摘要 深度学习已成为医疗保健行业的重要工具,有可能改变医疗服务方式并改善患者治疗效果。本综述文章重点关注个性化医疗、伦理问题和难题、未来方向和机遇、现实案例研究以及数据隐私和安全,探讨了深度学习在医疗保健领域的现有和潜在应用。个性化医疗中的深度学习有望通过更精确的诊断和个性化的治疗方法改善患者护理。然而,重要的是要考虑数据隐私等伦理问题以及算法中的偏见可能性。医疗保健领域的深度学习未来可能会更多地用于管理人口健康、预防疾病和改善弱势群体的医疗服务。案例研究给出了深度学习如何改变医疗保健行业的具体例子,从发现罕见疾病到预测患者治疗效果。然而,要充分发挥深度学习在医疗保健领域的潜力,必须解决数据质量、可解释性和法律障碍等问题。远程监控和远程医疗是两个有前途的领域,深度学习正在降低医疗费用并改善医疗服务。深度学习算法可用于实时分析患者数据,在问题恶化之前警告医疗专业人员可能出现的问题,并允许与专家进行在线讨论。最后,在将深度学习应用于医疗保健时,数据安全和隐私的重要性不容低估。为了保护患者数据并保证其负责任的使用,必须实施适当的保障措施和规则。深度学习能够通过提供更加个性化、实用和高效的护理来改变医疗保健行业。然而,为了充分实现其承诺,必须解决道德问题、困难和监管障碍。通过正确的保障措施和持续的创新,深度学习有可能显著改善患者治疗效果并降低医疗保健成本
采用业务驱动的,基于风险的方法。此外,我们经验丰富,可以在战略层面和技术层面加速端端安全体系结构的创建。最后,我们支持客户创建,增强和操作其安全体系结构功能,从更技术性的中小型企业的位置到CISO级别。我们观察到的一个普遍的挑战是,许多组织通常将安全要求集中在单个建筑组件上,通常会损害更大的情况,包括:这些组件如何相互作用,相关风险以及最重要的是他们支持的业务需求。安全体系结构的目的是创建和维护从业务层面到组件级别开始的安全性的连贯表示。这允许安全计划的优先级和可追溯性。在一个本质上驱动的世界中,我们构建和维护安全体系结构,这些安全体系结构链接到业务原理和客户愿景。我们看到客户花费(有时是超支)来通过购买技术来确保其资产,但他们很难将这些财务上的努力与可衡量的安全姿势和战略目标的改善联系起来。我们的安全建筑师提供了经验,见解和专业知识,以弥合差距并最大化安全支出的效率。我们在以下安全架构专业领域提供专业知识和经验:
摘要 - 汽车行业正在从基于ECU的传统系统过渡到软件定义的车辆。这场革命的核心作用是由容器,轻质虚拟化技术扮演的,这些技术可以在公共硬件平台上灵活地合并复杂的软件应用程序。尽管采用了广泛的采用,但容器化对诸如端到端延迟,通信抖动以及内存和CPU利用等基本实时指标的影响实际上尚未探索。本文为现实世界自动驾驶应用程序提供了微服务架构,该应用程序隔离了每个服务。我们的全面评估也显示了这种解决方案的端到端潜伏期的好处,即使是标准的裸露部署。具体来说,在提出的微服务体系结构的情况下,平均端到端延迟可以提高5-8%。此外,使用容器部署可显着降低最大潜伏期。
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拥有超过三十年的网络空间经验,Check Point将大量的知识和专业知识带到了最前沿。这一悠久的历史使我们能够在纯竞争咨询领域中表现出色,提供无与伦比的指导和解决方案,以充满信心和精确度满足您的网络安全需求。Check Point的网络安全架构会议旨在支持真正的供应商 - 静态讨论,计划和概念设计。我们专门的设计团队充当您的独立技术设计机构,遵循行业标准流程(例如SABSA),是一个世界级的网络安全架构团队,随时准备帮助您实现战略性的网络安全目标。
金融技术(金融科技)引发了广泛的兴趣,并且正在迅速传播。由于其持续增长,引入了该领域的新术语。名称“ Fintech”就是这样的一个例子。该术语涵盖了金融技术行业中反复使用的广泛实践。此过程通常是在职业或组织中完成的,可以通过使用基于信息技术的应用程序来提供所需的服务。这个词涵盖了各种各样的精致主题,包括安全,隐私,威胁,网络攻击等。几种尖端技术,包括与移动嵌入式系统,移动网络,移动云计算,大数据,数据分析技术和云计算等相关的技术,必须相互集成以使金融科技繁荣发展。要获得用户批准,这项新技术必须克服严重的安全性和隐私缺陷。这项研究通过讨论当前以及预期的机密性和安全性问题来保护金融科技,对金融科技进行了彻底的分析。最后,它研究了确保金融技术应用安全和隐私的潜在障碍。关键字:金融科技,安全,隐私,网络安全,威胁,欺诈检测,物联网
- 更改Signal.sigusr1:在第23行中,如果您发送任何信号可以预见子过程的终止,则wait()之后的父进程中s的值会更改。- 在第15行中。这是Grep执行的返回。正如男人页面所说,Grep返回0,如果它发现某些内容并返回1,则返回1。在这种情况下,返回1,因为用户“ Wilkes”未退出。为了返回0,我们必须向现有用户询问GREP。例如,“ root”。
MP-BGP EVPN是基于RFC 7342和RFC 8365的VXLAN的控制平面协议。在EVPN之前,使用洪水和学习模型进行了VXLAN覆盖网络,其中最终主机可及性信息和VTEP发现都是基于数据平面的。VTEP也可以在叶开关上手动设置。没有控制协议可以在VTEP之间分配最终托管及可及性信息。覆盖层广播,未知的单播和多播(BUM)流量封装在多播VXLAN数据包中,并通过底层多播的转发运输到远程VTEP开关。在这种部署中为了维持准确的终端及可及性信息而在织物上的持续泛滥可以提出可扩展性的挑战。
在6G时代,工业互联网,无处不在的人工智能(AI),零功率通信,集成感应和通信(ISAC),代表了新服务的发展趋势,新终端,新的连接和新建筑在当前的交流环境中带来了巨大变化。从终端收集越来越多的数据,发送到网络,并成为富含数字资产的组成部分,这些资产为渴望数据的AI引擎提供。6G是关于管理这些高价值资产的,而6G安全将从专注于确保数据传输到保护数据及其隐私方面的发展。当这些高价值数据资产被限制时,需要有效的数据授权。这是为了防止属于不同利益相关者的数据资产被任何未经授权的一方滥用和滥用。考虑到6G中新服务的多样性及其数据源,现在是时候考虑使用多个Party Trust模型,对多源,分布式数据执行分布式数据授权,同时为包含大量个人身份识别信息的数据提供所需的保护。