XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System骗子
WWF风险过滤套件技术指南
2023年1月，欧盟公司维持能力报告指令（CSRD）生效。该指令制定了有关环境，社会和治理（ESG）信息的新规则，该信息需要在其可持续性报告中公开披露公司和金融机构，并具有对其活动对人员和环境的影响的特殊fo cus。这些规则旨在提供利益相关者，例如投资者，监管机构，骗子和公众，并需要了解组织的ESG影响，并为公司带来与可持续性有关的财务风险和机会。Organi
主动安全性 - 未来的网络钓鱼
随着网络犯罪分子利用人工智能（AI）工具来创造更复杂，令人信服和有针对性的攻击，AI驱动的网络钓鱼骗局的兴起对整个英国的企业构成了越来越重大的威胁。传统的网络钓鱼策略通常依赖写得不好，易于识别的电子邮件；但是，AI现在使骗子能够生成模仿合法对应的高度个性化的消息，从而使它们更难检测到。在网络钓鱼复杂性方面的进步即使是最警惕的员工，也使企业面临更大的风险。
最初发表于：贝克尔，扬；彼得斯，杰克S；骗子，艾弗；赫尔米，塞汉姆； Synakewicz，Marie；舒勒，本杰明； Kukura，Philipp（2023）。 quan
摘要：在过去十年中，使用各种实验方法实现了对溶液中单个生物分子的无标签检测。然而，我们对光学对比度的大小及其与基本原子结构的关系以及可实现的测量敏感性和精度的理解仍然很差。在这里，我们使用一种傅立叶光学方法与基于原子结构的分子极化模型相结合来模拟第一原理的质量光度法实验。我们发现几个关键实验确定的参数（例如光学对比度转换，可实现的质量准确性，分子形状和方向依赖性）之间有着极好的一致性。这使我们能够确定检测灵敏度和测量精度主要独立于所选择的光学检测方法，从而导致了基于光基的单分子检测和定量的一般框架。关键字：质量光度法，极化性，单分子，无标签，质量测量
原罪：权力、科技与太空战争
第二部分“太空力量的成熟”的两章探讨了太空技术的演进。第一章重点介绍了太空图像和信号情报的收集。鲍文对技术骗子提出了令人耳目一新的挑战，他指出，“应该抛弃对幻想、不存在或所谓新奇能力的痴迷”（115）。以类似的方式，下一章探讨了卫星通信、太空态势感知和卫星导航系统的进步。它讨论了这些技术如何建立使太空力量成为可能的“现代化的束缚”，尽管这种方式往往模糊了民用和军用应用之间的区别（151）。尽管有如此多的太空技术奇才，鲍文还是站在卡尔·冯·克劳塞维茨一边，承认“无论收集到什么信息，对方的最终意图永远无法确定”（146）。
住宅积累：政治经济学框架
摘要尽管住房在全球资本主义中起着关键作用，但房屋研究与政治经济学之间的Theo反应联系仍然很脆弱。基于租金理论的最新复兴，本文为分析资本主义下的住房规定分析提供了一个政治经济学框架。它以“住宅积累”过程的概述开头，被解释为租金提取和资本主义生产的相对动态之间的复杂相互作用。随后，本文在住房提供过程的不同阶段进行了这种相互作用，从生产点开始，通过交换和金融，并通过社会复制完成。这样做，本文确定了工作中的骗子社会财产关系，以及它们如何被不同的机构变量塑造。因此，它探讨了居民积累对城市社会形态的治理构成的构成的困境，并且在至关重要的是，资本主义更广泛。
生物医学科学的新发展
●Jeff F. Miller-加利福尼亚纳米系统研究所（CNSI）主任●同性恋骗子 - 病理学和实验室医学系教授●Lily Yang- Lily Yang-微生物学，免疫学和分子学遗传学（MIMG）教授（MIMG）●Christina Puig -Saus-助理教授，MICERBIOLIGY，MICERGINGICER，MICREC GORICTOR，MICREC GORICTOR，MICREC GORICTOR，MICREC GORICTOR，MICREC GORICTOR，MICREC GORICTOR，MICERGING，MICERGING和分子分数。 - Professor, Departments of Molecular and Medical Pharmacology and Surgery ● Alex Hoffman - Professor, Microbiology, Immunology and Molecular Genetics (MIMG) ● Dino Di Carlo - Professor and Chair, Department of Bioengineering ● Stuart Conway - Professor, Michael and Alice Jung Endowed Chair in Medicinal Chemistry and Drug
OpenAI O3-Mini系统卡
红色团队者根据他们根据自己的专业知识和判断力如何看待其安全性，对三代人进行了评分。他们用他们认为会导致有害输出的提示来查询模型。他们的对话跨越类别，例如网络应用的查询（13.8％），生物恐怖主义（14.2％），武器创造（8.5％），攻击计划（4.1％），网络钓鱼 /骗子（4.6％），违法行为（8.9％），促进了非法行为（8.9％），辩解或仇恨（5.9％）和其他（5％），以及（2.5％），2。5％（2.5％），2。5％（2.5％），2。5％。在计算中只包括至少产生一个不安全产生的对话。这使我们能够在执行开放式红色小组的同时测试O3-Mini的先验模型的安全基线。此外，这使我们能够更轻松地解析并评估提示，而在某些情况下，O3-Mini安全性可能比先前模型的安全性差。
IMF及其性别战略：全球南方女性的好消息？
在2023 - 2024年战争之前，加沙遭受了旨在从以前的多个骗子中恢复的候选人中的几个。大约有210万巴勒斯坦人需要Hu Manitarian援助（OCHA 2023），影响妇女生活的各个方面。女性识字率略低于男性率，但女性学校完成率较高。在2021年发生冲突之后，情感和心理健康状况严重恶化，成年FE雄性报告的下降最高，为64％（联合国妇女巴勒斯坦2022年）。社会规范限制了妇女获得权利和机遇的机会，从而通过男性监护人制造了次立场障碍（根据伊斯兰遗产/叙事，每个妇女必须有一个男性监护人，他们有权代表她做出一系列批判性决定）。
使用机器学习
工程和技术，海得拉巴摘要在线工作平台的扩散已经引起了欺诈性职位发布的增加，给求职者带来了重大风险，并破坏了就业市场的信誉。本研究论文旨在通过利用机器学习技术来解决假职位识别的紧迫问题。主要目标是开发一种能够准确区分真实和欺骗性的招聘广告的强大自动化工具。所提出的方法利用一系列机器学习算法，结合了监督的学习技术和自然语言处理方法，分析和分类职位发布。通过将单个分类器和集成分类器的集成，系统评估和比较结果，有效地检测了网络上的欺诈性工作发布。这项研究强调了对积极主动方法的需求，并承认了骗子采用的动态策略。强调了机器学习模型的连续改进和适应，以领先于不断发展的欺诈策略。最终，这项研究有助于建立更安全的在线工作市场，促进求职者之间的信任，并减轻与欺骗性职位发布有关的财务和情感风险。关键字：机器学习，监督学习，单个分类器，合奏分类器，自然语言处理1。引言在线工作平台的快速扩展为求职者提供了大大增加的机会，为专业发展提供了各种各样的途径。但是，这种增长也引起了一个普遍的问题 - 假职位发布的普遍流行。这些欺骗性的广告不仅使求职者的财务安全处于危险之中，而且对就业市场的整体可靠性和可信赖性构成了严重威胁。应对有效解决方案的迫切需要，本文旨在通过应用机器学习技术来解决伪造职位的问题。随着骗子在数字景观中采用越来越复杂的策略，我们的重点不仅仅是发现了一个动态系统，该动态系统能够适应欺诈性工作清单背后使用的人使用的策略。该项目的主要目标是使用机器学习算法开发强大的自动化工具