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World File Search System防御性
防御性法律战和威慑
继 2014 年俄罗斯对乌克兰的“混合形式”侵略之后，2022 年 2 月 24 日之后的时期被称为“新现实”。因此，需要解决的问题是如何阻止和防止俄罗斯的这种侵略。针对侵略者的国家法律框架是威慑政策的一部分，可以解释为防御性法律。本文以拉脱维亚为重点，旨在分析混合战争背景下的防御性法律和威慑。确定了以下研究问题：拉脱维亚在混合战争中建立防御性法律的方法是什么？对于实证分析，时间框架已设定为 2014 年至 2022 年。为了完成本文的实证分析，我们实施了定性和定量研究，分别包括文档分析和半结构化访谈以及内容分析。在使用监管法案的同时，完善监管基础和发展威慑力是威慑力的要素，也是合法行事的方式。法律可以用作武器。法律战是一个有三种定义的概念，有两种形式：防御性和进攻性。拉脱维亚的法律基础包括一项旨在克服混合威胁和实施广泛防御措施的法规。拉脱维亚的监管框架旨在实现防御目的，同时也是一种促进威慑的方式。决策者必须
防御性网络行动（DCO）
我们在开发和运营 (DevOps) 环境中提供运营能力来保护我们国家的网络和防御性网络功能，从而实现利益相关者协作和软件集成。我们为网络防御者提供改进的原型频率和快速的产品交付，最终降低工具开发的失败率。组织团队和行业之间改进的协作和沟通使我们能够更快地进行原型设计和交付给我们的全球网络防御者。
机器学习和AI进攻和防御性
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”
新冠肺炎疫情下的全球防御性股票策略
过往表现并非未来表现的可靠指标。少于一年期间的业绩回报并非年化。所显示的业绩是使用此投资策略的所有全权委托账户的综合业绩。以上信息被视为此综合指数的 GIPS 介绍的补充，可应要求提供。过往表现并非未来表现的可靠指标。少于一年期间的业绩回报并非年化。此处包含的业绩数据以扣除费用后的净额提供，反映了投资管理费的扣除。此综合指数的部分成分可能会产生管理费。业绩包括股息和其他公司收益的再投资，以美元计算。资料来源：道富环球投资管理公司，截至 2020 年 6 月 30 日。
新一波防御性贸易政策措施... - ECIPE
欧盟在其贸易政策中寻求补救措施和报复措施是可以理解的。然而，这些措施的总体效果是欧洲能够自行生产更多产品，减少对进口的依赖。这是一个重大的政策转变，因为防御性贸易政策总体上使欧盟更加内向。这可能导致重大的负面后果。贸易和市场的广泛扭曲将减少贸易收益并促使欧洲资源重新分配。值得注意的是，欧盟是商品和服务的供应方，而不是买方，而导致欧盟贸易伙伴报复的内向型政策可能会损害其出口和贸易顺差。还可能产生潜在的战略后果，由于俄罗斯对乌克兰的战争，这些后果的重要性已大大增加。根据这些措施，欧盟可能会与朋友和盟友以及欧盟寻求更紧密合作以提供更安全的地缘政治环境的国家产生新的贸易摩擦。
与防御性伦理学动态的关联学习
基于威胁强度，接近性和肯定的上下文以及学习预测危险刺激的抽象防御行为会发生变化，这对于生存至关重要。然而，大多数帕夫洛维亚恐惧调节范式仅着眼于冻结行为，掩盖了协会性和非缔合性机制对动态防御反应的贡献。为了彻底研究防御性伦理图，我们将男性和雌性成人C57BL/6 J小鼠进行了pavlovian条件的范式，该范式将脚震与包含串行的化合物刺激（SCS）组成，该刺激（SCS）由独特的音调和白噪声（WN）刺激周期组成。为了研究联想和非缔合性机制如何影响防御反应，我们将这个配对的SCS-footshock组与四个对照组进行了比较，这些对照组由伪和伪造的scs和footshock和footshock，Hock Shock，Hock Shock，或反向SCS的表现与倒置的Tone-WN顺序与成对的呈现或不属性的表现进行调节。在调节的第2天，配对组在音调期间表现出强大的冻结，并在WN期间切换到爆炸性跳跃和飞镖行为。相对，未配对和反向SCS组表达了较少的音调引起的冻结，并且在WN期间很少表现出跳跃或飞镖。在调节第二天后，我们观察到防御行为在两个灭绝会议上的变化如何变化。在灭绝期间，配对组的音调诱导的冻结减少，小鼠从WN期间迅速转移到冰点和飞镖的组合。未配对的，未配对的反向和震惊 - 只有小组在SCS期间表现出防御性的尾巴嘎嘎声和飞镖，冰冻和跳跃最少。有趣的是，配对的反向组没有跳到WN，而音调诱发的冻结具有抵抗力的灭绝。这些发现表明，非缔合性因素促进了一些防御响应，但是强大的提示诱导的冻结和高强度飞行表达需要联想因素。
概率风险评估支持突击两栖车辆防御性和定量安全性评估
根据军事标准 (MIL-STD) 882E（国防部系统安全标准实践）得出的当前安全评估方法，公认的潜在事故概率与针对突击两栖车辆 (AAV) 报告的实际事故之间存在显著差异。所有之前调查的 AAV 事故都是一系列事件的结果，无法追溯到单一的启动机制，这是 MIL-STD-882E 使用的方法。本论文旨在确定最适合 AAV 的基于风险的安全评估方法的核心要素。通过分解实际事故报告，我们确定了当前流程未充分评估的常见故障模式。然后，我们对事故报告应用了概率风险评估方法和支持性人为可靠性评估。这种方法以及随后对这些事故的概率风险评估表明，AAV 沉没这一不良事件的概率比之前承认的要大。本文概述的框架能够提供更准确和可量化的风险评估。