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क्रेडिट स्कोर: CC0 पब्लिक एरिया

डेनमार्क में एक नया राजनीतिक दल जिसकी बीमा नीतियां पूरी तरह सिंथेटिक इंटेलिजेंस (एआई) से ली गई हैं, को जून 2023 में देश के अगले आम चुनाव में सामना करने की उम्मीद है।

कलाकारों के समूह पीसी लार्स द्वारा मई के अंत में शुरू किया गया, कृत्रिम उत्सव लगभग 15% डेन तक पहुंचना चाहता है जिन्होंने अपने अधिकार को प्रशिक्षित नहीं किया 2019 के पहले के चुनाव में।

इस अवसर का मानना ​​​​है कि उन्होंने वोट नहीं दिया क्योंकि पारंपरिक घटनाओं में से एक ने उन्हें अपील नहीं की।

1970 के बाद से डेनमार्क के सभी फ्रिंज इवेंट्स के लिखित प्रकाशनों का विश्लेषण करके, आर्टिफिशियल सेलिब्रेशन के एआई ने एक ऐसा कार्यक्रम तैयार किया है जिसका मानना ​​​​है कि यह “नियमित आधार पर व्यक्ति के राजनीतिक दृष्टिकोण” का प्रतिनिधित्व करता है, सामूहिक के कई सदस्यों में से एक, आस्कर ब्रायल्ड स्टौनेस, एएफपी को निर्देश दिया।

अवसर “अनुकूलन के मूल्यांकन में अपना प्रस्थान लेता है” डेनमार्क में ”, उन्होंने उल्लेख किया।

यह वर्षों के दौरान बनाई गई बहुत सारी छोटी घटनाओं के लिए एक जीभ-इन-गाल प्रतिक्रिया भी है, कुछ सटीक राजनीतिक कवरेज की तुलना में समाज का मजाक उड़ाने या आलोचना करने पर आधारित हैं।

डेनमार्क में वर्तमान में कृत्रिम उत्सव सहित 230 ऐसी सूक्ष्म पार्टियां हैं।

“यह कानून बनाने और राजनीतिक प्रवर्तन और समूह अधिकारों के उपकरण के सीधे टकराव में सभी के राजनीतिक पाठ्यक्रम की नकल और अनुकरण करने का एक तरीका है”, ब्रायल्ड स्टौनेस ने उल्लेख किया।

कई अवसरों के प्रस्तावों में एक महीने में 100,000 क्रोनर (13,700 डॉलर) की एक सामान्य मौलिक आय की शुरूआत है – जो सामान्य डेनिश वेतन से दोगुने से अधिक है।

यह अवसर संयुक्त राष्ट्र के 18वें सतत विकास लक्ष्य को जोड़ने का भी समर्थन करता है जो “लोगों और एल्गोरिदम को अब से अधिक तुरंत सह-अस्तित्व की अनुमति दे सकता है”, ब्रायल्ड स्टौनेस ने कहा।

यह देखा जाना बाकी है कि 2023 वोट के भीतर पार्टी को पर्याप्त मदद मिलती है या नहीं – यह कार्रवाई करने के लिए 20,182 हस्ताक्षर चाहता है और वर्तमान में केवल 4 है, आधिकारिक चुनाव जानकारी के अनुसार।

लेकिन जब वह संसद में एक सीट जीतने का काम करती है, तो वह बैठक के सदस्यों द्वारा किए जा रहे कार्यों के लिए एआई को जोड़ने के लिए अपने जनादेश का उपयोग करने की योजना बना रही है।

“अवधारणा … इस बड़े राजनीतिक और वित्तीय दबाव (एल्गोरिदम) को लेना है … इसे सामान्य राजनीतिक व्यवस्था में अंकित करने का प्रयास करना है,” ब्रायल्ड स्टौनेस ने उल्लेख किया।

वर्तमान में, “अब हमारे पास लोकतांत्रिक सेटिंग के अंदर लोगों और एआई को वास्तव में संबोधित करने का कोई तरीका नहीं है”, उन्होंने कहा।

चैटबॉट्स के माध्यम से मैसेजिंग प्लेटफॉर्म डिस्कॉर्ड पर इवेंट के एआई के साथ व्यक्ति तुरंत एक साथ काम कर सकते हैं।

इस अवसर ने अपना पहला कार्यक्रम आयोजित करने की योजना बनाई है सितंबर में “मानव दर्शकों के लिए” रैली।


हैकिंग की आशंका ब्रिटेन के कंजर्वेटिव नेतृत्व के वोट में देरी


© 2022 एएफपी

उद्धरण:
डेनिश एआई-संचालित राजनीतिक अवसर की नजर संसद पर है (2022, 4 अगस्त)
4 अगस्त 2022 को लिया गया
https://techxplore.com/information/2022-08-danish-ai-drive-political-party-eyes.html से

