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ZScaler，Okta和CrowdStrike部署指南
首字母缩写定义CA中央权威（ZSCALER）CSV逗号分隔值CVE CVE常见漏洞和导出DLP数据损失预防DNS DNS域名DNS域名DPD DED PEER DEDED DEAD PEER检测（RFC 3706）EDR端点端点检测和响应GRE GRE GRE GRE GRE INFERIC INTERATION INTECTION INTERCE INTERICTION INTECTIC IDPONTICE ICTICE i IDP IDP DICSTICS IDP IDPS IDP PROCANCTICE IDP (RFC2409) IOC Indicators of Compromise IPS Intrusion Prevention System IPSec Internet Protocol Security (RFC2411) IWA Integrated Windows Authentication NGAV Next-Generation Antivirus PFS Perfect Forward Secrecy PSK Pre-Shared Key RFM Risk Management Framework SaaS Software as a Service SAML Security Assertion Markup Language SCIM System for Cross-domain Identity Management SSL Secure Socket Layer （RFC6101）TLS传输层安全VDI虚拟桌面基础架构
〜fflufteb〜Tate〜
Barrett，Paul M.，“谁主持了社交媒体巨头？ ”，Nyu s Tern，C输入B USINS和H UMAN R IGHTS（2020年6月），https：//static1.squarespace.com/ static/5b6df958f8370af32170af3217d4178/t 1591313740497/nyu+内容+MENTERATION+REPORT_JUNE+8+2020.pdf ....................................... 28Barrett，Paul M.，“谁主持了社交媒体巨头？”，Nyu s Tern，C输入B USINS和H UMAN R IGHTS（2020年6月），https：//static1.squarespace.com/ static/5b6df958f8370af32170af3217d4178/t 1591313740497/nyu+内容+MENTERATION+REPORT_JUNE+8+2020.pdf ....................................... 28
Okta，CrowdStrike和Zscaler提供了一个集成的，最佳的零信任解决方案，可提供跨域和上下文驱动的安全性。
多年来，组织一直试图通过解决更多点安全解决方案来限制其安全体系结构中的任何空白来超越对手。现在，我们已经达到了回报率降低的点，并增加其他产品正在增加更复杂的性能，增加了响应时间，并最终使我们降低了安全。是时候重新想象一下我们如何实现安全性并利用AI的力量来提供速度和规模。使正确的高级安全解决方案无缝地协同工作可以提供急需的分层方法，以提高操作效率并降低复杂性。
分子拥挤：生理传感与控制
细胞质中密布着导致其行为不理想的分子。细胞质拥挤会影响化学反应速率、细胞内水的流动性和大分子复合物的形成。过度拥挤可能会造成灾难性的后果；为了解决这个问题，细胞已经进化出急性和慢性的稳态机制来优化细胞拥挤。在这里，我们提供了以生理学为中心的分子拥挤概述，重点介绍了我们对其感知和控制的当代进展。长期以来，相分离被认为是一种拥挤引起的微区室化形式，最近的研究表明，相分离允许细胞通过生物分子凝聚物的作用来检测和应对细胞内拥挤。越来越多的证据表明，拥挤与细胞大小和液体量、对物理压缩和干燥的稳态反应、组织结构、昼夜节律、衰老、跨上皮运输以及全身电解质和水分平衡密切相关。因此，分子拥挤是一个基本的生理参数，影响从分子到生物体的多种功能。
无人未来？生成式人工智能如何塑造人类众包的未来
