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整体零信任投资组合|解决方案简介
Akamai提供了一些优势，使其与其他零信托供应商区分开来。我们提供了最广泛的覆盖范围：旧版和现代，窗户和Linux，本地和虚拟化，容器等。由于我们无与伦比的可见性功能，用户能够知道每个工作负载在完整的上下文中所做的事情。和我们的内部精英威胁狩猎服务扩展了任何安全团队的能力，并允许您的组织保持领先地位。
DOD HFE TAG 计划整体人因工程
在人为因素、人为表现和人机系统集成 (HSI) 领域，人们认识到各种因素会相互结合并相互作用，影响与人为表现相关的效率、效力、安全性和满意度，有时这种影响方式是不可预测的。为了达到并维持现代技术和战争所需的能力水平和作战节奏，调查和考虑这些相互作用非常重要。TAG 74 将重点介绍整体人为因素工程 (HHFE)，并探讨创新技术、无处不在的威胁和新方法对人类身心健康、福祉和能力的影响。无数的人为因素技术与此领域相关，例如用于态势感知的可穿戴设备；用于掌握的心理意象；用于针对干预的大数据分析；以及用于选择、培训和系统维护的混合现实、人工智能和机器学习应用。HHFE 的发展和成就可能对国防部及其他地区具有广泛的应用和影响。因此，我们邀请 HFE 政府、行业和学术界共同合作，分享该领域的想法、发现和进展。除了我们的实践社区技术简报外，联邦航空管理局 (FAA) 民用航空医学研究所 (CAMI) 航空安全总监 Melchor Antuñano 博士还将通过主题演讲《民用航空医学研究所的研究趋势：新挑战和机遇》来阐述我们的主题。我们的全体会议将提供进一步的见解，美国空军中校 Matthew Taranto 博士和联邦航空管理局的 Anthony Tvaryanas 博士将介绍基于模型的人体系统集成，海军研究生院 (NPS) 的 Larry Shattuck 博士和 Nita Shattuck 博士将介绍从 HSI、HFE 和人类表现的八十年教学和研究中获得的经验教训。
首个整体“第四空间”概念
这篇短文旨在首次尝试提出“第四空间”的整体概念。它旨在解释总体思路以及这种概念如何有助于更好地理解新兴的数字社会及其中的数字社区。最后，将讨论有关“第四空间”概念的一些持续存在的问题以及“第四空间”中的挑战。话虽如此，“第四空间”概念并不是一个纯粹的技术或应用科学概念，而是一种思维方式，它使我们能够促进跨学科和跨学科的研究、分析、讨论和应用，这些研究、分析、讨论和应用涉及数字社区、数字社区建设以及我们这个时代的社会、科学、经济和政治相关挑战。在我开始解释这个概念之前，我至少必须尝试将其置于背景中。近年来，人们曾多次尝试将虚拟空间和数字社区出现或正在出现的地方概念化。对于本文来说，最重要的和最新的概念是 Arnault Morrison [1] 创建的“第四场所”概念以及 Shah-Lung Shaw 和 Daniel Sui [2] 创建的“Splace”概念。有趣的是，这两个概念都是由地理学家发展起来的，但侧重于地点和空间社区建设的不同方面：Morrison 侧重于社会和文化方面，而 Shaw 和 Sui 则侧重于技术问题。对于这篇短文来说，Morrison 的概念是最有趣的。正如他在文章“知识经济中的场所类型学：迈向第四场所”中概述的那样，他以 Oldenburg 关于第一、第二和第三场所的概念为基础 [3]。他认为“知识经济”正在“模糊”之前分离的场所之间的“界限”，并以这种方式建立了一个“第四场所”，其中所有三个之前分离的场所正在合并（图 1）。然而，莫里森的“第四空间”仍然位于现实世界之中，并以现实世界为锚点，将数字化作为“工具”来“融合”已经存在的社区空间。它并没有回答“虚拟空间”如何与现实世界交织在一起的问题。因此，这引出了一个问题：这些概念是否能够很好地解释新兴的数字社会及其内部的数字社区及其与“现实世界”的关系，以及它们是否为跨学科和跨学科的研究和理解提供了一个可行的概念。
实现可持续发展目标的整体方法