यह दस्तावेज़ कॉपीराइट का विषय है। व्यक्तिगत जांच या विश्लेषण के उद्देश्य से किसी भी सच्चे सौदे के अलावा, नहीं
आधा भी लिखित अनुमति के बिना पुन: प्रस्तुत किया जा सकता है। सामग्री सामग्री केवल डेटा कार्यों के लिए आपूर्ति की जाती है।

अंतिम प्रबंधित होस्टिंग प्लेटफ़ॉर्म

स्रोत लिंक

पोस्ट डेनिश एआई-संचालित राजनीतिक दल की नजर संसद पर है पहली बार दिखाई दिया आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में नवीनतम | एआई रोबोटिक्स | मशीन लर्निंग न्यूज.

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सुपीरियर फेज रिकवरी और डीप न्यूरल नेटवर्क का उपयोग कर होलोग्राम पुनर्निर्माण – आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में नवीनतम | एआई रोबोटिक्स

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Superior phase recovery and hologram reconstruction using a deep neural network

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वास्तविक समय में त्रुटियों का पता लगाने और उन्हें ठीक करने के लिए एल्गोरिदम का अध्ययन करने वाली मशीन द्वारा उपयोग किए गए 3डी प्रिंटर नोजल की उदाहरण तस्वीर। हाइलाइट किए गए क्षेत्र उस तस्वीर के तत्वों को प्रस्तुत करते हैं जिस पर सिस्टम ध्यान केंद्रित करता है, संभावित अंतर्दृष्टि प्रदान करता है कि एल्गोरिदम कैसे भविष्यवाणियां करता है। क्रेडिट स्कोर: डगलस ब्रायन

इंजीनियरों ने चतुर 3डी प्रिंटर बनाए हैं जो विभिन्न मशीनों के अनुभवों से अध्ययन करके पहले से अनदेखी डिजाइनों, या अपरिचित आपूर्ति जैसे केचप और मेयोनेज़ में भी तेजी से पता लगा सकते हैं और त्रुटियों को ठीक कर सकते हैं।

कैम्ब्रिज कॉलेज के इंजीनियरों ने एल्गोरिदम का अध्ययन करने वाली एक मशीन विकसित की जो वास्तविक समय में सभी प्रकार की विभिन्न त्रुटियों का पता लगा सकती है और उन्हें ठीक कर सकती है, और उनकी क्षमताओं को सुदृढ़ करने के लिए नई या वर्तमान मशीनों में जोड़ा जा सकता है। एल्गोरिथम का उपयोग करने वाले 3डी प्रिंटर स्वयं नई सामग्री को प्रिंट करने के तरीके भी खोज सकते हैं। जर्नल में उनकी कम लागत वाली पद्धति का विवरण दिया गया है प्रकृति संचार.

3डी विमान के पुर्जों, व्यक्तिगत चिकित्सा प्रत्यारोपण, और यहां तक ​​कि जटिल मिठाइयों के समान उन्नत और अनुकूलित घटकों के निर्माण में क्रांति लाने की क्षमता है, और इसके अतिरिक्त विनिर्माण आपूर्ति श्रृंखलाओं को फिर से तैयार करेगा। बहरहाल, यह छोटे पैमाने की अशुद्धियों और यांत्रिक कमजोरियों से लेकर संपूर्ण निर्माण विफलताओं तक, निर्माण त्रुटियों के लिए भी अतिसंवेदनशील है।

वर्तमान में, इन त्रुटियों को रोकने या ठीक करने का तरीका एक प्रतिभाशाली कर्मचारी के लिए विधि को देखना है। कर्मचारी को एक स्वीकार करना चाहिए (पढ़े हुए आंखों के लिए भी एक समस्या), प्रिंट बंद करो, आधा हटाओ, और एक नए आधे के लिए सेटिंग्स को संशोधित करें। यदि कोई नई सामग्री या प्रिंटर का उपयोग किया जाता है, तो विधि में अतिरिक्त समय लगता है क्योंकि कर्मचारी बिल्कुल नया सेटअप सीखता है। फिर भी, त्रुटियां भी छूट सकती हैं क्योंकि कर्मचारी एक ही समय में कई प्रिंटरों को लगातार नहीं देख सकते हैं, खासकर लंबे प्रिंट के लिए।

“3D प्रिंटिंग मुश्किल है क्योंकि बहुत कुछ है जो अनुपयुक्त हो सकता है, और इसलिए बहुत बार 3D प्रिंट विफल हो जाएंगे,” पेपर के वरिष्ठ निर्माता कैम्ब्रिज के इंजीनियरिंग डिवीजन के डॉ सेबेस्टियन पैटिनसन ने उल्लेख किया। “जब ऐसा होता है, तो आपके द्वारा उपयोग की जाने वाली सभी सामग्री और समय और ऊर्जा खो जाती है।”