摘要 生成式人工智能的快速发展有可能重塑组织创新，从而引发人们对人类解决方案在增强智能新时代的作用的不确定性。我们发起了一项众包挑战，重点关注可持续的循环经济商业机会，比较 GPT-4 和人类解决方案在生成新颖且有价值的解决方案方面的能力。挑战吸引了来自不同行业的全球各类解决方案。300 名评估员从 234 个人类和人工智能解决方案中随机选择了 13 个进行评估，共计 3,900 对评估员-解决方案对。我们的研究结果表明，尽管人工智能解决方案提供了更多的环境和财务价值（可能是由于倾向于与其训练中看到的核心模式保持一致），但人类的输出被评为更具创新性，包括新颖性分布右尾的极端结果。我们使用自然语言处理技术对丰富的解决方案文本进行分析，发现人类和人工智能响应在语义差异指标上存在相当大的重叠，但人类仍然表现出比人工智能更大的语言细微差别。这项研究阐明了人工智能在增强人类众包解决复杂组织问题方面的前景，并为可能采用综合人机人工智能方法解决创新问题奠定了基础。关键词：生成式人工智能、法学硕士、ChatGPT、创新、众包、创意生成、评估、新颖性、价值 我们感谢哈佛商学院研究员 Justin Ho、市场与组织研究项目 (PRIMO) 研究员 Stella Jia，他们支持该项目的数据分析，以及哈佛大学创新科学实验室 (LISH) 实验室经理 Kate Powell，她为研究协议提供了监督和协调。我们也感谢哈佛大学数据到可操作知识实验室和人机交互小组的反馈。我们使用 GPT-4 来辅助写作。所有错误都是我们自己的。
c-journal：使用基于众包数据集的深度学习来检测和分类认知扭曲的日记应用程序
抽象的认知扭曲是负偏见的思维模式和错误的自我污点，这是由于自己的内部推理而导致并导致逻辑错误。认知畸变会对心理健康产生不利影响，并可能导致心理健康障碍。本文属于一个更大的项目，该项目旨在提供用于检测和分类文本中认知扭曲的应用程序。由于没有用于该任务的公共数据集，因此拟议的工作的首次贡献在于提供一个开源标签的数据集，该数据集的14个认知畸变，该数据集由34370个条目组成，该数据集由34370个条目通过人群来源，用户调查表和从社交媒体中重新播放情绪数据集收集。数据集是与持牌心理学家合作收集的。我们使用幼稚的贝叶斯和count vectorizer以及不同的CNN，LSTM和DNN分类器实现了基线模型，以基于数据集对认知失真进行分类。我们使用表现最好的模型研究了不同单词嵌入的用法。依靠CNN的表现最好的模型，其嵌入式句子嵌入，F1得分为84％，用于分类认知扭曲。表现最佳的模型是在C- Journal中内置的，这是一种免费的日记帐和心情跟踪移动应用程序，可指出向用户的潜在思维扭曲。
评估扩展的输入启发和基于机器学习的启动对人群库存预测的影响
人类一直在预测不可能的人方面具有固有的兴趣。旅程可能始于算命先驱者，甲骨文和先知，使用太阳标志，行星位置和恒星对准来预测未来。，但是今天，人工智能使用统计数据，大数据分析以及这一切的核心，机器学习（ML）取代了他们的位置。ML已渗透每个现代行业，以提供预测性见解。非整合列表如下。在医疗保健中，ML模型已用于预测大流行期间的Covid-19潮流，死亡人数和恢复率[17]。在制造业中，它们已被应用于提高智能工厂的效率[19]。在监视中，Karpathy等。[12]评估卷积神经网络（CNN）在487个视频类别上的性能，总共有100万个YouTube视频，以进一步监视自动化。在心理健康领域，Fathi等。[7]在具有七个输入功能的大型数据集上训练ANFIS模型，以检测医疗保健中的社交焦虑症。
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2023年3月8日，星期三，主席梅斯（Mace），排名康诺利（Connolly）和小组委员会的杰出成员，感谢您的机会在今天之前作证。今天，我代表IBM量子，我们有两个目标：1。将可用的量子计算带入行业和研究，以及2。使我们的数字基础架构量子安全。我们拥有一个超过200个行业和研究合作伙伴的网络，探索了量子计算用于商业和科学的使用，并开发了技术以使向量子安全加密的过渡更加容易。普遍认为，如果古典计算机足够大，可以解决任何问题。事实并非如此。经典计算机不擅长，并且永远不会真正出现指数级问题。
量子机器学习中的群体智慧 - DR-NTU
那么如何构建和训练量子网络，使其执行任务时性能更佳呢？群体智慧或许能为这一热门答案做出贡献。群体智慧是指不同群体的集体结果或决策优于单个专家的决策 [1]。这一现象已在许多领域得到充分研究，尤其是社会科学 [2-8]，并且可应用于经济预测 [9]、公共政策决策 [10]、医学诊断 [11] 和科学建议 [12]。一个简单的例子，类似于参考文献 [1]，就是测量一棵树的高度。在这种情况下，群体智慧意味着群体中经验较少的个人的平均估计往往比专家的测量结果更好。类似范式还有集成学习，强调不同学习算法的组合比单独使用其中一种效果更好 [13-15]。这激发了人们对量子机器学习中这一现象的探索。人工神经网络的进步已在量子领域得到应用，并有可能展现出优于经典模拟的潜力 [16]。当前者将量子系统作为节点时，它们通常被称为量子神经网络 (QNN)。最近，已经提出了 QNN 提案 [17-22]，其网络架构、
CrowdStrike 2023 年全球威胁报告 - iIT 分布
2022 年全年，国家对手都在进行无休止的计算机网络行动，突显了这些行动在支持国家目标方面发挥的不可或缺的作用。俄罗斯国家关系对手结合破坏性、间谍活动和信息行动 (IO) 攻击，不断支持乌克兰战争，而中国国家关系对手在网络威胁领域占据主导地位，间谍活动数量和目标范围显著增加。伊朗继续专注于区域间谍活动及其现在利用勒索软件的标志性破坏性“锁定和泄漏”行动，而朝鲜民主主义人民共和国 (DPRK) 国家关系对手坚持进行加密货币盗窃活动，以在 COVID-19 大流行和该国长期的经济困难之后补充国家资金。