这就是 XAI 发挥作用的地方。XAI 是一个新兴领域,它提供克服算法和 ML 模型偏见并生成标准人类解释的技术。XAI 突出的主要原因是建立信任并在早期阶段检测偏见以消除它们。人工智能的可解释性是为了确保人工智能模型的适应性和可解释性,这些模型进一步融入了上下文推理。对 XAI 进行分类的方法有很多种,从方法对不同模型的适用性到解释的范围。一种较新的方法是在已部署的 ML 模型中添加一层可解释性。这称为事后方法,其中首先进行预测,然后添加一层可解释性以进行推理。但是,如果出现问题,就会出现问责问题。在这种情况下,就会出现谁应该负责的问题:构建机器学习模型的团队,还是构建可解释性模型的团队。这是
发展,环境卫生部,摘要人工智能 (AI) 正在迅速改变网络安全格局,并成为一把双刃剑。人工智能提高了防御和进攻能力,同时也赋予了网络敌人强大的力量,例如执行复杂、自动化网络攻击的能力。具体来说,本文回顾了人工智能在网络安全中的基础知识,重点介绍了其在防御和进攻枢纽行动中的应用。本文研究了人工智能驱动的网络攻击类型,例如对抗性机器学习和自动化社会工程。异常检测和行为分析等威胁被讨论为对抗这些威胁的检测和防御机制。通过说明性的真实案例研究证明了这一点。最后,讨论了伦理影响,并描述了人工智能在未来趋势和新兴技术中在网络安全方面的机遇和挑战。随着人工智能的发展,制定强大的防御策略来保护数字系统和敏感信息的必要性是不可商榷的。1. 简介首先,人工智能有助于改善防御和进攻的安全机制。人工智能还可以以复杂的方式利用漏洞并发动网络攻击。近年来,人工智能及其相关技术在提供解决方案方面具有多功能性,例如在欺诈检测、推荐系统或医学图像解释中执行任务,这已导致行业和学术界取得了巨大发展。然而,由于对对策的适应性很强,这些技术也可能被滥用来执行非常复杂的攻击(Jimmy,F. 2021)。人工智能/机器学习驱动的攻势可以分为三个主要阶段:股票市场交易分为三个阶段:•侦察•准备•执行基于人工智能/机器学习的社会工程学被对手用作侦察的一种形式,以分析个人
“手动灭火器可以释放一种称为ver虫的材料的水基溶液。这将密封在损坏的电池周围,以限制进一步的火灾膨胀,但不会停止热失控。热失去的过程将继续在ver虫下继续,并在有机会的情况下等待再次加速。即使在似乎包含的数小时,几天或几周后,这也可以重新点燃大火。”
如果政策制定者考虑这些政策选项之间的相互关系,他们可能更有能力针对这一复杂问题采取行动。例如,实施第四种选择(改善组织和领导力)可能会提高政策制定者实施第一和第二种选择(积累知识、开发技术和改善数据共享)的能力。同样,实施第一种选择可能有助于实施第三种选择(建立标准、法规和协议)。更普遍地说,缓解措施之间的权衡可能会出现,新卫星星座的持续增加可能会带来意想不到的变化,全球社会的大量不同利益可能会随着时间的推移而发生变化,所有这些都带来了持续的不确定性。为了解决这些复杂性和不确定性,完整的报告在一个框架中提出了政策选项,这可能有助于政策制定者战略性地选择选项,既能实现好处,又能减轻大型卫星星座的潜在影响。
1。获得气候财务:财务仍然是斐济实现其国家目标和目标变化目标的最大差距。需要进行大规模的资金才能过渡到零净经济,并迫切需要在地面上实施昂贵的适应措施。2。缺乏技术专业知识:有必要利用可以提交给气候融资提供商的概念笔记和可兑现的建议所需的技术知识和专业知识。这必须与当地的建设,增长和维持这些知识/专业知识相一致。3。监管框架:根据《气候变化法》的颁布,要确保制定适当的法规和框架,以指导一旦执行该法案,就可以制定适当的法规和框架。4。缺乏数据:一个普遍的问题,尤其是考虑到报告温室气体排放的关键需求(这是斐济对气候变化框架框架公约的承诺的一部分),并报告气候变化的经济影响。5。有限的公共财务管理系统(PFM)的能力:这是斐济有效评估气候变化的经济影响和从主要气候融资提供商(如绿色气候基金)的直接资金的能力的重大障碍。6。有效的协调:必须在国家一级建立和加强,尤其是在决策层面上,以确保对
冒险进入供应商多元化的领域,标志着增强供应链的韧性和风险管理的关键性。本指南是针对那些开始进行这一关键旅程的人量身定制的,提供了一个清晰的,分步的框架,以浏览创建强大的供应链的复杂性。无论您是供应链管理的这一方面的新手还是寻求完善您的策略,这些主要技巧都将使您掌握有效多样化供应商基础的知识,从而确保您的运营受到保护。让我们深入研究建立更安全和更通用的供应链的过程。
由于医疗本身的随机性以及测量和报告问题,“流行病学图表”存在噪声。在另一条曲线中更容易看出医疗冲击的规模,我们可以将其称为 COVID 轨迹图(图 2)。该图在纵轴上绘制了累计病例数的对数,在横轴上绘制了每个国家达到 100 例病例(有点随意)阈值以来的天数。'对数刻度'意味着该图表中的直线表示病例数(累计)正在以恒定的增长率上升。鉴于流行病学曲线的性质,在加速阶段斜率更陡,而在进入减速阶段的国家,斜率趋于平缓。框 1 说明了流行病学曲线与轨迹曲线之间的关系。
由于一种称为热失控的现象,锂离子火的独特风险,在锂离子电池内任何内部故障或外部条件(例如过度充电或机械损坏)都可以开始一种不可逆且无法控制的自加热状态。一旦电池开始在热失控中加热,它只能以一种方式结束:使用极高的温度,火,烟雾和蒸气。多亏了热失控的快速建造强度,故障或损坏之间的时间与火灾中有毒蒸气的释放之间的时间有时只有几分钟甚至几秒钟。此外,锂离子电池不仅要比“正常”火烧更长的时间燃烧,而且还可以重新点燃小时,天甚至几周后以及多次燃烧,这使风险更加复杂。虽然在锂离子火灾的背景下广泛讨论了财产的风险,但对话