इंजीनियर स्वचालित 3 डी प्रिंटिंग मॉनिटरिंग बना रहे हैं, हालांकि वर्तमान तरीके केवल एक हाफ, एक सामग्री और एक प्रिंटिंग सिस्टम में सीमित त्रुटियों का पता लगा सकते हैं।

“जो वास्तव में चाहता है वह है ‘‘ 3 डी प्रिंटिंग के लिए सिस्टम, “पहले निर्माता डगलस ब्रायन ने कहा, इसके अलावा इंजीनियरिंग विभाग से। “एक चालक रहित कार अप्रभावी हो सकती है यदि यह केवल एक गली या एक ही शहर में काम करती है – इसे सामान्यीकरण के लिए अध्ययन करना चाहिए , शहर, और यहां तक ​​कि राष्ट्र भी। समान रूप से, एक ‘चालक रहित’ प्रिंटर को कई घटकों, आपूर्तियों और मुद्रण स्थितियों के लिए काम करना चाहिए।”

ब्रायन और पैटिनसन का कहना है कि उन्होंने जो एल्गोरिथम विकसित किया है, वह बहुत अच्छी तरह से ‘ड्राइवरलेस ऑटोमोटिव’ इंजीनियर हो सकता है जिसे खोज रहे हैं।

पैटिनसन ने कहा, “इसका मतलब यह है कि आपके पास एक एल्गोरिथम हो सकता है जो उन सभी पूरी तरह से अलग प्रिंटर पर एक नज़र डाल सकता है जो आप बस काम कर रहे हैं, हमेशा निगरानी कर रहे हैं और आवश्यकतानुसार संशोधन कर रहे हैं-मुख्य रूप से वह कर रहे हैं जो मनुष्य नहीं कर सकता है।”

शोधकर्ताओं ने 192 मुद्रित वस्तुओं के निर्माण के दौरान यंत्रवत् रूप से खींची गई लगभग 950, 000 तस्वीरों को प्रदर्शित करके एक गहन अध्ययन लैपटॉप कल्पनाशील और प्रेजेंटेशनल मॉडल तैयार किया। प्रत्येक चित्र को प्रिंटर की सेटिंग के साथ लेबल किया गया था, जैसे कि प्रिंटिंग नोजल का वेग और तापमान और प्रिंटिंग सामग्री का परिचालित शुल्क। मॉडल ने यह भी विवरण प्राप्त किया कि ये सेटिंग्स अच्छे मूल्यों से कितनी दूर थीं, जिससे एल्गोरिदम को त्रुटियों के तरीके को जानने की अनुमति मिलती है।

“एक बार शिक्षित होने के बाद, एल्गोरिथ्म केवल एक तस्वीर को देखकर निर्धारित कर सकता है कि कौन सी सेटिंग सही है और कौन सी अनुपयुक्त है – एक चयनित सेटिंग बहुत अधिक या बहुत कम है, उदाहरण के लिए, जिसके बाद उपयुक्त सुधार लागू करें,” पैटिंसन ने कहा . “और अच्छी बात यह है कि इस पद्धति का उपयोग करने वाले प्रिंटर बहुत अच्छी तरह से लगातार ज्ञान एकत्र कर रहे हैं, इसलिए एल्गोरिथ्म बहुत अच्छी तरह से नियमित रूप से प्रभावी रूप से बेहतर हो सकता है।”

इस पद्धति का उपयोग करते हुए, ब्रायन और पैटिनसन एक एल्गोरिदम बनाने की स्थिति में थे जो कि सामान्य है- विभिन्न वाक्यांशों में, इसका उपयोग अपरिचित वस्तुओं या आपूर्ति में त्रुटियों को निर्धारित करने और उन्हें ठीक करने के लिए किया जा सकता है, और यहां तक ​​​​कि नई मुद्रण विधियों में भी।

“जब भी आप एक नोजल के साथ छपाई कर रहे होते हैं, तो आप जिस कपड़े का उपयोग कर रहे हैं – पॉलिमर, कंक्रीट, केचप, या कोई फर्क नहीं पड़ता – आपको समान त्रुटियां मिलेंगी,” ब्रायन ने कहा। “उदाहरण के लिए, यदि नोजल बहुत तेज़ी से हिल रहा है, तो आप आमतौर पर अपने आप को कपड़े की बूँदें पाते हैं, या यदि आप अत्यधिक मात्रा में सामग्री को बाहर निकाल रहे हैं, तो मुद्रित स्ट्रेन क्रीज बनाने वाले ओवरलैप होंगे।

