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预防和应对背景下的人工智能
2024 年 3 月 14 日，欧安组织跨国威胁部/反恐行动股（TNTD/ATU）与欧安组织媒体自由代表办公室（R FoM）和国际反恐中心（ICC T）合作举行了一次技术专家会议，旨在：讨论在预防和打击暴力极端主义和恐怖主义背景下使用人工智能（AI）所带来的挑战和机遇方面的紧迫问题，旨在为欧安组织参与国提供基于人权和性别敏感的政策指导；探索即将举行的 O SCE 网络研讨会系列中与 P/CVERLT、AI 和合并技术相关的主题，这些主题将为制定 P/CVERLT 中的 AI 和 AI 素养的初步政策建议奠定基础；
教育背景下的可持续发展技术
摘要。本文旨在研究教育背景下的可持续性主题，特别是数字和智能技术（包括人工智能应用）的采用与高等教育机构可持续性之间的联系。从数字和智能技术在支持任何组织过程（包括教育和培训过程）中发挥关键作用的考虑出发，我们旨在描绘意大利大学的概况，以及它们采用数字和智能技术（饮水机、废物回收、可访问的网站、PowerPoint 幻灯片中的视觉内容、面向学生的在线工具，如点击器、讨论板、聊天机器人和可访问的 WIKI 等）实现更加可持续的方式。从深入研究该主题的文献开始，我们调查了意大利大学，并考虑了一些特定的主要特征（即通过数字和智能技术开发和采用可持续性实践和解决方案、采用电子学习解决方案等）。这项定性研究通过多个案例研究，为未来提供了可能有趣的见解，调查了一个特定的国家，其中的一些因素，如文化、背景、地理和组织因素，应该会显著影响大学通过采用数字和智能技术尝试变得更加可持续的方式，从而成为“智能和可持续”的大学。1 简介
数字化背景下的营销技术
高科技的进步改变了商业方式，将其转移到全球互动空间并改造营销技术。这一事实以及提高这些企业的竞争力和效率的需要使得研究问题具有相关性。本文旨在研究营销技术在全球互动空间中发展的特点，并确定乌克兰在这一领域的优先事项。研究的主要方法是系统方法，用于解释全球互动空间中营销技术发展的完整性，区分其各个要素之间的主要联系，并将它们作为信息社会文化的一部分进行研究。这种方法还有助于研究影响实施的因素
第三单元 全球背景下的战略
组织可以通过采用任何一种战略跨越国内边界“走向国际”。国际扩张涉及在组织本国以外建立重要的市场利益和业务。国外市场为可能受国内市场规模相对较小限制的组织提供了额外的销售机会，同时也减少了组织对单一国家市场的依赖。组织进行全球扩张是为了寻求机会获得工厂和资本设备或研发等大型投资的回报，或提高市场份额和实现规模经济，同时也是为了享受区位优势。国际扩张的其他动机包括延长产品生命周期、确保关键资源和使用低成本劳动力。然而，要将组织塑造成真正的全球性组织，管理者必须培养全球思维。传统的缺乏文化多样性和全球竞争的经营方式已不再有效。
产品报废问题的背景...
