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供应商管理库存流程
▪ 供应商应根据 Essity 的需求和其他 SMI 数据创建最佳交货计划，作为预期计划装运的指示。所有交货都应插入“计划协作页面 - SMI 视图”，然后单击“发送数据”按钮将数据发送给 Essity。这会自动更新 Essity SAP ERP 系统中交货计划行的计划协议。 ▪ 供应商应确保根据最小/最大库存水平，在计划装运承诺的交货日期内计划和交付数量。 ▪ 供应商应定期进行计划，以将计划行转换为确定订单。只有计划在未来 14 天交货的货物才能转换为确定订单。 ▪ 如果供应商无法在交货日期前交付计划数量，他们应提前更新计划装运，以避免过去出现未交付的计划装运。 ▪ 如果最初计划的数量与实际发货的数量不一致，则无需更新计划页面上的值，因为系统将根据良好收据自动清理计划行（交货不足的 10% 容差设置）。 ▪ 供应商应创建发货通知并通过约定的通信渠道发送发货文件 [手动创建 ASN 并在 SAP Business Network 上上传 CSV，将发货 .CSV 文件发送到 MFT 服务器或通过 cXML 连接发送]
一种基于线性反馈寄存器和混沌量子映射的多级加密新方案
随着通过不安全通信渠道传输的数据量不断增加，大数据安全已成为网络安全领域的重要问题之一。为了解决这些问题并确保数据安全，需要一个强大的隐私保护密码系统。这种解决方案依赖于混沌加密算法，而不是标准加密方法，这些算法具有多级加密级别，包括高速、高安全性、低计算开销和程序能力等特点。在本文中，提出了一种使用线性反馈移位寄存器 (LFSR) 和基于混沌的量子混沌映射的安全图像加密方案。该方案的重点主要取决于来自算法输入的密钥。威胁形势、统计测试分析以及与其他方案的关键比较表明，所提出的算法非常安全，并且可以抵抗各种不同的攻击，例如差分攻击和统计攻击。与现有加密算法相比，所提出的方法具有足够高的灵敏度和安全性。几个安全参数验证了所提工作的安全性，例如相邻像素之间的相关系数分析、熵、像素变化率 (NPCR)、统一平均变化强度 (UACI)、均方误差 (MSE)、强力、密钥敏感度和峰值信噪比 (PSNR) 分析。所提技术生成的密码的随机性也通过了 NIST-800-22。NIST 的结果表明，密码具有高度随机性，不会产生任何类型的周期性或模式。
探索生成人工智能的承诺和......
使用 GenAI 进行知识创造为组织带来了宝贵的机会。首先，采用 GenAI 使组织能够处理各种非结构化和结构化数据源，以发现这些通信渠道中隐藏的模式、关系和见解。例如，GenAI 可以自动创建带有实时转录的会议记录，提供会议摘要或从视频中提取信息。现有工具（如 Otter、Supernormal 或 Colibri）可与在线协作工具（如 MS Teams 或 Zoom）结合使用，以处理和分析每个口语单词。值得注意的是，提取的隐性知识可以重新集成到现有的反馈回路中，使 AI 模型能够不断学习并减少对人机交互过程的需求（Brea & Ford，2023 年）。GenAI 可以识别人类决策者不易察觉的见解，作为新想法的刺激，鼓励员工探索新的途径和创新（Brea & Ford，2023；Haefner 等人，2021）。例如，在制药和材料科学行业，GenAI 可用于分析来自科学文献、专利和数据库的数据，并提出具有理想特性的新化合物或材料（Lee 等人，2023；Ni 等人，2023）。被称为从头分子设计的过程可以通过建议潜在的候选分子来加速研发过程，然后研究人员可以合成和评估这些分子，从而发现和创造创新解决方案。
混合加密方法：用于使用块密码技术的安全数据通信
