莫斯科将其指定为“互联网的俄罗斯部分”。这种观点早期在俄罗斯的军事和安全界占主导地位,但多年来俄罗斯的数字领域仍然相对自由。俄罗斯政治领导层最初控制了国家大众媒体,特别是电视,但在很大程度上忽视了互联网作为政治抗议和动乱的催化剂。随着阿拉伯之春和 2011-2012 年莫斯科的示威活动,这种情况发生了变化。从那时起,俄罗斯政府将注意力转向不仅加强而且执行立法和其他措施,这也使其能够控制互联网上的信息。然而,事实证明这并非易事。在没有控制全球互联网的可能性的情况下,选择
Web 服务描述语言 (WSDL) 描述了如何使用 MyBoeing-Fleet.com 中提供的 Web 服务。波音公司正在研究使用通用描述、发现和集成 (UDDI) 方法为不同类型的维护和工程软件组件发布其 Web 服务。UDDI 要求客户端共享元数据、语义和对 Web 服务业务实践的理解的通用定义。否则,客户端无法正确使用 Web 服务。让所有客户端都同意一个通用定义将非常耗时。由于波音公司与波音防火墙之外的各种内部和外部系统合作,因此让系统经理、项目经理和系统集成商聚在一起商定通用定义并非易事,需要大量协调才能正确实施 Web 服务。
国际税收格局瞬息万变,掌握最新发展和新立法并非易事。经济合作与发展组织 (OECD) 的《税基侵蚀和利润转移包容性框架》(BEPS) 不断发展,包括就双支柱方法达成协议,以帮助解决避税问题、确保国际税收规则的一致性以及最终实现更加透明的税收环境。如今,BEPS 2.0 还旨在解决数字经济征税带来的挑战。自 2024 财年起,跨国企业将需要遵守另一层财政立法:15% 的全球最低税率(也称为“支柱 2”)。我们专门的第二支柱团队由税务技术人员和行业专家组成,他们致力于为跨国企业提供创新解决方案。
将电阻率与岩性联系起来并非易事。因此,充分利用这些数据仍然具有挑战性。在进行成功的地质解释和构建合理的 3D 地质模型之前,必须考虑许多限制。在本文中,我们提出了一种 AEM 数据 3D 地质建模方法,其中将限制与认知和知识驱动的数据解释一起考虑。建模是通过使用体素建模技术和为此目的开发的工具迭代执行的。基于 3D 电阻率网格,这些工具允许地质学家选择定义 3D 模型中任何所需体积形状的体素组。八叉树建模的最新发展确保使用有限数量的体素进行精确建模。
互联网已成为我们生活的一部分,几乎每个人每天都会使用它。我们理所当然地认为它会一直存在并且快速可靠地运行。但互联网到底是什么?互联网由相互连接的全球公共计算机网络组成。因此,网络由多个网络组成。因此,互联网没有中央服务器。通过互联网传输的数据可以采用许多不同的路线。这通常通过数据中心完成。对于公司和政府机构而言,始终为其客户和员工提供服务至关重要。这需要功能强大且昂贵的服务器。数据中心的安装、设置和维护并非易事,这就是为什么通常将其外包给数据中心的原因。数据中心采用顶级设备建立,并经过精心维护,确保互联网连接正常运行。
在宣布内格罗蓬特大使被提名为国家情报总监 (DNI) 时,你们发表了公开声明,表明你们已经朝这个方向迈进了一步。新情报法规定国家情报总监负责整合情报界的 15 名独立成员。但新法赋予他的权力只是比以前相对更广泛。除非国家情报总监充分行使他对预算、计划、人事和优先事项的法定权力,否则他无法完成这项工作。要为国防部的情报部门或中央情报局提供这种领导力并非易事。它们是政府中最任性的机构之一。迟早,他们会试图绕过或超越国家情报总监。到那时,只有你们坚定的支持才能让他们相信,我们不能回到过去的老路。
对自动驾驶汽车未来的典型预测包括人们将从日常通勤驾驶的压力中解脱出来,甚至可能在上班途中小憩一会儿。预计这将伴随着驾驶死亡率的大幅下降,因为不完美的人类驾驶员将被(可能)更好的计算机自动驾驶仪取代。城市政府似乎相信这将在 10 年内实现(波士顿咨询集团 2015 年)。但是,如何让这种完全自动驾驶汽车真正安全并非易事(Luettel 2012 年,Gomes 2014 年)。我们概述了与几年前的汽车相比,制造可接受的安全性完全自动驾驶汽车所面临的重大挑战,重点强调了在规模庞大的车队中验证自动驾驶的难度。
摘要 评估创造力并非易事,但这并没有阻止研究人员对其进行探索。由于创造力对于工程学科至关重要,因此了解如何通过工程教育提高创造力一直是一个令人感兴趣的话题。在本文中,事件相关电位 (ERP) 技术用于通过改进的替代用途任务 (AUT) 研究工程师的神经反应。虽然只是一项测试两名参与者的试点研究,但这项研究的初步结果表明,对新奇或不寻常的刺激具有普遍的神经反应。这些发现还表明,沿着这些思路进行大规模研究将有助于更好地理解和建模工程师的神经反应和创造性思维,并为工程领域不断发展的 ERP 研究领域做出贡献。 关键词:创造力、AUT、EEG、ERP
人工智能 (AI) 的伦理和人权问题是研究和创新政策以及社会和科学辩论的突出话题。人们普遍认识到,人工智能相关技术具有可能引起伦理和人权问题的特性,例如隐私、偏见和歧视、安全和保障、经济分配、政治参与或战争性质的变化。已经提出了许多解决这些问题的方法。鉴于这一讨论的复杂性,我们与该领域的专家进行了一项德尔菲研究,以确定最紧迫的问题并优先考虑适当的缓解策略。研究结果表明,确定明确的优先事项并非易事。我们的研究结果表明,围绕人工智能伦理和人权的辩论将受益于重新构建,并更有力地强调人工智能生态系统的系统性质。