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文字记录，“我们如何找到本·拉登：外国信号情报的基础知识”国家安全局 No Such Podcast 第 1 集 ~~开始文字记录~~ 乔恩·达比：奥萨马·本·拉登是 SIGINT 目标。我们过去确实使用卫星电话收集过他的一些信息。 娜塔莉·莱恩：必须追踪该信号。出于某种国家安全原因；而且它必须是外国信号。 乔恩·达比：我们认识到这是一个非常复杂的问题，我们无法独自完成。对于如此耸人听闻的故事，如果消息泄露，而他又在那个大院里，他很可能会离开。而且要再次找到他需要 10 年时间。 克里斯蒂·威克斯：欢迎收听另一集 No Such Podcast。我叫克里斯蒂·威克斯。我是你们的主持人之一，这是我的联合主持人。 卡姆·波茨：卡姆·波茨。克里斯蒂·威克斯：今天，我们邀请到 NSA 现任运营总监娜塔莉·莱恩和前运营总监乔恩·达比先生。欢迎。娜塔莉·莱恩：谢谢。克里斯蒂·威克斯：欢迎收听 No Such Podcast。娜塔莉，请介绍一下自己。娜塔莉·莱恩：好的。娜塔莉·莱恩，正如您所说，我 27 年前从私营企业加入 NSA。因此，我一直在现在的运营局工作，该局负责我们整个信号情报生产周期，我想我们今天将讨论这个主题。因此，大部分时间都在运营部门工作，但我也花了一些时间在大楼外，作为 NSA 驻五角大楼的代表之一，管理我们在海外的一个运营站点，并管理负责 NSA 以外所有外部合作的局。克里斯蒂·威克斯：好的。乔恩。乔恩·达比：好的，谢谢。我很荣幸来到这里并参与这次对话。我很感激。我必须说，作为前 NSA 员工，我说的任何话都是我个人的观点，而不是该机构的观点。所以我在情报界工作了 39 年。大部分时间都在 NSA 工作。作为情报界职业生涯的一部分，我曾在海外服役过一段时间。我做过很多不同的事情，包括从 9/11 到 2011 年的 10 年中大部分时间都在反恐领域工作。我最后四年半担任行动总监。
文字记录，“我们如何找到本·拉登：外国信号情报的基础知识”国家安全局 No Such Podcast 第 1 集 ~~开始文字记录~~ 乔恩·达比：奥萨马·本·拉登是 SIGINT 目标。我们过去确实使用卫星电话收集过他的一些信息。 娜塔莉·莱恩：必须追踪该信号。出于某种国家安全原因；而且它必须是外国信号。 乔恩·达比：我们认识到这是一个非常复杂的问题，我们无法独自完成。对于如此耸人听闻的故事，如果消息泄露，而他又在那个大院里，他很可能会离开。而且要再次找到他需要 10 年时间。 克里斯蒂·威克斯：欢迎收听另一集 No Such Podcast。我叫克里斯蒂·威克斯。我是你们的主持人之一，这是我的联合主持人。 卡姆·波茨：卡姆·波茨。克里斯蒂·威克斯：今天，我们邀请到 NSA 现任运营总监娜塔莉·莱恩和前运营总监乔恩·达比先生。欢迎。娜塔莉·莱恩：谢谢。克里斯蒂·威克斯：欢迎收听 No Such Podcast。娜塔莉，请介绍一下自己。娜塔莉·莱恩：好的。娜塔莉·莱恩，正如您所说，我 27 年前从私营企业加入 NSA。因此，我一直在现在的运营局工作，该局负责我们整个信号情报生产周期，我想我们今天将讨论这个主题。因此，大部分时间都在运营部门工作，但我也花了一些时间在大楼外，作为 NSA 驻五角大楼的代表之一，管理我们在海外的一个运营站点，并管理负责 NSA 以外所有外部合作的局。克里斯蒂·威克斯：好的。乔恩。乔恩·达比：好的，谢谢。我很荣幸来到这里并参与这次对话。我很感激。我必须说，作为前 NSA 员工，我说的任何话都是我个人的观点，而不是该机构的观点。所以我在情报界工作了 39 年。大部分时间都在 NSA 工作。作为情报界职业生涯的一部分，我曾在海外服役过一段时间。我做过很多不同的事情，包括从 9/11 到 2011 年的 10 年中大部分时间都在反恐领域工作。我最后四年半担任行动总监。
参与临床审核和机密查询，该信托的目的是使用临床审核作为嵌入临床质量的过程，实施I拯救婴儿生命季度报告
