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中国半导体供应链的脆弱性和弹性：全面分析
摘要。在全球半导体技术竞争不断升级的背景下，本文批判性地审视了中国芯片行业供应链的弱点和优势，并将其与美国严格的出口限制背景进行了对比。认识到半导体在国家安全和经济发展中的战略重要性，我们深入研究了华为和高通这两家代表不同大陆的行业巨头之间持续贸易冲突的细微动态。这一分析揭示了对抗的根本原因，突出了技术实力与地缘政治战略之间的相互作用。基于广泛的文献综述和案例研究，我们的研究强调了中国加强国内芯片生态系统的必要性。我们提出了一种多方面的方法来优化供应链，旨在减轻加剧贸易紧张局势的依赖性。该战略包括培育自主创新、加强利益相关者之间的合作以及多样化采购渠道。本文承认其局限性，主要是美国政策的不断发展以及获取专有技术综合数据的固有挑战。概述了未来的研究方向，强调需要持续监测政策变化并培养竞争国之间更加透明的信息交换框架。
在管理AI可信度风险方面挑战和努力
本文解决了现有的AI风险管理框架中的关键差距，强调了对人为因素的忽视以及缺乏社会相关或人类威胁的指标。从NIST AI RFM和Enisa提供的见解中得出，研究强调了了解人类相互作用的局限性以及道德和社会测量的局限性。本文探讨了可信赖性的各个方面，涵盖了立法，AI网络威胁情报和AI对手的特征。它深入研究了技术威胁和漏洞，包括数据获取，中毒和后门，强调了网络安全工程师，AI专家和社会心理学行为 - 行为 - 行为 - 伦理学专业人员之间协作的重要性。此外，研究了与AI融入社会相关的社会心理威胁，解决了诸如偏见，错误信息和隐私侵蚀等问题。手稿提出了一种全面的AI可信度方法，结合了技术和社会缓解措施，标准和正在进行的研究计划。此外，它还引入了创新的防御策略，例如网络社会练习，数字克隆和对话代理，以增强对对手的理解并加强AI安全性。本文以跨学科合作，宣传运动和持续研究的呼吁结束，以创建一个与道德标准和社会期望相符的强大而有弹性的AI生态系统。
通过人工智能增强供应链的弹性：
在当今的当代动荡的商业环境中，以自然灾害到全球大流行的破坏为特征，供应链的弹性至关重要。这项研究旨在通过采用AI-wiond解决方案来增强弹性来理解印度供应链高管所面临的挑战的紧迫需求。使用ANOVA和t检验分析300名高管的数据揭示了遇到的障碍中的关键模式。同时，该研究旨在通过为高管制定战略框架来填补现有文献的空白。使用结构化方程建模（SEM），它概述了将AI集成到供应链运营中的最佳实践，从而为影响AI采用决策的战略考虑和组织障碍提供细微的见解。这项研究确定了有关印度高管采用AI来供应链弹性的挑战和决策因素的综合研究中的差距。通过解决这一差距，这项研究丰富了有关供应链管理中AI的全球论述，并为印度高管提供了有针对性的指导。最终，该研究旨在使高管具有可行的见解，以有效利用AI，使他们能够在印度不断发展的业务动态中增强供应链的弹性。
机器学习中的对抗训练和鲁棒性...
