XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System日益加剧
军事能力报告 #1 - deftech
世界事件推动对技术和能力的投资：地缘政治竞争日趋激烈，加上新冠疫情，许多国家迫切需要发展新能力，以应对日益加剧的威胁。例如，日本研发反舰高超音速导弹、建立电子战部队以及自主研发无人水下航行器，都是日本自卫队集中精力保卫该国西南岛屿，尤其是钓鱼岛，中国也声称对这些岛屿拥有主权。在此期间，有报道称中国人民解放军海军 (PLAN) 正在考虑研发更大、更强大的两栖攻击舰，这反映了该地区（尤其是南海）海上边界主张日益紧张的另一面。
数字传输参考模型 - 思科
为了应对日益加剧的拥堵压力、气候可持续性以及后疫情时代社会不断变化的需求，交通运输机构正在对物理和技术基础设施进行大量投资。这些基础设施投资正在推动产生的数据量以及优化性能和满足客户需求所需的数据量呈指数级增长。为了应对这一挑战，交通运输机构正致力于改造其许多技术资产和企业系统的核心，这些系统也需要高昂的投资成本和实施时间框架——对于管理流程和数据的核心系统，这可以看作是一种“由内而外”的方法，与生成和呈现数据的交通网络中的技术形成鲜明对比。
拉本县经济发展战略计划中期报告：愿景与摘要
县内的发展压力日益加剧，一方面来自外部，如佐治亚州和亚特兰大都会区的发展；另一方面来自内部，如我们当地经济的发展。拉本县的进一步发展是不可避免的；正如俗话所说，真正的问题是，发展会发生在我们身上还是为我们而发展。该县的未来仅仅是“增长”和更加拥堵，还是真正的经济发展，为所有居民提供更好的工作和更高的生活水平？全国各地有远见的社区都在努力确保后者，因此这种增长发生在他们身上。首先，他们建立一个“愿景”——他们（居民）希望社区在未来“是什么样子”。然后，他们采取积极主动的社区和经济发展战略和政策，引导他们实现这一愿景。
2023 年 3 月 - GOV.UK
DE&S FCG 空中和战略指挥项目助理主管 Rakesh Takooree 表示：“我们看到无人驾驶飞机系统在全球范围内的威胁日益加剧。我们的武装部队必须配备最新技术，以应对来自对手的新威胁。该计划是更广泛的 C-UAS 生态系统的一部分，展示了如何有效地与其他国防团队和政府部门（无论是国内还是国际）合作。这使得我们能够通过结合该生态系统中的创新和专业知识来应对不断演变的威胁，这很重要，因为它增强了国防部门对最新威胁做出快速反应的能力。这是作为一个平台来分享有关不断演变的威胁和最新技术进步的知识。Synergia 设备的有效性
人工智能在可持续发展中的作用：是福还是祸？
1987 年，联合国布伦特兰委员会将可持续性定义为“既满足当代人的需求，又不损害子孙后代满足其自身需求的能力”。此后，随着气候变化带来的威胁日益加剧，人口增长迅速，资源密集型技术不断涌现，可持续性已成为保障人类生存的最重要议题之一。与此同时，人类智慧推动的不断发展的创新催生了人工智能 (AI)，它正在各个行业引发大规模的范式转变，对全球企业、经济和社会产生影响。正是在可持续性和人工智能的交汇处，出现了一个重要的讨论：在可持续性方面，人工智能是福还是祸？而企业和政府在有效管理这两者时需要考虑哪些因素？
创新版 175 | 2023 年 3 月
DE&S FCG 空中和战略指挥项目助理主管 Rakesh Takooree 表示：“我们看到无人驾驶飞机系统在全球范围内的威胁日益加剧。我们的武装部队必须配备最新技术，以应对来自对手的新威胁。该计划是更广泛的 C-UAS 生态系统的一部分，展示了如何有效地与其他国防团队和政府部门（无论是国内还是国际）合作。这将使我们能够通过结合生态系统中的创新和专业知识来应对不断演变的威胁，这很重要，因为它增强了国防部门对最新威胁做出快速反应的能力。这是一个分享有关不断演变的威胁和最新技术进步的知识的平台。 Synergia 设备的有效性
技术主权。从需求到概念
早在新冠疫情爆发之前，欧洲就已开始呼吁技术主权。日益增长的地缘政治不确定性和全球贸易冲突的威胁，正在质疑近几十年来人们对经济相互依存的乐观态度。在德国，这引发了一场关于一个国家或国家联盟在关键技术方面必须和能够保持多大程度的独立性的讨论。显然，一方面是呼吁技术主权，另一方面是主流经济模式，全球专业化和劳动分工与开放贸易相结合，增加了所有人的福利，这两者之间的冲突日益加剧。特别是作为出口国的德国和作为经济区的欧盟，必须谨慎、有区别地考虑技术主权问题。
新南威尔士州考拉战略 - 环境与遗产
新南威尔士州的野生考拉种群现在正处于一个关键时刻。2020 年对新南威尔士州考拉种群和栖息地的调查得出结论，如果不采取行动，新南威尔士州的考拉可能会在 2050 年灭绝（新南威尔士州议会，2020 年）。它们面临着栖息地丧失和破碎化以及气候变化带来的日益加剧的威胁，气候变化导致热浪、干旱和丛林火灾更加强烈和频繁。这些景观规模的威胁因车辆撞击、狗袭击和疾病等局部威胁的影响而加剧（OCSE 2016）。
在深度学习模型中可解释的人工智能，用于高风险应用中的透明决策
在医疗保健等领域，AI有助于医学诊断，药物发现和个性化治疗建议[2]。同样，在金融市场中，AI驱动算法有助于高频交易，风险评估和欺诈检测[3]。在自动驾驶汽车和机器人技术中的AI部署增强了导航，对象识别和实时决策能力[4]。然而，尽管AI在决策中的潜力是巨大的，但与模型可解释性，可信度和道德考虑有关的挑战仍然存在[5]。一个主要问题是依赖黑盒深度学习模型，尽管它们令人印象深刻，但他们的决策过程缺乏透明度[6]。这种不透明度导致人们对AI应用程序中的公平性，问责制和法规合规性的关注日益加剧[7]。