“तुलनीय सेटिंग्स से आने वाली त्रुटियों में तुलनीय विकल्प हो सकते हैं, इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि आधा मुद्रित किया जा रहा है या कौन सी सामग्री का उपयोग किया जा रहा है। हमारे एल्गोरिथ्म के परिणामस्वरूप पूरी तरह से अलग-अलग आपूर्ति में साझा किए गए बुनियादी विकल्पों का एहसास हुआ, यह कह सकता है कि ‘ओह, मुद्रित स्ट्रेन क्रीज बना रहे हैं, इस तथ्य के कारण हम अत्यधिक मात्रा में सामग्री को बाहर निकाल रहे हैं’।

इस वजह से, एल्गोरिदम जिसे केवल एक प्रकार की सामग्री और प्रिंटिंग सिस्टम का उपयोग करके शिक्षित किया गया था, एक विशेष प्रकार की प्रिंटिंग सिस्टम पर इंजीनियरिंग पॉलिमर से लेकर केचप और मेयोनेज़ तक कई आपूर्ति में त्रुटियों का पता लगाने और उचित त्रुटियों की स्थिति में था।

जल्दी या बाद में, शिक्षित त्रुटियों को पहचानने में मानव ऑपरेटर की तुलना में बहुत अधिक पर्यावरण के अनुकूल और भरोसेमंद हो सकता है। यह उन उद्देश्यों में उच्च गुणवत्ता प्रबंधन के लिए बहुत आवश्यक हो सकता है जहां भाग की विफलता में गंभीर दंड हो सकता है।

कॉलेज की व्यावसायीकरण शाखा, कैम्ब्रिज एंटरप्राइज की मदद से, ब्रायन ने मैटा को एक स्पिन-आउट फर्म बनाया है जो औद्योगिक उद्देश्यों के लिए जानकारी विकसित कर सकती है।

“हम अपना विचार बदल रहे हैं कि यह उच्च मूल्य वाले उद्योगों में कैसे काम कर सकता है जैसे एयरोस्पेस, ऊर्जा और मोटर वाहन क्षेत्र, जहां 3 डी प्रिंटिंग एप्लाइड साइंसेज का निर्माण करने के लिए उपयोग किया जाता है और महंगे घटक, ”ब्रायन ने उल्लेख किया। “1000 किलो की कीमत पर एक हिस्से को पूरा करने में दिन या शायद सप्ताह लगेंगे। शुरू में होने वाली त्रुटि का पता तब तक नहीं लगाया जा सकता जब तक कि आधा पूरा न हो जाए और उसका निरीक्षण न कर लिया जाए। हमारी पद्धति वास्तविक समय में त्रुटि का पता लगाएगी, जिससे विनिर्माण उत्पादकता में काफी सुधार होगा। ”


मशीन-लर्निंग मॉडल वास्तविक समय में त्रुटियों को ठीक करने के लिए 3D प्रिंटिंग प्रक्रिया की निगरानी और समायोजन करता है


अतिरिक्त डेटा:

डगलस ए जे ब्रायन एट अल, बहु-सिर तंत्रिका नेटवर्क के माध्यम से सामान्यीकृत 3 डी प्रिंटिंग त्रुटि का पता लगाने और सुधार, प्रकृति संचार (2022)। डीओआई: 10.1038/एस41467-022-31985-वाई

के द्वारा दिया गया
कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय


उद्धरण:
एल्गोरिथम विभिन्न घटकों, आपूर्ति और विधियों के लिए 3डी प्रिंटिंग त्रुटियों को ठीक करना सीखता है (2022, 16 अगस्त)
16 अगस्त 2022 को लिया गया
https://techxplore.com/information/2022-08-algorithm-3d-errors-materials.html से

यह दस्तावेज़ कॉपीराइट का विषय है। व्यक्तिगत जांच या विश्लेषण के उद्देश्य से किसी भी ईमानदार सौदे के अलावा, नहीं
आधा भी लिखित अनुमति के बिना पुन: प्रस्तुत किया जा सकता है। सामग्री सामग्री की आपूर्ति केवल डेटा कार्यों के लिए की जाती है।



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रोबोट कैसे कपड़े में हेरफेर करते हैं, इसे सुधारने के लिए स्पर्श सेंसर और मशीन लर्निंग का उपयोग करना – आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में नवीनतम | एआई रोबोटिक्स

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Using tactile sensors and machine learning to improve how robots manipulate fabrics

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रिकॉर्ड किया गया भविष्य सुरक्षा विश्लेषकों को कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए मशीन अध्ययन और मानव अनुभव के साथ दुनिया भर में खतरे के ज्ञान के एक दशक (और गिनती) को जोड़ती है।

एआई इंफॉर्मेशन ने रिकॉर्डेड फ्यूचर के चीफ डेटा सेफ्टी ऑफिसर जेसन स्टीयर से बात की, ताकि यह पता लगाया जा सके कि कॉरपोरेट महत्वपूर्ण च्वाइस बेनिफिट्स के साथ एंटरप्राइजेज की आपूर्ति कैसे करता है।

एआई सूचना: भविष्य का खुफिया ग्राफ क्या रिकॉर्ड किया गया है?

