XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System警钟
2016 年 5 月 16 日
2009 年 8 月 1 日，一场灾难降临到 Krsek 家头上，一阵狂风将阿尔伯塔省卡尔加里市一栋 18 层在建建筑的金属屋顶材料吹落。狂风吹落致 3 岁的 Michelle Kresk 死亡，当时她正与家人在人行道上行走。卡尔加里市规划和发展部问题管理协调员 Cliff de Jong 说，这次事件“给建筑业敲响了警钟”，该市决定采取行动加强建筑工地附近的公共安全。第二年，卡尔加里与 RWDI 咨询工程师和科学家公司（以超级摩天大楼和大跨度桥梁风力工程师而闻名）签订了合同，由他们创建、维护和管理一个提前 48 小时发出的阵风预警系统。自 2012 年起，五层或以上建筑的承包商需要支付额外费用才能使用预报系统，这是他们获得许可证的条件。包括市政府在内的用户会收到电子邮件提醒，并可以通过互联网全天候查看预报。承包商有时间确保场地安全并推迟高风险的吊装作业。RWDI 每年由市政府支付报酬，它击败了气象预报员，赢得了这份合同，因为它的系统提供针对场地、高度甚至设备的阵风预报。RWDI 称该系统为尖端系统
对能源基础设施的网络攻击：现代战争武器
基础设施的安全漏洞，例如 2021 年殖民管道的安全漏洞以及自 2010 年代中期至今破坏乌克兰电网的攻击，已将网络安全推到了首要位置。随着今年欧洲政治紧张局势的升级，人们对关键基础设施安全的担忧也随之加剧。工业领域的运营商面临着新的网络安全威胁，这增加了服务中断、财产损失和环境损害的风险。在地缘政治紧张局势加剧的背景下，拥有网络连接系统的工业公司现在被视为对手推进政治、社会或军事议程的主要目标。此外，最近的俄乌冲突向全世界敲响了警钟，提醒人们注意通过网络攻击针对能源网的危险。成功用于入侵乌克兰能源网的攻击方法、技术和程序可以在其他地方使用。这项工作旨在对网络战日益增多的能源基础设施的网络安全进行全面分析。本文回顾了近期与能源相关的网络攻击的历史及其原因，讨论了电网的脆弱性，并提出了保护电网免受攻击的预防措施。索引术语 — 关键基础设施网络安全、俄乌战争、智能电网黑客攻击、电网网络安全、电力系统数字化、能源网络战。1. 简介
人工智能与数字歧视迷你课程简介
使用基于大型语言模型 (LLM) 的人工智能也引发了潜在的伦理问题，例如 ChatGPT，这款虚拟人工智能聊天机器人由初创公司 OpenAI 于 2022 年 11 月首次亮相，推出仅两个月后，月活跃用户就达到 1 亿。沃顿商学院的 Christian Terwiesch 教授发现，ChatGPT 可以通过典型的沃顿商学院 MBA 核心课程的期末考试 [8]，这引发了一场关于在教育中使用人工智能的伦理影响的全国性讨论。虽然一些教育工作者和学者对 ChatGPT 可能被滥用于作弊和抄袭敲响了警钟，但从法律行业到旅游行业的行业从业者都在试验 ChatGPT，并讨论人工智能对业务和工作未来的影响 [9]。本质上，大型语言模型是一种在大量文本上进行训练的深度学习算法。数据中遗留的偏见可能导致数字歧视的出现，尤其是当各种基于 LLM 的模型都是基于不同模式（例如图像、视频等）的数据进行训练时。此外，在某些情况下，缺乏对数据收集、模型训练和使用的监督和监管也可能存在问题和不道德。鉴于人工智能聊天机器人的快速发展和渗透，我们必须调查人工智能的道德和不道德使用之间的界限，以及 LLM 应用程序使用中潜在的数字歧视。
新冠肺炎疫情的经济后果
