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OVHCloud US是Ovhcloud的子公司，Ovhcloud是全球参与者和欧洲领先的云提供商，在四大大洲的43个数据中心内运营了450,000多台服务器。已有20多年了，该公司一直依靠一个集成模型，该模型可以完全控制其价值链，从其服务器的设计到其数据中心的构建和管理，包括其光纤网络的编排。这种独特的方法使其能够独立涵盖160万客户在140多个国家 /地区的所有用途。OVHCloud现在，将绩效，价格可预测性和对数据的总权结合起来，以支持其完全自由的增长。
预备役军人和获得指挥权的 MC 特别津贴流程信息
根据临时召回、现役作战支援 (ADOS) 或动员向现役 (AD) 报告超过 30 天的医疗部门预备役人员可能有资格获得奖励工资 (IP) 和/或委员会认证工资 (BCP)，如年度工资指南中所述，该指南可在以下网站上找到。对于根据现役训练 (ADT) 命令超过 30 天并从事合格专业的预备役部队 (RC) 卫生专业官员 (HPO)，POC 为 N1R https://www.med.navy.mil/Special-Pays/ 为确保及时处理特殊工资，除 ADT 命令外，根据 AD 命令的 RC HPO 应备有与其专业相关的实习、住院医师、研究员和委员会认证证书的副本。接任指挥部应协调并转发以下文件以确定特殊工资的开始日期：1. 在预备役召回人员抵达驻地后 5 个工作日内，将下列信息连同每次要求支付的特殊工资申请一起发送到 BUMED N1 特殊工资部门 (usn.ncr.bumedfchva.mbx.specialpays-bumed@health.mil)：a. 命令。b. 核实并提供所有培训信息，包括所有实习、住院医师培训、奖学金和委员会认证的开始和结束日期。此信息应可从接任指挥部认证办公室获得。c. 下面提供了一份特殊工资信息表，以便于记录每个成员的培训和个人数据。
勒索软件特别工作组取得进展 - 2023 年 5 月进度报告
今年，我们欢迎公私和政府间在破坏性活动方面的合作不断加强。在 2021 年 RTF 报告中，我们呼吁将勒索软件视为对国家安全的威胁，并“通过国家领导人的持续沟通，传达对勒索软件采取集体行动的国际优先事项”(行动 1.1.4) � 美国政府继续将勒索软件列为重大威胁 (行动 1.1.1；1.1.4)；例如，2023 年美国国家网络安全战略将击败勒索软件作为一项战略目标，并“认识到强有力的合作，特别是公共和私营部门之间的合作，对于确保网络空间安全至关重要”(行动 1.2.3) � 美国及其伙伴政府继续推动跨部门应对勒索软件，包括教育和宣传活动，如国务院的四方网络挑战；传播威胁情报，包括 CISA 与勒索软件相关的联合网络安全警告；执法部门的破坏性活动；对 Trickbot 等网络犯罪团伙、Genesis 等非法市场和 Blender�io 等加密货币混合器的制裁；以及报告要求 �
Regtech - 获得动量提高风险和合规性的效率
数据和流程的互操作性是能够在多个来源（内部和外部）以及简化对数据的访问的能力上有效地交换信息。从多个数据源统一数据集并执行数据验证可降低不一致并提高准确性。启用无缝数据共享可以减少与监管合规性相关的成本和时间，同时提高用于做出关键决策的信息的准确性和完整性。同时，RegTech报告解决方案有助于建立数据提交的可口度和可审核性，以确立对报告的数据的信心以供其下游使用。例如，在基于风险的监督报告下，印度储备银行会发出临时数据凹痕，需要快速的转机时间。数据提交可能需要从多个来源集成数据集。这可以通过报告解决方案来实现，该解决方案通过应用程序编程接口（API）与其他数据库集成。
在网络空间获得竞争优势
网络空间具有不同于空中、陆地、海上和太空领域的特点，这些特点影响着联合部队的行动和防御方式。快速发展的创新正在改变网络空间战争的性质，需要集成新技术。将自主、人工智能和机器学习方面的突破性技术有效地整合到网络空间中，可以获得竞争优势，从而增强联合部队进行多域作战的战斗力。这些技术有助于缩短从传感器到射手的路径，以加速和优化决策过程。这些技术还允许从各种网络数据源的大数据的摄取、融合、综合、分析和可视化中增强对网络态势的理解，从而通过在战术边缘显示与指挥官作战区域相关的关键网络地形，实现决定性的作战信息优势。这些技术通过自主主动网络防御产生可操作的信息和建议，以优化人机决策，从而有效地执行指挥和控制，同时为资源决策提供信息。获得的竞争优势使得可以采取关键行动来生成、保存和应用针对相关参与者的信息力量，同时还允许通过信息环境进行机动。
利用 AI/ML 获得竞争优势并更快地达成交易
相反，您可以购买第三方解决方案并在内部运行。第三方可能会通过 SLA 承担部分维护负担。但这可能仍会让内部团队承担保护、优化和升级软件的责任。此外，实施周期会很长，这意味着投资回报可能需要数年才能实现。您可能必须首先训练算法，使其适应基金的特定需求。这是一项重大任务。