摘要。在我们迅速发展的数字时代，数据是企业和个人的命脉，保护敏感信息并确保安全的通信渠道变得至关重要。本研究论文介绍了一种新型的混合加密算法，旨在应对数据安全和安全通信的多方面挑战。所提出的算法利用了对称和不对称加密方法的有益特征，从而为可靠和适应性的安全解决方案开发了一种方法。该混合算法首先利用最先进的对称加密密码，高级加密标准（AES），以加密数据，同时有效地保留其机密性。为了进一步加强安全框架，采用了基于椭圆曲线密码学（ECC）的非对称加密组件进行安全密钥交换和数字签名算法（DSA），以进一步加强安全框架。密钥管理和交换机制经过精心设计，以承受攻击并保护加密密钥。本文全面分析了混合算法的安全性和计算效率。此外，它探讨了用于数据安全的技术和算法，突出了它们在不同领域的重要性。这种混合密码算法证明了其在通过严格的测试和评估中实现增强的数据安全和安全通信方面的有效性。本研究贡献了加密技术的先进知识，并在数字互连定义的时代中突出了数据安全性的重要性。
新闻稿
增强通信安全性 法国银行 (BDF) 和新加坡金融管理局 (MAS) 今天宣布，一项开创性的后量子密码 (PQC) 联合实验已成功完成，该实验通过传统互联网技术跨大洲进行。PQC 实验旨在加强量子计算进步带来的通信和数据安全，这项成功的实验标志着国际电子通信保护在量子计算带来的网络安全威胁方面取得了重大进展。 BDF-MAS 联合计划首次试用抗量子加密算法对电子邮件进行签名和加密。目标是在未来加强电子通信的现有安全级别，同时保持与现有互联网标准、技术和通信渠道的兼容性。在这种情况下，电子邮件尤其敏感，因为它们可能携带机密信息，使其成为网络攻击的主要目标。这项实验不仅证明了这些新安全方法的实际可行性，还证明了它们在广泛采用的应用环境中的有效性。混合方法实现最大安全性 该项目采用了混合方法，将当前算法的稳健性与后量子算法相结合，以确保安全性和与现有系统的兼容性，同时为量子计算带来的网络安全威胁做好准备。 渴望实现量子安全 今天发布了一份技术报告，详细介绍了实验的结果和要点。报告的主要发现包括：
自我主持的身份，用于同意和基于内容的...
电子健康记录（EHR）和医疗数据都被归类为每个隐私法中的个人数据，这意味着包括处理此类数据的任何相关服务都必须具有完全安全，机密性，隐私性和问责制。健康数据管理的解决方案（如将其存储，共享和处理）中的解决方案迅速出现，并受到COVID-19的流行极大的推动，这使人们有必要在线移动事物。ehrs成为数字身份数据的重要组成部分，并且与分散的分类帐技术（如区块链）启动的自我主权身份相同的数字身份趋势正在研究或在管理健康设施，患者和卫生专业人员之间的数字互动的上下文中进行研究或实施。在本文中，我们提出了一个基于区块链的解决方案，可以在由自我主持身份（SSI）钱包和分散标识符的不同各方之间进行安全交换。我们还利用一个联盟IPFS网络进行离链存储和基于属性的加密（ABE），以确保数据机密性和完整性。通过我们的解决方案，我们授予用户对其医疗数据的完全控制，并使他们能够使用加密对用户钱包之间的安全通信渠道安全地共享它。我们还使用DIDS来更好地使用用户，并使用成对DIDS限制任何可能的相关性或识别。总体而言，结合了这组技术，可以确保EHR的安全交换，安全的存储和管理以及从技术堆栈继承的副设计功能。
人机交互的新兴前沿
摘要 人与机器人之间的有效交互对于在协作过程中完成共享任务至关重要。机器人可以利用多种通信渠道与人类互动，例如听觉、语音、视觉、触觉和学习。在人与机器人之间的各种交互方式中，我们的重点是三个新兴前沿，它们对人机交互 (HRI) 的未来方向产生重大影响：(i) 受人与人协作启发的人机协作，(ii) 脑机接口，以及 (iii) 情感智能感知。首先，我们探索人机协作的先进技术，涵盖从合规性和基于绩效的方法到协同和基于学习的策略等一系列方法，包括从演示中学习、主动学习和从复杂任务中学习。然后，我们研究脑机接口在增强 HRI 方面的创新用途，重点关注康复、通信、大脑状态和情绪识别中的应用。最后，我们研究机器人中的情商，重点是通过面部表情、肢体动作和眼球追踪将人类情感转化为机器人，实现流畅、自然的互动。详细介绍并讨论了这些新兴领域的最新发展及其对 HRI 的影响。我们重点介绍了该领域的当代趋势和新兴进步。最后，本文强调了在开发具有自适应行为和人机有效互动的系统时采用多模式方法的必要性，从而提供了对最大限度地发挥 HRI 潜力所必需的各种模式的透彻理解。