2020 年 3 月 11 日，世界卫生组织 (WHO) 将 COVID-19 定性为大流行病，指出 213 个国家和地区的病例超过 300 万，死亡人数 207,973 人 (1)。此次感染不仅已成为一场公共卫生危机，还影响了全球经济。由于生产力下降、生命损失、企业倒闭、贸易中断和旅游业的衰退，全球已经受到了重大的经济影响。COVID-19 可能是一个“警钟”，提醒全球领导人加强流行病防范方面的合作，并为国际集体行动提供必要的资金。关于传染病爆发的预期经济和健康成本的信息已经足够 (2、3)，但世界未能充分投资于预防和准备措施，以减轻大规模流行病的风险。随着全球化、城市化和环境变化，传染病爆发和流行病已成为全球威胁，需要集体应对。尽管大多数发达国家（主要是欧洲和北美）都拥有强大的实时监测和卫生系统来管理传染病的传播，但低收入和高风险国家的公共卫生能力改善（包括对人类和动物的监测、劳动力准备和加强实验室资源）需要通过国家资源和国际捐助资金的支持。国际上提倡政府、非政府组织和私营公司采取集体行动，建立和资助技术平台，以加速对具有流行潜力的新病原体的研究和开发应对措施（2、4）。就 COVID-19 而言，这种合作至关重要，尤其是对于疫苗的开发和生产而言。
研究发现，可靠地检测人工智能生成的文本是不可能的
马里兰州学院公园市敲响了警钟。根据最近的一项研究，研究人员怀疑是否有可能可靠地检测出人工智能生成的文本。计算机科学教授 Soheil Feizi 与四名博士生一起研究了“人工智能生成的文本能被可靠地检测到吗？”不幸的是，他们的答案是否定的。鉴于大型语言模型 (LLM) 可用于抄袭、进行令人信服的社会工程攻击和大规模传播错误信息，这项研究绝对令人担忧。当前的人工智能生成文本检测工具还有很多不足之处 OpenAI 的人工智能生成文本检测器非常不准确。事实上，OpenAI 承认它并不可靠，因为该工具只能正确识别 26% 的人工智能书写文本（真阳性）。此外，有 9% 的时间，它会将人类编写的文本错误地标记为 AI 编写的文本（误报）。市场上另一种流行的工具 GPTZero 本质上是测量给定文本的随机性。根据 GPTZero 的 FAQ 页面，该工具能够在 99% 的时间内识别人类创建的文本，在 85% 的时间内识别 AI 生成的文本，尽管有些人可能对这种说法感到不满。可以可靠地检测 AI 生成的文本吗？通过实证分析，马里兰大学的学者研究了市场上几种流行的 AI 文本检测模型，发现它们并不可靠。通过研究水印方案、零样本分类器和基于神经网络的检测器，他们发现释义攻击可以帮助对手逃避人工智能检测。他们写道：“我们表明，释义攻击（将轻量级基于神经网络的释义器应用于人工智能生成模型的输出文本）可以逃避各种类型的检测器。”此外，他们声称基于水印的检测器很容易被欺骗，使其看起来像是人造文本被加了水印。这样的对抗性欺骗
未来的冲击2023：预期和风化下一个风暴
欧洲议会发起了一个过程，以监测19日危机期间欧盟可能对欧盟的未来风险，并在俄罗斯发表的乌克兰战争期间进一步发展了这一风险。每年的“未来冲击”系列通过360°的调查提供了有关全球风险的最新，客观和权威信息，该调查基于来自广泛来源的风险文献。未来的冲击2023：预期和风化下一场风暴将讨论可能在未来十年内发生的与地缘政治，气候变化，健康，经济学和民主有关的15种风险，以及10种政策回应，以解决现有的治理能力以及可能提高欧盟内部风险反应能力的可能方法。需要持续的风险监控能力，因为风险在任何时候都可能成为现实，因此有必要不断监控风险，并可能对欧盟产生强大的影响，并在面对多个挑战时分析欧盟的现有能力，弹性和可能的反应。