XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systeminfrastructures
构建图书馆 AI 基础设施的步骤
摘要：深度学习、机器学习、神经网络和自然语言处理的人工智能可能性为图书馆提供令人着迷的新型人工智能服务领域。这些领域中的大多数将被整合到传统的学术图书馆“信息”和“数字”素养计划和大学研究环境中，以使研究教师、学生和图书馆工作人员能够使用。大多数在计算机科学学科之外工作的大学教师、研究生和图书馆工作人员都需要帮助，以使他们的数据和研究朝着新的人工智能方向发展。这项研究概述了在学术图书馆的“第三跨学科空间”内构建新人工智能服务的方法和基础设施。图书馆是实现这些新的“算法素养”服务的非常合适的空间。这项工作利用了德克萨斯州立大学图书馆采取的务实步骤来建立良好的基础。回顾了建立数字学术研究生态系统的以数据为中心的步骤。为图书馆人工智能服务设置所需的以数据为中心的基础工作使研究、数据和媒体朝着更广泛的全球在线人工智能方向发展。讨论了图书馆人工智能外部学术交流服务以及涉及基础人工智能支架的渐进步骤的教育方法。引导工具建立在现有系统之上，并为以后实现未来的 AI 洞察提供便利。阐明了从数据收集到数据清理、分析和数据可视化再到 AI 应用的路径。提出了推动图书馆工作人员、研究教师和研究生迈向这些新的 AI 可能性所需的重点步骤。回顾了以数据为中心的生态系统、重组和建立现有图书馆工作人员的专业知识。建议为以后的 AI 可能性建立数据研究存储库、算法和程序素养。考虑了初步的 AI 图书馆工作组和研发原型方法，以扩大未来的图书馆服务和人力资源基础设施。建议采用新兴途径来创建图书馆 AI 基础设施，以便更好地为当前正在发生的全球 AI 范式转变做好准备。关键词：人工智能、深度学习、数据研究存储库、学术图书馆、研究图书馆
关键基础设施和关键资产的物理保护
该文件，即《关键基础设施和关键资产实物保护国家战略》（简称《战略》），确定了一套明确的国家目标和宗旨，并概述了指导原则，这些原则将支撑我们为保护国家安全、治理、公共健康和安全、经济和公众信心至关重要的基础设施和资产所做的努力。该战略还提供了一个统一的组织，并确定了推动我们近期国家保护优先事项和为资源分配过程提供信息的具体举措。最重要的是，它为建立和培育合作环境奠定了基础，使政府、行业和私人公民能够更有效、更高效地履行各自的保护责任。
小组讨论：能源基础设施安全 - 普渡大学
• 指导 – SoS 目标、管理、资金和权限；系统从属于 SoS • 认可 – SoS 目标、管理、资金和权限；但是系统与 SoS 并行保留自己的管理、资金和权限 • 协作 – SoS 级别没有目标、管理、权限、责任或资金；系统自愿合作以解决共同或共同利益 • 虚拟 – 类似于协作，但系统彼此不了解 SoS SE 指南侧重于“认可”的 SoS
关键基础设施和关键资产的物理保护
该文件，即《关键基础设施和关键资产实物保护国家战略》（简称《战略》），确定了一套明确的国家目标和宗旨，并概述了指导原则，这些原则将支撑我们为保护国家安全、治理、公共健康和安全、经济和公众信心至关重要的基础设施和资产所做的努力。该战略还提供了一个统一的组织，并确定了推动我们近期国家保护优先事项和指导资源分配过程的具体举措。最重要的是，它为建立和培育合作环境奠定了基础，使政府、行业和私人公民能够更有效、更高效地履行各自的保护责任。
2021-2024 年芬兰研究基础设施路线图
国家研究基础设施是具有国家和/或国际重要性的研究基础设施，可促进研究和教育的质量。国家研究基础设施还对商业生活和整个社会产生影响。国家研究基础设施的所有权和组织结构明确，管理层和人员的关键能力需求已知。国家研究基础设施必须有一个长期的维护和开发服务计划。研究基础设施产生的服务和数据必须公开访问。国家研究基础设施必须在其运营中考虑数字化和数据密集度所带来的变化需求。国家研究基础设施必须在其运营中考虑可持续发展目标。国家研究基础设施的资金基础必须是可持续的，不能过度依赖芬兰科学院的竞争性资金。
关键基础设施和重要资产的实物保护
该文件名为《关键基础设施和重要资产实物保护国家战略》（简称《战略》），明确了一套国家目标和宗旨，并概述了指导原则，这些原则将支撑我们保护对国家安全、治理、公共健康和安全、经济和公众信心至关重要的基础设施和资产的努力。该战略还提供了一个统一的组织，并确定了推动我们近期国家保护优先事项和指导资源分配过程的具体举措。最重要的是，它为建立和培育合作环境奠定了基础，使政府、行业和私人公民能够更有效、更高效地履行各自的保护责任。
