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World File Search System信任
信任与心理安全：证据回顾
绩效最后，信任和心理安全的存在与个人和团队绩效结果的改善相关。这包括一个人对组织结果的直接贡献，例如完成特定工作任务（称为任务绩效）。它还包括可能不会直接影响组织绩效但有助于组织、社会和心理环境的行为（例如，加倍努力、遵守组织规则和政策以及帮助同事 - 称为情境绩效）。信任还在培养创新行为方面发挥着作用，例如开发新产品或提出创新想法（称为创新绩效）。相反，在充满威胁、无视安全程序、迟到或缺席等适得其反的行为的环境中，这种情况不太可能发生。
人工智能时代的青少年、信任和技术
虽然生成式人工智能的普及为创造力和效率打开了新的大门，但也引发了人们对信任的担忧。青少年在辨别真相、虚假信息和操纵方面面临着新的挑战。在这份新的焦点报告中，我们研究了 13-18 岁美国青少年在生成式人工智能时代如何体验信任。这份报告以我们之前的研究“人工智能时代的曙光：青少年、父母以及家庭和学校对生成式人工智能的采用”为基础，该研究探讨了青少年如何与人工智能互动。在这里，我们将深入研究生成式人工智能影响他们对内容和平台的信任的具体方式。这些发现提供了洞察力，以帮助青少年、父母和照顾者、教育工作者和技术领导者应对技术快速转型时代带来的信任挑战。
为自治系统的信任而设计 - NTNU
自动驾驶系统在世界范围内的普及程度正在不断提高。然而，许多人害怕从手动到自动再到自动驾驶解决方案的转变。对机器的不信任和失去控制的感觉可能会让许多人感到害怕。如果在开发过程中没有考虑到自动驾驶系统的用户，那么建立对系统的必要信任的重要人为因素可能会被遗忘。本文将解决自动驾驶汽车开发中与信任相关的挑战。本文将定义和讨论对自动驾驶系统的信任，以及如何开发系统以获得用户的必要信任。此外，本文将探讨设计方法，尤其是以人为本的设计 (HCD) 和面向系统的设计 (SOD) 如何帮助实现这种信任。将人类置于开发循环中可以增加对所需人机界面 (HMI) 的必要了解。SOD 有助于获得对自动驾驶汽车使用复杂性的必要概述。完全自动驾驶系统在技术上是独立的，但就像无人驾驶汽车一样，仍然依赖于人们的信任才能正常运行。由于人们的需求各不相同，信任又因人而异，因此，掌握一种能够把握复杂性的方法非常重要。HCD 和 SOD 拥抱多样性，将用户需求与技术相结合。
促进自动化信任：一项定性研究...
伯明翰大学研究档案电子论文库 这篇未发表的论文/学位论文的版权归作者和/或第三方所有。作者或第三方对本作品的知识产权由 1988 年《版权设计和专利法》定义或由任何后续立法修改。对本论文/学位论文中包含的信息的任何使用都必须符合该立法，并且必须得到适当的承认。未经版权所有者许可，禁止以任何形式进一步分发或复制。
确保 PNT：信任蓝点 - 突破防御
启用并依赖 GPS，因此，除了使用 GPS 管理部队和利用 GPS 固有的计时来同步防御系统的好处之外，还存在巨大的潜在下行风险，即越来越多的潜在对手可能会夺走这些系统，”Leonardo DRS Land Electronics 高级副总裁兼总经理 Bill Guyan 说道，该部门为陆军和海军陆战队生产战术计算机和显示器，并已向美国和国际部队部署了超过 300,000 个战斗管理系统 (BMS)。这种任务指挥能力最著名的是屏幕上显示的蓝点，它显示位置信息。
乌克兰：建立信任防御的选择
俄罗斯的全力罢工深受乌克兰的最初防守而感到沮丧。在乌克兰武装部队重新夺回领土之后，该部队分为两个阶段（春季和夏末/秋季2022年），战斗变成了第一次世界大战期间法国对抗的一场立场战争。冬季进攻（2022/2023），俄罗斯军队犯罪团伙试图扭转局面，显然遭受了巨大的损失。领土收益很小。
最佳实践和客户信任的框架
本文的目的是为增强客户信任的最佳实践和策略提供一个全面的框架，该框架对电子商务中人工智能（AI）的整合挑战和道德考虑进行了分析。该研究确定了采用AI的关键技术，组织和财务障碍，并解决了诸如数据隐私，算法偏见和透明度之类的道德问题，因为它们对人工智能的采用均具有。由于系统的主题分析和专家咨询，该研究能够综合现有知识并制定实用准则，从而有助于成功实施AI系统。经过验证的框架为希望有效利用AI技术的电子商务组织提供了可行的策略，同时保持道德标准并培养客户信任，同时有效地利用AI技术。通过检查AI在电子杂志中的作用，本研究指导企业创建AI驱动的值得信赖，高效的Ecosys-tem。
网络安全溶液和受信任的Internet-Connection-tic- ...
- 通过多个SIEMS的日志存储和分析 - 自定义的Corelight分析内容 - Corelight Machine Learning样品CaseLight客户流媒体网络证据并提醒Splunk，弹性和其他SIEM，使用符合SIEM的信息模型（例如CIM，CIM，EC）来加速IR研究或进食机器学习Algorithms。