XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System采矿场
人工智能在电子证据可采性中的作用
人工智能 (AI) 的出现深刻地改变了包括法律行业在内的多个行业。在数字化迅速发展的时代，电子证据的管理在法庭诉讼中变得更加复杂和关键。随着法院处理大量数字材料（从电子邮件和短信到多媒体文件和社交媒体信息），有关这些证据的合法性、完整性和可采性的困难也随之增加。机器学习、自然语言处理和预测分析只是 AI 技术中的一小部分，它们已成为帮助律师处理和评估大量数据的有效工具。AI 对电子证据是否可采纳有着复杂的影响。它有助于建立强大的保管链，提高证据验证的准确性，并使数据收集和分类的自动化变得更加容易。这些功能不仅使证据管理变得更容易，而且还提出了可靠性、透明度和在法庭上应用 AI 的道德问题。由于 AI 算法经常充当“黑匣子”，
刑事诉讼中的人工智能 人工智能证据的可采性
致谢 我想向我的母亲弗朗西斯卡 (Francisca) 和父亲埃利西亚里奥 (Elisiário) 表达最深切的谢意，感谢他们给予我的爱与支持，成就了今天的我。感谢我的兄弟雨果和克里斯蒂亚诺，他们给我带来了快乐和力量。致我最亲爱的朋友们，感谢你们在最艰难的时刻给予我力量。感谢爱德华多（Eduardo）无条件的鼓励和安慰餐。特别感谢我的导师 Athina Sachoulidou 教授，感谢她极其乐于助人和理解。致谢 特别深深地感谢我的母亲弗朗西斯卡 (Francisca) 和父亲埃利西娅里奥 (Elisiário)，感谢他们给予我所有的爱、关怀和支持，让我成为了今天这样的人。感谢我的兄弟雨果和克里斯蒂亚诺，感谢他们给我带来了欢乐和力量。致我最亲爱的朋友们，感谢你们在最艰难的时刻给予我光明。致 Eduardo，感谢他无条件的鼓励和安慰的饭菜。我要特别感谢我的导师 Athina Sachoulidou 教授，感谢她极其乐于助人和理解。
感知复杂性与内部复杂性 我们是否采取了……
摘要。安全关键系统中的人为可靠性问题（例如航空业）曾经并将继续推动基于工具或组织的保护措施的设计和使用。软件和硬件已经开发出来以克服人为可靠性，从而能够容忍和抵抗人为错误。因此，系统变得更加复杂，人与实际生产机器之间的距离从未停止增加。大多数情况下，当自动化产品成熟时，感知的复杂性会大大降低，有时在开始时很困难，从高到非常高。本文对人机系统的复杂性和认知稳定性进行了综合分析，更具体地说是高度自动化的系统。它强调了几个问题，例如技术复杂性、复杂性和专业知识、机器和人的可靠性以及复杂性和弹性。本文强调人与高度自动化的安全关键系统之间的交互。人们对与“友好”自动机的合作有何期望？他们需要了解其内部复杂性才能与它们交互吗？他们如何看待外部复杂性？安全、高效和舒适地交互所需的正确抽象级别是什么？
杜邦石油天然气水解决方案 - 采出水
关于杜邦水务解决方案................................................................................................................................................3 业内最广泛的产品组合....................................................................................................................................3 采出水和石化废水...................................................................................................................................................4 产品组合......................................................................................................................................................................4 有机物去除......................................................................................................................................................................5 乳化油.............................................................................................................................................................................6 溶解油.............................................................................................................................................................................6 有机负荷测量.............................................................................................................................................................7 