摘要：在机器学习领域，确保对抗攻击的鲁棒性越来越重要。对抗性训练已成为强化模型免受此类漏洞的重要战略。该项目提供了对抗性训练及其在加强机器学习框架弹性中的关键作用的全面概述。我们深入研究了对抗训练的基本原理，阐明了其基本机制和理论基础。此外，我们调查了在对抗训练中使用的最新方法和技术，包括对抗性示例生成和培训方法。通过对最近的进步和经验发现进行彻底的研究，我们评估了对抗性训练在增强各种领域和应用跨机器学习模型的鲁棒性方面的有效性。此外，我们应对挑战并确定这个新兴领域的开放研究途径，为未来的发展奠定了旨在增强机器学习系统在现实世界情景中的安全性和可靠性的基础。通过阐明对抗性训练的复杂性及其对强大的机器学习的影响，本文有助于促进对维护人工智能不断发展的环境中的对抗性威胁至关重要的理解和应用。关键字：对抗性培训，鲁棒性，SGD，模型增强
制造技术见解 - 2021年6月
将医疗设备从概念到商业市场都不是在公园里步行。需要清晰的愿景，专注和正确的制造合作伙伴，除了分享创作者的激情外，还具有使他们的愿景栩栩如生的技术能力。Auer医学/精度就是这样的合作伙伴。“我们已经为医疗设备生产并共同设计了二十年来，2014年，我们决定利用自己的实力，以实现成为医疗设备合同制造组织（CMO）的目标，” Auer Precisions总裁Brent Bollong说。随后，该公司获得了ISO-13485认证，并聘请了熟练的专业人员来补充其组织。很快，他们在市场上建立了自己的地位，并为世界上一些顶级诊断设备公司提供服务。这一经验有助于加强欧尔专注于保养诊断的策略，作为更广泛的医疗设备市场的一个子集。该公司后来添加了一个应用程序实验室，该实验室通过多种制造技术提供近乎生产的质量原型，帮助客户开发和完善其产品（以及正确的公差），以提供大量生产。AUER的功能包括3-D建模，数字制造和广泛的计量学，可确保工具和最终产品水平的质量和过程优化。Auer的工程和质量文档可通过其基于Web的安全内容管理系统提供，提供客户
可持续锂离子电池分离器的基于工程聚合物的多孔膜
摘要：由于对环保产品的需求不断增长，锂离子电池（LIB）已广泛关注作为一种储能解决方案。随着全球对清洁和可疑能源的需求，Libs的社会，经济和环境意义变得越来越广泛地认可。lib由阴极和阳极电极，电解质和分离器组成。值得注意的是，LIB中的分离器，主要由多孔膜材料组成的关键和必不可少的成分，值得研究的关注。因此，研究人员已努力降低了创新的系统，从而提高了分离器绩效，加强安全措施并解决了普遍的限制。在此，本综述旨在为研究人员提供有关电池分离器膜的全面内容，包括性能要求，功能参数，制造协议，科学进步和整体绩效评估。特别是，它研究了采用各种常用或新兴聚合物材料的多孔膜设计，制造，修饰和优化方面的最新突破。此外，本文提供了有关LIB应用的基于聚合物的复合膜的未来轨迹的见解，以及等待科学探索的潜在挑战。开发的坚固和耐用的膜在各种应用中表现出了卓越的效率。因此，这些提议的概念为减少废物材料，降低过程成本并减轻环境足迹的循环经济铺平了道路。
螺旋藻的影响补充了桑树的叶子对...