जेसन स्टीयर: रिकॉर्डेड फ्यूचर एक दशक से अधिक समय से वेब, डार्क नेट और तकनीकी स्रोतों से एकत्रित जानकारी को कैप्चर कर रहा है और इसे अपने इंटेलिजेंस क्लाउड द्वारा मूल्यांकन के लिए सुलभ बनाता है।

जिस तरह इस समय कई औद्योगिक फर्में अपने माल के “डिजिटल जुड़वां” बना रही हैं, हमारा उद्देश्य दुनिया के एक डिजिटल ट्विन का निर्माण करना है, जो उन सभी संस्थाओं और अवसरों का प्रतिनिधित्व करता है, जिनके बारे में वेब पर बात की जा सकती है – खतरे की खुफिया के साथ एक चयनित सौदे के साथ . ग्राफ विचार जटिल संबंधों को इस तरह से वर्णित करने की एक प्रमुख पद्धति है जो एल्गोरिथम मूल्यांकन के लिए सक्षम बनाता है।

सीधे शब्दों में कहें तो इंटेलिजेंस ग्राफ दुनिया का वह उदाहरण है, और हमारा उद्देश्य सभी सुरक्षा विश्लेषकों की उंगलियों पर इस जानकारी को सुलभ बनाना है ताकि उन्हें जल्द से जल्द काम करने में मदद मिल सके।

एएन: उद्यम अपने द्वारा आपूर्ति की जाने वाली अंतर्दृष्टि का उपयोग कैसे कर सकते हैं?

जे एस: अंत में इंटेलिजेंस ‘पसंद लाभ’ की पेशकश के बारे में है – हमारे खरीदारों के लिए अंतर्दृष्टि प्रदान करना जो पहले किसी समस्या या खतरे को स्थापित करते हैं और इसके प्रभाव को कम या कम करते हैं।

यह एक एसओसी लेवल 1 विश्लेषक हो सकता है जो एक समापन बिंदु के लिए अलर्ट की समीक्षा कर रहा है, एक सीआईएसओ भविष्य के खतरों को व्यवस्थित करने पर विचार कर रहा है, एक अनुभवी खतरे विश्लेषक राज्य प्रायोजित अभिनेताओं से खतरों की खोज और निगरानी कर रहा है, या एक समूह जो रणनीतिक अंतरराष्ट्रीय भू-राजनीतिक प्रवृत्तियों या शारीरिक सुरक्षा पर दिखाई देता है। खतरे, रिकॉर्डेड फ्यूचर की खुफिया मिशन में मदद करने के लिए है।

एक प्रमुख स्थान जो विकसित हुआ है, वह है हमारे खरीदारों के पास मौजूद उपकरणों और वर्कफ़्लोज़ के भीतर बुद्धिमत्ता की आवश्यकता। संदर्भ की पेशकश करने और ‘अच्छे’ विकल्प बनाने में तेजी लाने के लिए इंटेलिजेंस को एक सिएम, ईडीआर सॉफ्टवेयर, एसओएआर सॉफ्टवेयर और विभिन्न सुरक्षा नियंत्रणों में अंतर्निहित होना चाहिए।

खुफिया निर्णय लेने को जल्द से जल्द करने की अनुमति देता है; उच्च संदर्भ के साथ और बड़े पैमाने पर उद्यमों को सुरक्षा अवसरों की बढ़ती मात्रा का सामना करने की अनुमति देने के लिए जिनका वे दैनिक आधार पर सामना करते हैं।

एएन: रिकॉर्डेड फ्यूचर मानव अनुभव के साथ मशीन अध्ययन को जोड़ता है – आप आमतौर पर कैसे पाते हैं कि मानव प्रवेश महत्वपूर्ण साबित हुआ है?

जे एस: मानव प्रवेश महत्वपूर्ण है; लोग पैटर्न और अंतर्दृष्टि को देख सकते हैं कि कंप्यूटर सिस्टम किसी भी तरह से नहीं होगा।

एक कारक जिसे हम महसूस कर रहे हैं, वह यह है कि बुद्धिमत्ता अब केवल एक मानव-से-कंप्यूटर परस्पर क्रिया नहीं है, खरीदार लोगों से बात करना चाहते हैं ताकि वे मार्गदर्शन प्राप्त कर सकें।

हालाँकि सबसे बड़ा परिवर्तन कंप्यूटर से कंप्यूटर का है। एपीआई का उठाव अब वास्तविक समय के विकल्पों को बनाने की अनुमति देने के लिए खुफिया जानकारी के वास्तविक समय के आदान-प्रदान की अनुमति देता है – जितनी जल्दी आप स्थानांतरित कर सकते हैं, खतरे की एक खिड़की उतनी ही छोटी होगी।

एएन: क्या आप इसमें शामिल हैं कि अधिक से अधिक सख्त डेटा-स्क्रैपिंग कानूनी दिशानिर्देश खतरे के ज्ञान को संकलित करने के आपके प्रयासों में बाधा डाल सकते हैं?

