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俄罗斯在乌克兰的战争：误导性的教义、错误的战略
俄罗斯对乌克兰的军事入侵被预测得非常准确，但未能取得任何类似成功。美国情报部门收集了有关俄罗斯军队集结的详细数据，拜登总统因解密这些信息并向北大西洋公约组织（NATO）成员国灌输俄罗斯侵略不可避免的结论而值得称赞。1 然而，不可能预见到莫斯科在执行相当明显的攻击计划时所犯错误的范围。结果，西方在假设乌克兰对基辅的防御迅速崩溃的情况下准备的集体反应的许多要素必须经过一系列修改。乌克兰坚决抵抗大规模突然进攻无疑是俄罗斯遭受挫折的主要原因，但随着战争持续到第七个月（本文撰写时），发动入侵决定所依据的错误判断的深度就变得更加令人震惊。
确保 OT、远程访问和融合 SOC 操作的安全
ICS 和 PLC 本质上是不安全的，因为它们在设计时就假设其网络在假定信任的时代是孤立的。OT 创建者没有预见到需要远程访问 OT 环境。保护 OT 的第一个挑战始于 PLC。大多数部署的 PLC 都没有遵循任何零信任方法；相反，它们遵循假定信任的理念。例如，当 PLC 从连接到 PLC 的同一网络上的其他地方收到消息，并且该消息的格式符合 PLC 期望看到的协议时，大多数 PLC 会假设该消息是合法的并简单地遵循命令。PLC 将打开设备。PCL 将关闭设备。PLC 将自行重置为出厂基线。PLC 不会通过以下问题来验证消息发送者的真实性或授权：您是谁？您有权命令我吗？这是一个安全的加密通道吗？
![2024-25 TNUOS关税报告[已发布]](/simg/g:\will\search\icon\source\a\a69739f4dd4a5408cc13211c8cdd056ed3bc6341.webp)
2024-25 TNUOS关税报告[已发布]
2022年5月，Ofgem发表了一封公开的信3，概述了他们对工作组要进行的工作范围的最新想法，并要求电力系统运营商与行业合作以建立会员资格。在信中，Ofgem澄清说，工作队将考虑对当今方法的改进，同时保持其核心假设和建模方法不变。他们指出，这不排除TNUOS元素的重大变化，例如，传输模型会更改计算费用的“背景”或对需求加权分布式参考节点的方法。工作队建议的任何CUSC更改都需要进行通常的CUSC修改过程；一旦结论草案和/或足够的信息可以量化任何潜在的更改，将来将在未来的预测出版物中考虑拟议的更改。我们不预见到2024/25关税中实施的工作队所做的任何更改。
年度报告
印度理工学院（BHU）瓦拉纳西（Varanasi）的存在归功于马哈马纳·潘迪（Mahamana Pandit Madan Mohan Malviya），巴拉特·拉特纳（Bharat Ratna） - 现代印度第一座住宅大学的创始人，他们可以预见到技术教育在增强独立印度的技术教育中至关重要的作用。该研究所的工程教育始于1919年，建立了Banaras工程学院（Benco）。下一阶段的发展阶段是建立了技术学院（Techno）和采矿与冶金学院（Minmet）。在1968年，BHU的以前的工程学院，即Benco，Minmet和Techno，合并为理工学院（IT-BHU）。以前的IT-BHU一直在该国顶级工程机构中排名。It-Bhu于2012年6月29日通过议会法案成为IIT（Bhu）Varanasi。
Intellect 推出全球最大的开放金融平台 eMACH.ai
