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净零排放和能源内阁秘书
本文件旨在修订欧洲议会和理事会关于持久性有机污染物的 (EU) 2019/1021 号条例（英国持久性有机污染物条例），该条例现已成为同化法律，旨在对禁止生产、投放市场和使用两种新的持久性有机污染物 (POP) 引入具体豁免。这两种新的持久性有机污染物原定于去年与另一种新的持久性有机污染物一起被引入英国持久性有机污染物条例，该条例在英国实施国际《关于持久性有机污染物的斯德哥尔摩公约》，通过修订苏格兰部长在苏格兰议会同意下同意的条例（2024 年持久性有机污染物（修订）条例草案）；国务大臣尚未制定这些条例，因为在与利益相关者进一步接触后，很明显需要进一步的豁免，正如本文件现在引入的那样。在制定这些法规的同时，英国政府还将制定此前批准的《2024 年持久性有机污染物（修正案）法规》草案。必要的豁免主要涉及航空航天、汽车、国防和医疗领域的用途，但也涉及其他工业和技术应用。除一项豁免外，所有这些豁免均在公约层面达成一致，这意味着需要它们的公约签署国可以获得这些豁免。一项尚未在公约层面达成一致的豁免涉及在航空航天和国防领域使用其中一种新的持久性有机污染物。
《清洁工业协议》必须采取大胆战略，巩固欧洲在清洁技术领域的全球领导地位，并打造具有竞争力的净零经济
15 年来，欧洲已成为气候创新领域的全球领导者，投资数十亿欧元开发建立净零经济所需的突破性技术。然而，正如上周发布的欧盟竞争力指南所强调的那样，欧洲“从发现和申请专利到上市的道路上障碍重重”。指南采纳了马里奥·德拉吉的评估，即脱碳是欧洲繁荣的机遇，并将降低能源价格和提高我们在清洁技术领域的领先地位视为增强竞争力的“转型要务”。然而，这两份文件都警告说，欧洲清洁工业的供应不足以实现其脱碳目标，过度依赖进口国外制造的清洁技术可能会导致欧洲无法抓住这些机会。雄心壮志与随后的行动一样重要。这就是为什么我们，一个由 16 个智库、民间社会组织、研究和行业协会组成的团体，要求新的清洁工业协议为指南中概述的“联合脱碳和竞争力路线图”提供行动计划。
Alethea AI 推出全球首个去中心化合成媒体网络
为了展示其技术并挑战合成媒体因其近期滥用历史而获得的负面声誉，Alethea AI 制作了以下有关气候紧急情况的视频。这段讽刺性的合成视频是为 Apologia 项目制作的，该项目是由非营利组织 STEP 发起的气候变化宣传项目，令人不安地描述了 2032 年的世界状况。选择这一年份是因为科学家预测地球温度将达到相应的 +1.5°C 上限，这被广泛认为是不可挽回的。未来几周，人们将民主投票选出下一位应该为忽视气候紧急情况道歉的领导人。使用 Alethea AI 技术生成的所有合成视频都将带有显眼的免责声明，并加注水印以表明视频已被数字修改。
![文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控](/simg/8/8dd469c55249d1165cc0c55c494f5b27bda7b11b.png)
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
AI网络白皮书
AI Network 的目标是服务数百万个开源项目。因此，AI Network 旨在在最合适的运行时环境中运行不同类型的软件。如果项目涉及深度学习，则可能需要高性能 GPU；如果项目涉及传感器网络，则可能需要数百万台小型计算机。以太坊仅支持一种名为 Solidity 的语言，其运行时环境称为 EVM。AI Network 在异构类型的运行时环境上运行多种语言。我们将这些环境称为安全运行时环境，简称 SRE。AI Network 没有 Solidity 等原生智能合约语言。相反，资源提供者池中的工作人员正在监听区块链事件以参与执行。因此，区块链的职责缩小到传播实时事件和记录执行的生命周期。
区块链和人工智能在 6G 物联网网络中实现协作入侵检测