JS: GDPR और अन्य डेटा सुरक्षा कानूनी दिशानिर्देश OSINT के वर्गीकरण के प्रकार में अनुचित रूप से बाधा नहीं डालते हैं जो हम अपने ग्राहकों की सहायता के लिए करते हैं। हमारी वर्गीकरण बीमा पॉलिसियां ​​जीडीपीआर और विभिन्न संबंधित कानूनी दिशानिर्देशों और नियमों के अनुरूप हैं।

हमारे खरीदार अपने मिशन में मदद करने के लिए हम पर निर्भर हैं; इस वजह से, अब हमें यह सुनिश्चित करना होगा कि हम ऐसा करने के लिए अधिकृत या नैतिक रेखा से आगे नहीं बढ़ रहे हैं। अधिकृत अनुपालन ख़तरनाक ख़ुफ़िया समूह के लिए चिंता का विषय है और आगे भी बढ़ सकता है।

एएन: आप कैसे सुनिश्चित करते हैं कि आपके द्वारा प्रस्तुत की गई बुद्धि पूर्वाग्रह से मुक्त है?

जे एस: पूर्वाग्रह से बचना हमेशा मशीन अध्ययन फैशन के लिए एक कठिन समस्या है, और यह एक अतिरिक्त कारण है कि दोनों आपूर्ति से संभावित पूर्वाग्रह का मुकाबला करने के लिए, प्रत्येक मानव और मशीन खुफिया होना महत्वपूर्ण है।

अब हमारे पास शुद्ध भाषा प्रसंस्करण करने के लिए उपयोग किए जाने वाले फैशन के लिए कोचिंग ज्ञान में पूर्वाग्रह की निगरानी के लिए उपकरण और प्रक्रियाएं हैं। यह हमारे खुफिया निर्माण का एक हिस्सा है; जैसे हमारी मानसिक संपत्ति।

वैकल्पिक रूप से, संघर्षों में आमतौर पर ऐसा होता है कि “एक व्यक्ति का आतंकवादी एक अन्य व्यक्ति का नायक होता है”, और स्वचालित पाठ्य सामग्री विश्लेषण आम तौर पर एक अवसर को “आतंक का कार्य” उदाहरण के लिए वर्गीकृत करेगा जब विरोधी पक्ष इससे सहमत नहीं होगा।

हमारे लिए, किसी अवसर के सभी कोणों को पकड़ना और इसे यथासंभव निष्पक्ष तरीके से आजमाना महत्वपूर्ण है। रिकॉर्डेड फ्यूचर के मूल में निष्पक्ष बुद्धि है।

एएन: क्या आपने कभी यूक्रेन और ताइवान की स्थितियों की तरह अंतरराष्ट्रीय अस्थिरताओं के बीच खतरों में वृद्धि देखी है?

जे एस: यह कहना सही है कि यूक्रेन में लड़ाई और ताइवान में स्थिति ने साइबर खतरों पर ध्यान केंद्रित किया है और सुर्खियों में है। हम कुछ अत्यधिक प्रभावी राष्ट्रों की गतिज और साइबर क्षमताओं दोनों का अवलोकन कर रहे हैं। सभी क्षेत्रों में कंपनियां विभिन्न संगठनों पर अंधाधुंध रूप से ध्यान केंद्रित करने के लिए प्रारंभिक लक्ष्यों से फैल रहे साइबर हमलों के फैलाव से संबंधित हैं (जैसा कि हमने अब ‘नॉटपेट्या’ के साथ एक ऐसे उदाहरण के रूप में देखा है)।

ये अवसर संगठनों के लिए अपने पैकेजों की कमियों और कमजोरियों के बारे में सोचने और उन्हें उस स्थान को मजबूत करने के विकल्प में बदल जाते हैं जो उन्हें चाहिए। संभावित विरोधियों और उनके कार्य करने के तरीके (टीटीपी के माध्यम से) को समझकर इसे चलाने के लिए इंटेलिजेंस एक प्रभावी तरीके में बदल जाता है।

तथ्य यह है कि ज्यादातर कंपनियों को वास्तविक रूप से चिंता करने की कोई बात नहीं है। फिर भी, जो लोग पहले से ही चर्चा किए गए कई देशों में या उसके आस-पास काम करते हैं, महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे का काम करते हैं, या आपकी सरकार यूक्रेनी समर्थक है, ध्यान केंद्रित करने के मामले में बेहतर तैयार होने के लिए अपनी सुरक्षा क्षमताओं को बढ़ाने के लिए जगह पर विचार करने का प्रयास करें। पर।

उत्तर: आप वर्तमान में सबसे बड़ा खतरा क्या समझते हैं?

