XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System日益加剧
新冠肺炎
2019 冠状病毒病 (SARS- CoV-2) 或 COVID-19 大流行感染了全球数百万人并导致数万人死亡，成为最具破坏性的疫情之一。WHO（世界卫生组织）已宣布其为公共紧急事件 [1]。随着感染病例和死亡人数的上升，在这前所未有的时期，恐惧和动荡也日益加剧。目前还没有明确的治疗和预防疗法，也没有任何既定的指导方针帮助医生应对这种病毒，因为他们正在这个未知的领域中摸索。瑞德西韦已显示出一些初步的希望，而氯喹和相关药物羟氯喹已被建议谨慎使用，因为它们可能缺乏疗效和存在安全性问题 [2]。过去几个月发生的事件性质不稳定，造成了令人不安的恐慌和恐惧。过去对付顽强病原体的一个核心方面是令人垂涎的疫苗。免疫帮助拯救了数百万人的生命，使他们免于可预防的致命疾病。在这篇评论中，我们将简要讨论备受追捧的 COVID-19 疫苗、开发这种疫苗的动态和可能遇到的挫折。
监管操纵性人工智能
摘要 人工智能科学家正在迅速开发新方法来理解和利用人类决策中的弱点。随着世界各国政府努力应对操纵性人工智能系统带来的威胁，欧盟委员会 (EC) 迈出了重要一步，提出了一项新的特殊法律制度 (AI 法案)，禁止某些具有“重大”操纵潜力的系统。具体而言，欧盟委员会提议禁止使用潜意识技术并利用特定群体弱点的人工智能系统。本文分析了欧盟委员会的提议，发现该方法并不适合解决操纵性人工智能的能力。潜意识技术、群体层面的脆弱性和透明度的概念是欧盟委员会提议的应对措施的核心，但这些概念不足以应对日益增长的能力所带来的威胁，即通过暴露和利用个人决策过程中的弱点，使个人容易受到隐藏的影响。在寻求确保人工智能的好处的同时应对日益加剧的操纵威胁时，立法者必须采用新的框架，以更好地应对机器学习进步带来的新操纵能力。
经济战略更新：2024-2034
1.0 执行摘要 1.1 本文旨在向环境、发展和基础设施委员会提供一份更新后的阿盖尔-比特郡议会经济战略，涵盖 2024-2034 年期间，如附录 1 所示。 1.2 这一更新后的经济战略既雄心勃勃又具有前瞻性，采用基于地点和以企业/人为本的方法，以确保该地区公平、包容和繁荣的未来，更能抵御外部因素，包括数字技术的快速发展和气候变化日益加剧的影响。 1.3 该文件统一了目标，重点是伙伴关系和协作作为交付的基石。通过协商并根据可用的经济和人口数据，经济增长的驱动力将涵盖四大战略关键支柱：人、地点、地球和繁荣。 1.4 相关行动计划将在 2024 年 6 月 20 日的会议上供委员会成员审议。 1.5 建议环境、发展和基础设施委员会成员： 就附录 1 中概述的更新后的经济战略提供评论。 批准更新后的经济战略和相关行动计划，并在 2024 年 6 月的下一次委员会会议上审议。
重新思考全球合作 - 联合国
2022 年，气候变化的影响日益加剧，从中东和北非的长期干旱，到南亚的季风反复无常，再到欧洲和中国的破纪录热浪。与此同时，新冠疫情（今年前八个月内死亡人数达到 100 万人的悲惨里程碑）以及乌克兰持续的战争和其他暴力冲突阻碍了全球实现可持续发展目标的进程。为了应对这些和其他紧迫的全球挑战，联合国秘书长安东尼奥·古特雷斯一年前在他的《我们的共同议程》报告中呼吁召开未来峰会，以改善全球的集体行动。峰会预期的成果包括《关于后代的宣言》、《全球数字契约》和《新和平议程》。本报告阐述了每个全球政策框架所面临的挑战、拟议的主要要素以及需要克服的潜在破坏因素。本文进一步指出，民间社会有意义地参与峰会的筹备工作，可以向所有利益相关方保证，所做的决定是明智的，享有广泛的社会所有权，并在支持其实施方面产生共同责任感。
1.印度太空初创企业经验和生态系统创造者
即将起飞的新太空经济，技术进步打开了进入太空的大门，使其能够在支持全球安全和可持续发展方面发挥重要作用。即使在地缘政治分歧日益加剧的情况下，公私合作也可以使太空领域成为合作的舞台。行业领袖已经确定了一些高优先级行动，他们建议必须采取这些行动来实现一个可访问、可自我维持的太空经济，创建和实施有效的太空治理，在支持技术和能力方面投入资源和精力，激励国家、部门和行业之间的合作，培育自给自足的工业基础，利用航天工业促进可持续发展和安全。新太空生态系统的主要驱动力是——卫星发射、卫星互联网、深空探索、登月、地球观测、太空碎片太空旅游、太空研究和制造业。2021 年，太空经济约为 4400 亿美元；预计到 2040 年，全球航天产业规模将激增至 1 万亿美元以上。该小组将讨论印度工业在太空领域的商业机会。
影响清真食品和食品意识和不同挑战的因素：概述
摘要：对食品和饮料安全，卫生和质量的关注日益加剧了对全球清真产品的兴趣。根据伊斯兰饮食法制备的这些产品正变得越来越被穆斯林消费者和其他宗教的消费者接受。本研究研究了马来西亚在实施清真食品方面面临的挑战。尽管对清真认证有一些消费者怀疑，但该行业发现，此类认证可以成为企业的有用营销工具。该研究要求私营部门和公共部门之间的合作来克服这些挑战。该研究着眼于消费者对清真食品和产品的穆斯林知识来源。结果表明，清真认证和意识对清真食品的购买意图产生了积极影响。这项研究还为检查影响清真食品供应链和清真伊斯兰营销的完整性的因素提供了一个框架，例如可追溯性，资产质量，质量保证以及信任和承诺。该研究还指出，清真和伊斯兰营销不仅限于食品，还包括其他产品类别，例如医学，化妆品，时尚，教育和娱乐。该研究发现知识，清真认证和宗教信仰都在塑造商业人士的清真意识中发挥了作用。