摘要 —6G 技术的出现为物联网 (IoT) 的空前进步铺平了道路，开创了超连接和无处不在的通信时代。然而，随着 6G 物联网生态系统中互联设备的激增，恶意入侵和新网络威胁的风险变得更加突出。此外，人工智能融入 6G 网络带来了额外的安全问题，例如对抗性攻击人工智能模型的风险以及人工智能可能被滥用于网络威胁。因此，在 6G 环境中，保护广泛而多样的连接设备是一个巨大的挑战，需要重新考虑以前的安全传统方法。本文旨在通过提出一种依赖于人工智能和区块链技术的新型协作入侵检测系统 (CIDS) 来应对这些挑战。所提出的 CIDS 的协作性质促进了一种集体防御方法，其中物联网网络中的节点主动共享威胁情报，从而实现快速响应和缓解。通过全面的模拟和概念验证实验评估了所提系统的有效性。结果表明，该系统能够有效检测和缓解伪造和零日攻击，从而加强 6G 物联网环境的安全基础设施。索引术语 —AI、区块链、6G 网络、安全、协作入侵检测、零日攻击、安全
在 5G 及 5G 之后的网络中发挥 AI/ML 的力量.docx
本文介绍了目前在 5G 和 B5G 网络中研究和利用的人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的主要相关机制。该研究解释了 AI/ML 在电信行业的各种应用。介绍了一类神经网络，一般来说，它们是非线性统计数据建模和决策工具。它们通常用于对系统的输入和输出参数之间的复杂关系进行建模或在数据中查找模式。前馈神经网络、深度神经网络、循环神经网络和卷积神经网络属于这一类。强化学习关注智能代理必须如何采取行动才能最大化集体奖励，例如改善系统的属性。深度强化学习结合了深度神经网络，具有可以对非结构化数据进行操作的优势。提出了混合解决方案，例如组合分析和机器学习建模以及专家知识辅助机器学习。最后，介绍了其他具体方法，例如生成对抗网络 (GAN) 和无监督学习和聚类。
利用 NetApp AI 和 Run:AI 加速数据科学计划
解决方案 NetApp 和 Run:AI 合作简化了 AI 工作负载的编排，简化了深度学习 (DL) 的数据管道和机器调度流程。通过简化、加速和集成经过验证的 NetApp ONTAP AI 架构的数据管道，您可以充分实现 AI 和 DL 的前景。Run:AI 的 AI 工作负载编排增加了一个专有的基于 Kubernetes 的调度和资源利用率平台，以帮助研究人员管理和优化 GPU 利用率。这些产品共同支持在不同的计算节点上并行运行大量实验，并快速访问集中存储上的许多数据集。
使用人工神经网络进行分布式拒绝服务攻击分类。
研究指南，Acharya Nagarjuna 大学。摘要 对于所有规模的组织和 ISP，有史以来最具破坏性的攻击都是 DDoS 攻击 (分布式拒绝服务)。由于 DDoS 出租服务的可用性提高，数十亿不安全的僵尸网络和 IoT 设备的产生导致 DDoS 攻击增加。这些 DDoS 攻击的频率、规模和复杂程度不断增加。由于这些攻击日益智能化以及 IDS 的逃避，包括清理和基于签名的检测在内的传统方法受到了挑战。由于攻击规模主要集中在组织上，下一代安全技术无法跟上步伐。由于对人为干预的要求较高，基于异常的检测在误报和准确率方面存在各种限制。本文利用机器学习（ML）模型，基于开放的CICIDS2017数据集进行了DDoS异常检测。但是，使用该ML模型并精心调整超参数可以达到最大准确率。关键词：DDoS攻击，异常检测，机器学习，入侵检测系统，准确性。
从聚类效应角度解释神经网络的对抗鲁棒性
对抗训练（AT）是提高深度神经网络鲁棒性的最常用机制。最近，一种针对中间层的新型对抗攻击利用了对抗训练网络的额外脆弱性，输出错误的预测。这一结果说明对抗训练中对抗扰动的搜索空间不足。为了阐明中间层攻击有效的原因，我们将前向传播解释为聚类效应，表征神经网络对于与训练集具有相同标签的样本的中间层表示相似，并通过相应的信息瓶颈理论从理论上证明了聚类效应的存在。随后我们观察到中间层攻击违反了 AT 训练模型的聚类效应。受这些重要观察的启发，我们提出了一种正则化方法来扩展训练过程中的扰动搜索空间，称为充分对抗训练（SAT）。我们通过严格的数学证明给出了经过验证的神经网络鲁棒性界限。实验评估表明，SAT 在防御针对输出层和中间层的对抗性攻击方面优于其他最先进的 AT 机制。我们的代码和附录可以在 https://github.com/clustering-effect/SAT 找到。