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AI网络安全协作剧本
2015年《网络安全信息共享法》（CISA 2015）（6 U.S.C.§§1501-1533）为非联邦实体创建保护网络威胁指标和防御措施，以根据政府的某些要求，以针对网络安全目的进行防御措施，并规定尽管有其他法律，他们可能会这样做。这种保护包括非捕捉特权，保护专有信息，根据《信息自由法》（FOIA）（FOIA）的披露，禁止在监管执法中使用的披露等等。1 CISA 2015还要求DHS与联邦政府和私营部门实体共享网络威胁指标的能力和流程，并为通过此过程分享的信息提供责任保护。该法规还针对与州，地方，部落和领土（SLTT）实体共享的网络威胁指标和防御措施的保护措施，包括根据SLTT信息自由法的披露，包括该信息免于披露。CISA 2015不涵盖与法律定义的不是网络威胁指标或防御措施共享的信息。与AI相关的信息在该法案中涵盖了该信息作为网络威胁指标或防御措施的范围。在多个指南文件中进一步详细介绍了这些方面，尤其是DHS-DOJ指南，以协助非联邦实体根据2015年《网络安全信息共享法》与联邦实体共享网络威胁指标和防御措施。
JCDC AI网络安全协作剧本
JCDC AI网络安全协作剧本是由2024年在2024年举行的两个桌面演习（TTX）的直接结果开发的，该练习汇集了联邦，工业和国际合作伙伴。第一个TTX于2024年6月在弗吉尼亚州雷斯顿市的微软举办，通过解决人工智能（AI）网络安全事件带来的独特挑战来奠定基础。这项基础练习为剧本开发的早期阶段提供了信息。第二个TTX于2024年9月在加利福尼亚州旧金山举行的Scabor AI总部举办，参与者通过模拟金融服务部门的AI网络安全事件，帮助参与者进一步完善了剧本。CISA将大约150名参与者的实时反馈纳入了剧本中，包括来自美国联邦机构，私营部门和国际政府组织的代表。这些练习强调了增强运营协作和信息共享的需求，最终塑造了剧本的最终版本。
卖心者 - 游戏指南
和徐志摩的其他剧作（《中国女士》、《查理·弗朗西斯·陈的异国东方谋杀案》）一样，《遥远的国度》也对种族和身份进行了思考。这也是一种充满爱意和悲伤的开垦行为，挽救了早期几代美籍华人的历史。这些人离开自己的土地的原因和几乎所有移民一样：希望过上更好的生活。徐志摩对美籍华人的特点进行了具体的想象，但由于美国是一个移民国家，这里也为其他人（包括像我这样的人，我的曾曾祖父母来自东欧）提供了空间来追溯他们自己的历史的痕迹。
双语沉浸式教学手册： - NCELA
DLI 项目 为了解更多有前景的和其他基于证据的 DLI 实践和项目，美国教育部（以下简称“教育部”）收集了来自 WestEd 和第 2、6、14 和 15 区综合中心以及五个 SEA（加利福尼亚州、纽约州、北卡罗来纳州、德克萨斯州和犹他州）的信息。之所以选择这些州，是因为它们的 DLI 项目数量最多，每个州都有 200 多个 DLI 项目。12 DLI 项目首先从文献扫描开始，用于创建一系列考虑因素和指导问题，以确定可以实现高质量和包容性的 DLI 项目的政策、流程、项目和实践。13 每个 SEA 都围绕关键问题和考虑因素，确定了要访问的“亮点”——拥有高质量研究型项目、学生出勤率高和家长参与度高的公立学校。在选择 DLI 亮点时，SEA 被鼓励考虑人员配备、专业发展、项目愿景和目标、课程和评估、教学技术、学生构成、增加 EL 访问权限的过程、项目实施政策、SEA 和 LEA 级别政策以及学生成果。
双语言沉浸式剧本：-Ncela
