摘要:网络威胁继续在复杂性中发展,因此传统的网络威胁智能(CTI)方法难以保持步伐。从数据摄入到弹性验证,可以自动化和增强各种任务的潜在解决方案。本文探讨了将人工智能(AI)引入CTI的潜力。我们提供了AI增强的CTI程序管道的蓝图,并详细介绍其组件和功能。该管道强调了AI和人类专业知识之间的合作,这对于产生及时和高规定的网络威胁智能是必不可少的。我们还探讨了缓解建议的自动生成,并利用AI提供实时,上下文和预测性见解的能力。但是,将AI集成到CTI中并非没有挑战。因此,我们讨论了AI驱动决策中透明度的道德困境,潜在的偏见和必要。我们满足了对数据隐私,同意机制和潜在滥用技术的需求。此外,我们高度阐明了在CTI分析和AI模型中解决偏见的重要性,保证其透明度和解释性。最后,我们的工作指出了未来的研究方向,例如探索高级AI模型以增强网络防御措施,以及人为合作的优化。最终,AI与CTI的融合似乎在
由于地球的海洋占其总表面积的三分之二,海洋经济在历史上一直高度多样化。随着技术的进步,领先的企业和生态组织正在建造和动员新的设备,这些设备由尖端的海洋机电一体化解决方案支持,以探索和利用这一充满挑战的环境。自动跟踪这些类型的行业以及周围的海洋生物可以帮助我们发现导致物种数量变化的原因,预测将来会发生什么,并制定正确的政策来帮助减少环境影响并使星球更具可持续性。这项研究的目的是创建一个新的平台,以自动检测不规则形状的人造海洋物体(ISMMMOS),该数据集中来自海洋航空调查图像的大型数据集。在这种情况下,开发了一种新型的非参数方法,该方法具有几种混合统计机器学习(ML)方法,以在大型调查中自动在海面上的ISMMMOS进行分割。这种方法在广泛的海洋领域得到了验证,提供了强大的经验概念证明。
标题特别重点问题第一部分:癌症治疗类型的功能性纳米材料,文章https://clok.uclan.ac.uk/37922/doi https://doi.org/10.2217/nnm-2021-01-01-2021-0150日期2021引文2021引文SEN,tapas and papas and tapas and tapas and Mahmoudi extip iplotigiation(MAHMOUDI):癌症治疗中的纳米材料。纳米医学,16(11)。pp。879-882。ISSN 1743-5889创作者SEN,TAPAS和MAHMOUDI,MORTEZA
牲畜具有很高的经济价值,并且经常在大型农场中对其进行监测是一项劳动密集的任务,而且昂贵。关于单个动物及其周围环境的智能数据的出现为早期发现和预防疾病,更好的动物护理和可追溯性,更好的可持续性和农场经济学开辟了新的机会。精确的牲畜农业(PLF)依靠牲畜数据的恒定和自动收集来支持农民,兽医和当局做出的专业知识和管理决定。无人机的高流动性与高水平的自主权,传感器驱动的技术和AI决策能力相结合可以为农民提供许多优势,从而利用大型农场的每个角落利用即时信息。这项研究的主要目标是i)探索各种基于无人机的基于视觉的遥感模式,尤其是视觉带感应和热成像仪,ii)ii)ii)ii)ii)ii)ii)ii)收集具有各种参数的数据,ii)ii)与研究人员建立良好的高级式富有融合式融合式融合式融合式融合的方法,以建立各种参数方式。收集的数据表明,可以利用从多种传感器模式获得的牲畜的独特特征的融合,以帮助农民通过PLF在大型农场中体验更好的牲畜管理。
