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在应用科学大学的芬兰大学中执行策略的能力模型
高等教育机构的CIO需要适当的IT管理工具来获得数字化转型。企业体系结构是管理数字转换的合适方法。但是，EA框架是复杂的使用工具，它们需要建筑专业知识和时间来适应它们以实现其全部利益。此比较案例研究描述了应用科学的芬兰大学CIO论坛如何利用选定的高等教育参考模型（HERM）和商业技术（BT）标准及其能力模型。一种民族志方法丰富了这项研究 - 作者使用BT标准作为CIO论坛的IT秘书长使用了他的经验。与几个EA方法和框架研究相反，关于BT标准或HERM对IT管理的影响的信息要少得多。这项研究包括一些主张，供从业人员使用HEI领域信息和知识管理中的能力模型，并确认研究差距以供未来的研究。
Leymann, Frank、Truger, Felix、Weder, Benjamin 和 Yussupov, Vladimir}，title = {Quokka：基于工作流执行的服务生态系统
量子计算利用量子力学现象（如叠加和纠缠），能够以更高的精度、更省时省能的方式解决各种问题。然而，量子算法依赖于多个预处理和后处理任务，这些任务通常需要在传统硬件上执行，例如数据准备、结果分析和参数优化。由于目前可用的噪声中型量子 (NISQ) 设备容易出错，当今大多数量子算法都被设计为所谓的变分量子算法 (VQA) [2]。VQA 交替在量子设备上执行参数化量子电路和通过评估执行结果的质量来经典优化量子电路参数。此外，量子设备不适合许多传统任务，例如数据持久化或可视化，这使得它们成为补充传统计算机的特殊协处理器。因此，量子应用本质上是混合的，必须从经典和量子的角度以及它们的集成的角度进行设计[4]。
包括网络战执行在内的作战框架...
摘要 由于互联网的快速普及，网络空间不断扩大。网络空间的这种扩展导致战争模式从常规战争转变为网络战。特别是在国防领域，网络空间被确立为继陆、海、空、天之后的第五大战场。网络空间中的网络战是由众多网络攻击引起的。但是，当前的防御系统不足以有效防御网络威胁。需要一个新的网络战框架来补充当前的防御系统。在本文中，我们将根据网络作战执行过程将所需的概念构建成一个集成框架，并在框架之间进行评估网络战斗损害评估的实验，并提出网络战作战框架。
将于2025年3月11日发布，Profenrun和Cryptonext安全宣布量子安全可信执行环境（TEE）的战略合作伙伴关系
巴黎，法国 - 2025年3月11日 - Provenrun和Cryptonext很高兴宣布旨在增强嵌入式部门的安全解决方案的战略合作伙伴关系。 这项合作将使Provenrun添加Cryptonext的量词后加密（PQC）组件（PQC）组件到其可信赖的应用程序的目录中，使客户能够无缝整合尖端的安全技术。 通过量子计算的出现来应对量子威胁，传统的加密方法正在过时。 Cryptonext是Quantum Crypto敏捷性的领导者，提供了旨在减轻这些威胁的创新解决方案。 通过合并Cryptonext的PQC组件，ProvenRun将为其客户提供未来的安全措施，以确保长期保护防止不断发展的网络威胁。 对关键行业的未来防护安全性与两家公司的目标相吻合，以长期为受信任行业的客户提供服务，尤其是在汽车和国防部门。 ProvenRun在安全性软件解决方案方面的专业知识，再加上Cryptonext的高级加密技术，将为客户提供一个全面且强大的安全框架。 先进的安全操作系统/受信任的执行环境（TEE）的长期Provenrun Provencore的战略联盟现在将包括Cryptonext的PQC产品。 Provencore（为了为IoT设备提供无与伦比的安全性提供安全性）是第一个实现正式验证并持有享有声望的常见标准EAL7认证的操作系统。巴黎，法国 - 2025年3月11日 - Provenrun和Cryptonext很高兴宣布旨在增强嵌入式部门的安全解决方案的战略合作伙伴关系。这项合作将使Provenrun添加Cryptonext的量词后加密（PQC）组件（PQC）组件到其可信赖的应用程序的目录中，使客户能够无缝整合尖端的安全技术。通过量子计算的出现来应对量子威胁，传统的加密方法正在过时。Cryptonext是Quantum Crypto敏捷性的领导者，提供了旨在减轻这些威胁的创新解决方案。通过合并Cryptonext的PQC组件，ProvenRun将为其客户提供未来的安全措施，以确保长期保护防止不断发展的网络威胁。对关键行业的未来防护安全性与两家公司的目标相吻合，以长期为受信任行业的客户提供服务，尤其是在汽车和国防部门。ProvenRun在安全性软件解决方案方面的专业知识，再加上Cryptonext的高级加密技术，将为客户提供一个全面且强大的安全框架。先进的安全操作系统/受信任的执行环境（TEE）的长期Provenrun Provencore的战略联盟现在将包括Cryptonext的PQC产品。Provencore（为了为IoT设备提供无与伦比的安全性提供安全性）是第一个实现正式验证并持有享有声望的常见标准EAL7认证的操作系统。此集成为客户提供了量子安全性和加密敏捷性的无缝过渡，以确保其系统保持安全
内部动力学与运动Cortex的RNN模型中的运动执行过程中的本体感受反馈
电动机皮层通过向下游神经电路发送时间模式来启动运动。运动执行过程中的模式被认为是由电机皮质网络中的内部动力学产生的。但是，外部输入（例如本体感受）也塑造了运动皮质动力学。为了调查内部动力学和本体感受反馈对自愿运动执行的贡献，我们构建了几种具有本体感受反馈的不同组合，以控制延迟到达任务中的人工手部运动。我们发现，抑制性稳定网络接收手运动学和肌肉力产生的模式与运动皮层神经元数据中观察到的模式最相似。此外，我们使用了一种破坏策略来剖析内部动力学和本体感受反馈的贡献，并发现内部动力学占主导地位，而本体感受反馈微调微型运动命令。消融实验表明，本体感受反馈改善了针对嘈杂的初始条件的鲁棒性。最后，考虑到本体感受途径中感觉反馈的延迟，噪声和来源，我们构建了一个感觉估计网络。我们的结果强调了在运动控制模型中整合内在体系结构和外部输入的必要性，从而促进了受脑启发的人工智能系统的发展。
实施制造执行系统以驾驶...