示例：达拉斯独立学区（ISD）运行该国最大的DLI计划之一。地区领导人认为DLI是支持El学生的语言和学术发展的默认方法。适当地，2019年，该地区的154所西班牙语 - 英语DLI学校招收了该地区64,217 EL中的近45,000名。在地区一级，达拉斯的DLI计划说明了EL的公平访问。虽然只有8％的美国EL招收了DLI，但近70％的达拉斯EL。平均而言，达拉斯提供的DLI计划的EL占ELS比例高于整个地区。此外，达拉斯DLI学校的种族和种族人口统计数据密切追踪地区人口统计，没有学生团体超过2.5个百分点的人口组成部分。11
云安全剧本概述-DOD CIO
DevSecops管道可生产多种应用和服务，因此它们是恶意网络参与者（MCAS）的主要目标。使用零信任方法。假设没有完全信任的用户，端点设备或过程。最大程度地减少了长期凭据的使用。对人进行身份验证，使用身份联合会和防止网络钓鱼的安全令牌获得临时密钥。实现安全代码签名以在管道中建立信任。对代码使用两人规则，至少一个其他开发人员必须批准代码，然后才能将其晋升为主分支。实施最小特权政策以访问管道。将安全测试集成到管道中。保留审核日志。使用具有连续授权操作的DOD软件工厂（CATO）。
使用Yolov8型号在五人制录像带中的球和球员检测
摘要近年来人们对体育运动的兴趣和热情显着增加。这使人们越来越重视各种运动的高质量视频录制，以捕获最小的细节。录制和分析在诸如五人制的体育运动中变得极为重要，五人五个复杂而快速的事件。球检测和跟踪以及玩家分析，已经成为许多分析师和研究人员感兴趣的领域。教练依靠视频分析来评估团队的表现并做出明智的决定以取得更好的成绩。此外，教练和体育侦察员可以通过审查过去的比赛来使用此工具为才华横溢的玩家侦察。球检测对于帮助裁判在比赛的关键时刻做出正确的决定至关重要。但是，由于球的不断运动，其形状和外观会随着时间的流逝而变化，并且通常会被玩家所阻挡，因此在整个游戏中跟踪其位置的挑战。本文提出了一种基于深度学习的Yolov8模型，用于在广播五人制视频中检测球和玩家。关键字yolov8，roboflow，球检测，球员检测，五人
使用神经网络在国际象棋中检测公平侵犯 *
本研究应对在国际象棋中区分人类和计算机产生的游戏的挑战，对于确保在线和锦标赛的完整性和公平性至关重要。随着未经授权的计算机援助变得越来越复杂，我们利用顺序的神经网络来分析大量的国际象棋游戏数据集，采用了传统引擎（例如Stockfish和Leela），以及Maia的创新神经网络，例如Maia及其单个子模型。此分析将centipawn偏差指标纳入了衡量典型的计算机策略，迈亚对人类和特质游戏风格的见解以及对移动的时间分布的评估。我们的方法通过考虑移动序列的战略含义以及在不同的游戏条件下游戏的一致性而扩展，从而增强了我们对人与AI游戏之间细微差异的理解。值得注意的是，我们的算法在识别国际象棋发动机的使用方面达到了约98％的准确性，从而在维持游戏的完整性方面做出了重大进步。为了进一步验证我们的发现，我们使用单独的数据集进行了交叉验证，从而确认了模型的鲁棒性。我们还探索了该算法在其他棋盘游戏中检测AI援助的适用性，这表明其更广泛使用的潜力。这项研究强调了机器学习在打击数字作弊方面的关键作用，强调需要连续适应检测方法以保持发展的发展。此外，我们的发现指出了为游戏中使用AI的道德准则的重要性，从而确保了所有参与者的公平和水平的竞争环境。最后，通过发布我们的方法论和AI检测的标准，我们旨在促进游戏社区内和开发人员之间的公开对话，从而促进透明度和合作，以打击作弊。
Playworks假期项目2025-26
Playworks假期项目（一项节日饥饿计划）旨在支持在学校假期期间为儿童和年轻人提供更多游戏机会，并提供健康的食物 /小吃。在学校假期里喂养儿童，当早餐俱乐部和免费的学校用餐不可用时，对于某些家庭来说可能是一个挑战。，没有孩子不得不饿了，为了帮助这些家庭，威尔士政府打算通过2025 - 26年的娱乐环境来支持解决假期饥饿。游戏是儿童发展中的重要元素，可以为儿童生活提供强大的保护因素。玩耍和人员配备供应对经历贫困的儿童和家庭产生积极影响。游戏可以使孩子免受贫困的负面影响，帮助他们发展内在的资源并建立韧性。