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满足战略情报的新要求
本政策报告对当代技术评估（TA）实践，挑战和新要求有广泛的看法。它代表了CSTP工作和预算计划的模块1（技术评估和远见）下的主要输出，该计划由生物，纳米和收敛技术（BNCT）进行的工作组进行的工作组进行了中间输出面积（1.3.2.2.1）。BNCT召集了一个技术评估转向小组，以便在2021年和2022年每3周共享经验。指导小组在其各自国家中提供了许多案例研究，并在2022年6月8日至9日在维也纳举行的一个讲习班中，共同研究了当代的TA实践和需求，由奥地利科学院技术研究所主持。此外，该小组考虑了其他报告的见解，包括GAO的技术评估设计手册（GAO 2021）和EPTA关于Covid-19（EPTA 2021）的报告，以及2021年OECD“社会技术中的技术”会议和2022年欧洲技术评估会议等事件。这项工作也得到了韩国政府的慷慨支持。
实施威胁情报的商业案例
因此，保护组织免受网络威胁需要威胁情报。在任何给定时间，互联网都承载着数百万个与恶意网络活动相关的 IP 地址和域。由于我们都连接到全球网络，我们中没有人能够孤立地工作，我们都面临着来自敌对来源的类似威胁，这些威胁通常不会区分他们针对的组织。因此，我们可以利用全球收集的集体威胁情报来检测和阻止已知威胁，从而保护业务系统和敏感信息。
英国国家安全开源情报的未来
本文撰写之时正值俄罗斯于 2022 年入侵乌克兰。这强调了在冲突环境中使用 PAI 和 OSINT 的重要性。政府社交媒体账户一直在定期发布乌克兰局势的更新，并有开源佐证，1 而卫星图像一直出现在传统媒体专栏中。2 使用 PAI 建立决定性联系并在公众中提供关键见解开创了一个重要先例。随着公众能够通过高质量的开源报道“看到”比以往更多的东西，政府对解密和共享更多秘密情报的风险计算也发生了变化。保密情报所需的理由（此处称为“合理的保密门槛”）已显著提高，而且不太可能有人愿意看到这种情况被逆转。这些发展意味着这项研究的发现和建议更加及时。
英国国家安全开源情报的未来
本文撰写之时正值俄罗斯于 2022 年入侵乌克兰。这强调了在冲突环境中使用 PAI 和 OSINT 的重要性。政府社交媒体账户一直在定期发布乌克兰局势的更新，并有开源佐证，1 而卫星图像一直出现在传统媒体专栏中。2 使用 PAI 建立决定性联系并在公众中提供关键见解开创了一个重要先例。随着公众能够通过高质量的开源报道“看到”比以往更多的东西，政府对解密和共享更多秘密情报的风险计算也发生了变化。保密情报所需的理由（此处称为“合理的保密门槛”）已显著提高，而且不太可能有人愿意看到这种情况被逆转。这些发展意味着这项研究的发现和建议更加及时。
英国国家安全开源情报的未来
本文撰写之时正值俄罗斯于 2022 年入侵乌克兰。这强调了在冲突环境中使用 PAI 和 OSINT 的重要性。政府社交媒体账户一直在定期发布乌克兰局势的更新，并有开源佐证，1 而卫星图像一直出现在传统媒体专栏中。2 使用 PAI 建立决定性联系并在公众中提供关键见解开创了一个重要先例。随着公众能够通过高质量的开源报道“看到”比以往更多的东西，政府对解密和共享更多秘密情报的风险计算也发生了变化。保密情报所需的理由（此处称为“合理的保密门槛”）已显著提高，而且不太可能有人愿意看到这种情况被逆转。这些发展意味着这项研究的发现和建议更加及时。
专用于情报的洲际学院和...
applications-ica4@rfiea.fr洲际学院（ICA）旨在建立一个全球未来研究领导者的网络，其中一些最好的早期/中级学者将共同在全球范围内最杰出的研究人员进行跨学科研究。为了实现这一高度目标，我们在三年级的沉浸式和激烈的会议上组织。这种经验有望改变学者的研究方法，增强他们对工作的认识，其他学科的相关性和潜在影响，并启发和促进遥远学科之间的新合作。我们的目标是制作一种真实但动荡的知识分子鸡尾酒，从而导致有意义的交换和持久的产出。已经选择了主题智能和人工智能在2021 - 2022年提供的智力交流框架。过去几十年来，认知科学，神经科学和人工智能取得了令人印象深刻的进步。除了在分析大脑活动及其行为同行或信息处理科学（机器学习，可穿戴传感器…）中所取得的决定性科学进步之外，最近已经引起了深层跨学科性质的几个基本和更广泛的问题。作为人工智能和神经科学/认知科学似乎显示出重大互补性，一个关键问题是询问这些互补性应在哪个方面推动这两个领域的研究以及如何优化协同作用。更广泛地说，这些领域的奇妙进步提出了一系列重大的道德和社会问题，以及应有广泛而深入的跨学科讨论的巨大挑战和机遇。
一项关于值得信赖的边缘情报的调查
摘要 - Edge Intelligence（EI）集成了边缘计算（EC）和人工智能（AI），以将AI的功能推向网络边缘，以实时，有效且安全的智能决策和计算。但是，EI由于资源限制，异质网络环境以及不同范围的各种服务要求而面临各种挑战，这在利益相关者眼中共同影响了EI的可信赖性。本调查全面总结了可信赖的EI的特征，建筑，技术和解决方案。特别是，我们首先强调了在大型模型趋势的背景下需要值得信赖的EI。然后，我们提供了值得信赖的EI的最初定义，探索其关键特征，并为可信赖的EI提供多层体系结构。然后，我们为值得信赖的EI系统提供了能力技术。随后，我们总结了几个重要的问题，这些问题阻碍了值得信赖的EI的实现，并对最先进的解决方案进行了深入的文献综述，以实现EI的可信度。最后，我们讨论了相应的研究挑战和开放问题。
