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在某些情况下,区域分析师可能会提供源文档的人工翻译,但对于处理来自世界各地信息的大多数企业来说,这通常是不够的。机器翻译虽然不完美,但通常能够提供足够的价值,以便分析人员可以找到感兴趣的项目。如有必要,可请专家进行更准确的翻译。

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从人工智能的发展现状来看,近年来,机器学习、自然语言处理、自动推理、大数据等人工智能技术蓬勃发展。美国认为人工智能将开辟开源情报的未来。

之所以称之为“代销”,是因为这些机构是在各自的主营业务(如银行的主营业务是存贷款、保险公司的主营业务是保险销售)之外代销基金的。它们一方面是了赚取代销费,另一方面也是为了给客户提供更加全面的金融服务,从而提高自身竞争实力。

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场外渠道基本都是中长期的投资,正确的做法就是少想、少看、少折腾,这其实很考验人性,很多时候我们总是忍不住“瞎”操作。

分析像科学一样艺术,力求回答在“方向”阶段中确定的问题。在情报分析的过程中,我们将收集到的数据与其他可用数据进行特征化处理,并对其含义和影响进行评估。这里经常会对未来的影响进行预测。分析的方法有很多种,但最常见的是使用分析模型来评估和构建信息。除了预设模型之外,分析人员还可以开发自己的模型,使用它们的特定数据集或解释信息的方法。

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报告提出“随着加密软件变得日益普及、易于访问和更加强大,加密也可能成为第三代开源情报更为普遍的特性”,这要求开源情报工作应该设法在搜集工作中使用先进的破密手段,以获取更多有价值数据源的访问权。分发阶段同样面临难题:如何将开源情报按需要分类、定级传报给相应的用户;如何利用情报共享通道将开源情报安全便捷地分发给用户。机器学习可以智能推送与该情报用户关联度高的情报产品,并为不同的用户群体确认情报产品的优先等级。依靠自动推理技术、密码技术选取个人定制的情报产品通过认证、授权、管理(分类管理和密码管理)、备份、校验等工作确保数据传输的安全。同样报告中提到,可视化情报产品的出现能够更好地传递情报分析人员的意图,也更能直观理解目标的相关信息,从而辅助决策。

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