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移民走私如何加剧利比亚冲突
- 自2011年以来，要了解移民走私和小费的跨国网络的发展，本文利用了三个关键运输中心的比较系统分析：Kufra，Sebha，Sebha和Zawiya。这些发现说明了两个相互联系的反馈回路如何驱动移民走私和小费的扩展。第一个是关于每个地点的权威的争议，这刺激了导致暴力冲突的竞争。反过来，这种冲突进一步加剧了对权威的争论。第二个基于经济学：三个地点的经济结构依赖于非正式和非法跨境贸易和人民的流动。随着国家支持的减少，非正式和非法部门的扩大，对后者促进经济活动的依赖也在增长。
使用支持向量机（SVM ...
Ahmad 2，Almhdie Aboubaker Ahmad Agila 3软件工程系1，计算机工程系2技术科学学院 - 塞巴尔1，Gharyan大学2，技术学院，技术学院Ahmad 2，Almhdie Aboubaker Ahmad Agila 3软件工程系1，计算机工程系2技术科学学院 - 塞巴尔1，Gharyan大学2，技术学院，技术学院
13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ...
1,2技术科学学院 - Sebha 3高级技术工程研究所 - Sebha摘要：随着人工智能（AI）继续推动各个领域的进步，AI模型中对解释性的需求变得越来越重要。许多最先进的机器学习模型，尤其是深度学习体系结构，都是“黑匣子”，使他们的决策过程难以解释。可解释的AI（XAI）旨在提高模型透明度，确保AI驱动的决策是可以理解的，可信赖的，并且与道德和监管标准保持一致。本文探讨了AI解释性的不同方法，包括本质上可解释的模型，例如决策树和逻辑回归，以及诸如Shap（Shapley添加说明）和Lime（局部可解释的模型 - 敏捷的解释）之类的事后方法。此外，我们讨论了解释性的挑战，包括准确性和可解释性之间的权衡，可伸缩性问题以及特定领域的要求。本文还重点介绍了XAI在医疗保健，金融和自治系统中的现实应用。最后，我们研究了未来的研究方向，强调了混合模型，因果解释性和人类协作。通过培养更容易解释的AI系统，我们可以增强数据科学应用程序中的信任，公平性和问责制。关键字：可解释的AI（XAI），可解释性，机器学习，黑盒模型，模型透明度，摇摆，石灰，道德AI，可信赖的AI，事后解释性，偏置缓解性，调节性，监管合规性，人类 - ai相互作用。
气候变化、冲突与移民（CCM）关系及水资源短缺研究
研究结果基于对利比亚五个地点（朱夫拉、库夫拉、塞卜哈、塔朱拉和的黎波里）以及苏丹五个地点（喀土穆、北达尔富尔、南达尔富尔、卡萨拉和格达里夫）的混合方法研究。本报告首先简要回顾了关于社区协调机制动态的学术和实践文献。然后，它阐述了利比亚和苏丹社区协调机制关联动态的关键交叉点，以及它们如何催化或加剧脆弱性和挑战。总体而言，显而易见的是，在这些环境下进行项目和政策设计的关键一步始于认识到暴力、移民决策和环境恶化不能被简化为彼此之间的纯粹因果机制。它们之间存在着复杂而多层面的关系，以及其他文化、结构和环境因素。