जे एस: यह वास्तव में एक सूक्ष्म प्रश्न हो सकता है, और सही उत्तर है … यह निर्भर करता है।

यदि आप एक छोटा उद्यम हैं, तो एंटरप्राइज़ ई मेल समझौता (बीईसी) और फ़िशिंग शायद सबसे महत्वपूर्ण खतरे हैं। बड़े संगठन शायद रैंसमवेयर के हमलों से अपने संचालन को रोकने के बारे में आशंकित हैं।

यदि आप एक मिसाइल निर्माता हैं, तो आप शायद उपरोक्त सभी घटनाओं और राज्य द्वारा प्रायोजित जासूसी के बारे में भी प्रभावी रूप से आशंकित हैं।

यही कारण है कि खुफिया इतनी महत्वपूर्ण है, यह अपने ग्राहकों को बताता है कि इस महीने, तिमाही और साल में उनके विशेष व्यवसाय और क्षेत्र के लिए सबसे बड़ा खतरा क्या है। यह हर समय विकसित हो रहा है और यह महत्वपूर्ण है कि संगठन इस बात से अपडेट रहें कि ‘मेनस पैनोरमा’ वास्तव में कैसा दिखता है।

रिकॉर्डेड फ्यूचर इस साल अपनी अमूल्य अंतर्दृष्टि साझा करेगा साइबर सुरक्षा और क्लाउड एक्सपो यूरोप. आप Recorded Future के शो के बारे में विवरण प्राप्त कर सकते हैं यहां. # 183 स्टैंड पर उनकी बिक्री के स्थान से स्विंग।

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शोध से पता चलता है कि आम ऑनलाइन स्वास्थ्य विपणन प्रथाएं रोगी की गोपनीयता का उल्लंघन कैसे कर सकती हैं – आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में नवीनतम | एआई रोबोटिक्स

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Research reveals how common online health marketing practices may violate patient privacy

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क्रेडिट स्कोर: पिक्साबे/सीसी0 पब्लिक एरिया

संघीय अभियोजकों ने इस सप्ताह एक पूर्व क्वालकॉम विश्लेषण इंजीनियर और तीन अन्य लोगों के लिए धोखाधड़ी और मनी-लॉन्ड्रिंग खर्चों का खुलासा किया, जो कथित तौर पर सैन डिएगो फर्म को $ 150 मिलियन का भुगतान करने के लिए कथित तौर पर यह जानने के लिए कि यह पहले से ही स्वामित्व में है।

मई में अभियोग सौंप दिया, लेकिन यह निश्चित रूप से सोमवार को बंद कर दिया गया था। यह आरोप लगाता है कि सैन डिएगो के दो निवासियों के साथ चौकड़ी ने क्वालकॉम को धोखा देने के लिए एक योजना को कोरियोग्राफ किया था, जब विश्लेषण और सुधार के पूर्व उपाध्यक्ष करीम अरबी “एक नज़र के लिए डिजाइन” के माध्यम से माइक्रो-प्रोसेसर के मूल्यांकन के लिए एक जल्दी पद्धति के साथ आए थे। “कंपनी में काम करने के दौरान।

अरबी के रोजगार समझौते के वाक्यांशों के नीचे, बनाया गया था जबकि वह क्वालकॉम के पेरोल पर कंपनी के थे। अभियोग का आरोप है कि उसने और अन्य ने अपनी संलिप्तता को कवर करने के लिए विस्तृत कदम उठाए। अभियोग के जवाब में, उन्होंने एक कनाडाई स्नातक छात्र के दिमाग की उपज के रूप में आविष्कार को चित्रित किया। इसे बे स्पेस स्टार्टअप द्वारा व्यावसायीकरण किया जा रहा था।

स्नातक की छात्रा अरबी की छोटी बहन थी। वह आमतौर पर से जुड़े विषयों को सीख रही थी अभियोग के जवाब में, अर्धचालक डिजाइन नहीं। उसने कानूनी रूप से अपने शीर्षक को संशोधित किया, और जबकि वह अनंतिम पेटेंट पर आविष्कारक के रूप में सूचीबद्ध है, अभियोजकों के जवाब में, अरबी ने अपनी आईडी छिपाने के लिए नकली ई-मेल खातों का उपयोग करके दायर किया था।

