关，比如生产什么、生产多少、以什么价格出售；最后，还有信息权力或传播权力，这基本上是决定公共领域意见内容和范围的能力。这三种形式的力量本质上是相互联系、相互促进的。经济权力使其持有者能够影响政治游戏，反之亦然。同样，传播权力是获取政治权力的重要工具，同时也塑造了公共领域的舆论。1 最后，信息本身是一种相关的经济资产，它在公共领域的生产和建设与组织和经济实体相联系，从而这些领域也是相联系的。
一种用于竞争的混合学习分解算法...
人们对复杂工程系统的可靠性越来越感兴趣，尤其是系统的全寿命风险分析。一个复杂系统，例如本文研究的民用飞机发动机，在其整个生命周期中包含多种潜在故障模式，这些故障模式是由经历不同恶化过程的各种子系统和组件故障造成的。为了满足航空业高效的更换维护策略的要求，量化复杂系统中各个组件的风险以准确预测备件需求非常重要。我们提出了一种新颖的数据驱动混合学习算法，它包含三个构建块：基于威布尔分布的预定义可靠性模型、自动无监督聚类以及质量检查与输出。该算法能够识别风险最高的子系统，并定量计算相关的可靠性模型。由于所有组件风险都遵循威布尔分布，因此可以获得参数。对民用飞机发动机机队进行的案例研究表明，该算法能够从系统级性能记录中更好地了解子系统级风险，从而提高维护策略的有效执行。
关于审查电力分销竞争的决定
4 本文件中交替使用了“管理局”、“Ofgem”、“我们”和“我们的”等词。管理局指的是天然气和电力市场管理局 (GEMA)。天然气和电力市场办公室 (Ofgem) 为 GEMA 的日常工作提供支持。 5 独立连接提供商负责完成和开发本地电力配电网络，但不能运营或维护这些网络。 6 独立配电网络运营商 (IDNO) 负责完成、开发、运营和维护本地电力配电网络。IDNO 网络直接连接到配电网络运营商 (DNO) 网络，或通过另一个 IDNO 间接连接到 DNO。
可竞争的人工智能设计：迈向框架
摘要 随着人工智能系统的使用不断增加，人们对其缺乏公平性、合法性和责任感的担忧也日益增加。可以通过确保人工智能系统在设计上具有可争议性来防止这种有害的自动决策：在整个系统生命周期中响应人为干预。设计上具有可争议性的人工智能是一个规模虽小但正在增长的研究领域。然而，大多数可用知识需要大量的翻译才能应用于实践。传达中级生成设计知识的一种行之有效的方法是采用框架的形式。在本文中，我们使用定性解释方法和视觉映射技术从文献中提取有助于可争议人工智能的社会技术特征和实践，并将它们综合成一个设计框架。
人工智能与网络竞争的未来
在当今世界，网络安全和人工智能 (AI) 是两项正在发展的技术。AI 建立在机器学习 (ML) 模型的基础上。人工智能在访问控制、用户身份验证和流量分析、垃圾邮件、恶意软件和僵尸网络识别方面发挥着重要作用。不利的一面是，当今的安全挑战是多种多样的。计算、社交媒体、智能手机以及 WhatsApp 和 Viber 等众多应用程序的广泛使用都对用户构成了重大的安全隐患。机器学习是现代探索和商业的关键因素。使用算法和网络中立模型来强制计算机系统改善成功开发。机器识字算法利用样本数据（称为训练数据）自动建立精细模型，无需经过特别安排即可做出判断。机器识字基于脑细胞的商业模型。
采用快速响应和敏捷性对供应链竞争的影响
摘要。在供应链中计算机化和竞争竞争的增长趋势会导致不确定性和快速变异性，这使零售商和制造商水平的决策都做出了决定。在本文中，在战略客户存在的情况下，在非敏捷条件下开发了两种双层stackelberg模型（BLSM）。我们本文中的主要新颖方法是考虑在连续游戏中相互竞争的两个级别，以确定具有和没有敏捷能力的最佳生产和订单数量和价格。此外，使用Karush-Kuhn-Tucker（KKT）方法简化了两个提出的模型。然后，由于现有的不确定参数，它们通过可靠的优化（RO）技术进行了重塑。为了更好地评估模型的效率和适用性，它们已在实际情况下实施，并进行了比较和分析结果。
竞争的分布效应：模拟方法
本文中表达的任何观点都是作者的意见，而不是Iza的意见。本系列发表的研究可能包括对政策的看法，但IZA没有任何机构政策立场。IZA研究网络致力于研究完整性的IZA指导原则。IZA劳动经济学研究所是一家独立的经济研究所，在劳动经济学领域进行研究，并就劳动力市场问题提供基于证据的政策建议。在德意志邮政基金会的支持下，伊扎（Iza）拥有世界上最大的经济学家网络，其研究旨在为我们这个时代的全球劳动力市场挑战提供答案。我们的主要目标是在学术研究，决策者和社会之间建造桥梁。IZA讨论论文通常代表初步工作，并被散发以鼓励讨论。引用这种论文应解释其临时特征。可以直接从作者那里获得修订版。
人工智能与网络竞争的未来
第一个命题与进攻有关：攻击者可能需要在攻击前深入目标网络，以规避或击败机器学习防御。要策划能够可靠地欺骗机器学习系统的攻击，需要了解系统思维方式的特定缺陷。但是，如果系统没有广泛暴露或公开可用，发现这样的缺陷可能很困难。为了达到强化目标，攻击者可能会试图在开发过程中破坏系统。具有足够访问权限的攻击者可以在系统开发过程中对其进行逆向工程以发现缺陷，甚至通过破坏该过程来制造缺陷。这种获取对手防御情报的机会为在任何计划的攻击之前入侵对手计算机网络创造了更大的价值。
2020年战略评估：进入大国竞争的新时代
回过头来看，本书各章所讨论的大国竞争新时代似乎在上一个时代刚刚结束时就开始形成。随着苏联解体和冷战的突然结束，美国发现自己处于无人挑战（而且似乎无法挑战）的全球优势地位。审视 20 世纪 90 年代初的情况后，美国的政策制定者很快决定放弃之前的遏制大战略，转而采取老布什政府最初所描述的旨在“促进全球和平与民主”的“集体短期接触”政策，以及威廉克林顿政府的国家安全顾问安东尼莱克随后所说的“接触和扩大”政策。 1 莱克宣称，今后美国政策的目标将是鼓励“民主和市场经济”传播到民主和市场经济尚未牢固扎根的地方，最显著的是广阔的欧亚大陆，这一地区包括中国、俄罗斯、前苏联新独立的国家，以及东欧和中欧前苏联帝国的前成员国。2