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使用指令集扩展器在Opentitan大数字加速器上加速了Quantum加密的加速度
量子计算的即将来临的威胁正在与物联网（IoT）的扩散一起前进。在无处不在的计算和不断发展的安全风险时代，量词后加密术正在成为一种关键的保障措施，可能很快变得必不可少。Opentitan于2024年2月发布了Opentitan的第一个开源硅芯片，标志着安全和值得信赖的硬件的重大突破[26]。安全性是Opentitan项目的一个基本方面，该平台配备了自定义加密协调员Opentitan Big Number Gumber Accelerator（OTBN）。理想地适合集成到IoT设备中，在优化otbn对量子后加密术的优化中仍然存在挑战。我们提出了8个新指令，以加速Kyber数理论变换和OTBN上的理论变换，并将它们集成到优化的实现中。我们证明，对于数量理论变换的基线实现，在基线实现上的性能改善因子为21.1倍，其反向的性能改善因子为24.3倍。通过硬件/软件共同设计，我们的方法完全利用了并行性的潜力，最大程度地利用了OTBN的现有功能，并向平台提出了一些适度的硬件修改。
大数据分析和人工智能途径
推荐引用 推荐引用 Dubey, R., Gunasekaran, A., Childe, S., Bryde, D., Giannakis, M., Foropon, C., Roubaud, D., & Hazen, B.(2020) “创业导向和环境动态影响下的大数据分析和人工智能运营绩效途径：制造业组织研究”，《国际生产经济学杂志》，226，页。107599-107599。可在以下网址获取：https://doi.org/ 10.1016/j.ijpe.2019.107599 本文由 PEARL 艺术、人文和商业学院免费提供给您，供您开放访问。该论文已被 PEARL 授权管理员接受并纳入普利茅斯商学院。如需更多信息，请联系 openresearch@plymouth.ac.uk 。
Medibank使用集中式大数据平台转换CX
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多方面分析领域的大数据分析
从方法论上讲，大数据分析采用机器学习，自然语言处理和预测分析等先进技术来揭示不同数据源的模式，相关性和趋势（Ienca等，2018； Wang等，2018）。机器学习算法使医疗保健组织能够根据个人数据来预测患者的结果，优化治疗计划并个性化干预措施（Yichuan Wang等，2018； Malhi等，2020）。此外，云计算和分布式处理框架（如Apache Hadoop）的集成促进了可扩展的数据存储，检索和分析，这对于处理医疗保健设置中的大量和多种数据至关重要（Groves等，2016; Hopp等，2018）。
CDS 战略愿景 2025-2027 - 加拿大数字服务
随着新任公民服务部长的上任，加拿大服务部将承担这一角色。CDS 拥有领域专业知识，这将使其成为规划政府服务如何通过研究、数据和技术进行设计和实现的战略前进道路上不可或缺的参与者。通过易于实施的产品解决方案和能力建设服务，加速服务改进的工具和人才将更加容易获得。CDS 将带头开展与数字和服务相关的现有政府数据的战略研究和分析。通过与 TBS 等主要合作伙伴的合作，CDS 将提供建议和推荐，指导高层领导和治理部门在应用程序合理化、服务整合和客户体验方面做出更好的决策。它还将大大提高 GC 将投资引导到企业解决方案的能力，以提高政府服务的效率、效力和覆盖范围。
CDS的战术计划2024-2025-加拿大数字服务
在路线图中概述了。这将在已经建立的CDS通信渠道和高级领导型治理表上进行定期信息共享的形状。该计划虽然足以包括季度里程碑，但也提供了灵活性，以确保组织可以对不断变化的环境做出响应，同时仍集中在我们的长期目标上。任务不断提醒，尽管旅程有时可能很困难，但目的地值得一提。在今年年底，CD将通过其年度报告发表其成就和课程。查看我们去年所做的事情，请查看2023-2024年度报告。
（第三届学术研究前沿国际会议 ICFAR 2024，2024 年 6 月 15-16 日）ATIF/参考：Karimi, MU、Abubakar, SM、Mustafa, SJ 和 Ahmad, B.（2024 年）。人工智能和机器学习算法简介：综述。国际先进自然科学与工程研究杂志，8(5)，30-34。摘要——本文广泛概述了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法及其跨学科性质以彻底改变任何领域，讨论了它们的发展、基础、应用和挑战。人工智能和机器学习技术已经彻底改变了各个行业，推动了各个领域的创新和效率。本文探讨了人工智能和机器学习的多学科性质，强调了它们在分析大数据集、做出预测和自动化决策过程方面的重要性。它追溯了人工智能的历史里程碑，从艾伦图灵的开创性工作到深度学习和神经网络的兴起。本文介绍了机器学习算法的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们在医疗保健、金融、工程、交通和电子商务中的实际应用。此外，本文还讨论了人工智能和机器学习技术面临的关键挑战，例如不确定性、算法选择复杂性和过度拟合，强调了持续研究和跨学科合作在应对这些挑战方面的重要性。本文的最终目标是加强人工智能和机器学习技术在塑造智能人工智能和机器学习驱动系统和智能社会的未来方面的范式改变潜力。
