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绿色能量取决于关键矿物质。谁控制...
鉴于从基于化石燃料的能源的过渡，本文强调了了解谁控制着关键矿物质和稀土元素（REES）全球供应链的重要部分的重要性。对直接所有权的分析并未揭示对公司决策的真正控制来源。为了确定这些来源，作者使用了一个指数，该指数衡量重要股东可以影响投票决定的程度。这种分析并不简单，因为供应链上的公司不一定会纳入进行采矿和生产活动的国家，并且股东可以通过多层子公司发挥影响力。该分析表明，中国对涉及关键矿物质和REE的全球价值链的控制范围超出了通常的假设。它还阐明了在采矿和/或生产的国家中的环境，社会和治理问题。本文提倡对控制源提高透明度，以更好地评估和管理经济和地缘政治风险；增强回收利用，以减少外国供应的依赖；避免贸易保护主义和减少贸易反应；并鼓励研发，以加快替代技术的采用。关键字：所有权，投票权，企业社会责任，ESG，供应链，回收，稀土元素，关键矿物质，地缘政治分类：G3，L1，L1，L7，Q3，Q5，Q5，Q5
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles，公共卫生硕士、博士；Johan Ordish，文学硕士；Richard Branson，理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试，解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究，制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场，并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起，这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此，医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要，制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要，其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心，通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具，并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力，并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据，以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来，人们对合成数据的兴趣日益浓厚，原因有很多，包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力，以及解决真实数据局限性的能力，如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是，尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年，但直到最近，合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲，合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面，高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系，并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源，并且根据需要合成数据的应用，使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles，公共卫生硕士、博士；Johan Ordish，文学硕士；Richard Branson，理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试，解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究，制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场，并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起，这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此，医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要，制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要，其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心，通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具，并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力，并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据，以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来，人们对合成数据的兴趣日益浓厚，原因有很多，包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力，以及解决真实数据局限性的能力，如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是，尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年，但直到最近，合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲，合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面，高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系，并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源，并且根据需要合成数据的应用，使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
AI 扬声器生态系统中基于证书注入的加密流量取证
AI 扬声器是典型的基于云的物联网 (IoT) 设备，可在云上存储有关用户的各种信息。虽然从基于云的 IoT 取证的角度来看，分析这些设备与云之间的加密流量以及存储在那里的工件是一个重要的研究课题，但直接分析 AI 扬声器与云之间的加密流量的研究仍然不足。在本研究中，我们提出了一种取证模型，可以基于证书注入收集和分析 AI 扬声器与云之间的加密流量。提出的模型包括在 Android 设备上移植 AI 扬声器映像、使用 QEMU（Quick EMUlator）移植 AI 扬声器映像、使用 AI 扬声器应用程序漏洞运行漏洞利用、使用 H/W 接口重写闪存以及重新制作和更新闪存。这五种取证方法用于将证书注入 AI 扬声器。提出的模型表明，我们可以分析针对各种 AI 扬声器（例如 Amazon Echo Dot、Naver Clova、SKT NUGU Candle、SKT NUGU 和 KT GiGA Genie）的加密流量，并获取存储在云上的工件。此外，我们还开发了一个验证工具，用于收集存储在 KT GiGA Genie 云上的工件。© 2020 作者。由 Elsevier Ltd 代表 DFRWS 发布。保留所有权利。这是一个开放的
![通过[空中]太空力量取得胜利 - 空军大学](/simg/a/ac45a4bcde127207b52736c7f2fe80057afb0d26.webp)
通过[空中]太空力量取得胜利 - 空军大学
然而，意志力、技术和工业实力并不足以确保胜利。在本月图书俱乐部版的前言中，编辑们指出：“德·塞韦斯基少校的主要结论是，最明智的空中战略不能指望那些主要关注海军和陆军的战争管理者制定；他们必须主要关注空军；这就要求对战争管理的组织进行彻底的变革：具体来说，空军应完全独立于陆军和海军，但作为第三个独立军种与它们密切合作”（xii-xiii）。3 可以肯定的是，他们表示，“除非实现空中的绝对优势，否则双方都无法赢得战争，而这个想法本身必须在我们的战争管理者心中占据绝对优势，否则我们将永远无法做所有需要做的事情，也无法做我们能做的一切，来为我们一方成功结束战争”（xiv）。这一论点今天与夸斯特将军对太空力量的立场产生了共鸣。