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这不是宣传：与现实作战的冒险
他没有从人们所熟悉的俄罗斯“网络水军”或自封的“互联网研究机构”及其对 2016 年美国总统大选的操纵开始，而是从菲律宾开始，以此来解除读者的戒心。通过这样做，他含蓄地指出，虽然俄罗斯是应对虚假信息的核心，但它现在只是一个更深层次、更普遍的问题的表现。他展示了自发的个人——比如马尼拉的“P”——如何将心理研究与社交媒体上可扩展的操纵活动、表演暴力、抗议或政策行为、网络新闻和固定会议结合起来——以改变选举方式，让大多数读者感到不舒服，强调分裂、替罪羊和错误信息。他展示了这些网络如何经常得到俄罗斯互联网研究机构的支持，模糊了国家界限，因为数字领域的国家公民发现自己被自称是本地的声音所包围，但实际上，这些声音是由受资助的巨魔农场的工人和全球志愿者组成的混合体。
反对AI伦理中的双重标准参数
此外，并非所有对AI透明度的担忧都是如此之高。有些担忧也更加脚踏实地。认为AI威胁要加剧当前歧视的人。担心，不透明的AI产生了促进种族主义，性别歧视和其他形式歧视的新方法，以及隐藏这种歧视的新方法。人类将继续以可预测的方式成为种族主义。这将部分归因于不透明的过程，这些过程指导了人类如何做出决定。，但是AI将创造新的种族主义方式。，它将创造新的方式来掩盖种族主义。这将是由于指导AI做出决定的不透明过程。AI可能与人类一样透明，理由是作出决定的原因。，但它的不透明性隐藏了支持和维持人类不透明度不存在的偏见的新方法。解决不透明人工智能中种族偏见的担忧，ZKMG（2019年，第673页）说：
第 1150 条 对指挥系统之外的上级提出不法行为的投诉
我可以针对哪些事项提出第 1150 条投诉？首先，按照请求程序解决您的投诉。如果您无法解决问题，您可以考虑向上级提出 1150 条投诉。报告应明确指出投诉针对的上级、投诉的错误以及希望获得的补救。
阿克萨姆邦总理警告不要采取分裂策略，呼吁团结......
阿扎德查谟和克什米尔总理乔杜里·安瓦尔·哈克强调了该州人民福祉的重要性，并将克什米尔自由运动推向高潮。在自决权日发表讲话时，他强调实现独立至关重要，为了克什米尔的自由，任何牺牲都是值得的。哈克还强调了与巴基斯坦建立自然关系的重要性，并指出巴基斯坦武装部队是安全的保障。他表示将提供一切可能的资源，使克什米尔自由运动走向高潮。总理还强调了培养品格、在克什米尔问题上采取大胆立场以及人民团结的必要性。他欢迎 Hurriyat 领导层，并表示声援占领区人民。
GSTC对酒店性能的某些CRITERIA_APRIL 2024.PPTX
可持续产品，它们可能会通过生态信誉计划获得绿色产品。如果将环境证书用作购买决策的基础，则可以包括国家/国际环境证书，例如FSC，MSC，ASC和/或雨林联盟。应接受相关的等效物，就像天然和无害产品制成的物品一样。它们也可能是有机的，可以根据IFOAM标准家族中列出的有机标准之一（例如USDA有机，欧盟有机等）列出的有机标准之一。如果没有此类认证，该组织应证明用于评估/分类可持续产品的方法是合理的。
2024.07.03 欧安组织议会联盟关于人工智能和打击恐怖主义的决议
吸取经验教训并促进反恐问题上的政策趋同，例如 2024 年 5 月 5 日至 7 日对土耳其进行的正式访问、分别在埃里温（亚美尼亚）、维也纳（奥地利）和布加勒斯特（罗马尼亚）举行的 CCT 第 16、17 和 18 次会议，以及在主持议会反恐协调机制第 4 和第 5 次会议以及共同组织分别在维也纳（奥地利）和伊斯坦布尔（土耳其）举行的关于青年在防止激进化中的作用和保护软目标和宗教场所的第二和第三次政策辩论期间。
对资本主义技术创新理论多样性的实证研究
摘要 如何解释工业化民主国家创新活动的跨国差异？在本文中，我研究了“资本主义的多样性”~ VOC！对此问题的回答 + VOC 理论预测，自由市场经济社会将把他们的发明活动引向激进的技术变革，而协调市场经济社会将把他们的发明活动引向渐进的技术变革 + 我发现这些预测没有得到经验数据的支持，而且 VOC 支持者提供的证据在很大程度上取决于将一个主要的异常值——美国——纳入自由市场经济体类别 + 我的实证调查包括简单专利计数、按前向引用加权的专利和学术出版物~简单计数和引用加权！+ 我分析了几十年来涵盖所有 VOC 国家的数据，但其中很少能揭示出 VOC 学者所预测的创新模式 +
DeSVig：工业人工智能系统中针对对抗性攻击的去中心化快速警惕
摘要 — 单独增强单个深度学习模型的鲁棒性只能提供有限的安全保障，尤其是在面对对抗性示例时。在本文中，我们提出了 DeSVig，这是一个去中心化的 Swift Vigilance 框架，用于识别工业人工智能系统 (IAIS) 中的对抗性攻击，使 IAIS 能够在几秒钟内纠正错误。DeSVig 高度去中心化，提高了识别异常输入的有效性。我们尝试使用特殊指定的移动边缘计算和生成对抗网络 (GAN) 来克服由行业动态引起的超低延迟挑战。我们工作最重要的优势是它可以显着降低被对抗性示例欺骗的失败风险，这对于安全优先和延迟敏感的环境至关重要。在我们的实验中，工业电子元件的对抗样本由几种经典的攻击模型生成。实验结果表明，DeSVig 比一些最先进的防御方法更强大、更高效、更具可扩展性。