人工智能在
摘要—移动社交网络 (MSN) 已成为当代社会中交流、信息传播和社交联系的关键平台。随着它们的普及，人们对安全和隐私的担忧也日益加剧。本文对这些紧迫问题进行了详细分析，并阐明了人工智能 (AI) 如何有助于解决这些问题。该研究彻底探讨了 MSN 特有的一系列安全和隐私挑战，例如数据泄露、未经授权的访问、网络跟踪、位置隐私等。此外，调查范围还扩大到包括冒充、网络钓鱼攻击、恶意软件威胁、信息过载、用户分析、不充分的隐私政策、第三方应用程序漏洞以及与照片、视频、端到端加密、Wi-Fi 连接和数据保留相关的隐私问题等问题。对这些问题中的每一个都进行了深入分析，强调了对用户的潜在风险和影响。此外，本文还强调了人工智能如何缓解这些问题，确立了其在加强 MSN 安全和隐私方面的基本作用。这项透彻的分析提供了宝贵的见解和可行的解决方案，利用人工智能在不断发展的移动社交网络环境中加强安全和隐私。
Prem M. Trivedi 的声明 - 参议院商务委员会
7 Müge Fazlioglu，《隐私与消费者信任》，IAPP，2023 年 3 月，https://iapp.org/media/pdf/resource_center/privacy_and_consumer_trust_report_summary.pdf。8 企业数据责任：弥合消费者信任鸿沟，毕马威，2023 年，https://kpmg.com/us/en/articles/2023/bridging-the-trust-chasm.html。9 Jana Arbanas 等人，《数据隐私和安全担忧日益加剧，而信任度却下降》|2023 年互联消费者调查，德勤，2023 年，https://www2.deloitte.com/us/en/insights/industry/telecommunications/connectivity-mobile-trends- survey.html#explore。10 同上。 11 Brooke Auxier、Lee Rainie 等人，《美洲与隐私：对个人信息感到担忧、困惑和缺乏控制感》，第 6 页，皮尤研究中心，2019 年 11 月 15 日，https://www.pewresearch.org/internet/wp-content/uploads/sites/9/2019/11/Pew-Research- Center_PI_2019.11.15_Privacy_FINAL.pdf。12 Brooke Auxier、Lee Rainie 等人，《美洲与隐私：对个人信息感到担忧、困惑和缺乏控制感》，第 6 页。 9、皮尤研究中心，2019年11月15日，https://www.pewresearch.org/internet/wp-content/uploads/sites/9/2019/11/Pew-Research-Center_PI_2019.11.15_Privacy_FINAL.pdf。
基于地理空间云框架的可持续农业大数据分析
人类面临着巨大的挑战：如何提高农业产量，实现 21 世纪的粮食安全，养活预计将增长到 100 亿的人口。这需要在保持可持续农业系统的同时，应对气候变化、水资源枯竭以及极端天气事件导致的土壤侵蚀和生产力下降等挑战。精准农业诞生于 20 世纪 80 年代，得益于 GPS 和卫星图像等几项关键技术的发展。本文认为，随着气候变化的影响日益加剧，精准农业和农业的下一次革命将由可持续精准农业和环境 (SPAE，类似于 7R) 驱动，它可以利用过去的技术与大数据分析相结合。这种新的以技术为中心的 SPAE 从特定地点的管理重点转变为全球可持续性的概念。为了实现这一转变，我们引入了 WebGIS 框架作为组织原则，将本地、特定地点的数据生成器（称为智能农场）与区域和全球农业视图联系起来，从而为农业行业和政府决策者提供支持。这将有助于将位于网络中的数据库集成到一个系统中，以实现所需的 SPAE 管理和连接
大语言模型（LLM）的兴起
分析临床试验数据对于评估新疗法的功效和安全性至关重要。传统上，此过程需要在生物医学，临床研究，生物统计学和数据科学方面的专业专业知识，通常使其劳动密集型，耗时且昂贵[1]。对于缺乏数据分析培训的临床医生和研究人员，复杂的统计要求可能会成为重大障碍，从而导致将研究结果转化为临床实践的延迟。以大数据集和多个终点为特征的现代临床试验的复杂性日益加剧，加剧了这些挑战[2]。临床试验越来越依赖的不同原始和次要数据源的整合进一步强调了对处理复杂的，异质数据的先进分析工具的需求。介入的临床试验依赖于严格的协议下的一致记录保存，涉及多个学科的专家，包括 - 疾病生物学，专科临床护理，毒理学，转化科学，生物统计学，生物分析科学，监管事务，监管事务和生物医学伦理学。每个领域都为试验设计提供了重要的要素，以确保试验的各个方面都符合监管标准和科学严格的严格性，以产生有关治疗功效和安全性的证据。