2.1拯救婴儿的生命护理捆绑包（SBLCB）的第一个版本于2016年3月出版，主要关注降低死产率1。护理捆绑包的目的是为当时的国务卿提供卫生宣布的野心，将死产，新生儿和孕产妇死亡的速度减半，并于2030年到2030年减少20％。护理捆绑包由四个标准组成。2.2在2017年11月，作为国家产妇安全战略的一部分，国家的野心延长了，包括将早产率从8％降低到6％，并将雄心勃勃的日期提出至2025年2。 这反映在NHS的长期计划中。 3 2.3 Care Bundle的第二版发表于2019年，其中包括第五个要素：“减少早产”。 4 2.4 NHS为国家产妇安全野心而努力，从2010年到2025年将围产期死亡率减半，到2020年降低了20％。。2.2在2017年11月，作为国家产妇安全战略的一部分，国家的野心延长了，包括将早产率从8％降低到6％，并将雄心勃勃的日期提出至2025年2。这反映在NHS的长期计划中。3 2.3 Care Bundle的第二版发表于2019年，其中包括第五个要素：“减少早产”。4 2.4 NHS为国家产妇安全野心而努力，从2010年到2025年将围产期死亡率减半，到2020年降低了20％。ONS数据显示，2020年死产降低了25％，随着Covid-19的大流行病的发作，2021年的速度上升到20％。尽管在过去几年中已经取得了重大成就，但最新的数据表明，在2025年期间实现野心还有更多的事情要做（SBLCBV3）。
当然，这是您如何使用HTML标签格式化该信息的一个示例：SOU中电池电动汽车的产品合规性要求
韩国能源管理公司（KEMCO） - 凯姆科负责韩国能源效率的认证和管理。他们监督能源效率标签系统，并为电动汽车提供指南。能源使用合理化法 - 本法案包括促进各个部门（包括运输）的能源效率的规定。它要求建立能源效率标准和促进节能技术。电动汽车推广法 - 本法案旨在促进包括BEV在内的电动汽车的开发和传播。它包括财政支持，研发和建立基础设施，例如充电站的措施。低碳车辆认证系统 - 该系统根据其温室气体排放和燃油效率为低碳车辆提供认证。BEV通常在此系统下获得有利的评分。温室气体和能源目标管理系统 - 包括车辆制造商在内的大型公司必须达到一些减少温室气体排放和提高能源效率的目标。能源效率等级标签 - 包括BEV在内的车辆必须显示一个能效等级标签，以表明车辆的能耗效率。汽车管理法 - 该法案包括有关车辆安全性和性能的法规，该法规通过为车辆组件和系统设定标准而间接影响BEV的能源效率。
我们应该信任人工智能吗？
简介近年来，人工智能 (AI) 发生了重大革命，尤其是深度学习模型的发展。生成式人工智能最近经历了一次重大繁荣，因为它们生成了令世界震惊的图像和文字。虽然人工智能将在下一代人的生活中无处不在并成为他们的同事，但最先进的人工智能模型在面对次优条件或攻击时往往会在现实物理世界中失败。鉴于目前的状况，作为个人用户，我们有很多疑问。我们应该信任人工智能算法的决策/输出吗？人工智能的根本局限性是什么？人工智能社区将如何应对这些挑战？如今每个人都在谈论的值得信赖的人工智能是什么？什么是人工智能和 ML（机器学习），以及如何训练 ML 模型？根据 Merriam-Webster，智能 1 表示学习、理解或应用知识和技能来处理新情况/问题的能力。人工智能是机器或软件的智能 2 ，它于 1956 年作为一门学科成立。近年来，我们已经看到/使用了各种各样的人工智能应用/工具，包括网络搜索引擎、YouTube、Twitter 和 Netflix 使用的推荐系统、Siri 和 Alexa 等理解人类语言的人工智能、ChatGPT 3 和 Llama 4 使用的生成式人工智能、自动驾驶汽车、机器人 5 ，以及谷歌的 DeepMind AlphaGo 6 等战略游戏。在定义人工智能时，人工智能创始人建议将问题从“机器是否可以思考”改为“机器是否可以解决难题”。 7 在解决问题的范畴内，人工智能涵盖了广泛的技术，包括搜索可能的解决方案（例如广度/深度优先搜索、A* 搜索、爬山算法）、推理（例如贝叶斯推理算法）、学习（例如机器学习）、规划、感知（例如计算机视觉）、自然语言处理（像人类一样阅读、写作和说话）等等。特别是机器学习（ML）值得我们的关注，因为它的深度学习模型自 2010 年以来超越了所有以前的人工智能方法，并显著提高了许多领域的性能（例如，用于自动驾驶汽车、ChatGPT、LIama 和 AlphaGo）。