अभियोग में अतिरिक्त रूप से आरोप लगाया गया है कि 56 वर्षीय अरबी, स्टार्टअप को स्थापित करने और सम्मेलनों में भाग लेने, उसका शीर्षक चुनने और उसके मुख्य सरकारी अधिकारी को चुनने में निकटता से संबंधित था। उसने कथित तौर पर फर्जी ई-मेल खाते स्थापित करने के साथ-साथ अपनी भागीदारी को कवर करने के लिए कदम उठाए।

अक्टूबर 2015 में आठ महीने पुराने स्टार्टअप के अधिग्रहण के रूप में मुख्य बातचीत के दौरान क्वालकॉम से ज्ञान छुपाया गया था। अरबी ने जून 2016 में क्वालकॉम को 9 साल तक चालू और बंद करने के बाद छोड़ दिया।

अरबी और अली अकबर शोकौही को सोमवार को सैन डिएगो में गिरफ्तार किया गया था। अभियोजकों ने उल्लेख किया कि शोकौही एक उद्यमी और विपणन सलाहकार हैं, जो स्टार्टअप को वैध बनाने में शामिल थे। वह क्वालकॉम के पूर्व कर्मचारी भी थे।

संजीव तनेजा, जिन्होंने स्टार्टअप के सीईओ और वार्ता के उद्देश्य व्यक्ति के रूप में सेवा की, को उत्तरी कैलिफोर्निया में गिरफ्तार किया गया। अरबी की बहन, शीदा एलन को कनाडा में गिरफ्तार किया गया था और अमेरिका को प्रत्यर्पण की कार्यवाही का सामना करना पड़ रहा है।

अपने कानूनी पेशेवरों से संपर्क करने के साथ-साथ अरबी और शोकोही में सफल होने के प्रयास असफल रहे थे। Shokouhi ने मंगलवार को सैन डिएगो संघीय अदालत में एक आक्षेप के दौरान जिम्मेदार नहीं होने का अनुरोध किया और $ 1 मिलियन के बांड पर लॉन्च किया गया। अरबी अज्ञात कारणों से अदालत में पेश होने के लिए बाहर नहीं थी और बुधवार को उसे पेश किया जाना था।

अगर दोषी ठहराया जाता है, तो 4 आरोपितों को सबसे अधिक 20 साल की जेल की सजा का सामना करना पड़ता है; $ 250,000 का जुर्माना या दो बार उनकी उपलब्धि के लिए .

अभियोग में यह भी आरोप लगाया गया है कि चारों ने विदेशी अचल संपत्ति की खरीद और ब्याज मुक्त ऋण जैसी योजनाओं के माध्यम से धन की निकासी की। इससे 500,000 डॉलर का जुर्माना और संपत्ति की जब्ती होगी।

एक प्रेस विज्ञप्ति में अमेरिकी वकील रैंडी ग्रॉसमैन ने कहा, “धोखेबाज परिष्कृत जानकारी या उन्नत योजनाओं के पीछे नहीं छिप सकते।” “यह कार्यस्थल अपराधियों और उनकी लॉन्ड्री, गलत तरीके से अर्जित लाभकारी संपत्तियों का पीछा करेगा, चाहे वे गद्दे में छिपे हों या दुनिया भर की मौद्रिक प्रणाली में बिखरे हुए हों।”

क्वालकॉम को विशेष रूप से अभियोग में मान्यता नहीं दी गई थी। इसे एक बहुराष्ट्रीय सैन डिएगो तकनीकी फर्म के रूप में जाना जाता था। हालांकि 2017 में, क्वालकॉम ने सैन डिएगो सुपीरियर कोर्ट रूम में अरबी, तनेजा और एलन पर मूल रूप से समान आरोप लगाते हुए मुकदमा दायर किया। 2018 के अंत में बिना किसी पूर्वाग्रह के खारिज कर दिया गया था।

“मानसिक संपत्ति की रक्षा करना नवाचार की आधारशिला है। हम इस मामले में अमेरिकी न्याय विभाग को उसके काम के लिए धन्यवाद देते हैं, ”कंपनी ने एक प्रेस विज्ञप्ति में उल्लेख किया।


सॉफ्टवेयर कंपनी के संस्थापक McAfee पर टैक्स चोरी का आरोप


2022 सैन डिएगो यूनियन-ट्रिब्यून।
ट्रिब्यून सामग्री सामग्री कंपनी, एलएलसी द्वारा वितरित।

उद्धरण:
पूर्व-क्वालकॉम विश्लेषण वीपी और तीन अन्य $150 मिलियन धोखाधड़ी योजना में आरोपित (2022, अगस्त 12)
12 अगस्त 2022 को लिया गया
https://techxplore.com/information/2022-08-ex-qualcomm-vice-million-fraud-scheme.html से

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