XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemscandal
4/1/2025 Manchette al-Binaa 报纸法语和德语......
2025 年 4 月 1 日 Manchette al-Binaa 报纸 纳赛尔·坎迪尔的每日新闻 法国和德国外交部长在叙利亚大马士革将库尔德人和教派纳入国家建设 叙利亚军队与边境武装团体发生冲突，叙利亚政府邀请米卡提进行双边会谈 伊朗飞机搜查丑闻“毫无收获”结束，哈提卜敦促马瓦拉维在南部采取勇敢行动 政治编辑写道：法国和德国外交部长结束了对叙利亚大马士革的快速访问，重点关注欧洲是否准备好与叙利亚新政府接触并就逐步解除制裁进行谈判。这一进程的关键在于监督在过渡阶段建立一个符合包容性标准的新国家，预计最终将以一部民事宪法和可信的选举结束。部长们强调，可信的政治进程的基石是成功地将库尔德人纳入过渡时期，包括他们参与建立新军队、起草宪法和组建政府。作为交换，欧洲表示
Twitter 文件揭露生存威胁 - Imprimis
离开 Twitter 后，他解雇了一大批无用或不服从的员工，制定了新的内容审核政策，并试图改革一种近乎（现在仍然近乎）戏仿的觉醒企业文化。在此过程中，马斯克与泰比和韦斯协调发表了一系列基于 Twitter 内部文件的故事，这些文件涉及多年来的一系列重大政治事件：亨特·拜登笔记本电脑丑闻、Twitter 的秘密影子禁令政策、特朗普总统在 1 月 6 日美国国会大厦骚乱后被 Twitter 停用、FBI 利用 Twitter 在 2020 年大选前压制“选举造假”、Twitter 参与五角大楼的海外心理战活动、压制对官方新冠疫情说法的不同意见、参与通俄门骗局，以及逐渐屈服于美国情报界的直接参与——以 FBI 为中间人——内容审核。
柴油 - 运输与环境
自 2015 年 9 月柴油门事件爆发以来，柴油车已被证明是欧洲各城市二氧化氮污染水平高的主要原因，导致 68,000 名欧洲人因呼吸二氧化氮含量高的空气而死亡。事后进行的数百次实际排放测试表明，自 2010 年以来在欧洲销售的所有轿车和货车中约有 80%（3700 万辆）污染严重，氮氧化物排放超标 300% 以上。几乎所有欧洲汽车制造商（包括戴姆勒、雷诺和菲亚特）都因涉嫌操纵排放测试而陷入丑闻。基于道路 PEMS 测试的新实际驾驶排放 (RDE) 法规已于 2017 年 9 月生效，预计将在 2019 年后降低新车的氮氧化物排放量。然而，ICCT 最近进行的测试表明，一些新型柴油车经过专门设计和校准以通过新的更严格的测试，而在 RDE 测试条件之外，氮氧化物排放量大约超过限值的 26 到 40 倍，从而破坏了任何空气质量效益，尤其是在城市地区。柴油车现在陷入了一个恶性循环。新的排放测试和法规最终要求更好的后处理系统，从而增加了制造成本。柴油车陷入了两难境地：一是担心有毒空气，二是法律压力要求执行空气污染限制，目前许多国家都提出了柴油禁令。
比较 SVM 和朴素贝叶斯分类器对假新闻的识别...
可以帮助创建系统来学习和执行多种操作 (Ahmed 等人，2021)。通常，机器学习用于各种预测或检测欺诈。机器学习算法用于变化，必须使用数据集进行训练。训练结果的模型可用于对假新闻进行分类或检测。为了检测假新闻，一些研究人员创建了算法或系统，根据新闻文章、博客和社交媒体中包含的内容、文本和语言风格来检测假新闻。根据作者或作者使用语言的方式识别和分类假新闻。 (Torabi Asr & Taboada, 2019) 发现假新闻经常使用与丑闻、死亡和恐怖有关的词语。此外，误导性新闻中的许多语言风格都是故意夸大或过于戏剧化的，第二人称代词的使用与假新闻直接相关 (Hancock 等人，2007；Rashkin 等人，2017)。利用AI技术克服虚假新闻的频繁和快速出现。
分散自治组织的长期
FTX丑闻和加密式繁荣和障碍周期质疑Daos等分散ISED系统的可持续性。本文认为，固有的约束将限制Daos的主流采用。我们争辩说，DAOS中代码的首要地位（由代码为Law Maxim代表）被夸大了合同中的语义差距。危机管理是另一个严重的瓶颈，因为没有中央当局的坐标决定的挑战。非正式的层次结构也可能出现，这与组织理论的权力概念一致，这将破坏分散目标。我们的分析将匿名的声誉验证，灵活性和透明度视为具有更多的持久力并将可伸缩性确定为主要障碍 - 这是由于高交易成本和吞吐量的贡献所致。©2024作者。由ElsevierEspaña，S.L.U。出版代表创新与知识杂志。这是CC下的开放式访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）
了解欧盟数据保护政策 - 欧洲议会
