XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System边境控制
为Quantum ERA准备护照
在我们的用例中，我们专注于量子威胁对电子机器可读文档的影响，也称为EMRTD。旅行文件具有各种技术和方法的物理保护。这也适用于EMRTD中的芯片。该芯片由各种方案确保，以防止撇掠，克隆，窃听和伪造。尤其是伪造是在考虑旅行文件时最重要的重点，因为它们是文件的基础，对于自动边境控制非常重要。当量子计算机发挥作用时，这意味着不再将经典的非对称密码学用于护照，这意味着必须手动验证边境的所有护照，这是一个非常昂贵的操作，这将是一个非常昂贵的操作，并且会在全球经济上影响国家。
2022/23 年度报告 - 发展研究中心 |
本文探讨了自 2015 年所谓的难民危机爆发以来，心理健康应用程序市场如何蓬勃发展。这些应用程序旨在帮助数百万难民管理创伤后综合症和其他心理健康问题。这些小巧、随时可用、以正念为基础的应用程序出现在新的投资模式、最先进的人工智能以及监控和边境控制制度的交汇处。心理健康应用程序被认为是一种更具成本效益的难民心理健康护理方法，是创造“智能”难民的更大努力的一部分。智能难民具有自我监控、敏捷、创业精神和在逆境中坚韧不拔的精神，有望成为信息流网络中的一个节点，不断连接到数字技术，同时接收和提供实时数据。
菲律宾发展规划2023-2028：
制定并推行综合、透明、以人权为基础的和平与安全战略，确保社会经济工作顺利实施。应对和应对各种形式的内部威胁（如犯罪、地方共产主义武装冲突、其他公共安全威胁）、外部威胁（如领土完整和主权威胁、跨国犯罪）和非传统威胁（如网络犯罪、卫生紧急情况）。加强国家和地方机构，赋予社区权力，以应对这些安全和公共安全威胁。加强与邦萨摩洛政府的政府间关系，确保顺利过渡到全面运作的自治政府。加快武装部队和其他安全部门机构的现代化和能力提升，以维护我们的主权和领土完整，确保公众安全，保护包括数字基础设施在内的关键资产。加强国际参与，采取外交措施，促进国家利益，支持国际发展目标，特别是在地区和平与稳定、海上合作、人道主义响应、边境控制和管理、跨国犯罪等领域。
塞尔维亚共和国综合边境管理战略
在塞尔维亚共和国 1. 引言 加入欧盟是塞尔维亚共和国的战略方针，这意味着在所有领域接受欧洲的价值观和标准。 欧盟成员国之间人员和货物的自由流通需要采取某些措施，其中包括对欧盟外部边界实行高控制标准。 至于塞尔维亚北部与欧盟成员国匈牙利接壤，并且考虑到其他邻国即将加入欧盟，引入和一致应用综合边境管理概念至关重要，这样才能与该地区和欧盟的现行解决方案相兼容。 欧盟已经建立了一套有效的边境控制和管理体系，使人员和货物能够自由流动和流通，防止跨境犯罪，同时尊重保护人权和自由的高标准。塞尔维亚共和国采用综合边境管理战略（以下简称“战略”）不仅是成功实施《稳定与结盟协定》的先决条件，而且这一概念的实施也同时向外国伙伴明确表明，塞尔维亚共和国已准备好为该地区的安全做出贡献，成为欧盟在边境管控方面的可靠伙伴，提供
报告疾病和健康危害