关键基础：保护美国基础设施
John R. Powers，执行董事 — 联邦紧急事务管理局 Merritt E. Adams — AT&T Richard P. Case — IBM Mary J. Culnan — 乔治城大学 Peter H. Daly — 财政部 John C. Davis — 国家安全局 Thomas J. Falvey — 运输部 Brenton C. Greene — 国防部 William J. Harris — 美国铁路协会 David A. Jones — 能源部 William B. Joyce — 中央情报局 David V. Keyes — 联邦调查局 Stevan D. Mitchell — 司法部 Joseph J. Moorcones — 国家安全局 Irwin M. Pikus — 商务部 William Paul Rodgers, Jr. — 全国公用事业监管委员会 Susan V. Simens — 联邦调查局 Frederick M. Struble — 联邦储备委员会 Nancy J. Wong — 太平洋煤气电力公司
关键基础：保护美国基础设施
John R. Powers，执行董事 — 联邦紧急事务管理局 Merritt E. Adams — AT&T Richard P. Case — IBM Mary J. Culnan — 乔治城大学 Peter H. Daly — 财政部 John C. Davis — 国家安全局 Thomas J. Falvey — 运输部 Brenton C. Greene — 国防部 William J. Harris — 美国铁路协会 David A. Jones — 能源部 William B. Joyce — 中央情报局 David V. Keyes — 联邦调查局 Stevan D. Mitchell — 司法部 Joseph J. Moorcones — 国家安全局 Irwin M. Pikus — 商务部 William Paul Rodgers, Jr. — 全国公用事业监管委员会 Susan V. Simens — 联邦调查局 Frederick M. Struble — 联邦储备委员会 Nancy J. Wong — 太平洋煤气电力公司
基于两色LED模块的光电子甲烷传感器
摘要：在技术渗透到我们生活的各个方面的时代，保护重要的基础设施免受网络威胁至关重要。本文探讨了机器学习和网络安全如何相互作用，并详细概述了这种动态协同作用如何增强关键系统和服务的防御。网络攻击对包括电网，运输网络和医疗保健系统在内的重要基础设施的公共安全和国家安全的危害非常重要。传统的安全方法未能跟上日益复杂的网络威胁。机器学习提供了改变游戏规则的答案，因为它可以实时分析大数据集并发现异常情况。这项研究的目的是通过应用机器学习算法（例如CNN，LSTM和深层增强算法）来增强关键基础架构的防御能力。这些算法可以通过使用历史数据并不断适应新威胁来预测弱点并减少可能的破坏。该研究还关注数据隐私，算法透明度和将机器学习应用于网络安全时出现的对抗性威胁的问题。要成功部署机器学习技术，必须消除这些障碍。保护重要的基础设施至关重要，因为我们每天都在连通性无处不在。这项研究提供了一个路线图，用于利用机器学习来维护我们当代社会的基础，并确保面对改变网络威胁，我们的重要基础设施是强大的。更安全，更安全的未来的秘诀是尖端技术与网络安全知识的结合。
关键基础：保护美国基础设施
John R. Powers，执行董事 — 联邦紧急事务管理局 Merritt E. Adams — AT&T Richard P. Case — IBM Mary J. Culnan — 乔治城大学 Peter H. Daly — 财政部 John C. Davis — 国家安全局 Thomas J. Falvey — 运输部 Brenton C. Greene — 国防部 William J. Harris — 美国铁路协会 David A. Jones — 能源部 William B. Joyce — 中央情报局 David V. Keyes — 联邦调查局 Stevan D. Mitchell — 司法部 Joseph J. Moorcones — 国家安全局 Irwin M. Pikus — 商务部 William Paul Rodgers, Jr. — 全国公用事业监管委员会 Susan V. Simens — 联邦调查局 Frederick M. Struble — 联邦储备委员会 Nancy J. Wong — 太平洋煤气电力公司