此外,DCIS 还负责与军事犯罪调查组织、国防部和美国国际开发署监察长办公室以及其他执法和监督伙伴的定期协调。这些实体的调查人员正在共同确定与国防部支持乌克兰行动的支出和合同相关的支出,并采取联合措施解决与这些支出相关的欺诈和腐败问题。他们还积极协调,打击试图利用快速收购和设备转让来支持乌克兰的犯罪分子和战略竞争对手。DCIS 最近主办了一个国际欧洲欺诈工作组。此次活动重点关注国防部在欧洲和非洲的采购欺诈和公共腐败问题,特别强调对国防部支持乌克兰的努力的监督。超过 90 名调查人员、警察、审计师、律师、分析师和合同官员出席了会议。与会者包括北大西洋公约组织、德国联邦刑事政策办公室和联邦中央税务局、英国国际犯罪协调中心以及司法部、国务院 (DoS)、美国国际开发署 (USAID)、国税局、联邦执法培训中心和国防部多个组织的代表。
●土地和环境捍卫者经常处于打击气候危机的斗争的最前沿,但他们的努力使他们遭受了恐吓,暴力甚至谋杀的影响。这在严重腐败问题的国家中最常见 - 自2019年以来,几乎所有1,013起环境卫生谋杀案都在CPI分数低于50的国家发生。
这些计划模型旨在总结和分析美国地方政府在防止和应对官方腐败问题方面的经验。与Othel的非法行为形式,警察,检察官和其他刑事司法机构一样,在打击官方腐败方面起着重要作用。我们认为,民选官员,经理和公众必须发挥更大的作用,因为对腐败的第一道防线必须是有效的预防,检测和控制计划。结果,本报告的重点是地方政府机构和公民团体的经验,而不是刑事司法策略。虽然通过详细的实验和评估腐败控制计划的方式尚待做很多事情,但我们希望该报告将有助于当地官员和公民分析他们的问题并制定有用有效的计划。
此外,国防部监察长办公室的国防刑事调查处 (DCIS) 负责与军事刑事调查组织、国防部和美国国际开发署监察长办公室以及其他执法和监督伙伴进行定期协调,以打击试图利用快速收购和设备转让来支持乌克兰的犯罪分子和战略竞争对手。DCIS 最近主办了一个国际欧洲欺诈工作组。此次活动重点关注国防部在欧洲和非洲的采购欺诈和公共腐败问题,特别强调对国防部支持乌克兰的努力的监督。超过 90 名调查员、警察、审计师、律师、分析师和承包官员出席了会议,其中包括来自北大西洋公约组织、德国联邦刑事政策办公室和联邦中央税务局、英国国际犯罪协调中心、司法部、国防部、美国国际开发署、国税局、联邦执法培训中心和国防部的几个组织的代表。
摘要 - 在本文中,我们调查了大语言模型(LLMS)在恢复损坏的Bitstreams的应用,特别关注JPEG图像数据。我们提出了一个基于字节的GPT-2模型,该模型可以直接处理字节序列并预测后续字节,从而使其应用于JPEG BITSTREAM恢复。此体系结构允许该模型捕获JPEG图像的Bitstream中连续字节数据之间的关系,从而使模型可以由于损坏的存储和恶意攻击而恢复位翼误差。我们在位错误率不同(BER)上评估了模型在位纤维JPEG数据集上的性能。实验结果证明了该模型在Bitstream中隐式学习模式并纠正错误字节的能力,从而展示了LLM在二进制处理任务中的潜力。我们的发现突出了基于字节的LLM在解决数据腐败问题并为该领域研究的新途径的承诺。