抽象目的 - 人类正在走向不朽的生活吗?如果是这样,哪些社会领域在实现这一目标中发挥了积极作用?为了理解这一点,该研究探讨了永生与健康和医疗旅游业之间的关系,以寻求它们之间的潜在关系,并最终询问有关这些旅游部门增长的困难问题,以及对他们进行更大监管的潜在需求。设计/方法论/方法 - 采用务实的哲学方法,并通过检查次要来源以及已发表的材料和报告的精致信息,该研究介绍了原始的理论知识以及探索旅游业和人类永生的模型。调查结果 - 本文认为,当今健康和医疗市场的持续增长可能导致一个世界,在我们的世界中,人类主义者和半机器人都在我们的世界中,甚至从智人接管。该研究提出了一个模型,强调了健康和医疗旅游市场的潜在作用,这说明了未来消费者服务的潜力,这些服务可能会进一步推动寻找永生的搜索。因此,这种市场和消费者的欲望是如何(在)直接支持人文对(非人类)不朽生存的渴望的。独创性/价值 - 如今,个人受到健康实践,医疗和化妆品的驱动,并愿意环游世界,以寻找能够执行所需程序或寻求价格更便宜的公司。这项研究提供了对这些复杂关系的新见解,并绘制了健康与医疗实践之间的隶属关系以及不朽的概念。
JRC137607 EUR 31987 EN PDF ISBN 978-92-68-18730-2 ISSN 1831-9424 doi:10.2760/890142 KJ-NA-31-987-EN-N 卢森堡:欧盟出版局,2024 © 欧盟,2024 欧盟文件再利用政策由欧盟委员会 2011 年 12 月 12 日关于再利用委员会文件的决定 2011/833/EU 实施(OJ L 330,2011 年 12 月 14 日,第 39 页)。除非另有说明,否则本文件的再利用均根据 Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) 许可证授权(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。这意味着,只要给予适当的认可并注明任何更改,就可以重复使用。对于任何不属于欧盟的照片或其他材料的使用或复制,必须直接向版权持有人寻求许可。- 封面插图,© Ktsdesign
摘要 - 多模式增强学习(RL)的最关键方面之一是不同观察方式的有效整合。具有从这些模式中得出的鲁棒和准确表示是增强RL算法的鲁棒性和样品效率的关键。但是,在RL设置中,用于视觉动作数据的学习表示构成了重大挑战,尤其是由于数据的高维度以及与动态环境和任务目标相关的视觉和触觉输入所涉及的复杂性。为了应对这些挑战,我们提出了多模式对比度无监督的强化学习(M2CURL)。我们的方法采用了一种新颖的多式自我监督学习技术,该技术可以学习有效的代表,并有助于更快的RL算法收敛。我们的方法对RL算法不可知,因此可以与任何可用的RL算法进行集成。我们在触觉健身房2模拟器上评估了M2Curl,并表明它可以显着提高不同操纵任务的学习效率。与没有我们的表示学习方法相比,与标准RL算法相比,每集更快的收敛速率和更高的累积奖励可以证明这一点。项目网站:https://sites.google.com/view/m2curl/ home
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Brinkmann S和Kvale S.访谈:学习定性研究访谈的技巧(第3版)。洛杉矶:Sage出版物,警察。2015。BülowP,Persson Thunqvist D和SandénI。 (ed。) 参与的参与:专业对话的条款和机会。 Malmö:Gleerups,2012。http://www.diva-portal.org/smash/record.jsf?pid=diva2%3A52902&dswid=9987 Cooper H. Cooper H.研究合成和荟萃分析。 逐步的方法(第5版)伦敦:Sage,2016年。 Coughlan M,Cronin,P。在护理,健康和社会护理方面进行文献综述(第3版)。 伦敦:Sage,2021。 Cox C.护士的临床检查方法。 隆德:学生文学,2015年。 Edberg A-K,Ehrenberg A,Wijk H,ÖhlénJ,Andersson A-C等。 高级护理:护士专业领域的核心竞争力(第二版)。 隆德:学生文学,2021。 Edvinsson。 A.针对患者 - 安全护理的过程导向管理系统。 斯德哥尔摩:自由,2016年。 ekman I. (ed。) 