XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System假冒
`区块链技术在确保...方面的作用
摘要 本评论论文探讨了区块链技术在增强医药供应链完整性和可追溯性方面的变革性作用。随着制药行业努力应对假冒、欺诈和数据差异等挑战，区块链作为一种有前途的解决方案应运而生，它提供了一个分散且不可篡改的账本，可以提高透明度和安全性。区块链通过实现实时监控并为所有利益相关者提供单一事实来源，解决了危及患者安全和公共健康的关键问题。本文重点介绍了区块链优势的关键发现，包括提高可追溯性、通过智能合约实现自动化以及增强利益相关者之间的协作。此外，它还为制药公司、监管机构和技术开发商提出了建议，以促进区块链解决方案在制药行业的采用和实施。最终，本评论强调了区块链彻底改变医药供应链的潜力，确保向消费者提供安全合法的药物。关键词：区块链技术、医药供应链、可追溯性、
AI和机器人技术：全面的集成
i.c.s.学院，KHED，Ratnagiri摘要：制造的见解的发展通常与软件供电的机械框架有关，包括便携式机器人，无人飞艇，以及较小程度的半自动驾驶汽车。鉴于算法域和物理领域之间存在显着差异，当前的框架远非实现使智能和客户友好的机器人可以轻松地在我们以人为中心的世界中集成和控制的预期结果。将机械技术与制造的见解相结合的机器见解的早期领域旨在构建实体和实施方案 - 意识伪造的见解框架。这种框架具有自我意识和对环境的认识，使它们能够适应其工作的连接体。合并虚假见解（AI）和机械自主权来控制，识别和机器学习框架对于在我们的日常生活中实现完全独立的智能框架至关重要。这项调查提供了机器见解的真实发展的概述，可以追溯到12世纪。那时，它继续关注具有假冒见解（AI）的机械技术的显示状态（AI），同时讨论关键框架和现代有关轴承的询问。关键字：Synergy;人工智能;机器人系统
人工智能（AI）驱动的盗版
2 阿米蒂大学北方邦阿米蒂法学院，勒克瑙校区 摘要：本研究论文探讨了人工智能 (AI) 对数字环境中盗版的影响。它研究了盗版在数字时代的增长方式，以及人工智能如何帮助保护知识产权并为盗版者提供新策略。该研究涵盖了人工智能在内容盗版中的应用，包括文本和音频的创作、深度伪造电影和假冒商品。此外，它还研究了人工智能辅助盗版技术，包括动态内容匹配、自动内容分发和抓取以及内容货币化。本文讨论了人工智能对知识产权的影响，以及版权侵权、执法挑战、质量和声誉损害、收入来源损失以及对创新的影响等问题。它继续讨论人工智能在版权执法和识别方面的进一步应用，例如内容指纹识别、自动删除请求、模式识别、内容扫描和匹配、适应性机器学习和实时监控。本研究探讨了隐私问题，包括数据收集和监控、误报、用户分析和缺乏透明度，这些问题与内容盗版中的人工智能有关。研究还讨论了合理使用和版权侵权问题，以及阻止人工智能驱动的盗版所涉及的技术和法律障碍。本研究包括人工智能驱动的推荐和流媒体服务、欺骗和深度伪造电影以及 DRM 解决方案的案例研究。对相关盗版案例法的审查到此结束。关键词：人工智能、人工智能、数字盗版、知识产权、版权、内容扫描、模式识别、自动删除请求、深度伪造视频、文本生成、音频生成、假冒产品、货币化、动态内容匹配等。