本文根据规范(客观)事实和沉思(主观)事实,阐述了传播腐败问题,即降低受众完整和正确接收信息权利的传播行为或事件。文献研究和反思性方法指出了传播腐败理论至少四个主要方面:信息、媒体、背景和行为。本研究还提出了一个公式来衡量和评估传播腐败的程度,考虑到传播需求和愿望、权威和机会、传播权力、受众权利、良知和道德责任。三种传播形式很容易受到传播腐败的影响:说服、想象(在建立印象和洗白印象的努力中)和欺骗。未来的研究可以将此研究作为理论和方法的参考。从实践上讲,本研究的发现和建议有助于在日常和专业活动中预测和减少沟通腐败行为。
新冠疫情及其影响暴露了秘鲁卫生、经济、政治和社会结构中存在的深层结构性挑战。该国累计确诊病例 230 万,死亡人数超过 20 万。令政府面临的挑战雪上加霜的是,2021 年,秘鲁境内的委内瑞拉移民从 2020 年底的 105 万增加到 132 万,目前秘鲁接收了全球 22% 的委内瑞拉移民和难民。新冠疫情爆发前,秘鲁在传统经济和发展领域取得了持续增长;然而,遗留问题威胁着秘鲁在这些领域的持续成功。改革未能解决秘鲁历史上存在的社会和经济不平等以及普遍存在的腐败问题。该国努力实现其依赖采掘业的经济多元化,并将历史性经济增长的好处惠及农村和弱势群体,这加剧了利马与其他地区之间长期存在的分歧。跨国犯罪组织 (TCO) 利用偏远地区薄弱的制度和缺乏政府干预的现象,从事一系列非法活动。这进一步挑战了秘鲁政治领导层,使其更有效地提供公共服务和经济发展。
摘要:在食品和农业技术中,图像处理技术的使用具有极好的指示和关联性。这些视觉图像是重要的信息来源。水果分类已成为重要的应用之一,不仅可以在超市和杂货店使用,还可以供农学家检测疾病并制定不同的方法以确保这些疾病不会在下一次收获中发生。为了解决这些已发现的问题,水果分类和识别这些疾病。我们确定了通常用于解决蔬菜和水果分类和识别疾病的不同方法。我们使用调查的图像处理技术进行水果疾病检测、分割和分类。我的项目中使用的方法能够区分不同类型的柑橘类水果及其在颜色和质地上非常相似的疾病。随着技术的扩展,对解决生活方式任务的需求不断增加。我们知道冷藏是储存食物最常用的技术,它通过降低食物中细菌的繁殖率来发挥作用。通过这个项目,我们展示了解决水果腐败问题的可能性,并通过技术帮助通过连续感应发现腐败。我们扩展了一种使用与 Arduino 相关的传感器 MQ135 传感器检测水果腐败的方法。研究结果显示,水果的新鲜度和质量得到了支持。通过在 LCD 屏幕上向用户显示结果,将使用视觉媒体向购买者传达有关水果腐败的知识
摘要 文章中,作者基于国外关于人工智能和机器学习应用的大量实证研究,强调了识别和打击腐败问题的一些特点,并得出结论:国外资料中介绍的基于先进信息技术和算法的腐败监控机制具有不同的潜在有效性,且并不总是能得到相关的解释。据作者称,所提出的智能系统在检测腐败领域最有前途的应用是用于检测潜在关系和计算公共采购系统、公司组织的电子交易中的勾结(卡特尔),以及确保政府程序的透明度(电子数字服务)。通过分析大量关于使用人工智能根据各个领土实体的媒体上有关腐败主题的出版物数量创建可视化地图的文章,得出的结论是,所提出的用于比较评估真实腐败水平的工具信息量不足。作者指出,此类出版物数量的增多可能不仅仅是因为该地区的腐败程度加剧。必须考虑到政府和民间社会反腐败活动的增多、一些记者的观点可能存在的偏见、一些媒体在反腐败问题上的能力不足以及出版物中使用不可靠信息等因素的影响。这些地图相当清楚地表明了社会和媒体对反腐败问题的关注程度、反腐败斗争的力度以及媒体的民事控制力度。