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关于加强和融合的声明......
2023 年 7 月 17 日，欧盟与阿根廷、巴哈马、巴巴多斯、巴西、智利、哥伦比亚、哥斯达黎加、多米尼加共和国、厄瓜多尔、萨尔瓦多、危地马拉、洪都拉斯、牙买加、墨西哥、巴拿马、巴拉圭、秘鲁、苏里南、特立尼达和多巴哥和乌拉圭签署了关于数字联盟的联合声明，这是一个非正式的、基于价值观的合作框架。它向所有拉丁美洲和加勒比 (LAC) 国家和欧盟成员国开放，他们可以通过各自的政府和与数字议程相关的机构参与。
加强人工智能中错误信息的识别……
通过操纵视频传播的错误信息和虚假信息迅速增加，对数字内容的完整性构成了重大威胁。本研究探讨了区块链技术与人工智能生成的视频识别之间的潜在协同作用，以解决这一问题。通过将区块链的不可变账本与高级算法相结合，研究人员旨在创建一个强大的框架来验证视频内容并遏制错误信息的传播。本研究调查了这种解决方案对当代数字内容认证挑战的技术可行性、安全隐患和潜在影响。随着人工智能 (AI) 的出现，数字内容的创建和操纵变得更加复杂，引发了人们对媒体真实性和可信度的担忧。为了应对这些挑战，提出了一种结合视频区块链和高级加密功能的复杂算法，以开发一种可持续的视频认证方法。在方法论上，对最先进的方法进行了比较审查，并使用复杂的数据集实施了该方法。结果表明，该方法的性能水平很高，超过了其他现有方法。操纵视频、深度伪造和其他形式的合成媒体的泛滥加剧了人们对虚假信息及其社会影响的担忧。因此，对创新解决方案的需求日益增加，以有效地验证视频内容并降低虚假信息风险。这项研究为该领域做出了重大贡献，为增强数字媒体的安全性和可靠性提供了一种可行的方法。 关键词 视频区块链；人工智能生成的视频；智能监控；身份验证；错误信息 参考文献 Gedara, KM, Nguyen, M., & Yan, WQ (2023)。增强智能监控中的隐私保护：视频区块链解决方案。在 JM Machado 等人 (Eds.)，区块链和应用，第五届国际大会，BLOCKCHAIN 2023。 Hu, R., & Yan, W. (2020)。使用 Merkle 树设计和实现可视化区块链。在《多媒体网络安全研究手册》（第 282-295 页）中。 Moolikagedara, K.、Nguyen, M.、Yan, WQ 和 Li, XJ (2023)。视频区块链：一种利用来自智能城市车载摄像头的分布式视频片段构建安全可持续网络的去中心化方法。《电子学》（瑞士），12(17)。
加强前线 - CSBA
亚太地区拥有全球最大的经济体、最重要的海上通道和美国最亲密的盟友，正迅速成为当今国际体系的核心。亚太地区也是 21 世纪第一个新兴大国的所在地：中华人民共和国。管理中国的崛起并非易事。近年来，北京一直在对其军事力量进行现代化改造，采取更加自信的行动，并加大了升级风险，尤其是在其近海的领土争端方面。因此，本报告的目的是概述美国对该地区防御战略的关键要素——该战略基于持久的全球领导和参与大战略，但也承认中国日益增长的军事实力带来的新挑战。
经合组织加强民主倡议
署名4.0国际（CC BY 4.0） 本作品根据知识共享署名4.0国际许可提供。使用本作品即表示您同意受本许可条款的约束（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 署名——您必须引用本作品。 翻译——您必须引用原作品、标明对原文的修改并添加以下文字：如果原作品与译文有任何出入，则仅以原作品的文本为准。 改编——您必须引用原作品并添加以下文字：这是对经合组织原作品的改编。本改编中表达的观点和采用的论点不应被报道为代表经合组织或其成员国的官方观点。 第三方材料——本许可不适用于作品中的第三方材料。如果使用此类材料，您有责任获得第三方许可并负责任何侵权索赔。未经明确许可，您不得使用 OECD 徽标、视觉标识或封面图片，也不得暗示 OECD 认可您使用该作品。根据本许可产生的任何争议应根据常设仲裁法院 (PCA) 2012 年仲裁规则通过仲裁解决。仲裁地点为巴黎（法国）。仲裁员人数为一人。
通过增强基因组来强化突变育种...
传统上，电离辐射（例如X射线、伽马射线、β粒子以及快中子和热中子）被用于诱发这些作物的突变。然而，电子束、质子束和重离子束等新能源正日益为突变育种增添新的视角。虽然单独诱发突变或与常规育种相结合有可能产生变异，但基因组资源的可用性深刻影响着加速遗传作物改良的步伐。下一代测序 (NGS) 技术的出现导致了广泛分子资源的开发，包括转录组序列数据、遗传和物理图谱以及分子标记，使性状定位和标记辅助育种更快、更可靠。为了快速跟踪豆类作物改良，必须使用辐射来扩大变异并同时开发详尽的基因组资源。
通过 OBE 强化学习管理系统 - ...
摘要——COVID-19 疫情的爆发给人们的生活方式带来了前所未有的破坏。大多数交易都是在线进行的，以保持社交距离。面对面授课被暂停，迫使教育机构转向灵活的学习模式。因此，高等教育机构普遍使用学习管理系统 (LMS) 来管理在线课程。在此期间，基于成果的教育 (OBE) 的表现难以分析。这促使研究人员探索将 OBE 学习分析和 RIASEC 模型集成到现有的 LMS 中以增强教育成果。OBE 专注于实现学生的学习成果，而 RIASEC 模型将职业兴趣分为六种性格类型：现实型、探究型、艺术型、社交型、进取型和传统型。通过结合这些框架，教育工作者可以提供更加个性化的学习体验。这种整合可以持续监控学习者的表现，改进教学策略以满足个人需求和职业抱负。本文回顾了当前关于在 LMS 中实施基于 OBE 的学习分析和 RIASEC 的好处和挑战的文献，展示了这种方法如何增强学生参与度、改善学习成果并使教育活动与职业目标保持一致。
加强经济安全并促进净零...
但是，这种范式使供应链易受急性的影响，甚至使经济范围广泛的影响。当Covid-19于2020年2月首次登陆时（EPRS，2021年11月； IMF，4月2022;欧盟委员会，2022年11月）的直接经济影响是供应侧冲击。公共卫生反应，例如锁定和边界关闭，减慢了业务活动并限制了商品流。这些效果然后通过全球供应链降低。随着COVID-19的进一步传播，这些供应方仅乘以乘以。生产的下降在整个供应链层中的下降增加，商品被困在运输瓶颈（例如港口）中，不再有能力及时卸下船只。