![arXiv:2208.02886v1 [cs.AI] 2022 年 8 月 4 日](/simg/1\1c9e25aca4e4de77bf16485751b3063f311615e9.png)
arXiv:2208.02886v1 [cs.AI] 2022 年 8 月 4 日
最近的神经生成系统已经展示了程序化生成游戏内容、图像、故事等的潜力。然而，大多数神经生成算法是“不受控制的”，因为用户除了最初的提示规范之外，几乎没有任何创意决策的发言权。共同创造、混合主动系统需要以用户为中心的方法来影响算法，尤其是当用户不太可能拥有机器学习专业知识时。共同创造系统的关键是能够将用户的想法和意图传达给代理，以及代理传达给用户。共同创造人工智能的关键问题包括：用户如何表达他们的创造意图？创造性人工智能系统如何传达他们的信念、解释他们的动作或指导用户代表他们行事？创造性人工智能系统应该何时采取主动？这些问题的答案以及其他问题将使我们能够开发更好的共同创造系统，使人类更有能力表达他们的创造意图。我们引入了 C REATIVE -W AND ，这是一个可定制的框架，用于研究共同创造的混合主动性生成。C REATIVE -W AND 可以将生成模型和人机通信渠道即插即用地注入到基于聊天的界面中。它提供了 AI 生成器和人类在共同创造过程中可以进行通信的多个维度。我们通过使用 C REATIVE -W AND 框架来研究共同创造通信的一个维度——用户在讲故事的背景下对全局与本地创造意图的指定——来说明它。
使用改进的灰狼方法选择 EEG 通道...
摘要 — 脑机接口 (BCI) 是一个日益发展的研究领域，旨在形成计算机与大脑之间的直接通信渠道。然而，提取随机时变脑电信号的特征并对其进行分类是当前 BCI 面临的主要挑战。本文提出了一种改进的灰狼优化器 (MGWO)，它可以选择用于 (BCI) 的最佳脑电通道，识别数据集中主要特征和非重要特征的方式以及要消除的复杂性。这使得 (MGWO) 能够选择最佳脑电通道，并在使用数据集对分类器进行训练时帮助机器学习分类。 (MGWO) 模仿灰狼的领导和狩猎方式，并考虑元启发式群体智能算法，是两个修改的集成，以实现探索和开发之间的平衡，第一个修改对迭代次数应用指数变化以增加搜索空间，从而进行开发，第二个修改是交叉操作，用于增加种群的多样性并增强开发能力。实验结果使用四个不同的EEG数据集BCI Competition IV-数据集2a，BCI Competition IV-数据集III，BCI Competition II数据集III和来自UCI机器学习库的EEG Eye State来评估（MGWO）的质量和有效性。使用交叉验证方法来衡量（MGWO）的稳定性。
基于AI的网络钓鱼检测和自动响应
网络钓鱼攻击在不断变化的数字通信环境中的复杂性发展，利用了社交媒体，短信和电子邮件等多个渠道来欺骗人们和企业。这项研究提供了一种用于自动化的网络钓鱼响应和检测的多通道安全架构，该响应和检测使用最先进的人工智能（AI）技术来抵消这种无处不在的威胁。该系统利用自动反应机制实时减轻威胁，并结合了最先进的AI算法来改善各种通信渠道中网络钓鱼尝试的检测。本研究研究了人工智能（AI）的最新发展，以实现网络安全性，强调在网络钓鱼检测和响应中使用深度学习，机器学习和自然语言处理。还考虑了网络钓鱼技术随着时间的变化，在不同平台上集成AI的困难以及AI系统受到敌对攻击的危险是多么困难。该报告显示了AI驱动的解决方案与社交媒体，金融服务和企业通信平台的案例研究的有用性和实际使用。它还讨论了道德和监管问题，强调了遵守数据保护法规并负责任地使用AI的必要性。本文的结论涵盖了基于AI的网络钓鱼检测的技术困难，未来研究的潜在途径以及创新的前景。使用这种方法，网络安全研究人员和从业人员可以通过彻底的方法受益，从而改善人工智能的网络安全。