因此，“未来冲击”包括欧盟具有主要能力但不限于这些的领域。它还确定了欧盟一致行动的好处，以及其机构和成员国找到应对重大冲击的新解决方案的能力。重要的是，许多主要风险超越了给定的地区或部门。根据广泛的风险报告，欧洲和世界面临的主要风险或挑战性（MEGA）趋势是气候变化，生物多样性的丧失，人口老龄化，社会不平等，安全威胁和移民压力以及对可持续粮食生产的需求。最重要的是，俄罗斯对乌克兰的战争是对那些认为合作，包容性和贸易的人的警钟，这是足够的威慑力量。俄罗斯的混合行动（网络攻击，虚假信息，能源的武器化）针对欧盟和邻国的武器持续并且可能会繁殖，尤其是在2024年欧盟选举的前提下。
商品风险管理 - 西蒙弗雷泽大学
本书旨在敲响大宗商品风险管理现状的警钟，并提出一些有益的改进建议。尤其是，与商品相关的交易所交易基金 (eTF) 和其他在股票市场上交易的商品类证券的兴起，扩大了商品交易的范围，包括一大批不直接参与现货商品市场的交易者。这些主要做多头的交易者认为，纯粹的投机性商品交易构成了有效多元化资产组合中的“投资”。在这些“新”交易者做多头参与的增加推动商品价格上涨的初期之后，商品交易的潜在投机动机浮出水面。不可避免的价格暴跌导致商品“投资”头寸被抛售，从而导致商品价格持续低迷。实际商品生产者遭受的实际损失是由价格上涨导致的商品库存和流量过剩造成的。从历史上看，当未参与现货市场的交易者的囤积和抛售活动占商品存量和流量的比例过大时，商品市场的价格发现过程就会遭受严重的系统性破坏。尽管有人声称情况并非如此（例如ITFCM 2008），但现有的历史证据支持以下观点：特定商品市场的价格发现过程因未直接参与现货市场的交易者的“过度”参与而受到实质性破坏。例如，考虑 2006 年对冲基金 amaranth advisors LLC 引发的天然气市场崩溃，或美国参议院常设调查小组委员会 (2009) 发现的商品指数交易者在小麦市场的过度投机。不太明显的是，2005 年至 2010 年期间，黄金价格出现了前所未有的上涨，与此同时，股票市场上黄金 eTF 的交易也出现了增长。全球石油价格的不稳定波动与石油 eTF 的出现和使用增加同时发生。维持这些市场发展的是商品是一种“资产类别”的观点。投资银行家、金融顾问和领先的
2024 年 10 月 4 日 尊敬的 Xavier Becerra 美国......
2024 年 10 月 4 日 尊敬的 Xavier Becerra 美国卫生与公众服务部 华盛顿特区西南独立大道 200 号 邮编 20201 贝塞拉部长： 这封信是关于我国即将面临的静脉 (IV) 输液医疗用品短缺的问题。在咨询当地医院后，我听到人们严重担心这种产品的短缺将严重影响他们治疗患者的能力。我敦促政府在需要的地方提供协助，确保所有提供者都能获得必要的医疗用品。 我感谢卫生与公众服务部 (HHS)、战略防范和响应管理局 (ASPR) 和食品药品管理局 (FDA) 在飓风海伦之后的协调。这包括 ASPR 向北卡罗来纳州派遣大约 200 名人员的工作，包括医疗状况评估小组，他们正在评估风暴对医院、疗养院、透析中心和其他医疗机构的影响。 1 百特国际公司位于北卡罗来纳州马里恩的北湾制造基地主要生产静脉注射和腹膜透析液，是受飓风海伦影响最严重的地区之一。 2 暴雨和风暴潮导致水渗入工厂。百特国际公司生产全国 60% 的静脉注射液，飓风对该工厂供应的影响敲响了潜在短缺的警钟。百特正积极与当地、州和联邦官员合作，制定计划以利用工厂的库存并开始将可回收产品转移出工厂。然而，由于库存有限，百特已开始根据今年 3 月至 8 月的历史订单对医院和其他医疗机构的某些产品实施分配限制。医院仍然非常担心这种情况会演变成全国范围内关键静脉注射产品的短缺。我请求回答以下问题，以便更好地了解这种情况，并了解正在采取哪些措施来适当支持医院和患者：