摘要 现在，越来越多的产品进入报废 (EOL)。进入 EOL 阶段的机电产品和飞机的总质量很大。解决 EOL 问题的各个方面对农村和城市管理者来说都是一项挑战。由于处理飞机 EOL 产生的材料和有毒废物的总体业务、保密文化和飞机的复杂性等因素，应用逆向供应链和相关处理方法解决这一问题并不容易。然而，用于设计逆向物流和机电行业绿色供应链的实践和解决方案可以适应航空航天业务环境。可持续发展的重要性日益增加，这意味着将社会和环境问题纳入供应链对于生产者和废物、城市和农村管理者来说至关重要。本文讨论了飞机 EOL 中的各种问题以及这些问题对原始制造商的供应链和拆解商的逆向链的影响。本文的目的是提供一个概念框架，用于分析逆向物流和其他相关方面背景下的 EOL 问题的不同方面。介绍了 EOL 问题的不同操作与绿色供应链要素之间的关系。环境和社会影响影响农村（飞机存储和处置）和城市地区（拆卸、备件存储、物料
在以下背景下对威胁的建议定义
外空安全与国际安全的关系，进而深入分析现行法的利弊，并在此基础上综合考虑制定相关的禁止性、限制性规则。唯有通过一套新的法律规范、规则和原则对现行法进行补充，才能提供更具指导性和实践性的指导，避免陷入政治泥沼或背离外空法治精神。联合国裁军研究所（2022）指出，“这使得对外空安全威胁的识别和缓解成为一项需要持续关注的动态努力，而不是一项可以通过单一进程或提案解决的任务”。因此，达成外空政治和法律共识将是一个长期但有价值的过程。
统计背景下的量子计算
量子信息科学研究物理系统量子态的制备和控制，以实现信息传输和操控。该领域包括量子通信、量子计算和量子信息。人们普遍认为，量子信息科学可能会引发通信、计算和信息领域新一轮的技术创新（详情请参阅 Wang 2012、Wang et al. 2016 和 Wang & Song 2020）。量子计算是量子信息科学的瑰宝，在从计算机科学到物理学、从化学到工程学的各个领域引起了越来越多的关注和极大关注。从理论上讲，已经证明量子计算算法在解决某些棘手的计算问题时可以比最佳或最优的经典算法快得多。实验中，谷歌量子 AI 团队（AI 代表人工智能）为其新创建的量子计算机设计了一个硬采样问题，并成功地在维度 2 53 ≈ 10 16 的计算空间中进行了采样计算，这实际上超出了目前最快的经典超级计算机的能力范围（详情见第 4.1 节，Arute 等人，2019 年，以及 Zhong 等人，2020 年）。媒体经常报道称，量子计算机需要 3 分 20 秒才能完成的计算，世界上最强大的超级计算机却需要 10,000 年。这是一个通常被称为量子（计算）至上的概念的例子——证明量子计算机可以超越经典计算机——并且需要硬件构造、软件设计以及问题创建和实施的结合。由于目前无法使用大规模量子计算机来实现更快的量子算法，以完成诸如破解可以抵御任何传统计算机攻击的密码系统之类的困难计算任务，因此，证明量子至上性并提供实验证据来支持量子计算优于传统计算的（理论）主张非常重要。由于量子物理本质上是随机的，因此量子计算本质上也是随机的。因此，统计学可以在量子计算中发挥重要作用，这反过来又为计算统计学和数据科学提供了巨大的潜力。由于我们在本文中的目标是概述量子计算的统计方面，因此我们介绍了量子计算的基本概念，并介绍了量子计算中遇到的许多统计问题的一些选定相关主题。在整个概述中，我们说明了统计学和量子计算之间的相互作用。特别是，我们的重点是应用新的量子资源来完成传统技术非常慢或无法实现的统计计算任务，以及使用量子方法可能带来的统计和机器学习的新理论、方法和计算技术。关于量子密码学主题，例如量子密码破译算法和量子加密设备，我们请读者参阅 Wang (2012) 和 Wang & Song (2020)。本文的其余部分如下。第 2 节简要介绍量子力学和量子概率与统计。第 3 节回顾了量子计算的基本概念和量子计算的不同架构。第 4 节介绍了两个关于量子计算霸权的里程碑式项目，涉及玻色子采样和随机量子电路。第 5 节说明了量子退火和相关的统计分析。第 6 节介绍了量子深度学习，并描述了使用玻尔兹曼机 (BM) 的经典方法和量子方法。第 7 节作了总结。
基因组背景 - Moazed 实验室
多梳抑制复合物 1 和 2 (PRC1 和 2) 是发育基因可遗传抑制所必需的。导致哺乳动物多梳抑制表观遗传的顺式和反式因子尚不完全清楚。本文表明，在人类细胞中，异位诱导的最初活跃的发育基因的多梳沉默，而不是普遍表达的管家基因附近，在许多细胞分裂中是可遗传的。出乎意料的是，沉默在 PRC2 的胚胎外胚层发育 (EED) 亚基的 H3K27me3 结合口袋发生突变的细胞中是可遗传的，已知突变会破坏 H3K27me3 识别并导致 H3K27me3 丢失。这种遗传模式不太稳定，需要完整的 PRC2 和 PRC1 对 H2AK119ub1 的识别。我们的研究结果表明，Polycomb 沉默的维持对局部基因组环境敏感，并且可以由 PRC1 依赖的 H2AK119ub1 和 PRC2 介导，而不依赖于 H3K27me3 识别。