摘要：本研究旨在从机构、利益相关者和创新理论的角度分析人工智能 (AI) 在水-能源-食品 (WEF) 关系中的作用。具体来说，本研究重点关注人工智能作为公司为促进可持续发展目标 (SDG) 而采用的技术。对 1990 年至 2021 年在 ISI Web of Science、Scopus 和 Google Scholar 上发表的 94 篇文章进行了结构化文献综述。本研究对讨论这些问题的主要文章进行了深入的文献综述。研究结果强调了人工智能在水、能源和食品行业中的重要性日益增加，但将人工智能作为水、能源和食品之间实现可持续发展目标的连接器的研究仍在研究中。关于 WEF 关系管理的 AI 研究主要采用了技术视角，忽视了管理工具和商业模式概念的相关性。大多数文章没有采用特定的理论视角，但学者们认识到需要采用多利益相关方方法，以及 AI 和其他数字技术在应对 WEF 关系挑战方面发挥的重要作用。本研究提出了一种通过 AI 技术管理关系的综合方法，以满足可持续和负责任的商业模式。可以通过将科学数据和政策需求与技术上可行的可持续资源利用包容性工具相结合来填补研究与政策制定之间的差距。
以应用为导向的全量子计算堆栈整体基准测试
量子计算系统需要根据其预期执行的实际任务进行基准测试。在这里，我们提出了 3 个“应用驱动”电路类别用于基准测试：深度（与变分量子特征值求解算法中的状态准备相关）、浅层（受 IQP 型电路启发，可能对近期量子机器学习有用）和平方（受量子体积基准测试启发）。我们使用几个性能指标来量化量子计算系统在运行这些类别的电路时的性能，所有这些性能指标都需要指数级的经典计算资源和来自系统的多项式数量的经典样本（位串）。我们研究性能如何随所使用的编译策略和运行电路的设备而变化。使用 IBM Quantum 提供的系统，我们检查了它们的性能，结果表明噪声感知编译策略可能有益，并且根据我们的基准测试，设备连接性和噪声水平对系统性能起着至关重要的作用。
采用可持续发展的整体方法
尽管这些方法并不是什么新鲜事物，但是在过去的十年中，许多有关使用综合土地使用作为开发工具的相关文献已经发表。本报告基于对文献的全面审查以及与综合土地使用专家的磋商。从这个过程中，我们确定八个主题是综合土地使用计划的成功最重要的主题：多利益相关者参与（MSE）；环境重点；经济重点；边界设置；土地任期；融资策略；监视，评估和学习（MEL）；和跨部门协调（有关八个主题的摘要，请参见表1）。经验表明，由于考虑了更多这些主题，并将其包括在计划和实施中，因此成功的机会有所改善。
AHEAD：用于主动 BMI 边缘设备中 MLP 神经网络硬件生成的自动整体能量感知设计方法
摘要：基于主动式脑机接口 (BMI) 控制边缘设备的高级认知功能预测是一项改善残疾人生活质量的新兴技术。然而，由于神经元的非平稳性质，维持多单元神经记录的稳定性变得困难，并且会影响主动式 BMI 控制的整体性能。因此，需要定期重新校准以重新训练神经网络解码器以进行主动控制。然而，重新训练可能会导致网络参数（例如网络拓扑）发生变化。就用于实时和低功耗处理的神经解码器的硬件实现而言，修改或重新设计硬件加速器需要时间。因此，处理低功耗硬件设计的工程变更需要大量的人力资源和时间。为了应对这一设计挑战，这项工作提出了 AHEAD：一种用于主动式 BMI 边缘设备中多层感知器 (MLP) 神经网络硬件生成的自动整体能量感知设计方法。通过对主动式 BMI 设计流程进行全面分析，该方法明智地利用了智能位宽识别 (BWID) 和可配置硬件生成，它们自主集成以生成低功耗硬件解码器。所提出的 AHEAD 方法从训练过的 MLP 参数和黄金数据集开始，并在性能、功耗和面积 (PPA) 方面产生高效的硬件设计，同时将准确性损失降至最低。结果表明，与现场可编程门阵列 (FPGA) 上的浮点和半浮点设计相比，所提出的方法性能提高了 4 倍，功耗降低了 3 倍，面积资源减少了 5 倍，并且具有精确的准确性，这使其成为一种有前途的主动式 BMI 边缘设备设计方法。
整体工业用水管理，提高... - Xylem
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