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恐怖主义作为一种社会现象形成的历史方式...
恐怖主义的结构和实际方面。世界和欧洲国家祈祷维和，反对一切形式的恐怖主义。联合国各国际组织和欧洲各国领导人一直在考虑通过打击我们最喜欢的犯罪形式（其中一种是恐怖主义）来解决维和的主要问题。在国家一级，恐怖组织被禁止，它们受到刑事司法机构的起诉，这些组织的领导人被查明并追究刑事责任，资助恐怖组织的可能性受到限制，等等。乌克兰不断受到俄罗斯联邦的恐怖主义威胁，感受到了恐怖主义的所有因素。平民和居民被杀害的人数超过数千人。俄罗斯对乌克兰的战争对经济造成了经济打击，估计损失达数十亿美元。恐怖主义不仅限于一个国家，而且创造了
恐怖主义的新兴威胁 - Coedat.nato.int
项目团队实施了德尔菲技术，使研究人员能够探索专家对恐怖主义新威胁的预测。为了进行这项研究，项目团队确定了来自非洲、亚洲、欧洲和中东的 30 位不同学科的专家，以便从他们的经验和知识中受益。受访者的专业领域涵盖生物安全和健康安全、不断变化的世界秩序、关键基础设施、网络安全、经济安全和发展、新兴技术、能源安全、环境安全、混合战争、情报、海上安全、移民、国家安全、核威胁（化学生物放射核 (CBRN)）、社交媒体、恐怖主义、激进化和恐怖主义融资。
2022-2025 年全球反恐战略
目标 2：通过提供可操作且及时的犯罪情报分析，提高成员国对恐怖主义威胁及其演变的认识。目标 3：通过基于多机构合作方式向成员国提供预防、应对和调查恐怖事件的技术专长，减轻恐怖主义威胁。
日记预备-Boris
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ORISE 课程计划：人工智能不再是科幻小说
列出了许多人在日常生活中使用的一些 AI 示例：Netflix 推荐、定向广告、社交媒体平台上的推荐好友、Google 导航、搜索预测、电子邮件中的推荐回复、电子邮件过滤器、音乐流媒体服务中的音乐推荐、面部识别、欺诈预防以及视频游戏中的非玩家角色 (NPC)。由于 AI 是我们生活中不可或缺的一部分，并且它在未来可能会变得更加普遍，因此对其工作原理有一个基本的了解非常重要。AI 的智能程度取决于它所获得的数据，并且需要由人类进行训练。由于人类正在进行训练，因此人类的偏见可能会融入 AI 系统中。学生应该明白，虽然 AI 确实使我们的生活受益，并且有可能继续极大地改善我们的生活，但我们仍然必须以批判的方式看待 AI 及其应用，以确定我们使用和创建的每种 AI 的优缺点。真正的 AI 目前尚不存在，但我们今天拥有的被称为机器学习。机器学习是计算机如何在没有明确编程的情况下识别模式并做出决策的方式。机器学习不需要一步一步地对计算机进行编程，而是可以通过反复试验和实践进行学习。机器要从“经验”中学习，就需要大量数据来识别模式。一旦它学会识别给定的模式，它就可以开始做出预测。在这个活动中，学生将帮助训练计算机识别鱼类的模式。在模拟结束时，学生将被要求训练人工智能系统识别奇怪、快乐、悲伤等鱼。这将使学生开始理解编程偏见。在上课之前，建议老师进行模拟，以清楚了解学生将要做什么。材料