BrightScope/ICI 固定缴款计划概况是 BrightScope 和投资公司协会的合作研究成果,旨在分析从私营部门固定缴款 (DC) 计划的审计 Form 5500 文件中收集的计划级数据,为私营部门的 DC 计划设计提供独特的新见解。该研究借鉴了 BrightScope 固定缴款计划数据库中收集的信息。该数据库旨在从多个方面阐明 DC 计划设计,包括提供的投资选项的数量和类型;雇主缴款的存在和设计;DC 计划使用的记录员类型;以及计划设计随时间的变化。此外,行业范围内的费用信息与 DC 计划的投资相匹配,从而可以分析 DC 计划的成本。BrightScope/ICI 固定缴款计划概况是对现有计划发起人调查和基于记录数据的研究的补充,旨在提高公众对退休储蓄这一关键领域的了解。本材料不用于将特定计划的成本与此处介绍的广泛平均值进行比较。
平台的核心是软件,在传感器或域控制器中运行。传感器融合软件从多个传感器(雷达,摄像头和激光镜头)中获取输入,并将它们集成以更好地识别车辆周围的物体,从而区分行人,骑自行车的人,车辆和其他物体。APTIV的传感器融合方法利用域控制器中的集中化来融合数据,从而减少了延迟。我们的实时嵌入神经网络可以在毫秒内对数十个对象进行分类。通过将低级检测融合,该软件可以识别通常不可见的对象。这提高了检测小,模糊或静态目标的可靠性。它还可以帮助系统准确识别和跟踪多个目标,例如通常在密集的城市环境中遇到的目标。
调查结果:调查结果表明,存在与软件定义网络(SDN)有关的上下文和方法论差距,以进行有效的网络管理。初步经验综述表明,SDN在提高网络敏捷性,可扩展性和运营效率方面具有显着优势。通过集中网络管理功能和抽象网络控制,SDN启用了动态资源分配和优化的流量流。但是,确定了挑战,例如安全漏洞,互操作性问题以及对专业技能的需求。成功的SDN实施需要仔细计划,严格的测试以及与现有IT基础架构的战略整合。未来的研究建议包括对SDN技术的进一步探索,评估其对网络性能和安全性的影响以及开发部署和管理的最佳实践以最大程度地提高收益。
FEA 网格中的推进剂。在每个 LS-DYNA 时间步骤中,CADPROG 使用从 LS-DYNA 模拟反馈的运动数据(冲程、速度、腔室容积)进行分析运行。然后将计算出的压力以交互方式应用于活塞或 LS-DYNA 模型中的任何适用表面网格。
DC 计划的指定计划管理员是人力资源副总裁 (VP-HR)。首席投资官办公室 (OCIO) 负责监控计划参与者可用的各种专业管理投资选择。目前,富达退休服务公司负责记录保存。相关联系信息位于封面内页。计划管理员管理 DC 计划的唯一目的是造福计划参与者及其受益人。参与者可能希望在注册进行自愿税后供款之前咨询税务顾问或理财规划师。个人投资策略应反映参与者的个人储蓄目标和对财务风险的承受能力。加州大学、董事会、首席投资官办公室、加州大学人力资源部和富达退休服务部不对参与者的投资决策可能造成的任何损失负责。本计划摘要反映了 2024 年 7 月 1 日生效的计划条款。
在这项工作中,我们将Phishllm作为一种新型的基于参考的网络钓鱼检测器,无明确的预定参考列表。我们的理由在于,现代LLM的编码比任何预定义的列表都更广泛的品牌域信息。此外,检测许多网页语义(例如获得资格意图分析)更像是语言问题,但现在它们被作为视觉问题进行处理。因此,我们设计了Phishllm来解码(或检索)从LLM中解码(或检索)域品牌关系,并有效地解析网页的凭证意图,而无需维护和更新外部参考列表的成本。此外,为了控制LLMS的幻觉,我们引入了基于搜索引擎的验证机械,以消除错误信息。我们的广泛经验表明,菲什洛姆(Phishllm)的表现明显优于诸如西犬和属施氏菌(Phishpedia and Phishintention)等先进的解决方案,将召回率提高了21%,至66%,而精度为昂贵。我们的现场研究表明,Phishllm涵盖(1)零日网页的6倍,即与现有方法(例如?thimintention)相符的零日网页,(2)即使是王朝增强的零日网页网页,也要多2倍。我们的代码可在https://github.com/code-philia/phishllm/上找到。