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文章 Deepfake 斗争
* 本文中提供的观点、意见和断言（尽管有引用）仅代表作者本人。本文不一定反映美国陆军、国防部或美国政府的观点或立场。**美国陆军军法官。现被任命为夏威夷斯科菲尔德兵营第 25 步兵师国家安全法负责人。军事法法学硕士学位，2021 年，美国陆军军法官学院，弗吉尼亚州夏洛茨维尔；法学博士，2010 年，巴尔的摩大学法学院；文学士，2006 年，佛罗里达大学。先前的工作经历包括指挥军法官，美国陆军安全援助培训管理组织，北卡罗来纳州布拉格堡，2018-2020 年；辩护律师，布拉格堡审判辩护服务外地办事处，北卡罗来纳州布拉格堡，2016-2018 年；营军法官，第 2 营，第 3 特种部队（空降），北卡罗来纳州布拉格堡，2014 年至 2016 年；审判律师，南卡罗来纳州杰克逊堡，2013 年至 2014 年；法律援助律师，参谋军法官办公室，南卡罗来纳州杰克逊堡，2012 年至 2013 年。马里兰州律师协会成员。作者感谢《圣母新兴技术杂志》的编辑和工作人员，以及协助撰写本文的无数导师、同事和朋友。作者尤其要感谢他的妻子安娜和他的孩子杰克逊和芬利无限的爱与支持。1 WH A UDEN，《海洋与镜子》第 204 页（1944 年）。2 例如，请参见 Madeline Fitzgerald 的《俄罗斯入侵乌克兰：危机时间表》，《美国新闻与世界报道》。 （2022 年 2 月 25 日，下午 5:49），https://www.usnews.com/news/best-countries/slideshows/a-timeline-of-the-russia-ukraine-conflict；John Psaropoulos，《时间线：俄罗斯在乌克兰战争的前 100 天》，ALJ AZEERA（2022 年 6 月 3 日），https://www.aljazeera.com/features/2022/6/3/timeline-the-first-100-days-of-russias-war-in-ukraine。3 同上。否认是俄罗斯在 2014 年入侵克里米亚半岛时对乌克兰采取混合军事介入的一个关键要素，当时俄罗斯从其领土派遣部队，配备武器装备，但没有任何
人工智能在传染病监测中的进展
洛伦斯·南丁格尔创新的可预防死亡“玫瑰图”彻底改变了数据驱动的疾病监测。1 克里米亚战争期间收集的原始医院死亡率数据被转化为令人信服的视觉见解——恶劣的卫生条件造成的死亡人数比战争伤亡人数还多。这种将嘈杂、复杂的数据合成为简洁、有效信息的行为为皇家委员会追踪发病率和死亡率奠定了基础，从而开启了一个使用分析方法更好地监测和管理传染病的新时代。自南丁格尔玫瑰图首次发表以来的 160 多年里，用于翻译高密度数据和揭示隐藏模式以提供公共卫生解决方案的工具和技术不断发展。现在，机器学习算法补充了手动技术。人工智能 (AI) 工具现在可以识别复杂的、以前看不见的数据结构，为旧问题提供创新解决方案。这些进步共同推动了传染病监测的发展。2019 年冠状病毒病 (Covid-19) 大流行凸显了感染传播和破坏世界的速度——以及同样灵活、迅速和巧妙的公共卫生工具库对应对这些影响的极端重要性。在整个危机期间，我们目睹了部署大量 AI 解决方案来扮演这一角色——其中一些比其他解决方案更成功。随着新病原体的出现或旧挑战再次引起我们的注意，将经验教训纳入我们的公共卫生剧本是当务之急。在这篇评论文章中，我们反思了新的和长期存在的 AI 解决方案对传染病监测的影响。事实证明，人工智能应用可成功实现多种功能，包括预警系统、2,3 热点检测、4,5 流行病学跟踪和预测、6,7 和资源分配 8（图1）。我们讨论一些最近的例子。9,11,12 我们首先介绍人工智能和机器学习如何为预警工具提供动力，并帮助区分各种传播病原体（例如，严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 [SARS-CoV-2] 与流感病毒）。然后，我们讨论可以将流行病追溯到其源头的人工智能和机器学习工具，以及可以指导有效应对正在发生的流行病的算法方法。最后，我们强调了人工智能和机器学习在公共卫生监测方面的关键局限性，并讨论了未来改进实施的突出考虑因素。
