据报道,乌克兰军队在 2024 年摧毁或损坏了 3,000 多辆俄罗斯坦克和近 9,000 辆装甲车,而俄罗斯的车辆损失仍在继续,而且这种损失在中期可能无法承受。乌克兰总参谋部的数据显示,在 2024 年 1 月 1 日至 2025 年 1 月 1 日期间,乌克兰军队摧毁或损坏了 3,689 辆坦克、8,956 辆步兵战车 (IFV)、13,050 套火炮系统和 407 套防空系统。[1]据报道,2024年9月至10月,俄军在顿涅茨克州加强进攻行动期间,在整个前线损失了至少197辆坦克、661辆装甲运兵车(APC)和65门大于100毫米的火炮系统。2024年6月至7月,俄军每周数次在顿涅茨克州西部进行机械化进攻,经常导致装甲车辆损失,坦克和装甲车辆的损失率可能更高。[2]
乌克兰总统泽连斯基概述了迫使俄罗斯同意“公正和平”必须满足的条件。泽连斯基于 1 月 2 日表示,在未来的谈判中实现“公正和平”——泽连斯基在 12 月 31 日的新年致辞中强调了这一概念——需要强大的乌克兰军队、西方盟友的安全保障以及乌克兰未来加入北约和欧盟 (EU),以阻止俄罗斯再次侵略乌克兰。[1] 泽连斯基表示,乌克兰无法通过“4 万或 5 万名士兵”这样的小规模军队实现公正和平——这是指俄罗斯总统弗拉基米尔·普京在 2022 年春季俄罗斯与乌克兰伊斯坦布尔和平谈判期间提出的最初要求,即乌克兰非军事化并仅保留约 5 万人的部队。[2]普京和克里姆林宫其他官员一再要求结束战争的条件,这相当于乌克兰彻底投降,包括推翻乌克兰合法政府和乌克兰非军事化。[3] 这些要求自 2021 年以来一直没有改变。
华盛顿和布鲁塞尔自身的保护主义本能带来的压力。在体育界,防守很少能赢得冠军。经济安全议程是防御性的;它可能会减缓衰退,但不会扭转它。欧洲需要的是大胆的进攻战略。
此类技术的恶意潜力是Deeplocker,这是由人工智能驱动的一组超针对性和回避攻击工具。Deeplocker的开发是为了更好地了解如何将人工智能模型与现有的恶意软件技术结合在一起以创造更有效的攻击。在Deeplocker的情况下,它基于深神经网络(DNN)AI模型来分析有效载荷分布生命周期,以寻找适当的“触发条件”以达到预期的目标”
据报道,10 月 18 日至 19 日夜间,乌克兰无人机袭击了布良斯克市的“Kremniy El”微电子工厂。俄罗斯反对派媒体 Astra 于 10 月 19 日报道称,乌克兰无人机袭击了该工厂,并指出“Kremniy El”是俄罗斯最大的微电子制造商之一,俄罗斯国防部 (MoD) 是该公司的主要客户之一。[1] 乌克兰反虚假信息中心负责人 Andriy Kovalenko 中尉承认了袭击报告,并表示该工厂为俄罗斯的 Pantsir 防空系统、伊斯坎德尔导弹、雷达、电子战 (EW) 系统和无人机生产微电子产品。[2] 乌克兰媒体 RBC Ukraine 和乌克兰开源情报组织 CyberBoroshno 发布了照片,展示了袭击后的场景和工厂一栋建筑物的损坏情况。[3]布良斯克州州长亚历山大·博戈马兹10月19日声称,一架被击落的乌克兰无人机的碎片击中了布良斯克州的一栋“非住宅建筑”,并导致其起火,该建筑可能指的是该工厂。[4]
6 月 23 日,疑似伊斯兰国 (IS) 附属组织高加索地区恐怖分子袭击达吉斯坦共和国,俄罗斯信息界对北高加索地区进一步袭击和动荡的担忧加剧。包括著名克里姆林宫附属军事博客作者和俄罗斯反对派媒体在内的俄罗斯消息人士夸大了 6 月 25 日晚上两名武装人员在马哈奇卡拉向警察开枪的报道,并放大了该地区涉嫌枪手和枪声的镜头。[1] 克里姆林宫通讯社塔斯社报道称,警方已部署到马哈奇卡拉市中心并封锁了部分地区,但达吉斯坦内政部 (MVD) 表示,它并未引入“拦截”计划来逮捕涉嫌枪手。[2] 达吉斯坦内政部 6 月 25 日报道称,警方收到了有关马哈奇卡拉市中心有一名武装人员的报告,但这些报告是虚假的,该市没有发生违反公共秩序的行为。[3]许多俄罗斯消息来源修改了早先的报道,将枪击事件定性为假的,并声称镜头来自 6 月 23 日的恐怖袭击,而不是 6 月 25 日晚上的袭击。[4] 对枪击事件的明显广泛误报以及警方对虚假报道的相对严厉的反应表明,俄罗斯信息界对北高加索地区将发生更多恐怖袭击的恐惧和预期加剧。
Salzgitter,2024年6月20日 - HW Vassen将从2024年8月1日担任新的首席技术官和Powerco SE管理委员会成员。今天得到了Powerco SE的监督委员会的批准。作为系列开发的负责人,瓦森已经在Powerco的统一细胞的开发中发挥了决定性作用,该小组将从2025年开始进行大规模生产。作为首席技术官,他将负责Powerco SE的技术和产品开发以及测试和分析。 他成功了很快,他将在7月底按照自己的要求辞职,并将在未来作为顾问提供给大众集团。作为首席技术官,他将负责Powerco SE的技术和产品开发以及测试和分析。他成功了很快,他将在7月底按照自己的要求辞职,并将在未来作为顾问提供给大众集团。
摘要 - 本研究论文探讨了社交网络领域内的网络欺凌检测的关键问题,并对各种机器学习和深度学习技术进行了全面检查。该研究通过使用标准指标进行严格评估来研究这些方法的性能,包括准确性,精度,召回,F-MEAC和AUC-ROC。这些发现突出了深度学习模型的显着功效,尤其是双向长期记忆(BILSTM)体系结构,始终优于各种分类任务的替代方法。混乱矩阵和图形表示进一步阐明了模型性能,强调了基于Bilstm的模型的显着能力,可以准确识别和对网络欺凌实例进行分类。这些结果强调了高级神经网络结构在捕获在线仇恨言论和进攻内容的复杂性方面的重要性。这项研究通过促进对网络欺凌的早期识别和缓解来促进更安全,更具包容性的在线社区的宝贵见解。未来的调查可能会探讨混合方法,附加功能集成或实时检测系统,以进一步完善和推进解决这一关键社会关注的最新问题。
2“第三和一个”是指进攻在第三次下降的情况,而距离获得新的第一局距离。“第一划分线”是场上的一条虚线,标志着进攻需要向球推进球才能获得新的第一局。
从历史背景来看,这种情况类似于第一次世界大战中美国的力量投射问题。1917 年,美国陆军面临着向欧洲运送 50 万人的部队的艰巨问题,这需要大幅提高后勤能力才能快速有效地动员起来。美国陆军通过重新利用民用和商用船只解决了战争期间的动员问题。35 2023 年,军事太空部队面临着与动员技术和将卫星从地球部署到太空类似的瓶颈。因此,航天国家正在增加进入轨道的运输工具数量,现在是通过技术进步,而不是 1917 年的资产重新利用。两种情况的结果相同:战区中的战斗力增强会提高部署部队的进攻能力。