这个由人工智能驱动的平台将简化银行复杂的技术环境，并加速它们从面向服务的架构转向由云技术驱动的市场。Intellect Design Arena 董事长兼董事总经理 Arun Jain 表示：“随着 eMACH.ai 的推出，我们已经预见到银行业的未来将由生态系统主导。为了实现这个生态系统的最终状态，我们确定了 6 个必要条件，即银行生态系统设计的 ABCDEF - 架构简单性、Base eMACH.ai（微服务、API、云和无头）、可组合、数据、嵌入式人工智能以及灵活性和可扩展性 - 所有这些都牢牢地围绕着设计思维的原则。eMACH.ai 提供最全面的微服务集，可满足银行和金融机构的全方位需求，以及 API，使企业能够转型
2024 年战略计划
几乎所有这些优先事项和随后取得的成功都是由之前的美国国家野生动物联合会战略计划“拯救美国野生动物：迈向 2018-2021 财年共同议程”所催化的。该计划是在我们还未预见到全球重大不确定性和动荡之前制定的：全球大流行、经济动荡、种族正义觉醒、环境恶化和野生动物数量加速下降，所有这些都因气候变化迅速连锁和普遍的影响而加剧。尽管取得了许多成功，但我们目前的进展速度远远不足以应对这个决定性十年的挑战。我们认识到，我们必须在努力应对对野生动物、栖息地和人类不可分割的威胁时实现更快的速度、规模和整合。我们的解决方案必须与我们面临的危机的严重程度相匹配。
投资组合风险管理指引
3.14. 投资组合的规模和复杂性有时可能会导致项目群负责人和其他领导者考虑绕过投资组合管理，以谋取自身利益，从而损害整个投资组合。为了阻止这种行为，应在建立投资组合时就预见到这种情况，明确期望和工作方式协议，并应在投资组合的整个生命周期中定期进行风险优先级评估。 3.15. 应在相关项目群和项目管理过程中强调和展示投资组合管理的重要性。这包括确保有明确的管理途径来吸收外部对投资组合的反应，以便可以有针对性地考虑这些反应，而不是在许多不同层面上临时影响投资组合。
2025 年全球风险报告第 20 版 - 出版物
在本报告中，我们深入探讨了全球风险的关键主题——冲突、贸易战、技术和两极分化是短期和中期的主要担忧，而污染、生物技术和超级老龄化则是可能在较长期内出现严重风险的领域。我们还回顾了过去二十年对全球风险的评估。二十年前，当我们编写第一份《全球风险报告》时，世界与现在完全不同。自那时起，所有风险都得到了很好的管理和缓解，这是因为多方利益相关者领导人通过协调一致的集体努力，建立了共识、妥协和双方都能接受的解决方案。有远见的领导人有责任让所有主要利益相关者参与进来，应对目前预见到的未来十年风险，建立持久的和平与繁荣。
FC 201/2 - 粮食计划署管理计划（2025-2027）
粮食计划署 2025-2027 年管理计划概述了应对日益严峻的全球环境的战略方针。为了确保我们能够灵活应对当前的人道主义需求和长期复原力目标，我们必须预见到运营环境的恶化，需要加强安全措施和战略规划以减轻潜在威胁。实施 2025-2027 年管理计划需要一支灵活且熟练的员工队伍，能够根据不断变化的人道主义和发展环境调整其能力和能力。粮食计划署将以满足公司需求和优化其对脆弱社区的援助影响的方式管理其员工队伍。主要关注组织文化和组织变革——以及拥有适当技能和知识的国家办事处——将确保高标准的交付。
人工智能 (AI) 投资
课程大纲：在未来几十年，机器学习 (ML) 和人工智能不仅会改变金融行业，还会改变从金融中大量借鉴的其他行业。该计划经过精心设计，旨在帮助未来的分析师、交易员、经纪人、顾问和其他行业专业人士，他们目前接触或预见到人工智能、机器学习和数据科学将在其工作环境中激增。投资管理公司的运营环境不断发展，技术创新和投资者偏好的转变是这一变化的核心。在此背景下，人工智能 (AI) 为专业人士和投资者提供了新的机会。本课程的目标是了解人工智能和机器学习技术在金融市场、交易和资产管理中的应用。该计划旨在展示基于人工智能的模型在金融领域的应用。这包括解决现实生活中的财富管理问题，以利用人工智能改善投资决策。