全球产生的数据量正在迅速增长。据估计，到 2025 年，数据量将从 2018 年的 33 泽字节（即 10 21 字节或 10000 亿千兆字节）增长到 175 泽字节。电子商务网站、社交媒体平台和其他在线服务的每日点击次数帮助创建了一个数据影子经济，这些数据揭示了人类的行为和偏好，大型商业技术公司可以免费获得这些数据。获取这些数据就是权力：行为或决策可以被操纵以用于商业目的或政治利益，而用户往往没有意识到或选择。Facebook - 剑桥分析公司丑闻揭示了个人数据的收集和分析在多大程度上为影响民主选举结果的算法提供了支持。人工智能和物联网等新兴的数据密集型技术进一步加剧了人们对侵犯权利的担忧。这些发展使数据保护法及其改革的重要性成为公众意识的焦点。公众意识
使用多个机器学习算法预测2024年美国总统选举
摘要美国总统大选的结果是影响全球舞台上贸易，投资和地缘政治政策的最重要事件之一。它还为未来几年设定了世界经济和全球政治的方向。因此，这不仅对美国人口，而且要塑造全球群众的未来福祉至关重要。因此，本研究的目的是在2024年总统选举中预测现任政党候选人的普选份额。这项研究应用了基于正规化的机器学习算法，以选择影响选民的最重要的经济和非经济指标。Lasso确定的变量进一步与LASSO（正则化），随机森林（包装）和梯度提升（增强）机器学习技术一起预测，以预测2024年美国总统选举中现任政党候选人的普选份额。调查结果表明，六月的盖洛普评级，平均盖洛普评级，丑闻评级，石油价格指标，失业指标和犯罪率影响现任当事方候选人的普选投票份额。拉索的预测是对普选投票份额预测的最一致的估计。基于拉索的预测模型预测，民主党候选人卡马拉·哈里斯（Kamala Harris）将在2024年美国总统大选中获得47.04％的普选份额。1。简介
经济发展和机构
自1975年独立以来的主要历史和经济事件始于统治该国的葡萄牙定居者的离开，几乎完全拆除了殖民机构。1977年，一个严厉的马克思列宁主义政权接管了，弗雷利莫和雷纳莫之间的冲突开始了。在1980年代初期加剧的战争，由南非的种族隔离政权进行了大量设计。在1986年的经济低点，莫桑比克在经济政策方面做出了拒绝，接受了布雷顿·伍兹机构和其他捐赠者在饱受战争war的经济中实施的东正教结构调整计划。和平随后在1992年，当时南非离开种族隔离，这导致了对未来的快速增长和高希望的过程。然而，急需的进步基本上反映了数百万农民难民的回归，并从极低的基地中恢复了。尽管对一些大型项目进行了投资，但在2000年代初期开始逐渐减少，并且越来越清楚的是，发展道路并不包含。并行，发现了巨大的气体储量，而跨广泛措施的机构指标恶化。最近，农村部门继续停滞不前，由于腐败（与重大的隐藏债务丑闻有关）和自然灾害的结合，2016年发生了重大的经济危机，而政治暴力和军事叛乱开始再次升级。
向 PCAST 提交的公众书面意见
2000 年，人们在核静止质量数据中发现了中子排斥力，它是一种被忽视的核能来源，将过去 40 年许多令人费解的太空时代观测结果联系在一起，就像拱门上的拱顶石将拼图的其他部分锁在一起一样。太空、气候和核科学界的成员忽视了中子排斥力，就像他们忽视了之前三个关于地球热源的关键发现一样，这三个发现可能避免了最近有关地球气候的所谓科学预测的丑闻：a.) 太阳在超新星爆炸中诞生了太阳系，然后在坍缩的超新星核心上重新形成（图 1）；b.) 在太阳系诞生时，r 过程中产生的过量 136 Xe 是陨石和行星中原始氦的示踪同位素（图 2）；c.) 太阳中的质量分馏（图 3）富集了太阳表面的轻元素和每种元素的轻同位素。以上四项发现共同构成了解释以下原因的框架：1.）能量和中微子不断从富含铁的太阳和类似恒星中涌出；2.）像太阳这样一颗普通的恒星形成于前身恒星富含中子的核心；3.）太阳中中子衰变产生的太阳氢在前往富含氢的表面之前，在前往星际空间的途中，通过聚变产生太阳中微子；4.）随着中子排斥力克服引力吸引力，宇宙碎裂并膨胀，产生剧烈的恒星爆炸或稳定的中子发射，并衰变为氢，最终作为废物离开恒星。
提出后批判性人工智能素养：为什么我们应该少担心算法透明度，多关心公民赋权
所谓的人工智能 (AI) 正在渗透到我们的公共和通信结构中。2019 年曝光的荷兰儿童保育福利丑闻表明，人工智能的不透明性对本已脆弱的群体有多么不利。事后，许多学者呼吁需要更可解释的人工智能，以便决策者可以干预歧视性制度。促进人工智能的可解释性 (XAI) 是解决这个问题的一个良好开端，但不足以让弱势群体有能力充分应对其影响。作为数据和计算机科学的典范，XAI 旨在通过更简单的模型来说明和解释复杂的人工智能，使其更易于访问和合乎道德。问题是，在这样做的过程中，XAI 将透明度非政治化为算法不透明性的补救措施，将透明度视为人为剥夺其意识形态意义。透明度被视为意识形态的解药，尽管我将展示这是一种会产生后果的意识形态举措。例如，它使我们过于关注算法的不透明性，而不是解释人工智能更广泛的力量。其次，它阻碍了我们就谁掌握着对人工智能的解释、应用或批评的权力展开辩论。问题在于，那些受到人工智能影响或歧视的人，就像荷兰的情况一样，几乎没有工具来处理人工智能作为一个系统的不透明性，而那些关注数据不透明性的人正在塑造素养讨论。为了解决这些问题，我建议超越对算法透明度的关注，转向后批判人工智能素养，以加强对访问、赋权和抵抗的辩论，同时不将可探索人工智能作为一个领域，也不将算法透明度作为一种意图。我在这里挑战的是将透明度视为非政治化和算法问题的霸权，并将人工智能的可解释性视为公民赋权的充分途径。关键词