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太空和欧洲作为全球参与者的未来：地球观测是安全的关键方面
摘要 地球观测 (EO) 数据已成为欧盟的战略资产。它是欧盟对外预测能力的支柱，能够监测海洋、陆地和大气环境以及预测气候变化。它还有助于开展两项非科学任务，提供应急管理和安全服务。哥白尼在不到十年的时间内提供的经济效益估计达到 135 亿欧元。然而，新技术和数据管理能力可能会阻碍它为欧洲服务公司带来的好处：大多数哥白尼数据都被非欧洲行业所利用，这些行业能够利用强大的数据存储和分析基础设施来利用大部分好处。得益于技术和政策解决方案，可以从哥白尼数据中提取更多的经济和安全效益。技术解决方案将包括为欧洲中小企业提供存储和分析能力的欧洲云基础设施。政策解决方案应推动更好的空间数据监管，以保证其完整性和使用，特别是对于安全服务。本文探讨了欧洲太空和数字安全态势的新兴需求，以确保欧盟太空能力的连续性和增长。在欧洲航天局 (ESA) 的 EO 计划不断发展的同时，新成立的欧盟委员会“工业、国防和太空”总司将在加强这一框架方面发挥关键作用。
研究人工智能作为 B2B 关系新参与者的黑暗力量后果
工业营销中的人工智能 (AI) 已从各种理论视角引起了广泛研究关注，其中新兴的研究主题是研究 AI 的阴暗面。研究人员对 AI 营销解决方案的购买者和供应商进行了 34 次半结构化访谈，以调查 AI“黑暗势力”对 B2B 关系的影响。我们将 AI 视为一种新的参与者，它模糊了参与者-资源-活动模型的界限。研究结果表明，AI 现在被认为是 B2B 网络中的新参与者，它具有算法守门等黑暗势力后果，从而引发了非人性化效应。此外，AI 依赖于对数据集的访问，这推高了资源成本。AI 营销解决方案缺乏问责制，导致机会主义行为损害参与者关系。我们的概念模型反映了我们对黑暗势力后果的理解，并为提高对黑暗势力的认识和缓解提供理论和管理含义和建议。
太空和欧洲作为全球参与者的未来：地球观测是安全的关键方面
摘要 地球观测 (EO) 数据已成为欧盟的战略资产。它是欧盟对外预测能力的支柱，能够监测海洋、陆地和大气环境以及预测气候变化。它还有助于开展两项非科学任务，提供应急管理和安全服务。哥白尼在不到十年的时间内提供的经济效益估计达到 135 亿欧元。然而，新技术和数据管理能力可能会阻碍它为欧洲服务公司带来的好处：大多数哥白尼数据都被非欧洲行业所利用，这些行业能够利用强大的数据存储和分析基础设施来利用大部分好处。得益于技术和政策解决方案，可以从哥白尼数据中提取更多的经济和安全效益。技术解决方案将包括为欧洲中小企业提供存储和分析能力的欧洲云基础设施。政策解决方案应推动更好的空间数据监管，以保证其完整性和使用，特别是对于安全服务。本文探讨了欧洲太空和数字安全态势的新兴需求，以确保欧盟太空能力的连续性和增长。在欧洲航天局 (ESA) 的 EO 计划不断发展的同时，新成立的欧盟委员会“工业、国防和太空”总司将在加强这一框架方面发挥关键作用。
AI患者演员：用于卫生职业的通信培训的开放式生成-AI应用
临床访谈和诊断技能的发展对于医学生来说至关重要，因为它构成了有效的患者护理和治疗决策[1]。与标准患者（SP）的医师 - 患者相互作用（SPS）的类似性已成为医疗培训的组成部分，为学生实践提供了安全的环境[2]。但是，由于时间，人员和财务资源的限制，SP使用是资源密集型的，对医学生的可用性限制。大型语言模型（LLMS）的最新进展为创新方法提供了机会，以提供具有成本效益和可扩展的这些技能的机会[3]。在这里，我们描述了一种公开可用的技术应用，该应用程序利用LLMS模拟医师 - 患者相互作用来实践访谈和差异诊断技能。通过利用由人类专家创建的案例场景，该应用程序允许医学生在受控环境中练习其临床技能，同时接收个性化的形成反馈。AI患者演员平台的设计为具有成本效益，可扩展性和
