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Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主管。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师，他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁，涉及技术、反情报和禁毒等主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问，专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 公司的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了官方职责外，他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官；该基金会是为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。
Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主任。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师，他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁，涉及技术、反情报和禁毒主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问，专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了他的官方职责外，他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官；为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。
Relish 平台（技术、服务、安全）.docx
- 可接受使用标准 - 访问控制标准 - 反恶意软件和反病毒标准 - 资产管理标准 - 审计与评估标准 - 备份管理标准 - 自带设备 (BYOD) 标准 - 变更管理标准 - 配置管理标准 - 数据加密标准 - 数据保留标准 - 事件响应标准 - 信息分类标准 - 信息安全异常管理标准 - 日志记录与监控标准 - 媒体销毁与处置标准 - 网络设备管理标准 - 密码管理标准 - 物理安全标准 - 远程访问标准 - 风险评估与管理标准 - 安全软件开发生命周期 (SDLC) 标准 - 安全意识标准 - 供应商管理标准 - 漏洞管理标准 - 无线网络标准
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c在本演讲中包含的陈述构成了前瞻性陈述。“预期”，“继续”，“估计”，“期望”，“五月”，“意志”，“项目”，“应该”，“相信”，“相信”和类似表达式通常用于识别前瞻性陈述。使用前瞻性陈述反映了我们有关绩效，业务和未来事件的当前观点，期望，估计和/或预测，在本演讲中包括与其他有关的陈述，以及其他信息：关于我们的业务的期望；与我们的业务目标，目标和时间表有关的期望；对医疗市场中AI的期望以及对新知识产权发展的期望。前瞻性陈述是基于当时对我们运营的业务以及行业和市场的预期，预测和假设，包括：不可预见的延误，破坏，市场力量，市场力量，法规或法律，这些延迟，市场力量，法规或法律将阻止我们从事我们的业务；而且我们将能够获得所需的资本。前瞻性陈述不能保证未来的绩效，并且涉及难以预测的风险，不确定性和假设，包括而不受限制：我们可能会遇到无法预料的延误，结构困难或成本，从而影响我们的项目，运营，业务，财务绩效或流动性或流动性；我们将无法推进我们的业务计划或继续运营；我们将无法为运营获得保险；我们将无法保护我们的知识产权；我们将无法开发和商业化，或获得从我们知识产权衍生的产品商业化的监管批准；对我们知识产权开发的产品的监管批准可能会导致重大延误；我们可能不会使用我们的平台获得其他第三方客户；以及与发生民族灾难，敌对行动，战争或恐怖主义行为，我们的声誉，我们的关键人员，竞争，员工关系，在经济状况下的潜在衰退，外汇爆发，货币市场中的流失，货币市场中的流动，政府对国家利益率的变化，我们的投资变化，我们的投资变化，我们的投资变化，我们的投资变化，我们的投资变化，我们的投资变化，我们的投资变化，我们的业务变化可能会变化，加拿大或我们打算运营或打算运营的任何其他国家的控制，法规以及政治或经济发展。
海洋平台浅水回声测深仪的设计与开发
摘要 — 水下回声测深仪是水面和水下舰艇声纳套件不可或缺的一部分。这些系统通过提供船体龙骨和海底之间的实时距离来确保舰队的安全作业。本文我们报告了一种用于舰队舰艇的具有出色声学参数的浅水回声测深仪的设计和开发。原型回声测深仪的峰值发射电压响应 (TVR) 为 170 dB，接收电压灵敏度 (RVS) 为 –187 dBV/µPa，电阻抗为 193 Ω。此外，这种声学换能器的设计具有通过控制传感器几何形状来调整工作频率的灵活性。这种灵活性确保了对工作频率的控制和根据要求进行定制。关键词：浅水回声测深仪、PZT、单波束、声学匹配层、水文
