XiaoMi-AI文件搜索系统
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一个不可能的回旋镖攻击的整体框架
摘要。在2011年，LU引入了DCC上不可能的回旋镖攻击。这种强大的加密分析技术结合了不可能的差异和回旋镖攻击的优势，从而继承了这两种加密技术的优势。在本文中，我们提出了一个整体框架，其中包括两种通用且有效的算法和基于MILP的模型，以系统地搜索最佳的不可能的回旋镖攻击。第一种算法结合了任何关键的猜测策略，而第二个算法将中间会议（MITM）攻击集成到关键恢复过程中。我们的框架非常灵活，可容纳任何一组攻击参数并返回最佳攻击复杂性。将我们的框架应用于Deoxys-BC-256，Deoxys-BC-384，Joltik-BC-128，Joltik-BC-192和Skinnye V2时，我们取得了一些重大改进。我们实现了对Deoxys-BC-256和Joltik-BC-128的第一个11轮不可能的回旋镖攻击。对于Skinnye V2，我们实现了第一个33轮不可能的飞旋镖攻击，然后在密钥恢复攻击中使用MITM方法，时间复杂性大大降低。此外，对于14轮Deoxys-BC-384和Joltik-BC-192，不可能的回旋镖攻击的时间复杂性降低了2 27
以无人机为中心的情境意识的整体评论
摘要：本文介绍了对无人机情境意识（SA）（SA）的全面调查，描述了其应用，局限性和基本算法挑战。它突出了高级算法和战略见解的关键作用，包括传感器集成，强大的协调框架和复杂的数据处理方法。纸张批判性地构成了多方面的挑战，例如实时数据处理需求，动态环境中的适应性以及高级AI和机器学习技术引入的复杂性。关键贡献包括对诸如精密农业，灾难管理和城市基础设施监测等行业中无人机中心的变革潜力的详细探索，这是案例研究的支持。此外，该论文研究了路径规划和控制的算法方法，以及多代理合作社SA的策略，解决了各自的chal菌和未来的方向。此外，本文讨论了即将到来的技术进步 - 旨在克服当前局限性的能源有效的AI解决方案。这项整体审查提供了对UAV中心的SA的宝贵见解，为将来的重新搜索和该领域的实际应用建立了基础。
工业应用中人工智能系统的整体框架
产品、工厂和制造过程的数字化和自动化不断增加，并从现代信息技术中获得了新的推动力。企业不断被迫适应新技术以保持竞争力。如今，企业正面临下一个重大变革——人工智能 (AI) 系统 [1]。由于将人工智能集成到制造系统中的方法相对较新，不仅要集成具有明确指令和编程控制过程的预设程序，还要集成基于历史数据的知识，因此这些系统的接受度并不高。在研究中，制造业的人工智能系统历来被提出和开发，但尚未在实践中得到广泛应用 [2]。特别是在制造业，已经发现了许多用例，其中可以使用人工智能控制的模式识别、过程自动化、计算机视觉、非线性控制、机器人技术、数据挖掘或过程控制系统应用程序，并且可以使现有解决方案更加高效和有效，甚至可以实现解决方案
人工智能驱动的网络事件管理的整体视图
摘要 — 我们讨论了大型语言模型 (LLM) 在事件管理中可能带来的改进，以及它们如何彻底改变操作员当前进行事件管理的方式。尽管取得了令人鼓舞的成果，但该领域的初步工作仅触及了我们可以使用 LLM 实现的目标的表面。我们提出了一个构建事件管理 AI 助手的整体框架，并讨论了实现该框架所需的几种未来研究途径。我们通过彻底分析社区在设计此类助手时应该考虑的基本要求来支持我们的设计。我们的工作基于与大型公共云提供商的运营商的讨论以及他们在事件管理方面的先前经验以及尝试通过各种形式的自动化来改善事件管理体验的尝试。
实现可持续发展目标的整体方法
摘要：本研究旨在从机构、利益相关者和创新理论的角度分析人工智能 (AI) 在水-能源-食品 (WEF) 关系中的作用。具体来说，本研究重点关注人工智能作为公司为促进可持续发展目标 (SDG) 而采用的技术。对 1990 年至 2021 年在 ISI Web of Science、Scopus 和 Google Scholar 上发表的 94 篇文章进行了结构化文献综述。本研究对讨论这些问题的主要文章进行了深入的文献综述。研究结果强调了人工智能在水、能源和食品行业中的重要性日益增加，但将人工智能作为水、能源和食品之间实现可持续发展目标的连接器的研究仍在研究中。关于 WEF 关系管理的 AI 研究主要采用了技术视角，忽视了管理工具和商业模式概念的相关性。大多数文章没有采用特定的理论视角，但学者们认识到需要采用多利益相关方方法，以及 AI 和其他数字技术在应对 WEF 关系挑战方面发挥的重要作用。本研究提出了一种通过 AI 技术管理关系的综合方法，以满足可持续和负责任的商业模式。可以通过将科学数据和政策需求与技术上可行的可持续资源利用包容性工具相结合来填补研究与政策制定之间的差距。
人工智能伦理投资回报：一个整体框架
功能日益强大的人工智能 (AI) 技术的快速创新正在为组织带来生产力、效率和机遇方面的好处。寻求采用 AI 来获得这些好处的组织需要意识到可能存在的道德问题，例如与偏见、公平、隐私、错误信息、欺诈和劳动力相关的问题 (Fjeld 等人，2020 年；Floridi 等人，2018 年；Kieslich 等人，2022 年)。为了解决这些问题，组织必须投资 AI 道德计划来应对 AI 技术的意外后果，但可能不清楚他们能得到什么回报。一项研究发现，来自各个行业的组织的参与者都在努力证明“与‘亲道德设计’相关的额外时间和资源成本是合理的，尤其是在没有明确的投资回报的情况下 (Morley 等人，2021 年，第 413 页)。”尽管学术界、科技界和企业界有大量关于人工智能伦理的研究，无论是一般领域还是特定领域（例如偏见、可解释性等）。，但目前还没有方法或工具来证明此类人工智能伦理投资的合理性。
农业转型：政府的整体战略
印度政府制定了一项全面战略，通过研究基础设施审查、开发气候适应性作物品种、在 1000 万农民中推广自然耕作以及建立生物投入资源中心等举措来提高农业生产力和恢复力。此外，还努力实现豆类和油籽的自给自足、发展蔬菜生产集群、在农业中实施数字公共基础设施以及通过 NABARD 支持养虾业。这些举措旨在实现农业现代化并确保整个行业的可持续增长。让我们简要总结一下每一项战略，并讨论政府计划在这些领域的进展情况。
