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World File Search System相互依赖
egm概念注释-sdg8-2025.pdf-联合国
在“改变我们的世界：2030年的可持续发展议程”（大会决议A/Res/70/1）中，联合国成员国表示自己的决心“……以确保所有人类都能享受繁荣和充实的生活，并确保经济，社会和技术进步与自然和谐相处。”他们决心为可持续，包容和持续的经济增长创造条件，共同繁荣和体面的工作，考虑到不同水平的国家发展和能力（第3段）。成员国强调，可持续发展的发展表明，消除其各种形式和维度的贫困，在国家内部和国家之间打击不平等，保存地球，创造持续，包容和可持续的经济增长并促进社会包容，所有这些都与彼此相关并相互依赖（para 13）。此外，成员国强调，持续，包容和可持续的经济增长对于繁荣至关重要。它需要解决收入不平等，消除童工，强迫劳动和人口贩运的问题；为所有人促进动态，可持续，创新和以人为本的经济体，青年就业，赋予妇女权力和体面的工作；而且，每个人都将从健康且受过良好教育的劳动力中受益，并获得富有成效，充实的工作以及充分参与社会所需的知识和技能（第27段）。
AFM和AI女士和先生们，我在这里。调节器...
共同努力，使世界成为安全的地方。•在新政府领导下，英国与欧盟之间的关系可能会变得更加亮。我会逃脱。无需神的干预。单独的常识将解决问题。这将是我演讲的主题。合作处理数字化带来的挑战。世界上挑战，AI世界中的挑战。在政治方面，英国和欧盟可能会分开，当涉及到我们的专业领域 - 财务领域 - 我们仍然非常有联系。我们在同一条船上，面对同样的挑战，需要合作以解决他们。如果您将金融领域视为一台大型计算机（在本次会议上的合适比较），我们就像一台大型金融服务器中的电路板一样连接。，在此金融服务器中，我们相互依赖。在任何国家 /地区都有打印机板的问题，总是在其他地方找到自己的方式。•在德国的火花，荷兰感到刺痛•荷兰的火花，英格兰爆炸•英格兰筹码的火花，法国感到有些扭曲。或荷兰。或德国。您明白了。我们在包括英国在内的欧盟，在地缘政治意义上有很多共同点。•我们俩都以“好，坏和丑陋”相关的西方面对美国
我们新的人工智能基础设施：陷入不可持续的未来
摘要：人工智能 (AI) 对于支持许多社会功能的基础设施越来越重要。交通、安全、能源、教育、工作场所、政府都将人工智能纳入其基础设施，以增强和/或保护。在本文中，我们认为，人工智能不仅被视为增强现有基础设施的工具，而且人工智能本身也正在成为当今和未来许多服务所依赖的基础设施。考虑到与人工智能的开发和使用相关的巨大环境后果（世界才刚刚开始了解），在基础设施概念的同时解决人工智能的必要性指向了碳锁定现象。碳锁定是指社会在技术、经济、政治和社会方面减少碳排放的能力受到限制。这些限制是由于根深蒂固的技术、制度和行为规范造成的固有惯性。也就是说，几乎社会每个领域对人工智能的采用都会产生难以摆脱的依赖和相互依赖。本文的关键可以归结为：在将人工智能概念化为基础设施时，我们可以认识到锁定的风险，不仅是碳锁定，而且是与实现人工智能基础设施的所有物理需求相关的锁定。这并不排除随着这些技术的兴起而出现解决方案的可能性；然而，考虑到这些观点，在被锁定到这个新的人工智能基础设施之前，我们必须问一些关于这些环境成本的棘手问题。
ATM 服务的网络安全注意事项 - L3Harris
空中交通管理系统属于运输系统部门的航空模式。虽然所有 16 个关键基础设施都很重要且相互依赖，但每个基础设施在实施安全防御策略以保护其关键系统和数据方面都有不同的方法。例如，确保 ATM 系统和服务受到保护的方法包括对核心基础设施进行更高级别的保护。然而，零售组织将其防御技术重点放在保护消费者交易和私人支付数据上。在医疗保健方面，卫生组织围绕治疗患者或存储私人健康记录的系统建立了更严格的安全措施。最终，保护 ATM 系统和服务的目标是确保空中运营保持正常运转，以保护每年近 9.5 亿乘客的安全和生命。此外，美国军事结构依赖商业航空运输来支持货物和物资的运输，这使得 ATM 系统和服务成为美国敌人的首要目标。出于这些原因，在评估和实施支持 ATM 的新技术时，需要仔细考虑网络安全风险，特别是那些依赖于国家空域系统 (NAS) 的计划，而国家空域系统是国家关键基础设施的一部分。2
Src 激酶构象失活的全原子自适应偏置路径优化：αC 螺旋和活化环协同运动中的开关静电网络
我们采用一种通过精心选择的约化变量空间来优化构象途径的方法，以增进我们对蛋白质构象平衡的理解。自适应偏置路径优化策略利用约化变量空间中路径区域的无限制增强采样来确定两个稳定终态之间的宽路径。应用于 Src 酪氨酸激酶催化结构域的失活转变揭示了对这种研究透彻的构象平衡的新见解。通过识别沿路径的运动和结构特征获得的机制描述包括支持转变的切换静电网络的细节。沿路径的自由能垒来自螺旋 α C 的旋转，它与活化环 (A 环) 以及 C 叶远端区域的运动紧密相关。约化变量的路径轮廓清楚地显示了高度相关的运动。网络中残基之间的静电相互作用交换是这些相互依赖运动的关键。此外，全原子模型在定义路径时提高的分辨率显示出 A 环运动的多个组成部分，并且 A 环的不同部分在整个路径的长度上做出贡献。
EasyChair 预印本使用机器学习进行飞机事故预测...