引文 Sendilraj V、Pilcher W、Choi D、Bhasin A、Bhadada A、Bhadadaa SK 和 Bhasin M (2024) DFUCare：糖尿病足溃疡深度学习平台
糖尿病足溃疡 (DFU) 是影响糖尿病患者的一种严重并发症，超过一半的 DFU 都有感染风险。在这些感染中，约 20% 需要截肢 (1、2)。这是一个值得关注的重要问题，因为因 DFU 而截肢的患者的死亡率很高，预计超过一半的患者会在五年内死亡 (3)。此外，治疗和管理 DFU 及其并发症的经济负担超过了五大癌症，仅在美国，每年的费用就超过 110 亿美元 (4)。随着糖尿病 (DM) 患病率的持续上升，DFU 预计将成为全球卫生系统的更大负担，并且可能是最昂贵的糖尿病并发症之一 (5)。尽管在确定 DFU 治疗的新疗法方面取得了显着进步，但对 DFU 的根本病因和管理的早期诊断仍然具有挑战性。 DFU 愈合受损是一种复杂的发病机制，由多种因素引起，包括糖尿病足部感染、伤口缺血、免疫系统衰竭和血糖控制不佳（6-8）。DFU 管理需要在多个时间点评估感染和缺血情况以便更好地管理，但由于其侵入性，目前这种方法受到限制。由于农村地区无法接触到 DFU 伤口中心和临床专家，这个问题更加严重。因此，临床对用于分析伤口感染和缺血检测的非侵入性工具的需求尚未得到满足，这两个关键因素是伤口愈合受损。近年来，深度学习算法在疾病的检测和诊断方面表现出巨大的潜力，特别是在医学成像、放射学和病理学方面（9-11）。这导致了深度学习图像分析作为一种辅助工具的出现，它支持临床医生进行决策，提高疾病诊断和治疗的效率和准确性（12）。深度学习在糖尿病足溃疡的分类和定位方面也显示出了良好的效果。它在缺血和感染分类方面取得了很高的准确率，分别为 87.5% 至 95.4% 和 73% 至 93.5%（13-16）。此外，研究人员在糖尿病足溃疡定位方面也取得了重大进展，平均精度 (mAP) 值在 0.5782 至 0.6940 之间，F1 分数在 0.6612 至 0.7434 之间（17、18）。尽管取得了这些进展，但其中许多工具仍处于开发的早期阶段，缺乏预测感染、缺血和其他对糖尿病足溃疡伤口管理至关重要的身体特征的自动分析能力。此外，目前的伤口分析平台依赖于专有硬件附件，例如热扫描仪（例如 Pod Metrics 的 SmartMat）、使用结构光或激光的 3D 扫描仪（例如 Ekare.ai 的 Insight 3D 和 Swift Medical 的 Ray 1），和光学相干断层扫描 (OCT) 用于可视化和量化与糖尿病足溃疡形成相关的微血管结构 ( 19 , 20 )。这些专门附件的需求可能会限制普通人群获得糖尿病足溃疡治疗的机会。为了解决这些限制，开发一种非侵入性和自动化的工具至关重要，即使在资源有限的地区，也可以全面分析伤口组织。本研究旨在
媒体平台的内容提供策略和利润来源
一些媒体平台的利润来自消费者和广告商（例如，Spotify、Hulu），而其他媒体平台的利润则来自广告商（例如，Jango、Tubitv）或消费者（例如，Tidal、Netflix）。因此，媒体平台根据如何在内容和广告之间分配有限的空间或带宽而采用不同的策略。在本文中，我们研究了媒体平台的内容提供策略及其对媒体平台和内容供应商利润的影响，同时考虑到多边媒体市场的交叉效应和内容供应商市场的竞争性质。为了便于分析，我们提出了一个媒体平台与三方互动的模型：内容供应商、消费者和广告商。首先，我们对完全竞争内容市场的分析表明，虽然消费者对内容的需求提高了支付意愿，但它会损害平台的利润。其次，与我们的直觉相反，平台的利润会随着内容采购成本的增加而增加。第三，广告商对消费者的渴望降低了在付费内容广告策略下垄断内容供应商的利润。第四，垄断内容供应商无法从竞争平台榨取所有利润。此外，竞争内容供应商甚至可能收取比垄断内容供应商更高的价格。最后，我们强调了内容市场竞争的性质如何影响平台对无广告策略的选择。
天文学和星体化学研究标题的未来空间实验平台氮化硅的多技术研究
摘要。X射线探测器用于太空天体物理任务易受噪声，该光子受到工作能量范围以外的能量的光子引起的噪声；因此，需要有效的外部光学阻断过滤器来保护检测器免受偏离辐射的影响。这些过滤器在满足X射线探测器的科学要求中起着至关重要的作用，并且它们在任务生活中的适当操作对于实验活动的成功至关重要。我们研究了由氮化硅和铝制成的薄三明治膜，作为空间任务中高能检测器的光学阻滞过滤器。在这里，我们报告了厚度在40 nm至145 nm的sin膜的多技术表征的结果，两侧有几十纳米的纳米含量。，我们已经测量了同步辐射束线时的X射线传输，紫外线的排斥，可见和近红外辐射，X射线光电谱的铝表面上天然氧化物的量，通过原子力显微镜的样品表面的形态和蛋白质效应。
Darktrace Cyber AI 平台 - 3SC
然而，通过分析每个用户和通讯员的正常“生活模式”，Darktrace 的 Antigena Email 可以独特地发展对电子邮件通信中“人性”的理解。在 Cyber AI 的支持下，它是唯一能够可靠地询问收件人在正常“生活模式”以及其同事和更广泛组织的背景下与特定电子邮件互动是否不寻常的技术。这种多维度理解使系统能够做出高度准确的决策并消除各种高级电子邮件攻击，从“干净”的欺骗电子邮件到供应链帐户接管。