螺旋藻是蓝色绿藻。它含有18种氨基酸，谷氨酰胺，甘氨酸，组氨酸，赖氨酸，蛋氨酸，肌酸，肌酸，半胱氨酸，苯丙氨酸，甲基丙氨酸，丝氨酸，脯氨酸，色氨酸，天质素，吡啶酸和丙酮酸和诸如生物酸，硫酸酸性，硫酸酸性，纤维化酸脂蛋白，纤维化酸酸盐酸盐，inikical酸酸盐酸盐，吡啶酸维生素和维生素β-胡萝卜素和维生素B12。近年来，已经在粒土培养中进行了尝试，以用植物提取物加固桑树叶，以提高桑is叶的质量和蚕效率，从而提高茧的生产和丝质质量。Bombyx Mori的幼虫和茧特征受植物提取物Xanthium indimum的影响（Pardeshi and Bajad，2014年）。在幼虫和壳重量的cocoon cocoon的商业特征随后对叶子的叶子和壳的商业特征进行口头效果，并补充了cyanobacteria and cyanobacteria（Kumar and and.kumar et and。）。Spirulina supplemented mulberry leaf found to be efficient in increasing larval and cocoon characters when orally fed to Bombyx mori (Sangamithirai et al.,2014).The growth rate of silkworm larvae and cocoon characters of silkworm Bombyx mori enhanced by Spirulina as it exhibits the presence of certain growth stimulant activity has been observed (Kumar and Balasubramanian, 2014年）。目前的研究是研究螺旋藻对茧定量参数的影响，即茧的重量，壳重量，壳百分比。
加强太空稳定
哦，美国太空军 (USSF) 可不是开玩笑的。虽然许多人将美国太空军与前总统唐纳德·特朗普 (Donald Trump) 联系起来，并在流行文化中嘲笑它的存在（感谢 Netflix），但美国 70 多年来最新的军种正在努力加强太空稳定。当我加入美国空军时，我从未想过太空会成为一项新军种，而当美国太空军于 2019 年随着《20 财年国防授权法案》的颁布而成立时，我们所有人都感到惊讶。现在，美国比历史上任何时候都更依赖太空系统来保障国家安全，而且比任何其他国家都更依赖太空系统。1 虽然美国太空军成立于 2019 年，但在过去 60 年里，太空能力对现代军队开展行动的方式变得越来越重要。联合部队依靠太空提供天气、监视、情报、通信、预警以及定位、导航和授时服务。太空能力不仅与军队有许多接触点，而且与普通公民也有许多接触点。当你早上醒来并在智能手机上查看天气时，你可以感谢美国空军（以及其他人）提供的这种能力。
释放加勒比海（UBEC）的蓝色经济
项目概要UBEC是一项战略倡议，旨在通过在旅游业，渔业和废物管理等关键部门促进海洋和沿海韧性，从而振兴圣卢西亚的经济增长。该项目努力增强圣卢西亚蓝色经济中的气候韧性，可持续性和竞争力。UBEC不仅旨在加强蓝色经济的基础，还旨在通过加强相关行业和部门之间的联系来促进跨部门的合作。此外，该项目正在邻近的圣文森特和格林纳丁斯和格林纳达岛实施，并由东加勒比国家（OECS）委员会组织担任总体项目实施单位（PIU）。在圣卢西亚（St. Lucia），UBEC是危机响应窗口中的旗舰计划，为农业，渔业，粮食安全和农村发展提供了重要的援助，以应对危险的粮食不安全威胁。为了加快目标，该项目激活了危机紧急响应组件（CERC），其目标完成日期为2024年10月31日。为该项目提供资金，由世界银行提供，监督和管理委托给财政，经济发展和青年经济部。UBEC于2023年1月11日正式开始运营，标志着加勒比海地区富有弹性和可持续的蓝色经济的变革性旅程的开始。
检测网络攻击和网络攻击
计算机工程系1,2,3,4,5 Adsul的技术校园，Chas，Ahmednagar，印度摘要：随着网络威胁的复杂性和网络基础架构的增长，传统的基于规则的入侵检测系统（IDS）在保护现代网络攻击方面的不足证明。因此，通过实现积极的检测和缓解网络威胁，机器学习（ML）算法的集成已成为强化网络安全的一种有希望的方法。本评论论文全面探讨了ML算法在检测各种形式的网络攻击和网络入侵中的应用。审查首先概述了网络攻击和网络入侵的基本概念，为随后关于基于ML的检测方法的讨论提供了背景。它调查了网络安全采用的ML算法的景观，从支撑矢量机（SVM）等经典技术到随机森林等经典技术到更高级的方法，例如深度学习和整体模型。此外，本文解释了用于培训和评估基于ML的入侵检测系统的多种数据集，强调了它们在确保可靠且可推广的模型方面的重要性。此外，它研究了与ML驱动的检测相关的挑战和局限性，包括数据稀缺问题，对抗性攻击和模型可解释性。关键字：网络攻击，机器学习，数据集，检测