人工智能的观点和争论
人工智能中的观点和辩论 Alex Rich 4 月 9 日 “从自然愚蠢研究中吸取的人工智能教训” Rich, AS, Gureckis, TM Nat Mach Intell 1, 174–180 (2019) 问：您的观点是什么？ 机器学习算法在应用于刑事司法等高风险领域时，可能会表现出有害和偏见。 通常，这些算法会做出曾经留给另一组聪明但有偏见的代理——人类的决策。 我们的文章列出了有关人类学习和决策偏见的文献，并认为了解这些偏见在人类身上产生的原因可以帮助我们防止它们出现在机器中。 问：写这篇文章有什么特定的原因或动机吗？ 这篇文章是多种因素汇聚而成的。 在宏观层面，过去两三年来，关于机器学习系统的偏见和负面影响的警钟一直在敲响，需要从多种角度来处理这些问题。从个人角度来说，我正从学术心理学家转变为行业机器学习从业者。这给了我一个独特的视角来回顾过去五十年来对人类偏见的研究如何为这一对话增添色彩。问：你自己对这个话题的看法是如何演变的？花时间研究行业中的机器学习用例让我清楚地认识到，迫切需要实用的工具来识别和防止算法偏见。对于由于选择依存反馈而发生的问题尤其如此，我们将在“观点”的第二部分讨论这个问题。从强化学习和因果推理文献中，有许多潜在的方法可以解决选择依存反馈问题，但缺乏可访问的软件或文字来指导医疗保健等领域的用例，因为在这些领域，经典解决方案可能是不可能的或不道德的。1问：你对 2020 年的人工智能有什么具体的希望吗？令我兴奋的一个趋势是机器学习社区对因果推理和因果关系的兴趣日益浓厚（例如，参见 Judea Pearl 的《为什么之书》）。因果推理不仅可以让人工智能实现更灵活、更像人类的行为，还可以
疫情危机如何改变伊朗的咖啡店
学院，Al Rusayl，马斯喀特，阿曼。2 名 IT 专业学生；中东学院；马斯喀特，阿曼。3 名工商管理专业学生；中东学院；马斯喀特，121；阿曼。摘要简介：COVID-19 大流行彻底改变了各个行业的格局，尤其是食品和饮料行业。作为社交中心的咖啡店因封锁和卫生法规而面临严重中断。本研究考察了大流行对伊朗咖啡店的影响，重点关注所面临的挑战以及恢复和复原所需的策略。方法：这项研究是通过全面审查在线数据库（包括 Scopus 和 Google Scholar）以及各种新闻网站（如 SID 和 Iran Medex）进行的。此外，还通过从 2020 年 5 月 1 日到 2020 年 12 月 1 日对咖啡店经理的采访收集了定性数据。这种混合方法使我们能够彻底了解大流行对该行业的影响。发现：分析伊朗咖啡店企业家之间的讨论，发现人们对后疫情时代的前景普遍感到恐惧和担忧。许多企业难以适应政府法规和旨在确保客户安全的新卫生协议。结果表明，积极应对疫情带来的挑战并寻求重新设计运营框架的咖啡店更有能力生存。讨论：研究结果表明，企业必须从疫情期间获得的经验中吸取教训。恢复力的关键策略包括重新评估供应链网络、实施创新的商业模式和遵守新的卫生协议。那些接受变革并投资于运营策略的咖啡店可能会在后疫情经济中变得更加强大。结论：COVID-19 疫情给伊朗的咖啡店企业敲响了警钟。通过认识到适应和恢复力的必要性，这些机构可以应对后疫情时代的挑战。咖啡店未来的目标应该是在国内和国际市场上保持竞争力，确保其在快速变化的环境中可持续发展。关键词：COVID-19 疫情、商业挑战、咖啡店、危机应对、运营策略