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年度报告 - 2022 - Superloop - 投资者中心
“执行团队努力了解他们所收购的内容，并就如何最好地向前发展做出明智的决定。我们专注于充分利用两家公司的优势——最好的想法和流程——并通过整合产品向前发展。我们对品牌持不可知论。我们的口号是，获胜的想法需要为客户、我们的员工和企业带来最好的结果。”
Pharma 4.0 - 插头和制作建筑原理
2 The Principles Explained................................................................................................. 6 2.1 Principle 1 – Enable Flow of Data and Single Source of Truth.....................................................................6 2.2 Principle 2 – Enable Simplified Interface Configuration..............................................................................10 2.3 Principle 3 – Use Vendor不可知论的，基于标准的方法............................................................................................................................................................................................................................... 12 2.4原则4 - 启用旧系统集成............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. Models..................................18 2.7 Principle 7 – Provide Transparency, Visibility and Data Access.................................................................24 2.8 Principle 8 – Embed a High Level of Cyber Security..................................................................................26
2021 年 3 月 ALT INDUSTRY - PEO IEW&S 的问答
A25：DEVSECOPS 和 MLOPS（输入 DEVOPS 持续集成/持续交付 (CI/CD) 的机器学习管道）是我们计划在未来适用于我们产品的两种主要方法。就技术而言，我们希望利用商业云提供商提供的工具，目前已与两家提供商进行了试点，以确定最佳行动方案。理想情况下，我们希望与提供商无关，但我们不确定这是否可行。云服务和平台采用不同的
2025年2月26日委员会主席C
Google被认为在Microsoft上的可访问性方面得分更高。强调协作和平台不可知论，促进了残疾人的无缝协作和信息消耗，从而最大程度地减少了与他们的首选技术相关的障碍。尽管Microsoft继续提高可访问性，但用户仍会在某些产品中遇到限制。Google和Microsoft都承认解决可访问性问题的重要性，并正在努力改善其产品以获得更具包容性的用户体验。可访问性可能会根据个人需求和偏好而有所不同。
量子学习的经典验证 - DROPS
量子数据访问和量子处理可以使某些经典的难处理学习任务变得可行。然而，在不久的将来，量子能力只会提供给少数人。因此，需要允许经典客户端将学习委托给不受信任的量子服务器的可靠方案，以促进广泛获得量子学习优势。基于最近引入的经典机器学习交互式证明系统框架，我们开发了一个用于经典量子学习验证的框架。我们展示了经典学习者无法有效自行解决的学习问题，但他们在与不受信任的量子证明者交互时可以有效可靠地解决这些问题。具体来说，我们考虑了具有均匀输入边际分布的不可知学习奇偶校验和傅里叶稀疏函数问题。我们提出了一种新的量子数据访问模型，我们称之为“混合叠加”量子示例，在此基础上我们为这些任务提供了有效的量子学习算法。此外，我们证明了不可知量子奇偶性和傅里叶稀疏学习可以通过仅具有随机示例或统计查询访问的经典验证器有效地验证。最后，我们展示了学习和验证中的两种一般场景，其中量子混合叠加示例不会导致样本复杂度优于经典数据。我们的结果表明，量子数据用于学习任务的潜在能力虽然不是无限的，但可以通过与不受信任的量子实体交互而被经典代理利用。
考虑混合云和多云环境带来的复杂性
标准化云操作将解决一些操作复杂性。可以使用与供应商无关的基础设施即代码 (IaC) 解决方案从集中位置部署混合云和多云基础设施。有关 IaC 最佳实践的更多信息，请参阅通过基础设施即代码实施安全自动部署实践。统一管理解决方案也可用于为云管理员提供从中央位置管理和监控基础设施资源的能力。管理员应熟悉其环境中的云产品，以避免技能方面的差距。云培训应持续进行，以保持良好的安全态势。
可靠的电力按需，任何地方
Leonardo Drs在阿联酋的工程基础增长。在2019年初，Leonardo Drs在Tawazun Industrial Park（Tip）开设了新的系统工程设施。该新设施的重点是支持从集成网络和用于土地和海军环境的应用不可知的战术系统的一系列C4I解决方案，以分散产品和能力，例如网络安全战术任务计算机和热武器瞄准器（TWS）。将在同一设施中支持机动车辆电源（ABPP）功能，以确保从一开始就提供基于AUE的支持所需的核心知识和知识。