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报告 - | nbb.be
为了保证金融稳定，这些关键机构需要非常谨慎地管理其运营风险——包括 IT 和网络风险。因此，数字运营弹性再次成为该银行 2021 年的首要任务之一。该银行并不是唯一关注这一风险的监管机构。在此背景下，该银行的工作人员积极参与各种政策举措。2021 年 3 月，巴塞尔银行监管委员会发布了加强银行运营弹性的新原则，包括特别关注 ICT 和网络安全。在欧盟层面，拟议的《数字运营弹性法案》（DORA）旨在通过实施严格的共同规则来减轻金融行业数字化转型带来的风险。这些规则将适用于广泛的金融机构，以及关键的 IT 第三方服务提供商，例如云服务提供商，他们将受到某种形式的欧盟监督。关于数字运营弹性的专题文章还包括最近现场 IT 检查的一些观察结果。
合作伙伴-brand-guideline.pdf
使用Dell Technologies徽标提供的使用，提供了建立在Dell Technologies基础架构上的合格解决方案的品牌。由Dell Technologies指定提供的支持，专门授权由OEM/嵌入式客户，云服务提供商和Dell Technologies Edge和IoT生态系统计划使用。合作伙伴必须赚取并有资格使用Dell Technologies徽标和解决方案名称。对于CSP，一旦有资格使用该名称，合作伙伴可以选择使用层徽标或Dell Technologies徽标供电的代表其Dell Technologies Cloud Spariesed Solutioned Solutioned和云功能。不应将层徽标和由Dell Technologies徽标提供动力。在作为复制/文本的一部分写入时，请使用以这种方式编写的精确短语：由Dell Technologies提供支持（不是：由Dell Technologies提供支持或由Dell Technologies提供支持）
母校StudiorumUniversitàdiBologna Archivio ...
摘要 - 城市化导致道路上越来越多的车辆，导致空气更加污染和拥挤的城市中心。这是由配备电信设备的混合动力汽车减轻这种情况的，这允许实施预测控制策略。这项研究集中在设置创新和通用的仿真环境，以开发和验证由车辆到所有连接所支持的预测控制策略。这有助于测试和验证预测控制策略，授予安全性，可靠性和可重复性。模拟环境由连接的硬件（HIL）系统组成，用于测试将实现预测功能的监督控制器（混合控制单元）。除了常规HIL布局的所有优点外，它还可以从云服务提供商和附近设备上交换真实数据。使用具有专有功能的自定义连接控制单元来处理动力总成控制器，蜂窝网络和智能运输系统（ITS-G5）之间的空中接口。最后，这项工作介绍了对实际控制器之间短期和远程数据交换的端到端通信的测试。
海报：面向网络功能虚拟化的可解释人工智能
网络功能虚拟化 (NFV) 是指在虚拟化 IT 基础架构中将网络功能作为软件化的虚拟网络功能 (VNF) 运行的过程。目前，一些电信服务提供商正从这一概念中受益，因为它能够更快地引入新的网络服务，从而满足不断变化的需求。紧随云服务提供商最初采用的趋势，电信服务提供商也正在将 VNF 分解为微服务（𝜇 服务）。然而，能够管理大量多样化和敏感的网络功能的𝜇基于服务的架构需要新的基于人工智能 (AI) 的方法来应对𝜇基于服务的 NFV 范式的复杂性。本文重点介绍如何使用可解释的人工智能 (XAI) 逐步迁移到 NFV 中的𝜇基于服务的架构。本文首先确定了 XAI 将 NFV 架构转变为 μ基于服务的架构的必要性，然后描述了我们的一些研究目标。之后，我们提出了初步方法和长期愿景。
2024 年技术报告
2024 年，科技行业稳步进入人工智能计算阶段。云服务提供商、企业和技术供应商在人工智能方面的投入比以往任何时候都多，采用率也很高。但怀疑论者对人工智能的投资回报率持谨慎态度。这种不一致的原因是什么？我们与客户的合作表明，与其他技术颠覆相比，人工智能仅从部署中产生的价值很小。利用人工智能创造价值需要改变数百或数千名员工的工作流程。公司在部署这项技术时需要进行业务诊断、重新设计流程、设定目标和管理变革。但从我们的客户工作中得出的早期证据点令人鼓舞，表明生成性人工智能计划的价值可能高达 EBITDA 的 20%。贝恩的《2024 年技术报告》研究了人工智能对行业结构、企业价值、数据中心、地缘政治贸易集团、软件、服务、商业机会以及资源和人才的广泛影响。
附件H-行动计划和里程碑计划（POAM）指南
本POA＆M指南的目的是概述开发，维护，结束和报告计划的要求以及对支持DHS的所有信息系统和计划的DHS的系统级弱点和缺陷。本指南中提供的信息适用于所有DHS信息系统，包括承包商经营的DHS信息系统（即由DHS拥有但由承包商运营的系统）和外部操作或托管的信息系统（即，在DHS环境中管理或托管的系统，包括云系统，包括云系统，包括云系统），包括云系统，包括云系统，收集，商店，流程，流程或传输DHS。在本指南中，系统是指DHS FISMA系统清单中列出的任何系统，其中包括由承包商管理和 /或操作的系统以及代表DHS行动的第三方服务提供商，例如云服务提供商（CSP）。它还为正确管理并输入CSAM的所有POA和M信息提供了必要的要求和保护。
提高Shriram Capital的生产率和安全性...