21 世纪的数字环境已经发展成为一个庞大而复杂的领域，从根本上改变了我们共享、消费和保护创意信息的方式。在当今的数字时代，盗版的重要性急剧上升，给消费者、内容制作者和知识产权所有者带来了前所未有的困难。由于数字平台的广泛使用以及材料可以被非法复制和分发的简单性，盗版是一个不断变化的持续担忧。人工智能 (AI) 和盗版这一新兴领域有能力改变盗版领域。凭借其在自动化、机器学习和数据分析方面的惊人能力，人工智能 (AI) 有可能在持续打击盗版的战争中成为祸害和福音。1 它可以用于保护知识产权和执行版权，但它也可能使海盗能够制定更难识别和阻止的新策略。
药品序列化是全球打击假药的努力
目的：药品序列化是制药行业中的一种流程，它为在分销链中跟踪和验证药品提供了一种安全的解决方案。每个药品单元的唯一识别号有助于识别和打击假冒产品。本文旨在强调序列化实施作为打击全球假药现象的创新工具的优势。方法：全世界都投入了大量精力来加强药品识别。分析方法、新实验室设备的开发、数字解决方案和区块链技术是未来的新方向。此外，需要在国际层面上将制药行业、分销和药房之间的立法联系起来。结果：应在负责实体之间建立良好的合作关系，以保护公众健康并促进患者获得安全药物。欧盟实施的针对假药的指令、世界卫生组织发起的全球监测和监视系统或国际“打击假药”运动就是很好的例子。结论：需要制药行业和执法部门之间进行有效的联合努力。假药是对全球公共健康的威胁，需要实施统一的药品序列化系统作为理想的解决方案。
AI驱动的网络钓鱼检测和预防
摘要。网络钓鱼攻击涉及欺骗性的尝试，试图通过假冒可信赖的实体来获取敏感信息，这已经变得越来越复杂和广泛。传统的网络钓鱼检测方法通常依赖于启发式或基于签名的技术，这些技术可能难以适应攻击者采用的不断发展的策略。本文研究了人工智能（AI）在增强网络钓鱼检测系统中的作用。AI驱动的方法利用机器学习算法，自然语言处理和模式识别，以提高准确性和效率来识别和减轻网络钓鱼威胁。通过分析大型数据集，我们的系统发现了微妙的模式和异常，指示了传统方法可能会错过的网络钓鱼尝试。我们还讨论了网络钓鱼检测中的各种AI方法，包括受监督和无监督的学习技术，集合方法和深度学习模型。此外，我们评估了AI驱动系统在现实世界中的有效性及其适应新的网络钓鱼策略的能力。我们的论文以讨论当前的挑战和未来研究方向的讨论，强调了持续进步应对网络钓鱼威胁的动态性质的必要性。
使用区块链技术检测假产品
摘要：近年来，假冒产品在产品制造行业中起着重要作用。这会影响公司的名称，销售和公司的利润。区块链技术用于识别实际产品并检测假产品。区块链技术是分布式，分散和数字分类帐，以与链条相连的许多数据库中的块形式存储交易信息。区块链技术是安全的技术，因此任何区块都无法更改或黑客入侵。通过使用区块链技术，客户或用户无需依靠第三方用户来确认产品安全。在该项目中，随着移动和无线技术的新兴趋势，快速响应（QR）代码提供了一种强大的技术来打击伪造产品的实践。使用QR码扫描仪检测到伪造产品，该产品的QR码链接到区块链。因此，该系统可用于存储产品详细信息，并作为数据库中的块生成该产品的唯一代码。它从用户收集唯一代码，并将代码与区块链数据库中的条目进行比较。如果代码匹配，它将向客户发出通知，否则它将向客户通知产品是假的。
通过ML- ...
