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揭开替代凭证和提供商的神秘面纱
来源：Fiona Hollands，《基于 MOOC 的替代证书的收益和成本：2018-2019 年项目结束调查结果》（2019 年）；美国研究生院理事会，《研究生教育中的非传统学生研究报告》（2020 年）；Richard Garrett，《欺骗性的研究生入学增长故事》（2021 年），Encoura；Coursera 影响报告（2020 年）；NCES；到 2025 年，在线学位和微证书市场将达到 1170 亿美元》，HolonIQ；EAB 访谈和分析。
揭开退休计划的神秘面纱
要计算房屋净值的美元金额，请从房屋的当前市场价值中减去当前抵押贷款余额。还要减去您欠的房屋净值贷款或信用额度金额（在工作表中将其输入为负数）。持有抵押贷款的银行可以提供您剩余的抵押贷款余额。评估师或房地产专业人士可以为您提供当前市场房屋价值的估计值，或者您可以在互联网上查看您所在社区的近期销售情况（但是，房地产价值可能会发生变化，因此请不时检查房屋价值）。
揭开量子计算的神秘面纱
预计量子计算机将很快解决非对称密钥算法，如 RSA、Diffie-Hellman (DH) 和椭圆曲线密码 (ECC)。对称加密比非对称加密数学性更低，因为它使用相同的密钥来加密和解密数据。因此，对称加密不会受到量子计算的威胁。像 RSA 这样的非对称加密依赖于寻找大数的质因数。RSA 如今是可靠的，因为即使使用最好的超级计算机，通过蛮力寻找质因数的成本也高得令人望而却步。然而，量子计算对 RSA 加密构成了风险，因为它有可能通过叠加找到质因数。一旦发生这种情况，全球的 RSA 系统将面临严重风险，互联网通信将陷入停顿。
揭开算法和人工智能 (AI) 的神秘面纱
除了了解算法是什么，审计人员可能还需要了解算法的特征。这些特征（例如与给定算法相关的智能、复杂性和类型）随时间变化。智能和复杂性的程度将影响与给定算法相关的固有风险水平。在其他条件相同的情况下，复杂性越高，风险也就越大。对于更复杂的流程，算法实施不正确或无法按预期运行的可能性就越大，这可能会导致结果不理想。因此，审计人员在识别算法时考虑这些特征非常重要。有关每个特征的更多信息，请参阅下文。
揭开人工智能对价值影响的神秘面纱...
lint.com/smart-home/news/amazon/138846-what-is-alexa-how-does-it-work-and-what-can-amazons- alexa-do（最后更新于 2023 年 8 月 22 日，最后访问于 2024 年 2 月 16 日）。14 Danielle Campbell，“Amazon Echo：Alexa 的大脑内部”，网址：https://medium.com/@danicamp/cracking-open-amazon-echo-inside-alexas-brain-6d38552b91f0（最后访问于 2024 年 2 月 16 日）。15 316 U.S. 203 (1942)。
揭开平台网络弹性的神秘面纱
提高平台网络弹性。这些模型平衡了对攻击媒介的了解和 Resilience-in-Depth™ 控制。平台网络攻击模型 (PCAM) 提供了一种多尺度构造，用于识别、描述和理解与其操作环境中的平台系统相关的网络攻击。相应的平台网络防御模型 (PCDM) 确定了响应和恢复高可能性、高严重性网络攻击所需的弹性控制。这些分析模型为 RMF 的构建提供了基础，并指导了平台系统相关网络弹性功能的实施。我们在本文中总结了开发 PCAM 和 PCDM 模型的简化流程，并提出了实施平台网络弹性的后续步骤的建议。
人分析神秘：工作日专家的从业者手册
在不断发展的工作格局中，2024年似乎与过去几年没有什么不同。组织在宏观经济和地缘政治动荡中的全球人才短缺，成本增加，并衡量生产率回报，因此将面临不确定性和歧义。在这样的环境中（作为基督教和商业领导者继续驾驶建立组织弹性的复杂性），对对人员，流程和系统的战略见解的需求加剧了，组织正在转向他们的人民分析领导者和团队以寻求指导。
教师指南 - 神秘的脑部疾病案例
1. 计时员：负责记录每个部分所允许的时间和花费时间的学生。老师将向计时员提供虚拟实地考察部分的时间限制。计时员将获得一个物理计时器来监控时间，或可以使用时钟。计时员应获得一份《神秘的脑病虚拟实地考察日志》（见第 xiii 页）的打印副本以及一支铅笔或钢笔来记录该部分所花费的实际时间。如果需要的时间比分配的时间多，老师可以选择提供更多的课堂时间来完成，或者指导学生在课外时间完成剩余部分。计时员然后向全班宣布将为虚拟实地考察“部分”提供的总时间。例如，可以通过说，
揭开数据科学的神秘面纱白皮书
商业智能和分析。当团队能够可靠地探索和清理数据时，组织就可以开始构建传统意义上的商业智能或分析，包括定义要跟踪的关键指标、确定季节性如何影响产品销售和运营、根据人口统计因素细分用户等。然而，由于目标是构建人工智能解决方案，因此重要的是开始考虑机器学习模型中要包含的功能或属性、机器需要学习哪些训练数据、预测和自动化什么以及如何创建机器学习的标签。标签创建可以自动完成，例如当机器发生故障时，它会自动在后端系统中注册事件。或者，也可以通过引入人工来完成。例如，当机器零件在例行检查期间似乎出现故障时，工程师会报告问题，并将结果手动添加到数据中。
揭示神秘的碳氢化合物 - 克拉克的杯状
在经典视图中，旋转配对发生在化学键中的两个电子之间，其中粘合相互作用弥补了静电排斥的惩罚。是否可以在分子实体内两个非键值电子之间发生旋转配对是一个谜。在分子尺度上揭示了这种难以捉摸的自旋纠缠（即在两个空间隔离的旋转之间配对），这是一个长期的挑战。Clar的Goblet由Erich Clar在1972年提出，提供了一个理想的模型来验证这种不寻常的特性。在这里，我们报告了Clar的杯状的溶液相合成以及对其自旋特性的实验性阐明。磁性研究表明，两个旋转的平均距离为8.7Å，在空间上隔离，抗磁磁性在基态耦合，ΔES-T为∆ E S-T为–0.29 kcal/mol。我们的结果提供了Clar的杯状旋转纠缠的直接证据，并可能激发量子信息技术相关分子旋转的设计。