2023年11月11日，19:30，萨达奥的边境控制检查站收到了道路事故的报告，导致一场死亡和五人受伤。所有参与的人都是马来西亚的公民。检查站当局与Bukit Kayu Hitam检查站的马来西亚卫生官员协调，为患者和死者的转移做准备。通过用于两国官员之间的沟通的WhatsApp申请来促进这种协调。操作和文档验证顺利进行。2023年11月12日，泰国世界宣明会基金会在泰国世界卫生组织的支持下，在曼谷的Ramakarndeen Hotel组织了一次移民卫生志愿者（MHV）培训研讨会。22个MHV来自曼谷和Pathum Thani。目的是为志愿者提供有关疾病预防和控制的准确信息。重点是对以下关键疾病的监视和管理：禽流感和登革热。的目的是使MHV能够在各自的责任领域有效地传播知识，尤其是在预防和控制疾病暴发方面。
聚焦 LRP：用于人脸变形攻击检测的可解释 AI
近年来，检测变形人脸图像的任务变得非常重要，以确保基于人脸图像的自动验证系统（例如自动边境控制门）的安全性。基于深度神经网络 (DNN) 的检测方法已被证明非常适合此目的。然而，它们在决策过程中并不透明，而且不清楚它们如何区分真实人脸图像和变形人脸图像。这对于旨在协助人类操作员的系统尤其重要，因为人类操作员应该能够理解其中的推理。在本文中，我们解决了这个问题，并提出了聚焦分层相关性传播 (FLRP)。该框架在精确的像素级别向人类检查员解释深度神经网络使用哪些图像区域来区分真实人脸图像和变形人脸图像。此外，我们提出了另一个框架来客观地分析我们方法的质量，并将 FLRP 与其他 DNN 可解释性方法进行比较。该评估框架基于移除检测到的伪影并分析这些变化对 DNN 决策的影响。特别是，如果 DNN 的决策不确定甚至不正确，与其他方法相比，FLRP 在突出显示可见伪影方面表现得更好。
乌克兰的自治贸易措施的立场论文
欧洲欧洲企业联盟和企业家和雇主联盟（ZPP）提出了我们在扩展乌克兰自治贸易指标方面的立场。我们强调了这些措施在增强经济合作，促进韧性和促进欧盟和乌克兰之间的可持续发展方面的重要性。背景自主贸易指标（ATM）是欧盟（EU）自2022年6月4日以来使用的关键工具，作为ATM第2022/870号ATM法规的一部分，持续了一年。这些措施涵盖了对工业产品的进口关税的全面删除，包括完全消除农业和食品的所有关税率配额。此外，欧盟废除了水果和蔬菜的入境价格，并暂停了所有贸易防御措施，特别是反倾斜的职责和保障措施，特别是适用于钢铁产品。此外，欧盟还采取了其他步骤来简化乌克兰出口的运输和边境控制。具体来说，它已通过欧盟和乌克兰之间的道路暂时自由化了货运，消除了对许可的需求，这项措施延长至2024年6月30日。此外，乌克兰在2022年10月加入了《公共过境公约》的加入简化了欧盟和乌克兰之间的海关运输程序，从而促进了更顺畅的贸易行动。2月23日，欧盟委员会提出了一项关键决定，将管理自治贸易措施（ATM）的法规延长了一年，并于3月20日，理事会和议会达成了一项协议，以续签欧盟的乌克兰自动贸易措施，直到2025年6月5日。乌克兰的贸易景观受到俄罗斯持续入侵的深远影响，需要进一步支持减轻经济损失和增强韧性。俄罗斯对乌克兰的侵略的经济损失令人震惊，乌克兰经济逐渐减少了大约三分之一，与上一年相比，2022年的出口在2022年下降了35.1％。这种下降转化为2022年乌克兰的外币收入惊人的240亿美元。尤其是艰苦的钢铁行业，钢铁行业的出口供应减少了67.5％，与上一年相比，出口量减少了94亿美元。其他部门，包括矿石出口，化学药品，机械和电子设备，也见证了大幅下降。在这些挑战中，乌克兰对农业和粮食出口的依赖在战时激增，占所有急需出口收入的一半以上。但是，即使农业和食品获得突出，该领域的总出口量也下降了15.5％或43亿美元。