摘要 由于互联网的快速普及,网络空间不断扩大。网络空间的这种扩展导致战争模式从常规战争转变为网络战。特别是在国防领域,网络空间被确立为继陆、海、空、天之后的第五大战场。网络空间中的网络战是由众多网络攻击引起的。但是,当前的防御系统不足以有效防御网络威胁。需要一个新的网络战框架来补充当前的防御系统。在本文中,我们将根据网络作战执行过程将所需的概念构建成一个集成框架,并在框架之间进行评估网络战斗损害评估的实验,并提出网络战作战框架。
c. 如果我们将新西兰警察局、新西兰国防军和毛利卫生局与皇家实体支出一起计算,政府可能会发现部门支出中承包商和顾问节省的资金略多于三分之一,非部门支出中节省的资金接近三分之二。 d. 2022/23 年,非部门机构在承包商和顾问的 OPEX 上所占总劳动力支出的比例低于部门和部门机构。然而,最新的 2023 年 9 月季度结果显示,部门的 OPEX 份额趋于回升至 10% 左右。 e. 迄今为止,削减支出的动力主要集中在 OPEX 上。这是因为 CAPEX 通常侧重于基础设施的长期建设,并且通常依赖于公共服务部门不会期望直接持续雇用的专业知识类型(例如工程师或建筑师)。
首先要区分具有国际法基础的免疫力以及由国内立法引起的豁免。大多数州为自己的高级官员提供某些类型的免疫力,特别是为了确保他们能够在受到政治动机的起诉中保护自己的职能。2但是,这些免疫力源于宪法或国内立法行为,而不是根据国际法所规定的任何义务。这是一个纯粹的内部问题,任何国家都有自由决定的自由,只要它与国际义务没有冲突。如果出现这种冲突,国际义务将占上风,因为一个国家“不可能援引其内部法律的规定,以作为其未能执行条约的理由”。3因此,国际引渡或起诉的国际义务将在国内豁免权上占上风。
本指南中的建议代表尼斯的观点,在仔细考虑可用证据后到达。在行使判断力时,专业人员和从业人员应充分考虑到患者或使用其服务的人的个人需求,偏好和价值观。不强制使用这些建议,并且该指南并不覆盖与他们及其家人,照顾者或监护人协商时,做出适合个人情况的责任。
解释摄像机数据是自主行动系统(例如自动驾驶汽车)的关键。在现实世界环境中运行的视觉系统必须能够解释其周围环境,并需要能够处理新型情况。本文解决了开放世界的分段,即解释训练过程中未见对象的图像数据的变体。我们提出了一种新的方法,该方法可以执行确定性封闭世界的语义分割,同时可以识别新类别,而无需任何适当的培训数据。我们的方法1另外,为图像中的每个新发现的类与已知类别提供了相似性度量,这在下游任务(例如计划或映射)中可能是有用的信息。通过广泛的实验,我们表明我们的模型在已知的训练数据以及异常分割的类别上实现了最新的结果,并且可以区分不同的未知类别。
硅基涂层体系中应引起重视的基本研究问题是:(1)研究添加剂(如硼、锗)、水分和氧压对氧化物粘附性和粘度的影响,以便为有效减少和控制密封剂和水垢开裂提供必要的理解和数据;(2)为开发具有最佳热膨胀、应变耐受性和可塑性的双层和玻璃涂层进行裂纹管理,进行必要的分析和建模;(3)研究真实的功能梯度涂层,利用涂层的梯度和/或一系列层来控制裂纹的萌生,特别是裂纹的扩展;(4)在可能的情况下,包括测量、分析和实际建模施加应力对涂层系统的影响;(5)在二氧化硅作为离子导体的较高温度下,电解抑制通过二氧化硅水垢的传输。
电话:262.366.0397 (c) 电子邮件:tracieschnell@gmail.com 自 1995 年以来,我一直从事文化资源管理工作,其中 23 年在 Heritage Research, Ltd. (HRL) 工作,该公司专门从事第 106 条合规性的各个方面,以及环境历史、国家登记提名、社区规划服务、一般历史研究和 HABS/HAER 文档。 2018 年,我成立了自己的历史咨询公司,继续完成社区调查、国家登记提名以及其他类型的历史资源审查/评估。我以独资有限责任公司的形式经营业务,因此,我将全权负责完成与该项目相关的所有工作。背景/工作经历:• 威斯康星大学密尔沃基分校艺术史与批评(建筑史重点)学士和硕士学位• 作为历史资源顾问,在文化资源管理领域拥有近三十年的全职经验• 多年来一直担任由 Historic Milwaukee, Inc.、沃瓦托萨历史学会以及弗兰克·劳埃德·赖特威斯康星州/赖特威斯康星州举办的年度住宅参观活动的研究主席或委员会成员,我曾是这些董事会的成员• 2003 年至 2014 年,担任密尔沃基公共(中央)图书馆举办的两年一度的住宅历史项目的唯一非图书馆工作人员讲师;此后每年举行一次,直到 2016 年。在 HRL 工作期间,我担任以下威斯康星州社区历史资源规划调查(或重新调查)的首席研究员,在某些情况下,还是唯一作者:阿什兰(2000-2001 年以及 2017 年);穆克沃纳戈(2001 年);蒂恩斯维尔(2003 年);尼纳(2005 年);西阿利斯(2007 年);梅纳沙(2009 年);丰迪拉克(2011 年);新荷尔斯泰因(2013 年);
您好,我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC(也称为 AiWebTools.Ai)的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站,或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来,我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在,并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用,包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来,我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具,它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作;相反,我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的,赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题,如果他们没有口袋里的人工智能助手,他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能,它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能,从医生人工智能到兽医人工智能,再到教育导师,再到大学学位 GPT,这是一个 GPT,它基本上可以教你每一门大学课程,不管你想学什么学位,它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情,我真的无法在这篇证词中全部列出,但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失,这是肯定的,无论你通过什么法律,即使人工智能明天成为非法,一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行,而你无法控制网络。