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国防部云 IAC
• 支持服务 • Google Cloud Armor • Google Cloud Logging • Google Cloud Monitoring • Google Cloud Identity & Access Management • Google Data Loss Prevention API • Google Cloud Security Command Center • Google Forseti* • Google Cloud IDS* • Google Virtual Private Cloud • 第三方防火墙 • Google Cloud Router • Google Cloud Interconnect (BCAP) • VPC/防火墙流日志 • Google Cloud KMS • Identity Platform (GD) • Google Cloud Trace • Google Cloud Load Balancing • Google Cloud Storage
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。
郁金香：用于提高LIDAR点云的变压器
LIDAR UPSMPLING对于机器人和自动驾驶汽车的启示系统来说是一项艰巨的任务，这是由于大型场景的稀疏结构稀疏和不规则的结构。最近的作品建议通过将LIDAR数据从3D欧几里得空间传播到2D图像空间中的一个超级分辨率问题来解决此问题。尽管他们的方法可以生成具有细粒细节的高分辨率范围图像，但由此产生的3D点云是10个模糊细节并预测无效的点。在此pa-per中，我们提出了郁金香，这是一种从低分辨率激光雷达输入中重建高分辨率激光圈云的新方法。我们还遵循一种基于图像的方法，但特定地修改了基于Swin-Transformer网络的贴片和窗口几何形状，以更好地拟合范围图像的特性。我们在三个公共现实世界和模拟数据集上进行了几项实验。郁金香在所有相关指标中都优于最先进的方法，并且比以前的工作生成了强大，更现实的点云。该代码可在https：//github.com/ethz-asl/tulip.git上找到。
Oracle零停机时间迁移 - 逻辑离线迁移到Oracle Database上的ADB-S@Google Cloud
zdmhost.zdm: Audit ID: 185 Job ID: 1 User: zdmuser Client: zdmhost Job Type: "EVAL" Scheduled job command: "zdmcli migrate database -rsp /home/zdmuser/logical_offline_adb/logical_offline_adb.rsp - sourcenode onphost -sourcesid oradb -srcauth ZDMAUTH -SRCARG1用户：Onpuser -Srcarg2 Identity_file：/home/ZDMUSER/.ssh/ID_RSA -SRCARG3 sudo_location：/usr/usr/bin/bin/bin/sudo -eval“计划工作执行时间开始：等效的本地时间：2024-10-18 11:00:52当前状态：成功结果文件路径：“/home/zdmuser/zdm/zdm/zdmbase/chkbase/chkbase/scheduled/scheduled/job-1-1-2024-10-10-18-18-11:01:01:21.log”计量路径： "/home/zdmuser/zdm/zdmbase/chkbase/scheduled/job-1-2024-10-18-11:01:21.json" Excluded objects file path: "/home/zdmuser/zdm/zdmbase/chkbase/scheduled/job-1-filtered-objects-2024-10-18T11: 05：34.879。
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？
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。
CloudFlare电子邮件安全：产品概述（Q3 '24）
通过集成基于我们独特的网络向量渲染NVR）技术的下一代浏览器隔离功能，CloudFlare能够提供无缝，安全且可扩展的解决方案，以隔离潜在的恶意链接。与带宽较重的技术不同，NVR流到设备的安全绘制命令。这有助于消除不影响最终用户体验的恶意网络内容的风险。感谢NVR和Cloudflare的低延迟网络，组织可以隔离多通道威胁，同时确保为员工的无干扰生产力。
AI云制造图 - Tekla软件产品
本文档提供了有关Tekla Trust Center中介绍的内容的其他信息，重点是AI云制造图纸服务。Tekla结构及其用法被排除在外。访问AI Cloud Fabrication图纸服务基于有效的产品特定订阅许可证。用户的访问权限，身份和许可由Tekla在线资料服务和Trimble Identity服务提供。AI云制造图服务为Tekla结构提供了一种在Tekla结构内生产图纸的替代方法。它有助于生成更高质量的图纸，并减少最终用户编辑它们所需的时间。该服务基于上传到前面创建的云集合的Tekla图纸，创建具有正确字体设置，尺寸和标记位置的图纸。从AI Cloud Fabrication Drawing Service的管理控制台控制每个图纸集合中的权利和权利。可以授予个人或拥有该集合的整个组织。也可以将其提供给客户的内部或外部用户。在集合中，可以为用户分配编辑器或查看器角色。