多维、高度分布式、相互依赖，其复杂程度在几十年前是无法想象的。这就是为什么在如此复杂的环境中保持高水平的安全性比以前更具挑战性 [1]。民航是一个复杂的混合体，由许多不同但相互关联的人为、技术、环境和组织因素组成，这些因素影响系统的安全性和性能。在商业航空的早期，飞机事故数量众多是一个特点。所有安全流程的重点是事故预防，但在航空时代初期，飞机事故调查是预防的主要工具。如今，人们采用了积极主动的安全方法。这意味着利益相关者应该收集数据，以预测不仅实际和当前的安全风险，而且还要预测即将发生的安全风险。在这种情况下，必须改进安全分析以预测未来的安全风险和安全性能。设计和广泛应用识别和预测不良安全事件的技术和方法至关重要。当今是一个数据丰富、技术繁荣的时代，这为人工智能和机器学习进入我们现实的每一个角落打开了一扇大门。在这项工作中，我们提出了一种用于飞机事故的机器学习算法
分析危机动态：金属能源市场如何影响绿色电力投资
由于危机对能源消费产生了相当大的影响，世界继续面临重大的经济挑战。自全球能源危机以来，能源商品成本上涨，各地区经济放缓继续影响电力市场趋势。在经济实体和投资者日益增长的兴趣的推动下，清洁能源市场现在与多个商品市场相互关联。在此背景下，能源金属在影响清洁能源和特别是电力市场的动态方面发挥着至关重要的作用。本研究仔细研究了清洁能源指数与金属市场之间复杂的相互联系，重点关注波动性动态。借助 Diebold 和 Yilmaz 方法等先进方法，我们揭示了连接这些市场的复杂关系。我们的研究结果揭示了不同的模式和相互作用，突出了清洁能源指数与金属价格之间联系的微妙性。这些发现对于寻求将其战略与可持续能源转型相结合并确保金融稳定的政策制定者和投资者具有重要意义。通过增进我们对清洁能源指数和金属市场之间相互依赖关系的理解，这项研究为应对不断变化的清洁能源投资格局提供了宝贵的指导。
年度报告
我们自豪地提出了我们的第一份综合年度报告，表明鲍罗西尔可再生能源有限公司（“ BRL”/“ Company”）公司对透明度和问责制的承诺。本报告不仅仅是页面的集合；这是与我们的利益相关者建立信任的旅程，建立在透明的沟通和披露的基础上。它为我们公司的绩效提供了全面的了解，除了传统的财务指标外。通过拥抱综合报告，这是一个以IFRS基金会规定的原则为指导的框架，我们踏上了超越传统公司报告的变革性旅程。这个框架被誉为最佳的全球公司报告实践，使我们迈向了提高透明度和问责制的未来。综合报告框架以一种基于原则的方法运行，使我们能够清楚地传达我们的价值创造过程，并展示我们如何使用各种形式的资本（金融，制造，知识分子，人类，人类，社会和关系以及自然）来实现我们的战略目标，并为利益相关者创造价值。综合报告部分深入了我们的价值创建模型，其中包括受影响的资本，相互依赖和权衡。它概述了对我们的运营必不可少的策略，并解决了与实现我们的短期，中期和长期目标相关的风险。
专注于欧洲防务 - Clingendael 研究所
然而，尽管存在争议，但各种形式的专业化和依赖关系已经存在，只是没有被贴上这样的标签。国防预算有限的小国往往依赖较大的合作伙伴提供某些国防能力，如导弹防御或远程打击能力。军备成本的上升，特别是高科技武器系统的成本上升，也减少了“富国”与“穷国”的数量。在某些情况下，已经为各国无法独自负担的能力开发了池和共享模型。例如，战略运输和空中加油的跨国池：北约的战略空运能力 (SAC) 拥有 C-17 军用运输机，多用途运输和加油机 (MRTT) 池运营空客 A330 的军用调整版本。使用飞机提款权的国家依赖于这种跨国能力。在太空安全通信、战略侦察和情报方面，也依赖其他国家或多国框架的能力。另一种形式是“有国”向“无国”集体提供能力。例如，波罗的海国家完全依赖北约伙伴轮流提供战斗机进行空中警戒。一种已经存在的商定相互依赖形式是比利时和荷兰专门为扫雷舰和护卫舰提供培训和维护设施——集中在两国之一。这种深远的依赖关系也导致了对后续能力的共同收购。
在线支付中的 AI Deepfake 和欺诈检测......
摘要 — 供应链中的信用风险管理已成为一个重要的研究领域，因为它对运营稳定性和财务可持续性具有重要意义。供应链参与者之间错综复杂的相互依赖关系意味着信用风险可以跨网络传播，其影响因行业而异。本研究探讨了生成对抗网络 (GAN) 在增强供应链信用风险识别中的应用。GAN 能够生成合成信用风险场景，解决与数据稀缺和数据集不平衡相关的挑战。通过利用 GAN 生成的数据，该模型提高了预测准确性，同时有效地捕获了供应链数据中的动态和时间依赖关系。该研究重点关注三个代表性行业——制造业（钢铁）、分销业（制药）和服务业（电子商务），以评估特定行业的信用风险传染。实验结果表明，基于 GAN 的模型优于传统方法，包括逻辑回归、决策树和神经网络，实现了卓越的准确性、召回率和 F1 分数。研究结果强调了 GAN 在主动风险管理方面的潜力，为缓解供应链中的财务中断提供了强有力的工具。未来的研究可以通过纳入外部市场因素和供应商关系来扩展该模型，以进一步增强预测能力。