此外,人工智能已经发展到可以在硬件本地运行,你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的,人们对此一无所知,例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot,你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成;然而,co-pilot 有必须遵守的条款和条件,因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能,看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响,并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里,我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人,这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中,它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明,更有能力,我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的,它正在到来,你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律,阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西;然而,你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西,因为它在这个世界上以多种方式运行,所以它无法改变;它将进化成它注定要参与的任何东西,没有任何法律可以影响它的行动方向
征文:教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点,旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论,讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究,也包括社会科学、经济学和人文学科,包括所有学科,如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产,以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面,我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面,我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法(包括使用人工智能的方法)、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下,不同观点之间的沟通和相互理解至关重要,这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说,我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题:在最广泛的层面上,立法和规范问题;在公司层面,关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题;在个人层面,关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此,技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序(以及如何开发)来解决第 1 部分提出的问题的(计算机科学主导)讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年,但近年来,由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长,其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻,人工智能专家和教育专家必须携手合作,以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中,我们特别关注人工智能的技术方面,重点关注用于内容创建(生成式人工智能)、学生分析(机器学习)、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
效力研究(包括干扰研究)概述 许可/获准产品的每个抗原部分都必须得到 APHIS 认可的效力研究的支持。如果需要标签声明交叉保护,则必须进行单独的效力研究来支持每项声明。同样,必须进行单独的效力研究来支持具有多种不同疾病综合征的疾病的多综合征声明。一旦证明了给定产品配方中抗原的效力,该抗原通常可以与相关产品中的其他抗原结合使用,从而降低效力要求。如果拟议新产品中的每种抗原之前已被证明单独(或其他组合)有效,则可能只需要证明抗原在新组合中不会过度干扰彼此。获得许可后,可以进行效力类型的研究,以使参考序列符合效力测试的要求,或确认适当的再接种间隔。尽管参考资格研究有时可能使用比关键效力研究略小的治疗组,但所有其他审查和解释结果的指南均适用。信息流