以医疗保健为中心。 从哲学到实践。 (第二版)。 斯德哥尔摩:自由,2020年。 字段字段AP。 使用IBM SPSS统计数据发现统计信息。 第六版。 伦敦:Sage出版物; 2024。BülowP,Persson Thunqvist D和SandénI。(ed。)参与的参与:专业对话的条款和机会。Malmö:Gleerups,2012。http://www.diva-portal.org/smash/record.jsf?pid=diva2%3A52902&dswid=9987 Cooper H. Cooper H.研究合成和荟萃分析。 逐步的方法(第5版)伦敦:Sage,2016年。 Coughlan M,Cronin,P。在护理,健康和社会护理方面进行文献综述(第3版)。 伦敦:Sage,2021。 Cox C.护士的临床检查方法。 隆德:学生文学,2015年。 Edberg A-K,Ehrenberg A,Wijk H,ÖhlénJ,Andersson A-C等。 高级护理:护士专业领域的核心竞争力(第二版)。 隆德:学生文学,2021。 Edvinsson。 A.针对患者 - 安全护理的过程导向管理系统。 斯德哥尔摩:自由,2016年。 ekman I. (ed。) 以医疗保健为中心。 从哲学到实践。 (第二版)。 斯德哥尔摩:自由,2020年。 字段字段AP。 使用IBM SPSS统计数据发现统计信息。 第六版。 伦敦:Sage出版物; 2024。Malmö:Gleerups,2012。http://www.diva-portal.org/smash/record.jsf?pid=diva2%3A52902&dswid=9987 Cooper H. Cooper H.研究合成和荟萃分析。逐步的方法(第5版)伦敦:Sage,2016年。Coughlan M,Cronin,P。在护理,健康和社会护理方面进行文献综述(第3版)。伦敦:Sage,2021。Cox C.护士的临床检查方法。隆德:学生文学,2015年。Edberg A-K,Ehrenberg A,Wijk H,ÖhlénJ,Andersson A-C等。高级护理:护士专业领域的核心竞争力(第二版)。隆德:学生文学,2021。Edvinsson。 A.针对患者 - 安全护理的过程导向管理系统。 斯德哥尔摩:自由,2016年。 ekman I. (ed。) 以医疗保健为中心。 从哲学到实践。 (第二版)。 斯德哥尔摩:自由,2020年。 字段字段AP。 使用IBM SPSS统计数据发现统计信息。 第六版。 伦敦:Sage出版物; 2024。Edvinsson。A.针对患者 - 安全护理的过程导向管理系统。斯德哥尔摩:自由,2016年。ekman I.(ed。)以医疗保健为中心。从哲学到实践。(第二版)。斯德哥尔摩:自由,2020年。字段字段AP。使用IBM SPSS统计数据发现统计信息。第六版。 伦敦:Sage出版物; 2024。第六版。伦敦:Sage出版物; 2024。
恶意网络近年来,随着移动设备的使用越来越多,将几乎是现实世界的运营转移到网络世界的趋势越来越大。尽管这使我们的日常生活变得容易,但由于互联网的匿名结构,它也带来了许多安全漏洞。使用的防病毒程序和防火墙系统可以防止大多数攻击。但是,经验丰富的攻击者试图用伪造网页向他们进行融合,以针对计算机用户的弱点。这些页面模仿了一些流行的银行业务,社交媒体,电子商务等。网站要窃取一些敏感信息,例如用户ID,密码,银行帐户,信用卡号等。网络钓鱼检测是一个具有挑战性的问题,在市场上提出了许多不同的解决方案,作为黑名单,基于规则的检测,基于异常的检测等。在文献中,可以看出,由于其动态结构,目前的作品倾向于使用基于机器学习的异常检测,尤其是捕捉“零日”攻击。在本文中,我们通过使用八种不同的算法来分析URL,并提出了一个基于机器学习的网络钓鱼检测系统,以及三个不同的数据集将结果与其他工作进行比较。实验结果描述了