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死囚牢房的大脑：调和神经科学与执行的分类豁免
* J.D.候选人，2024年，明尼苏达大学法学院； B.A，加利福尼亚大学戴维斯分校，2021年。我要感谢我丈夫瑞安（Ryan）的持续支持和鼓励，苏珊·沃尔夫（Susan Wolf）教授在整个写作过程中的建议，以及MJLST编辑和员工的反馈和编辑。1。虽然本说明尤其关注神经科学，但该分析必然涉及神经心理学，神经精神病学，发育心理学等的其他学科。都考虑了学习，感知和行为的生物学基础。2。现代第八修正案的法学限制了谁通过免除某些阶级执行的死刑的范围。参见Roper诉Simmons，543 U.S. 551，558（2005）（认为少年的处决是违宪的）； Atkins诉Virginia案，536 U.S. 304，307，321（2002）（发现执行智障人士的人是残酷且不寻常的惩罚）。3。资本试验分为有罪阶段和量刑阶段。Gregg诉Georgia，428 U.S. 153，195（1976）（认为我们可以通过“规定判刑授权机构在该系统中被告知与句子相关的信息的分叉诉讼的系统，以与句子相关的信息，并提供其信息的标准，以指导其信息使用，以指导判刑机构的信息，以指导判刑机构的使用，并指导其信息使用其信息”）。 通常，在刑法中，缓解因素支持量刑。 在资本试验中，减轻Gregg诉Georgia，428 U.S. 153，195（1976）（认为我们可以通过“规定判刑授权机构在该系统中被告知与句子相关的信息的分叉诉讼的系统，以与句子相关的信息，并提供其信息的标准，以指导其信息使用，以指导判刑机构的信息，以指导判刑机构的使用，并指导其信息使用其信息”）。通常，在刑法中，缓解因素支持量刑。在资本试验中，减轻在刑事量刑中加重和缓解因素，J ustia，https://www.justia.com/criminal/criminal/aggravating-mit-mit igating-factors/（上次访问，2023年2月24日）。
运动皮层 RNN 模型中的内部动态与本体感受反馈在运动执行过程中相互作用
运动皮层通过向下游神经回路发送时间模式来启动运动。运动执行过程中的模式被认为是由运动皮层网络内的内部动态产生的。然而，本体感受等外部输入也会影响运动皮层动态。为了研究内部动态和本体感受反馈对自愿运动执行的贡献，我们构建了几个运动皮层模型，从虚拟手臂接收不同组合的本体感受反馈来执行延迟到达任务。考虑到延迟、噪声和感觉反馈的来源，我们构建了一个感觉估计网络。我们发现抑制稳定网络接收的手部运动学和肌肉力量产生的模式与运动皮层神经元数据中观察到的模式最相似。此外，我们使用了一种破坏策略来剖析内部动态和本体感受反馈的贡献，发现内部动态占主导地位，而本体感受反馈可以微调运动命令。对消融实验的分析表明，本体感受反馈提高了对嘈杂初始条件的鲁棒性。我们的研究结果表明，内在结构和外部输入对于产生类似大脑的神经活动都至关重要。
不同运动执行和想象任务中宽带脑电图中长程时间相关性的动态
大脑活动由振荡和宽带心律失常成分组成；然而，在运动研究中，人们更多地关注振荡感觉运动节律，而宽带心律失常脑电图 (EEG) 的时间动态仍未被探索。我们之前已经证明，宽带心律失常脑电图包含短距离和长距离时间相关性，这些相关性在运动过程中会发生显著变化。在本研究中，我们以之前的工作为基础，更深入地了解宽带脑电图中长距离时间相关性 (LRTC) 的这些变化，并将它们与文献中常见的众所周知的 alpha 振荡幅度 LRTC 进行对比。我们使用两个独立的 EEG 数据集（这两个数据集以两种不同的范式记录）来调查和验证五种不同类型的运动和运动想象任务期间 LRTC 的变化——我们的手指敲击数据集（包含单次自我发起的异步手指敲击）和公开可用的 EEG 数据集（包含提示的拳头和脚的连续运动和运动想象）。我们通过对单次试验 2 秒 EEG 滑动窗口进行去趋势波动分析，量化了宽带 LRTC 的瞬时变化。与静息状态相比，宽带 LRTC 在所有运动任务中均显著增加（p < 0.05）。相反，必须在较长的拼接 EEG 段上计算的 alpha 振荡 LRTC 显著下降（p < 0.05），与文献一致。这表明在运动和运动想象过程中，潜在的快速和慢速神经元无标度动力学是互补的。单次试验宽带 LRTC 在所有运动执行和想象任务中均具有较高的平均二元分类准确率，范围为 70.54 ± 10.03 % 至 76.07 ± 6.40 %，因此可用于脑机接口 (BCI)。因此，我们证明了新型运动神经相关性单次试验宽带 LRTC 在单个异步和提示连续运动-BCI 范式中的不同运动执行和想象任务中的普遍性、稳健性和可重复性，以及它与 LRTC 在 alpha 振荡幅度方面的对比行为。