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中央情报局在经济和技术情报中的作用，
对美国情报的正确作用有三个争夺观点。一些政策制定者，参议院情报丹尼斯·德克尼尼（Dennis DeConcini）的主席，认为中央情报局和其他美国情报机构应将自己重新载入新的全球环境；一个以经济和技术竞争为特征的环境，而不是军事对抗。这样的适应性涉及使生态情报成为当务之急。这种观点的支持者断言，在冷战结束时，没有比中央情报局更好的实体来帮助美国公司在世界市场上保持竞争优势。deconcini并未主张CIA对外国公司进行全尺度工业间谍活动的任务，但他确实认可使用美国情报的有限使用
人工智能和数据对于......的重要性
美国联邦通信委员会技术咨询委员会人工智能和计算工作组 (AIWG) 讨论了大规模部署和采用人工智能方法和技术可能对国家网络产生的影响。AIWG 的重点是抓住人工智能作为国家电信生态系统不可或缺的一部分的前景和好处。与此同时，AIWG 还研究了促进安全使用人工智能和尽量减少常见陷阱的实践方法。WG 认识到工业界和联邦政府对人工智能技术的大量投资。1 它还考虑到基础和应用研究界在成熟人工智能技术方面的巨大势头，以及依赖人工智能的商业服务和应用在市场上的显著渗透，包括电信部门提供（和内部使用）的服务和应用。考虑因素包括对以下方面的影响：
ESG数据情报公司Deepki在2023年通过主要里程碑加强了其全球领导地位，以产生积极的影响。
成立于2014年，Deepki开发了一种SaaS解决方案，该解决方案使用数据情报来指导房地产参与者的净零过渡。该解决方案利用客户数据来改善资产的ESG（环境，社会和治理）绩效，并最大化资产价值。Deepki在60个国家 /地区开展业务，遍布巴黎，伦敦，柏林，米兰和马德里的400多名团队成员。该公司为将军房地产，瑞士人资产经理和法国政府等客户提供服务，帮助使他们的房地产资产更加可持续。Deepki现在监视全球150万种资产，通过将其CO₂排放量减少5％，帮助其客户与巴黎协议保持一致。
加速疫苗开发中的人工智能
在20世纪发达国家的预期寿命提高可以归因于几个因素 - 卫生基础设施和清洁水，粮食安全的提高，基于人群的医疗保健系统，最普遍的童年传染病和使用抗生素的大规模疫苗接种计划。亚历山大·弗莱明（Alexander Fleming）在1928年发现青霉素及其霍华德·弗洛里（Howard Florey）和恩斯特（Ernst）链条的纯化1940年以“抗生素年龄”为例，并奠定了探索潜力的基础，以探索大量的新颖抗菌剂（Hutchings等人（Hutchings等人）（Hutchings等，2019; lima et al。，2020; vila; vila。目前，将药物送入市场大约需要12年的公共用途，并且该过程非常昂贵，“新的抗生素的中位开发成本超过10亿美元，并且在批准后完成该化合物在其市场上的10年内完成批准后的批准后成本约为3.5亿美元。然而，在第一次临床使用青霉素后不久，观察到微生物通过几种不同的机制获得抗生素耐药性（Christaki等，2020; Huemer等，2020; Larsen等，2022）。世界卫生组织（WHO）强调了在细菌，病毒，寄生虫和真菌中应对耐药性的优先事项，这需要全球协调的多部门方法（Tacconelli等，2018）。抗菌抗性无疑受到i）在农业，兽医和医学实践中广泛使用广谱抗生素，ii）自我
市和哈克尼公共卫生情报战略和联合战略需求评估概述
● 由于健康的决定因素涵盖行为（如吸烟、饮食、体力活动）、环境（如建筑和自然环境、社区安全）、更广泛（如收入、教育、住房）和获得卫生服务的机会，因此，市和哈克尼 PHI 团队 (PHIT) 的工作不仅限于支持和帮助公共卫生团队，而是全系统的。
第九章：以色列的人工智能 - INSS
以色列的科技实力 以色列以其强大的科技实力而闻名，因其创业公司数量之多与人口规模相比相当，因此被称为“创业国度”。安全机构与学术部门合作开发的通信领域技术和能力使以色列能够在 20 世纪 90 年代充分利用不断发展的互联网。当时，许多以色列公司，其中包括 Checkpoint、Amdocs 和 Nice，牢固地确立了以色列在通信、安全、数据存储和半导体领域的领先地位。此外，以色列的创业文化促进了创新型公司的成长，这些公司为该国成功的技术生态系统做出了巨大贡献。 197
大数据和人工智能应用于血液和...
人工智能（AI）意味着数据分析的转折点，从而可以预测具有先验水平的未见结果。在多发性硬化症（MS）中，中枢神经系统的慢性炎症性局部线条具有复杂的发病机理和潜在的毁灭性后果，基于AI的模型已显示出令人鼓舞的初步结果，尤其是在使用神经影像作为模型输入或预测变量时使用神经影像学。根据文献，基于AI的方法在血清/血液和CSF生物标志物中的应用较少，尽管它具有很大的潜力。在这篇综述中，我们旨在调查和总结MS中适用于人体流体生物标志物的AI方法的最新进展，从而强调了最具代表性研究的关键特征，同时说明了它们的局限性和未来方向。
SAE 学院对生成人工智能 (AI) 的使用
SAE 认为 AI 应该增强而不是取代人类教学。通过利用 AI，我们的教育工作者可以在开发学习和教学方法时找到新的机会。我们还必须确保为毕业生提供进入创意媒体行业所需的技能，并在他们的工作流程中迅速采用 AI 工具。我们必须确保生成 AI 的使用不会取代创意媒体教育的其他重要方面，例如批判性思维、解决问题和协作。虽然生成 AI 可以成为产生新想法和探索创造性可能性的强大工具，但它无法取代这些核心技能的重要性。