智能制造中的人工智能和网络安全挑战 Dr.P.KALARANI 计算机技术与信息技术系助理教授 印度泰米尔纳德邦埃罗德 Kongu 艺术与科学学院 邮箱：meet.kalaram@gmail.com 文章历史：收到日期：2020 年 11 月 11 日；接受日期：2020 年 12 月 27 日；在线发表日期：2021 年 4 月 5 日 摘要：智能制造 (SM) 是一种广泛的制造类别，它采用基于计算机的集成制造系统，具有更高端的新适应性和设计结构的快速变化，以及数字化和有效的劳动力培训。有必要在 SM 系统中采用新技术，以适应现有系统的变化。智能工厂通过让客户满意来提高单位产量、质量和一致性维护。更智能的技术有助于在组织中借助计算技术获取信息，通过该信息/数据将定期记录。对环境非常安全的智能制造系统被我们称为绿色制造 (GM)。绿色技术或绿色制造是一个总称，它以某种方式属于同一分支，用于多种技术或科学领域，以生产对环境友好的产品。GM 是最需要的，它可能导致更高水平的发展
智能制造中人工智能与网络安全挑战赋能 Dr.P.KALARANI 计算机技术与信息技术系助理教授 印度泰米尔纳德邦埃罗德 Kongu 艺术与科学学院 邮箱：meet.kalaram@gmail.com 文章历史：收到日期：2020 年 11 月 11 日；接受日期：2020 年 12 月 27 日；在线发表日期：2021 年 4 月 5 日 摘要：SM（智能制造）是一种广泛的制造类别，采用基于计算机的集成制造系统，具有更高的新适应性和设计结构的快速变化，以及数字化和有效的劳动力培训。有必要在 SM 系统中纳入新技术，以适应现有系统的变化。智能工厂通过让客户满意来提高单位产量、质量和一致性维护。更智能的技术有助于在组织中借助计算机技术获取信息，通过计算机技术定期记录信息/数据。对环境非常安全的智能制造系统被我们称为绿色制造 (GM)。绿色技术或绿色制造是一个总称，它以某种方式属于同一分支，用于多种技术或科学领域，以生产对环境友好的产品。GM 是最需要的，它可能导致经济方面更高水平的发展。此外，在网络安全方面，还需要解决信息的机密性以及 SM 系统带来的漏洞。因此，我们提出了一种借助人工智能 (AI) 和网络安全框架在 SM 系统中实现高效绿色制造的方法。所提出的工作采用双阶段 ANN 来寻找工业中 SM 系统的设计配置。然后，为了在通信时保持数据的机密性，使用 3DES 方法对数据进行加密。关键词：智能制造、人工智能、网络安全、机密性、加密。1.介绍
根据欧盟法规 2016/679 第 13 条提供的信息 COLORIFICIO FERONI SPA 作为数据控制者，根据第 13 条规定。欧盟法规 2016/679（以下简称“隐私法规”）第 13 条以及随后的修订和补充，收集并随后处理与其客户和供应商（以下简称“利害关系方”）相关的个人数据。 1. 处理的数据类型 处理的个人数据包括： 普通个人数据。该信息包括但不限于个人详细信息和联系方式（电子邮件地址和电话号码）。 2. 处理的目的和方法。利害关系方的个人数据作为数据控制者正常活动的一部分进行处理，以实现以下目的： 1. 正确、完整地履行所建立的合同关系（以下简称“合同”）的义务;
根据欧盟法规 2016/679 第 13 条提供的信息 COLORIFICIO FERONI SPA 作为数据控制者，根据第 13 条规定。欧盟法规 2016/679（以下简称“隐私法规”）第 13 条以及随后的修订和补充，收集并随后处理与其客户和供应商（以下简称“利害关系方”）相关的个人数据。1. 处理的数据类型 处理的个人数据包括： 常见个人数据。该信息包括但不限于个人详细信息和联系方式（电子邮件地址和电话号码）。2.处理的目的和方法。相关方的个人数据作为数据控制者正常活动的一部分进行处理，以实现以下目的： 1. 正确、完整地履行所建立的合同关系的义务（以下简称“合同”） ;