（第三届学术研究前沿国际会议 ICFAR 2024，2024 年 6 月 15-16 日）ATIF/参考：Karimi, MU、Abubakar, SM、Mustafa, SJ 和 Ahmad, B.（2024 年）。人工智能和机器学习算法简介：综述。国际先进自然科学与工程研究杂志，8(5)，30-34。摘要——本文广泛概述了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法及其跨学科性质以彻底改变任何领域，讨论了它们的发展、基础、应用和挑战。人工智能和机器学习技术已经彻底改变了各个行业，推动了各个领域的创新和效率。本文探讨了人工智能和机器学习的多学科性质，强调了它们在分析大数据集、做出预测和自动化决策过程方面的重要性。它追溯了人工智能的历史里程碑，从艾伦图灵的开创性工作到深度学习和神经网络的兴起。本文介绍了机器学习算法的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们在医疗保健、金融、工程、交通和电子商务中的实际应用。此外，本文还讨论了人工智能和机器学习技术面临的关键挑战，例如不确定性、算法选择复杂性和过度拟合，强调了持续研究和跨学科合作在应对这些挑战方面的重要性。本文的最终目标是加强人工智能和机器学习技术在塑造智能人工智能和机器学习驱动系统和智能社会的未来方面的范式改变潜力。
使用机器学习技术进行数据集预测的大数据分析
摘要：数据分析是科学和统计方法在原始数据中的系统应用，目的是将其转换为可行的信息，可用于获取知识。特征抽象中的一个当前发展涉及计算方法和大数据分析的整合。从可靠的数据源中获取信息，有效地处理它，并为此创建有关未来的精确预测。这项工作的主要目的是确定通过采用拟议模型来产生最佳精确预测的机器学习技术。MAPREDUCE方法已被用来在许多方面应用监督和无监督的策略。但是，所提出的模型采用Apache Spark框架比较当前方法。本研究重点是阐明数据集的属性，以便使用机器学习技术进行最精确的分析。为了分析数据集，使用了机器学习技术，例如线性回归，决策树，随机森林和梯度增强树算法。基于研究结果，可以推断，与MapReduce范式相比，在机器学习方法上实施火花框架可以提高70％的效率。
在大数据和高级分析时代增强网络安全协议
在现代数字景观中，大数据的指数增长和高级分析的扩散既展现了前所未有的机遇，又呈现出重大的网络安全挑战。本评论探讨了增强网络安全协议以保护敏感信息并确保数字基础架构在以大量数据生成和复杂分析技术为特征的时代的完整性的必要性。随着各个部门的组织利用大数据来推动创新并获得竞争优势，他们同时面临网络威胁的风险增加。高级分析，包括机器学习和人工智能，为检测和缓解这些威胁提供有效的工具。但是，将这种技术集成到网络安全框架中需要一种全面和前瞻性的方法。这种增强的关键是制定可靠的数据治理政策，以确保数据完整性，机密性和可用性。这些策略必须解决不同数据源，各种数据格式以及生成和处理数据的速度所引入的复杂性。此外，机器学习算法的实施可以通过识别指示网络威胁的模式和异常来显着提高威胁检测能力，从而实现主动的防御机制。增强网络安全协议涉及采用加密技术和安全通信渠道，以保护静止和运输中的数据。持续监控和实时分析对于保持情境意识并迅速响应潜在的违规行为至关重要。大数据分析的利用也有助于识别漏洞和风险概况的评估，从而允许基于威胁严重性和影响的安全措施的优先级。尽管有技术的进步，但诸如数据隐私问题，算法偏见等挑战以及对熟练的网络安全专业人员的需求仍然存在。应对这些挑战需要一项多方面的战略，其中包括法规合规性，道德考虑以及持续的教育和培训。总而言之，在大数据和高级分析时代增强网络安全协议对于保护关键的数字资产和维持对数字生态系统的信任至关重要。通过整合尖端的分析工具并建立全面的数据治理框架，组织可以有效地减轻网络风险，并利用大数据的全部潜力来实现可持续增长和创新。
大数据分析的机器学习和深度学习
1。在当代数字时期的引言中，数据的指数扩散凸显了大数据分析的最重要意义[1-3]。数据丰度的激增，从包括社交媒体，物联网（IoT）设备和交易档案的无数来源发出，提出了强大的挑战和吉祥的前景[4-5]。在这些挑战中，最重要的是有效管理和审查这一大量数据的必要性。相反，前景在于利用从该数据储存库中获得的潜在见解来指导决策过程和战略要求。在这个总体框架中，机器学习（ML）和深度学习（DL）已成为开创性的技术，提供了精致的方法，以揭示模式，倾向和相互关系，而始终难以捉摸[6-8]。ml，人工智能的一个方面（AI），需要开发算法，促进计算机从数据中收集知识并渲染