XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System信息环境
陆军助理秘书的办公室
保护战斗功能对于保留多域操作中的未来功能至关重要。未来扩大的运营环境将更加复杂，更快和致命。对手将在竞争和武装冲突中造成僵局，并试图通过缺乏武装冲突的行动来实现战略和运营目标。敌人将结合所有领域的功能，反友好的力量优势，并在许多地区创造过度匹配。未来的力量必须保留对所有领域，电磁频谱和信息环境中威胁的关键能力，资产和活动；否认敌人的行动自由；并启用访问权限，以便指挥官可以将最大的战斗力应用于竞争，渗透，分离，利用，实现我们的军事目标，并以更有利的条件重返竞争。
利用人工智能来增强图书馆...
I.简介将AI集成到图书馆运营中确实为革命传统系统提供了重要的机会，使它们更适应当今迅速发展的信息环境中用户的需求和期望。AI可以产生重大影响的关键领域之一是增强搜索和检索过程。传统库目录通常依赖于基于关键字的搜索，这可能是限制的，并且可能并不总是产生最相关的结果。AI驱动的搜索算法可以利用自然语言处理（NLP）技术来更好地了解用户查询并提供更准确和个性化的建议。通过分析用户的行为和反馈，这些算法可以随着时间的流逝而不断地学习和改进，从而为图书馆顾客提供了更有效和令人满意的搜索体验。
战略状态 - 局部 - 心脏 - 疾病 - 遇到 -
•征税和支出（例如，烟草税和戒烟线资金）。•更改信息环境（例如产品和警告标签）。•更改建筑环境（例如，清洁空气需求，分区和人行道）。•解决社会经济状况（例如，贫困和医疗补助）。•直接调节人，专业人士和企业（例如烟草零售商）。•通过法院制度间接调节（例如，诉讼和执法）。该资源在州和地方层面提供了与烟草控制，Nutriɵon，物理疾病和慢性病有关的更具体的政策示例 - 围绕国家和领土健康的官员和cdc的一部分，围绕“ 2022222222222222222年”的一部分，围绕着EssenɵAl的政策方法进行组织。附录A）。推荐的读物和合作伙伴Publicaɵons和同行评审的期刊文献的读数和来源出现在整个过程中。
美国陆军网络空间和电子战行动概念 2025-2040
美国陆军是美国主要的陆军部队，其组织、训练和装备均经过精心设计，可在陆地上进行快速和持续的战斗。当今的对手已经研究了美国联合部队的作战方式，并通过发展在陆地、海上、空中、太空和网络空间以及电磁频谱、信息环境和战争认知维度上与美国作战相抗衡的能力进行了调整。要击败拥有先进能力的未来敌人，陆军需要作为综合联合部队的一部分，在多个领域同时和连续地开展作战。在多域战中，未来的陆军部队将在所有争夺空间内作战并取得胜利，从而在多个领域创造优势窗口，使联合部队能够自由行动，夺取、保留和利用主动权。
美国海军信息优势路线图，2013–2028
预计的作战和信息环境正在推动海军在冲突中使用和保护其现有、计划和预测的信息能力方面进行重大变革和改进的需求。美国海军信息优势路线图 2013-2028 旨在突出各种军事环境中出现的挑战，并描述海军在保证指挥和控制、战场感知和综合火力领域所需的先进信息能力。该路线图旨在帮助同步和整合海军各种信息相关计划、系统、功能和计划，以保持决策优势并满足高威胁环境中的未来作战目标。实现这些先进能力将需要利用海军在舰队、系统司令部和 OPNAV 参谋部的智力、技术、人力和财政资源。
加强数字技术的使用以实现综合...
威胁日益动态。对保护平民的期望比以往任何时候都高，再加上预算和政治压力要求缩减特派团规模，这促使几个特派团，特别是南苏丹特派团和联合国驻刚果稳定特派团，采用集中但高度机动的行动概念。这些概念预见了对广大地理区域的实时态势感知，以便能够快速投射武力来保护平民。与此同时，一些特派团的维和人员正受到冲突各方和在某些情况下平民的各种形式的直接攻击，要求全面和实时地了解他们周围的环境，以及对当地的看法、政治话语和他们所处的信息环境有细致的了解。4.维和特派团可以使用的数字技术的能力
Deepfakes 与国际冲突 - 布鲁金斯学会
泽连斯基办公室立即否认了其真实性，并指出这正是他们在战前警告过的那种“深度伪造”。尽管如此，作为武装冲突中首次高调使用深度伪造的事件，该事件标志着信息行动的转折点。欺骗和媒体操纵一直是战时通信的一部分，但此前几乎没有任何冲突参与者能够生成对手政治官员和军事领导人的逼真音频、视频和文本。随着人工智能 (AI) 变得越来越复杂，计算成本不断下降，深度伪造对在线信息环境构成的挑战只会越来越大。政策制定者和政府官员需要开发强大的系统来实时监控和验证公共和私人信息，同时还要评估何时（如果有的话）自己利用这项技术。
2024 年英国互联网治理论坛报告
我们社会普遍缺乏信任，导致缺乏共识，这反过来又对政治和民主构成了普遍问题。这种缺乏信任的情况也可能被敌对行为者（包括国家行为者）利用，他们试图进一步挑起不和。将虚假信息视为一组可观察的行为，而不是通过内容视角，可能是识别它的更好方法。加强本地新闻生态系统，鼓励平台在设计时考虑媒体素养，并在危机或威胁加剧时加强对内容算法推广的审查，可以帮助减轻错误和虚假信息的一些影响。人工智能可以成为对信息环境进行分类的有用工具，使人类事实核查人员更容易知道将精力集中在哪里。
生成的AI并找到法律
法律信息科学需要原则和理论。本文规定了六个原则或考虑因素，即对生成AI大语言模型的任何讨论及其在查找法律中的作用。本文得出的结论是，法律图书馆员将越来越多地吸引法律信息科学，并需要新的范式。除了六个原则外，本文还采用生态整体媒体理论来了解法律界的认知权威，机构，技术（技术，媒介和方法），地缘政治因素以及过去和未来的关系，以了解此信息环境中的变化。本文还解释了生成的AI，最后，提出了一些生成AI对各种法律研究问题的响应以及在这种情况下出现的问题的示例。
生成式人工智能、内容来源和公共服务互联网
数字内容来源：它是什么，它的目的是什么？数字内容来源是指使用元数据向最终用户提供有关数字内容的来源和更改的信息。这些信息可以包括：内容创建的日期和时间；内容的来源设备和位置；上传者的 IP 地址；以及对内容所做的任何编辑的日志。如果使用得当，这项技术可以帮助平台标记被操纵的内容，支持事实核查人员核实有争议的声明，并为在其设备上访问媒体的用户提供背景信息。皇家学会 2022 年的报告《在线信息环境》（第 8 页）强调了这一点，认为这是一项“前景光明”的创新，并将“随着虚假信息内容变得越来越复杂而变得越来越重要”。4 。