冲突也破坏了乌克兰的主要出口路线，尤其是俄罗斯对黑海港口的封锁，并对生产设施和关键基础设施造成了重大破坏，加剧了对乌克兰生产商的经济压力。内部和外部供应链中断，再加上关键进口和产量和物流成本的不足，进一步加剧了乌克兰出口商面临的挑战，威胁了他们在全球市场上的盈利能力和竞争力。尽管有这些逆境，乌克兰仍见证了对欧盟的出口恢复，到2022年底，欧盟超过了入侵水平。欧盟出现为乌克兰的主要贸易伙伴，出口到欧盟，占乌克兰在2022年总出口的63％。值得注意的是，农业食品出口到欧盟的增长在这种恢复中起着关键作用，出口增加了52亿美元以上，这是由物流问题，高运费和保险成本等因素驱动的，并且由于影响
启用非侵入性筛查的AI范式
每天的执行摘要，国土安全部（DHS）人员在陆基入境港口，海上港口，机场，联邦设施和总统活动中进行高批量筛查任务。在这些地点，需要筛选商用货物，乘用车和违禁品的个人物品，例如麻醉品，武器，威胁材料和设备以及其他非法商品。对于边境控制，这代表着陆地边界的1200万个海事集装箱，海港的1200万个集装箱，通过铁路的270万个集装箱和1亿乘客每年。用于运输安全性，这代表每天超过550万张筛选。，对于联邦设施，这代表了9000个联邦设施的员工和访客的筛查。为此，即使对于一组最高风险的问题，DHS都在很大程度上依赖传统的感应技术，例如在多个能量带，计算机断层扫描（CT）运行的X射线门户和痕量化学感测来检测违禁品，而无需执行彻底的彻底大密集的手动检查。今天，各种形式的人工智能（AI）通常可以通过更好地利用传感器和检测器的数据流的方法来增强现有范式。以这种形式，在许多情况下，AI是一种后端设备，可帮助管理给定图像的全部内容。我们可以考虑使用更丰富的基础模型1的使用，而不是根据已测量的图像中的内容询问图像中的内容，而是要考虑使用更丰富的基础模型1，并问：“您应该测量什么”。但是，新兴技术的领域，再加上AI的进步，正在创造新的机会，从根本上重新考虑这些方法，在某些方面将它们转向外，并因此重新考虑了基于历史方法的风险模型。重新思考我们的方法可以为DHS如何以提高准确性，更高的吞吐量和通过这些检查站的流量来执行筛查任务的重要进展。我们今天可以检测到的图像的进步与AI启用的数据，成像，可视化和表征紧密相关，并且必须将其视为不可分割的连接。在今天的成像范式中，根本不使用大部分数据。AI通过从根本上重新定义数据的处理，分析和利用方式来实现新的思考旧问题。传统上，放射学领域的工作流都依赖于将大量的原始传感器数据压缩到重建的图像中，以进行人类解释，该过程不可避免地引入了数据丢失和不确定性，即使在当今使用的狭窄方式中。数据之后是处理和过滤的，以创建适合人类观看的蒸馏，而不是在其更丰富，更丰富的环境中使用。通过绕过或增强传统的工作流程过程，AI可以直接从原始传感器数据中提取细微的特征 - 在转换为视觉格式中可能会丢失或遮盖的功能。这些创新不仅挑战了根深蒂固的工作流程，而且还强调了AI如何将感知的局限性变成机会。本报告继续进行了一系列论文，我们探讨了AI，基础模型，对抗性AI，数字内容伪造以及对DHS任务的影响。它反映了与私营部门，学者和DHS运营组件的讨论，以及我们在2024年6月27日与马萨诸塞州理工学院林肯实验室（MIT LL）在“ AI-AI-Nopable Paradigms”范围内与马萨诸塞州理工学院实验室（MIT LL）进行了更深入的研究。2,3在本报告中，我们在抽象层面上回顾了非侵入性安全筛查的技术基础，引入了非侵入性筛选