体系结构关键词检索结果

防御中的模块化开放系统体系结构

Modular Open System Architecture in Defense

关于:模块化开放系统体系结构(MOSA)代表一种战略方法,它改变了防御系统的设计,集成和维护。 MOSA通过将模块化和开放标准的优先级优先考虑新技术,具有成本效益的更新以及改善军事平台的互操作性的快速整合。在辩护部门,这种方法尤其重要,因为系统需要适应不断变化的威胁和技术进步。 MOSA允许逐步增加系统组件的逐步添加,删除或更换,从而在系统平台的整个生命周期内为增加竞争和创新的机会创造了机会,这既是技术……国防后的模块化开放系统建筑首次出现在航空和国防市场报告中。

数据和AI主管Sanath Chilakala - 创新,NLP,数据治理,云安全性,实时分析,AI趋势,数据体系结构技能

Sanath Chilakala, Director, Data and AI — Innovation, NLP, Data Governance, Cloud Security, Real-Time Analytics, AI Trends, Data Architecture Skills

在这次深刻的采访中,我们与数据和AI总监Sanath Chilakala谈了AI和数据工程在医疗保健,保险和金融等受监管行业中的变革性作用。萨纳特(Sanath)分享了他在平衡创新与合规性,利用NLP和机器学习方面的专业知识,以实现高级分析,并克服数据治理方面的挑战。他[…]

更快的6G速度的关键在于让新的AI体系结构控制

1.5 million-year-old bone tools crafted by human ancestors in Tanzania are oldest of their kind

发现150万历史的骨工具颠覆了我们对东非工具制造的了解。

更快的6G速度的关键在于让新的AI体系结构控制。 坦桑尼亚人类祖先制作的150万历史的骨工具最古老 '冰山皇后'A23A在南大西洋野生动物避风港附近的地面 CDC数据显示,美国年轻妇女的宫颈预科剂的速度下降 - 下降了80% 如何拍摄月球:相机装备,设置和构图上的提示 古埃及的2,600年历史的珠宝藏有描绘神家族的金雕像 新的干细胞疗法可以修复“不可逆”和盲目的眼睛损害,试验发现 '我们不知道他们会变得如此可爱' 以令人毛骨悚然的速度和稳定性观看这个类似人类的机器人“从死里崛起” 与在中国发现的恐龙一起生活的1.25亿年历史的巨型毒品蝎子 动物王国最强大的打孔器会产生“声音盾牌”来保护自己

Key to faster 6G speeds lies in letting new AI architecture take control, scientists say

科学家正在开发AI模型,该模型将整个无线流量分析,这使高速网络(例如6G)对手机和其他移动设备的用户更快且可靠。

使用事件驱动的微服务体系结构转换合规性学习

Transforming Compliance Learning With Event-Driven Microservices Architecture

本文探讨了事件驱动的微服务架构如何通过启用可扩展性,实时响应能力,个性化和可审核性来增强合规性学习。它强调了利益,挑战和现实世界的用例,为建立未来的系统提供见解。本文首次在电子学习行业上发表。

美国海军的网络安全计划办公室(PMW 130)领导了在无人系统中实施零信任体系结构

U.S. Navy Installations, Fleet Commands Participate in Annual Force Protection Exercise

美国舰队部队司令部和海军装置司令部将于2月3日至14日在美国大陆的所有海军设施举行年度两部分的部队保护练习Citadel Shield-Solid Curtain。这些练习将模拟现实的威胁情景,以提高美国海军安全部队的准备。

FY-22现役和预备役的晋升委员 颁布法官倡导者(Jagman)手册的手册 学费援助计划更新 2022财政年度 2021海军社区外展计划 国防部Covid-19在海外旅行之前进行测试 2022财政年度 给联合部队的消息 2022财政年度 防御深度功能实施体系结构(DFIA)上空继承模型(AIM)风险管理框架(RMF) 海军发展安全操作(DEV Secops)指南 2021年乔伊上尉汉考克(Bright Hancock)和首席主任安娜·德 - 瓦尔丹(Anna Der-Vartanian)领导奖的提名

FY-22 ACTIVE DUTY AND RESERVE ENLISTED ADVANCEMENT SELECTION BOARDS FOR MASTER CHIEF AND SENIOR CHIEF PETTY OFFICER

未分类//例行程序152124Z 152124Z 2000005598884UFM CNO华盛顿DCTO NAVADMININFO CNO

防御深度功能实施体系结构(DFIA)上空继承模型(AIM)风险管理框架(RMF)

​DEFENSE-IN-DEPTH FUNCTIONAL IMPLEMENTATION ARCHITECTURE (DFIA) AFLOAT INHERITANCE MODEL (AIM) FOR RISK MANAGEMENT FRAMEWORK (RMF)