可生物降解的有机物和营养物....................................................................................................................................7 盐度管理................................................................................................................................................................8 硬度去除................................................................................................................................................................9 重金属.....................................................................................................................................................................10
在零信任架构中采用后量子加密技术
在美国网络安全和基础设施安全局 (CISA) “Shields Up” 活动的指导下，美国政府建议“所有组织 -- 无论规模大小 -- 都应加强对网络安全和保护其最关键资产的重视。”1 加强企业网络安全态势的一个关键要素是零信任，它是用于验证、保证和保护数据的框架。这种安全模型并不是一个新概念，但包含该安全模型的格局已经发生了变化。当今的企业环境由许多相互关联的部分组成：企业网络、内部部署基础设施和应用程序、基于云的基础设施和应用程序、远程和移动员工环境，以及边界上越来越多的传感器和设备。这种基础设施的演变为威胁访问关键数据创造了更多机会，迫使组织重新评估传统的数据保护方法。传统的基于边界的防御已不再适用。
L2词汇音调采集中的多模式提示
海洋生物膜是全球无处不在的表面相关微生物群落，由于其独特的结构和功能，引起了人们的关注。The aim of this study is to provide a comprehensive overview of the current scienti fi c understanding, with a speci fi c focus on naturally occurring bio fi lms that develop on diverse marine abiotic surfaces, including microplastics, sea fl oor sediments, subsurface particles, and submerged arti fi cial structures susceptible to biocorrosion and biofouling induced by marine bio fi LMS。本文介绍了有关海洋环境中这些表面相关微生物群落的多样性，结构，功能和动态的最新进展和发现，突出了它们的生态和生物地球化学维度，同时也是为了进一步研究海洋生物生物LMS的灵感。
安全云采用以实现业务增长1
今天，通过利用云服务和云本地开发过程，开发人员有权使用连续集成和连续的部署管道来提供自己的基础架构，构建应用程序，并将应用程序部署到云中，以快速软件版本发布和更新。尽管CSP负责确保平台，但安全团队面临挑战，以遵守云原生的速度。大多数组织每天都将新代码部署到生产中。因此，云本地应用程序面临的主要挑战是安全性和保持合规性。
了解南非中型企业人工智能采用率低的原因
有传闻表明，南非中小企业（SME）虽然可以使用人工智能（AI）工具作为其企业资源规划软件的一部分，但并没有采用这些工具。这被视为一个问题，因为中小企业部门是经济增长的基础，而该部门采用人工智能可以增强其在全球舞台上的竞争力。因此，本研究的目的是了解这种缺乏采用的情况。这项定性研究遵循解释哲学和归纳方法。从各个行业部门中选出了七家中型公司，并对每家公司的高管进行了采访。研究结果表明，尽管参与者通常清楚地了解采用人工智能的好处并能阐明用例，但仍存在阻碍采用的抑制因素。这些抑制因素中最重要的是担心失去对关键业务流程的控制权，而将其交给基于机器的算法，以及认为 IT 成熟度不足，无法采用和管理这些人工智能工具。这些发现的价值在于，它们提供了对人工智能采用障碍的理解，并强调了南非依赖非正式网络来指导采用决策的特点。
乙烯：蔬菜作物采后品质的管理和培育。综述
乙烯是一种二碳气态植物生长调节剂，参与多种重要的生理事件，包括水果、蔬菜和观赏作物的生长、发育、成熟和衰老。这种激素在微摩尔浓度下会加速对乙烯敏感的水果、绿叶蔬菜和蔬菜的成熟，其积累会导致果实在采后阶段腐烂和浪费。近几十年来，人们尝试了多种作物管理策略和植物育种技术，以了解乙烯调节途径和依赖乙烯的生化和生理过程，最终目的是延长农产品的保质期并提高水果和蔬菜的采后品质。这些研究方法涉及使用传统和新育种技术，包括精确的基因组编辑。本综述旨在概述与使用以乙烯和乙烯相关代谢为重点的现代育种技术相关的最新进展，以及采后技术在对乙烯敏感的作物采后管理中的可能应用。本文对新育种和管理策略对保持不同作物收获后的质量和适销性的影响提供了最新的观点和看法，特别关注：成熟和未成熟水果和蔬菜的收获后生理学（乙烯依赖性）；蔬菜收获后质量管理：新鲜和鲜切产品，重点关注最重要的乙烯依赖性生化途径；育种技术的演变，以应对蔬菜作物收获后质量的新旧挑战：从传统育种和标记辅助选择到以转基因和基因编辑为重点的新育种技术。本文给出了模型植物（番茄、西葫芦和西兰花）的应用育种技术的例子，以阐明乙烯代谢以及有益和有害的乙烯效应。