耳鼻喉科和颈部手术社论中的生成人工智能：成为未来或追随者的演员
耳鼻喉科是在创新时代的悬崖上，准备将人工智能（AI）整合到其研究框架中。AI有可能使用大量数据集来提高诊断，疾病早期探测，治疗计划和患者监测的精度。机器学习算法可以分析超出人类感知的声音细微差别，从而允许早期干预和改善患者预后。此外，聊天机器人可以彻底改变患者的互动。在术后护理中或在慢性耳鼻喉科迷失方面的管理期间，聊天机器人，例如Chatgpt（Openai，OpenAI，美国旧金山，美国），可以促进实时症状跟踪并提供即时建议。这不仅增强了患者的依从性，而且还弥合了临床环境之外的沟通差距。此外，研究中的AI驱动工具可以通过文献筛选，提出假设，甚至可以预测
咨询：俄罗斯 FSB 网络攻击者 Star Blizzard 继续在全球范围内进行鱼叉式网络钓鱼活动
英国国家网络安全中心（NCSC）、美国网络安全和基础设施安全局（CISA）、美国联邦调查局（FBI）、美国国家安全局（NSA）、美国网络国家任务部队（CNMF）、澳大利亚信号局的澳大利亚网络安全中心（ASD 的 ACSC）、加拿大网络安全中心（CCCS）以及新西兰国家网络安全中心（NCSC-NZ）评估认为，星暴雪几乎肯定隶属于俄罗斯联邦安全局（FSB）18 中心。
通过参数化的软演员 - 批判性的杂种动作空间
摘要：本研究重点是自动驾驶，自主车道变化领域的关键任务。自主车道变更在改善交通流量，减轻驾驶员负担和降低交通事故风险方面起着关键作用。然而，由于车道变化场景的复杂性和不确定性，自主巷变化的功能仍然面临着挑战。在这项研究中，我们使用深钢筋学习（DRL）和模型预测控制（MPC）进行了自主巷更换模拟。具体而言，我们使用参数化的软侵略者 - 批评（PASAC）算法来训练基于DRL的车道变化策略，以输出离散的车道更换决策和连续的纵向车辆加速度。我们还基于不同车道的最小预测汽车跟踪成本来选择车道选择。首次比较了在变化决策的背景下DRL和MPC的性能。模拟结果表明，在相同的奖励/成本功能和交通流下，MPC和PASAC的碰撞率为0％。PASAC在平均奖励/成本和车辆速度方面表现出与MPC相当的性能。
主演员评论家的新颖声音通过人为反馈框架进行增强机器人导航
这项工作在头部（VIH）框架中提出了一种新颖的声音，该框架集成了大型语言模型（LLM）和语义理解的力量，以增强复杂环境中的机器人导航和互动。我们的系统从战略上结合了GPT和Gemini Power LLM作为加强学习（RL）循环中的演员和评论家组成部分，以进行连续学习和适应。vih采用了由Azure AI搜索提供动力的复杂语义搜索机制，使用户可以通过自然语言查询与系统进行交互。为了确保安全并解决潜在的LLM限制，该系统将增强学习与人类反馈（RLHF）组件结合在一起，仅在必要时才触发。这种混合方法可带来令人印象深刻的结果，达到超过94.54％的成功率，超过了既定的基准。最重要的是，VIH框架提供了模块化可扩展的体系结构。通过简单地修改环境，该系统展示了适应各种应用域的潜力。这项研究为认知机器人技术领域提供了重大进步，为能够在现实世界情景下能够复杂的推理和决策制定的智能自治系统铺平了道路，这使我们更接近实现人工通用情报。
一个用于学习空中流量的交互式冲突求解器... -Dr -ntu
参数值参与者网络的输入层大小20参与者网络中的隐藏层数3 Actor Network中的每个隐藏层的单位数量300 Actor Network的输出层的大小2输入层的输入层的大小22批评网络网络中的隐藏层数量3 CILTER网络中的每个隐藏层数量的每个隐藏层中隐藏层中隐藏层中的每个隐藏层数量Actor网络300输出网络网络网络10-批评者网络1学习速率10 - 4 4