未分类//例行程序132106Z 1月21日中期200000548782UFM CNO华盛顿DCTO NAVADMININFO CNO

防御深度功能实施体系结构(DFIA)上空继承模型(AIM)风险管理框架(RMF)

​DEFENSE-IN-DEPTH FUNCTIONAL IMPLEMENTATION ARCHITECTURE (DFIA) AFLOAT INHERITANCE MODEL (AIM) FOR RISK MANAGEMENT FRAMEWORK (RMF)

未分类//例行程序132106Z 1月21日中期200000548782UFM CNO华盛顿DCTO NAVADMININFO CNO

防御深度功能实施体系结构(DFIA)上空继承模型(AIM)风险管理框架(RMF)

​NAVY DEVELOPMENT SECURITY OPERATIONS (DEVSECOPS) GUIDANCE

未分类//例行公司291942Z 12月20日中期200000482281UFM CNO华盛顿DCTO

AcademyHealth:市场选择体系结构,2016

AcademyHealth: Marketplace choice architecture, 2016

我的新AcademyHealth帖子提供了有关ACA市场如何帮助(或无助)消费者选择计划的最新信息。如果您曾经尝试在许多选择中选择一个计划,那么您就会知道某些信息(例如涵盖哪些医生和药物)以及功能(例如分类和过滤)的重要性。如果您还没有,请相信我,[…] AcademyHealth:Marketplace Choce架构,2016年首次出现在附带经济学家。

选择体系结构以减少选择过载

Choice architecture to reduce choice overload

从“减少选择超负荷的情况下,无需减少选择”,由TiborBesedeš,Cary Deck,Sudipta Sarangi和Mikhael Shor:[S]研究表明,增加的选择可能对决策者不利。尽管有更大的选择可能性,但更多的选择可能会导致选择超负荷,更大的遗憾和更多的犹豫不决。这导致了[…]邮政选择体系结构,以减少偶然经济学家首次出现的选择超负荷。

stiv:可扩展的文本和图像条件视频生成

STIV: Scalable Text and Image Conditioned Video Generation

视频生成领域取得了显着的进步,但是仍然需要清晰,系统的食谱,可以指导健壮和可扩展模型的开发。在这项工作中,我们介绍了一项全面的研究,该研究系统地探讨了模型体系结构,培训配方和数据策略的相互作用,最终以一种名为STIV的简单且可扩展的文本图像条件的视频生成方法。我们的框架将图像条件通过框架更换整合到扩散变压器(DIT)中,同时通过…

AI代理统一结构化和非结构化数据:使用Amazon Q插件转换支持分析

AI agents unifying structured and unstructured data: Transforming support analytics and beyond with Amazon Q Plugins

了解如何使用自定义插件增强Amazon Q,以将语义搜索功能与精确的AWS支持数据相结合。该解决方案通过将结构化数据查询与抹布架构集成在一起,从而使分析问题更准确地答案,从而使团队可以将原始支持案例和健康事件转换为可行的见解。发现这种增强的体系结构如何进行精确的数值分析,同时保持自然语言互动以改善运营决策。

公平的气候金融需要债务改革

Fair Climate Finance Requires Debt Reform

从偏见的风险评估到严格的贷款条件,全球金融体系结构实际上旨在巩固不平等。改革对于为气候行动提供资金,特别是对债务分配的国家而言至关重要 - 非洲必须领导倡导变革。

使用Amazon Q Developer CLI和MCP

Build modern serverless solutions following best practices using Amazon Q Developer CLI and MCP

This post explores how the AWS Serverless MCP server accelerates development throughout the serverless lifecycle, from making architectural decisions with tools like get_iac_guidance and get_lambda_guidance, to streamlining development with get_serverless_templates, sam_init, to deployment with SAM

使用Amazon Bedrock Agents

Build an intelligent eDiscovery solution using Amazon Bedrock Agents

在这篇文章中,我们演示了如何使用Amazon Bedrock代理来建立智能的Ediscovery解决方案进行实时文档分析。我们展示了如何通过多代理体系结构一起部署专业代理进行文档分类,合同分析,电子邮件审核和法律文档处理。我们详细介绍实施细节,部署步骤和最佳实践,以创建可扩展的基础,组织可以适应其特定的Edissovery要求。

使用Amazon Bedrock

Build AI-driven policy creation for vehicle data collection and automation using Amazon Bedrock

Sonatus与AWS生成AI创新中心合作,开发了自然语言界面,以使用生成AI生成数据收集和自动化策略。这项创新旨在将政策生成过程从几天减少到几分钟,同时使工程师和非专家都可以使用。在这篇文章中,我们探讨了如何使用Sonatus的Collector AI和Amazon Bedrock构建该系统。我们讨论背景,挑战和高级解决方案体系结构。