关键挑战面临转向远程工作的挑战引入了几种并发症：有安全的远程访问：需要在混合工作环境中提供对数据和应用程序的受控访问，同时确保数据完整性并遵守监管指南。生产力监视：在远程设置中维护对员工绩效和应用程序安全性的可见性和控制。资源利用率：有效利用资源而不升级成本，尤其是在扩展云服务时。全面报告：生成详细的报告，以了解对员工生产率，过程效率和整体业务运营的见解。最初，Shriram Capital转向领先的服务提供商的解决方案，但面临多个挫折。云服务提供商和本地服务提供商的解决方案效率低下或成本良好。缺乏适当的API集成和全面报告进一步加剧了挑战，给IT部门施加了巨大压力，无法找到适当的解决方案。
云计算对金融领域的影响
金融行业能够利用各种云服务模式，包括软件即服务 (SaaS)、平台即服务 (PaaS) 和基础设施即服务 (IaaS)。SaaS 需要提供预构建的软件应用程序，而 PaaS 则提供用于创建定制应用程序的开发和部署平台。另一方面，IaaS 授予对虚拟化计算资源的访问权限，使组织能够监督和管理其基础设施。云部署策略为公共、私有和混合方法提供了选项。在公共云中，任何人都可以存储数据并在线访问，计算资源由云服务提供商管理。另一方面，私有云（也称为内部云或企业云）使组织能够在内部或通过第三方构建和运营自己的数据中心。至于混合云，它结合了公共云和私有云的元素。在私有云上运行的服务只能由组织内的授权用户访问，而公共云上的服务任何人都可以访问。虽然混合云提供了一种平衡，但需要注意的是，公共云服务可能仍然可以从外部访问，从而影响排他性水平。
基于自导向学习的云资源管理工作负载预测模型
工作负载预测在智能资源扩展和负载平衡中起着至关重要的作用，可最大限度地提高云服务提供商的经济增长以及用户的体验质量 (QoE)。人们发现了多种方法来估计未来的工作负载，并且机器学习被广泛用于提高预测准确性。本文提出了一种自导向工作负载预测方法 (SDWF)，该方法通过计算最近预测中的偏差来捕捉预测误差趋势，并将其应用于提高进一步预测的准确性。该模型采用基于黑洞现象的改进启发式方法来训练神经元。通过六种不同的真实世界数据轨迹评估了所提出方法的有效性。将该模型的准确性与使用不同最先进方法（包括深度学习、差分进化和反向传播）的现有模型进行了比较。与现有方法相比，均方预测误差的最大相对减少量高达 99.99%。此外，还采用 Friedman 和 Wilcoxon 符号秩检验进行统计分析，以验证所提出的预测模型的有效性。2020 Elsevier Inc. 保留所有权利。
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1副教授，2,3 BCA学生摘要：云存储是云计算最重要的服务之一，可以帮助云用户打破限制资源的瓶颈，并在不升级设备的情况下扩展其存储空间。为了保证云用户的安全性和隐私，数据总是以加密形式外包。但是，加密的数据可能会浪费云存储，并使授权用户之间的数据共享复杂化。我们仍在使用重复数据删除的数据存储和管理面临挑战。传统的重复数据删除方案始终专注于特定的应用程序方案，其中重复数据删除由数据所有者或云服务器完全控制。他们无法根据数据敏感性的水平灵活满足数据所有者的各种需求。在本文中，我们提出了一种异质数据存储管理方案，该方案在多个云服务提供商（CSP）的同时灵活地提供了重复数据删除管理和访问控制。我们通过安全分析，比较和实施来评估其性能。结果表明其对潜在实际用法的安全性，有效性和效率。索引项 - DATA重复数据删除，云计算，访问控制，存储管理