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![Cloudflare 投资者日 2022 - 首席执行官主题演讲 [已发布]](/simg/2/2117c1ef51312fed04f313b5b5c0b09b0de95369.webp)
Cloudflare 投资者日 2022 - 首席执行官主题演讲 [已发布]
本演示文稿和随附的口头评论包含联邦证券法所定义的明示和暗示的“前瞻性”陈述，这些陈述涉及重大风险、假设和不确定性。除历史事实陈述之外的所有陈述均可视为前瞻性陈述，包括但不限于我们产品的当前和计划功能、对未来经营业绩或财务业绩的预期、业务战略和计划、COVID-19 疫情对我们和其他业务以及总体经济状况的影响、市场趋势、规模和增长机会、某些关键财务和运营指标的计算、资本支出、未来运营计划、竞争地位、技术能力和战略关系，以及与前述内容相关的假设。前瞻性陈述本质上受风险和不确定性的影响，其中一些无法预测或量化。在某些情况下，您可以通过“可能”、“将”、“应该”、“可以”、“预期”、“计划”、“预期”、“相信”、“估计”、“预测”、“打算”、“潜在”、“将”、“继续”、“持续”等术语或这些术语的否定词或其他类似术语来识别前瞻性陈述。您不应过分依赖任何前瞻性陈述。前瞻性陈述不应被理解为对未来业绩或结果的保证，也不一定能准确表明此类业绩或结果将在何时实现或实现。
2024-云安全报告
关键见解：组织在扫描云环境时识别数百万个潜在问题是很常见的 - 除非恶意演员能够利用它们，否则大多数不是有害的。为了应对这一挑战，供应商已经实施了“攻击图”来分组并关联静态错误和漏洞，以更好地确定警报的优先级。但是，优先级是不够的，因为团队仍可能忽略低于注意力门槛的警报。这种错误的信心感可能是有害的。通过专注于防止攻击发生之前，组织可以大大减少产生的警报量，否则将被视为高风险。这种转变不仅可以释放宝贵的资源，而且增强了组织彻底调查和管理真正威胁的真实风险的能力。
通过图卷积和可逆神经网络对潜在空间中的点云进行去噪
点云经常包含噪声和异常值，为下游应用带来障碍。在本文中，我们介绍了一种新颖的点云去噪方法。通过利用潜在空间，我们明确地发现噪声成分，从而可以提取干净的潜在代码。这反过来又有助于通过逆变换恢复干净点。我们网络中的一个关键组件是一个新的多层图卷积网络，用于捕获从局部到全局各个尺度的丰富几何结构特征。然后将这些特征集成到可逆神经网络中，该网络双射映射潜在空间，以指导噪声解缠结过程。此外，我们使用可逆单调算子来模拟变换过程，有效地增强了集成几何特征的表示。这种增强使我们的网络能够通过将噪声因素和潜在代码中的内在干净点投影到单独的通道上来精确区分它们。定性和定量评估均表明，我们的方法在各种噪声水平下都优于最先进的方法。源代码可在 https://github.com/yanbiao1/PD-LTS 获得。
Associate-3Ddet：用于 3D 点云对象检测的感知到概念关联
尽管最近的研究通过深度学习技术突破了极限，但从 3D 点云中进行物体检测仍然是一项具有挑战性的任务。由于严重的空间遮挡和点密度随到传感器距离的固有变化，同一物体在点云数据中的外观会有很大变化。因此，设计针对这种外观变化的鲁棒特征表示是 3D 物体检测方法的关键问题。在本文中，我们创新地提出了一种类似域自适应的方法来增强特征表示的鲁棒性。更具体地说，我们弥合了特征来自真实场景的感知域和特征从由富含详细信息的非遮挡点云组成的增强场景中提取的概念域之间的差距。这种领域自适应方法模仿了人脑在进行物体感知时的功能。大量实验表明，我们简单而有效的方法从根本上提高了 3D 点云物体检测的性能并取得了最先进的结果。
SAP S-4HANA Cloud（公共）-供应链实施
在准备 SAP S-4HANA Cloud (Public) - Supply Chain Implementation 考试时，我搜索了多种资源。官方 SAP Learning Hub 非常有价值。它不仅提供了结构化的学习路径，还可以访问模拟真实考试条件的模拟考试。我将其与一些专门介绍 SAP 教程的社区论坛和 YouTube 频道结合起来。与其他志同道合的人交流让我了解了各种策略和最佳实践，使我的准备更加充分。主要涵盖了哪些主题？
Darktrace Cyber AI：云安全免疫系统 - 3SC
IT 管理员知道这项特定服务不仅受到公司政策的批准，而且是基于云的，他认为安全团队在这方面的可见性有限。但是，Darktrace 会动态分析公司云服务中的登录和文件访问事件，并根据新证据将它们与组织中每个用户所学到的“生活模式”相关联。作为一个统一的自学系统，Darktrace 的网络 AI 平台立即发现了异常大的文件下载、新帐户创建和数据泄露，其自主响应技术 Antigena 启动以阻止尝试上传。
Cloudflare无处不在安全解决方案简介
大多数IT架构太复杂或过时，无法在任何地方执行安全。安全团队被迫手动将孤立的工具缝合在一起，可见度有限，并且在环境之间进行不精确的控制，从而减慢了您的业务。