无人机的价格越来越低,而其背后的技术却在快速发展。因此,我们看到无人机的使用不仅在娱乐和商业方面,而且在犯罪目的方面的使用也在增加。这不可避免地给全球执法界带来了严峻挑战。无人机已成为当前警务工作环境中的固定装置,并且在未来规模和影响只会越来越大。然而,许多执法人员仍然缺乏对无人机技术的认识和理解。如果滥用无人机,将对公共安全和保障构成重大威胁。因此,至关重要的是,执法人员必须具备必要的知识和培训,以安全有效地应对无人机事件。此外,无人机包含有价值的数据,需要提取和分析这些数据以提供支持调查的证据。国际刑警组织与来自世界各地执法部门、私营部门和学术界的无人机专家进行了接触。这个网络是国际刑警组织制定《无人机事件应对框架——针对第一响应者和数字取证从业人员》的推动力。本文件旨在作为全球执法部门的参考工具,并展示了国际刑警组织为促进创新和加强成员国最佳实践而做出的持续努力。该框架是我们持续致力于让世界变得更安全的一部分,我希望
陆军防空炮兵 (ADA) 军官正在以越来越低的速度争夺指挥营的机会。指挥权下降的问题并非 ADA 独有,因为陆军中越来越多的军官满足于在没有指挥权的情况下结束职业生涯;然而,ADA 内部的问题更为严重。陆军正在有意扩大防空部队。多个作战司令部的需求不断增加,再加上无人机系统 (UAS) 的威胁日益增加(纳戈尔诺-卡拉巴赫战争和乌克兰战争中尤为突出),陆军优先考虑现有防空部队的现代化和增加新的组织部队结构。1 高级领导人明确表示需要建立更多的爱国者营并开发反无人机连。2 额外的防空部队表面上将使陆军能够更好地满足世界各地的各种防空和导弹防御要求,而不会增加目前的作战节奏 (OPTEMPO),ADA 部队的作战节奏已经高于陆军中的所有其他部队。 3 此外,几个现役师还将接收有机 ADA 单位,以支持机动防御和反无人机要求,而无需依赖全球部队管理分配决策。4 要取得成功,这些部队需要优秀的领导者,而不是那些只是愿意继续服役的人。
尽管人们一直在研究新疗法,但被忽视的热带疾病仍然在世界相当一部分人口中造成高发病率和高死亡率。一些最重要的技术发展加速了富裕国家疾病药物的发现,但并没有惠及被忽视的热带疾病药物的发现。药物开发商业模式、开发新药治疗的成本和随后的患者成本以及大多数受影响国家的科学家对技术的可及性,是导致这种吸收率低和发展缓慢的原因,而发达国家的常见疾病则相对较少。由于可用于训练 ML 模型的大型数据库越来越多,这些方法的准确性越来越高,研究人员的进入门槛越来越低,以及公共领域机器学习代码的广泛可用性,计算方法开始在被忽视的热带疾病药物的发现方面取得重大进展。本文总结了人工智能(主要是机器学习的子集)在生物活性建模和预测以及被忽视的热带疾病新药发现中的应用。本文讨论了短期至中期机器学习方法的发展路径以及将其他人工智能方法用于药物发现。本文还讨论了当前阻碍机器学习方法用于被忽视的热带疾病药物发现的障碍以及协同新技术发展可能产生的影响。
2024年9月30日,星期一,伍德赛德(Woodside)完成了OCI清洁氨的收购Woodside已完成了100%的OCI Clean Ammonia Holding B.V.的收购,后者从OCI N.V.(及其分支机构,OCI)中持有其在德克萨斯州(Project)的下碳氨项目(Project)。1完成后,伍德赛德于2024年8月5日宣布已签订了获得OCI 1.1 MTPA清洁氨项目的协议。在碳捕获和隔离的启动之后,该项目将产生氨的生产少于35%的未减氨的生命周期排放强度。2伍德赛德首席执行官梅格·奥尼尔(Meg O'Neill)表示,这项交易将伍德赛德(Woodside)定位为越来越低的碳氨市场的早期推动者。“作为全球能源提供商,伍德赛德专注于下碳氨及其在世界能量组合中越来越重要的作用。潜在的应用是发电,海洋燃料和工业原料,因为它取代了高发射燃料。“预计到2050年,全球氨的需求将翻一番,较低的碳氨的需求占总需求的近三分之二。不断发展的脱碳政策有可能吸引低碳氨的优质价格。3“交易将产生超过我们的资本分配框架目标的收益,该项目的第一阶段预计将是2026年的自由现金流。它也代表了实现我们的范围3投资和减排目标的重大步骤。” 4该项目仍在建设中,并针对2025年以来的第一氨和碳氨的产生。5 OCI将通过临时接受管理项目的构建。大约23.5亿美元的全现金考虑因素包括通过完成第一阶段的资本支出,其中80%的支付和剩余的20%将在项目完成时支付。
以高风险行业(例如财务或医疗保健)的高风险行业运营的跨国公司,其中数据安全至关重要。该公司的一名员工收到的电子邮件似乎来自值得信赖的合作伙伴。该电子邮件包含一个URL,敦促收件人验证敏感帐户信息。虽然URL似乎一目了然,但它是一个精心制作的网络钓鱼链接,旨在窃取登录证书。传统的安全系统可能无法将URL识别为恶意,因为它与真实领域的相似性及其缺席现有黑名单。但是,该公司的电子邮件安全系统配备了拟议的基于CNN的恶意URL检测模型。收到电子邮件后,系统会自动分析URL,提取和评估其结构和语义功能。与常规方法不同,基于CNN的模型标识了微妙的不规则性,例如意外的字符模式和异常的子域结构,将URL标记为潜在的恶意。系统然后立即隔离电子邮件,以防止其到达员工收件箱。将通知发送给网络安全团队,该团队调查并确认了网络钓鱼尝试。同时,将URL添加到共享威胁情报数据库中,帮助其他组织避免陷入同一攻击的受害者。此实时应用程序强调了基于CNN的模型在主动识别和减轻网络安全威胁,保护敏感信息以及增强对数字交互的信任方面的变革潜力。这种全面和积极主动的方法强调了采用先进的深度学习技术来应对数字优先世界中网络安全的不断发展的挑战。在不断扩展的数字景观中,恶意URL的兴起成为对网络安全的关键威胁,影响个人,组织甚至政府。网络罪犯不断开发新的方法来利用漏洞,制造传统的检测机制,例如黑名单和基于规则的算法,对用户的使用量越来越低。这些常规方法通常无法跟上新兴威胁的量增加和动态性质的增加,因此恶意URL的流行率不断增加,这导致了各种检测方法的发展,每种方法的效力都不同。这种比较分析探讨了三种关键方法:黑名单,机器学习模型和拟议的深度学习方法。
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