EID研发范围
自 2015 年 G-FINDER 调查中纳入埃博拉病毒以来，G-FINDER 新发感染性疾病调查的范围一直在演变，并将随着世卫组织研发蓝图和专家共识的变化而继续演变。G-FINDER 项目追踪的首要新发感染性疾病病原体是埃博拉病毒，为应对 2014-15 年西非埃博拉疫情，2015 年 G-FINDER 调查（收集 2014 财年数据）中也纳入了该病毒。新发感染性疾病数据收集的第一年还获得了针对多种丝状病毒疾病（包括埃博拉）的资助。2016 年 G-FINDER 调查（收集 2015 财年数据）扩大到包括另外四种病毒性出血热 - 马尔堡病毒、克里米亚刚果出血热 (CCHF)、裂谷热 (RVF) 和拉沙热 - 以及寨卡病毒。扩大的范围还涵盖了针对多种丝状病毒、布尼亚病毒或沙粒病毒的研发以及专注于除埃博拉和马尔堡以外的丝状病毒和除 CCHF 和 RVF 以外的布尼亚病毒的研发。这些 EID 的研发资金与传统的 G-FINDER 被忽视疾病分开分析。2017 年（收集 2016 财年数据），G-FINDER 项目正式开始根据新制定的世卫组织研发蓝图单独跟踪重点 EID 病原体的研发投资。今年增加的疾病有严重发热伴血小板减少综合征 (SFTS)、冠状病毒疾病（包括中东呼吸综合征 (MERS) 和严重急性呼吸综合征 (SARS)）和亨尼帕病毒疾病（包括尼帕病毒）。2017 年还纳入了非疾病特异性（疾病 X）资金和多 EID 组织的核心资金。 2018 年（收集 2017 财年数据），疾病 X 和核心资金支出的范围扩大到包括用于支持被忽视疾病和新发传染病研究的全部资金，包括核心资金、平台技术和其他研发，这些资金以前在被忽视疾病和新发传染病资金总额之间按比例分配。作为纳入新发传染病和被忽视疾病综合资金的一部分，创建了一个新类别，即多病媒控制产品，用于捕获不针对某一特定媒介传播疾病的研发资金。新类别捕获针对目标媒介传播被忽视疾病和新发传染病的媒介控制产品研发的资金。例如，埃及伊蚊既传播登革热病毒（一种被忽视的疾病），又传播寨卡病毒（一种新发传染病）。对于 2017 财年报告的资金，此类资金的全部价值包括在多病媒控制产品类别下，而 2017 年之前的资金则按目标疾病按比例分配。
全球地球供应链的当前状态
国家IVS组件名称IVS代码8-Fletter名称赞助组织南极/VLBI站O'Higgins O'Higgins OH OHIGGINS联邦制图和地理地理学办公室（BKG），德国南极洲jare jare jare jare jare jare syova jare syova jare syova jare syova jare syova jare syova国家极性研究所，日本阿根廷阿根廷艾格尼亚群岛，艾格尼亚·阿尔埃米亚·阿尔埃米亚·迪尔·迪克（Aggo Aggo），degogo degogo dego dego dego degogo） científicasytécnicas（圆锥形），联邦制图和地球地理学办公室（德国BKG）澳大利亚霍巴特12m，山塔斯马尼亚州塔斯马尼亚州霍巴特26M的宜人无线电天文台HB Hobart12，
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