药用植物行业遇到了许多挑战，包括错误识别和伪造商品。这些问题有可能损害质量标准，从而损害医疗产品的安全性。通过使用CNN（基于Python的ML算法）CNN，本文为药用植物供应链中的药物图像识别问题提供了一种新颖的方法。开发的系统将基于药用植物图像的大型数据库，该数据库将用于指导CNN模型进行了严格的训练，以准确识别和验证整个供应链中的植物材料。通过利用ML系统进行图像处理，该系统提供了最可靠的保证，即药用植物是真实的，并且具有高质量。实验结果提供了证据表明该提议的解决方案具有宝贵的价值，因为它具有增强供应链安全，消除假冒产品并促进药用植物的鉴定的潜力。系统解决方案的Python实现有助于用户自定义和集成。这将使利益相关者能够有效解决其要求，从而促进迅速的决策。该项目的目的是提出一种特定的ML和CNN技术，该技术涉及伪造商品问题，并有助于医疗工厂的连锁安全。
质量检查员 II - V22 阿拉巴马州亨茨维尔
标准职能：• 能够阅读和解释复杂的图纸、规格、采购订单、工作说明和标准以确定质量状态；使用精密测量仪器，遵循工程订单和说明，并根据检查实践解释规范 • 协助质量团队成员或管理层记录和报告故障和不合格材料数据 • 能够确定接受或拒绝提交检查的材料 • 独立对新的、生产的、衍生的和/或改装的飞机或地面车辆原材料或完成的部件进行全面检查，以确保装运、接收、采购、在制品或最终检验时的状况、一致性和文件记录 • 对来自供应商/供应商的所有传入产品/材料进行接收检验 • 按要求完成不合格和纠正措施报告 • 良好的组织能力和 Microsoft Office 软件，以准确及时的方式记录和维护相关文书工作和检查结果 • 了解有关假冒零件的监管要求 • 熟悉适用于国防产品和材料的各种规范，包括检查材料测试报告、合格证书 • 可以为经验不足的员工提供指导和工作领导 • 能够使用测量仪器进行在制品检验，确保车间使用的所有测量设备均按照其特定要求工作 • 识别和向内部和外部客户传达质量计划的持续改进机会 • 指定监督人员指示的其他职责
科索沃共和国
1.1。所有类型的国内和国际文档，邮票，干燥和彩色密封，打字机，打字机印刷文档，笔墨/彩色，碳粉和喷墨印刷文档，纸张，手稿，签名，深层或潜在的写作痕迹，对文档的修改，复制的字母，类似的修改和类似的专业知识； 1.2。文件中的文本内容（包括损坏的文件）中的解密文本内容； 1.3。对历史文件进行身份验证，以确定对文化和遗产重要的历史文件的真实性； 1.4。收集和存储来自不同国家的文档，钞票和硬币的标准样本，并与“ Kessing”数据库进行比较； 1.5。根据欧盟委员会的C5A数据库收集假发并对假冒类型进行分类； 1.6。保留有权签署车辆注册证书（VRC）的官员登记册，并在科索沃共和国的车辆注册中心密封VRC的样品邮票； 1.7。将科索沃警察邮票的样本保留在科索沃的过境点； 1.8。验证和控制民事注册机构，科索沃药品局以及其他机构和机构的文件样品的安全功能； 1.9。技术科学工作程序草案，并向部门主任推荐批准。2。该部门的负责人向部门主任报告。
CEN-05-2024-NTPC-Graduate_A11Y.pdf
重要日期1 A.一眼空缺的详细信息2 B.Important instructions-online registration & submission of application 2 C. Important instructions - examination processes 4 D. Detailed CEN 5 1.0 General instructions 5 2.0 Vacancies 7 3.0 Medical standards for the posts 8 4.0 Nationality/citizenship 9 5.0 Age limit 10 6.0 Educational qualifications 11 7.0 Examination fee 11 8.0 Vertical reservation 12 9.0 Horizontal reservation 14 10.0 Ex-servicemen (Ex-SM) 15 11.0 Persons with基准残疾（PWBD）16 12.0无针对员工的异议证书（NOC）21 13.0招聘过程21 14.0标记25 15.0的归一化25.0如何应用25 15.1提交在线申请的步骤27 15.2修改申请的修改30 15.3无效申请 /拒绝31 16.0 HALL票证（e-e-callification 31 16.0 for for for e-e-callification for cb teverifition 32 feverifitive for cb teverifition 32 feverifition 32 cbts / cbts cbats，cbat of CBAT，cbat feverification 3.证书的文件和格式32 18.0假冒/抑制事实 - 警告34 19.0其他34 20.0各种RRB及其网站地址的详细信息在35 21.0以下35 21.0缩写33 CEN 36警告38