将为您的组织指派一名客户顾问(“CA”)。CA 是与检测和响应服务相关的 Rapid7 MTC Advanced 服务的主要联系人。对于任何漏洞或 InsightConnect 问题,您的 CA 会指导您开立支持凭单。此资源将作为战略安全合作伙伴与您的团队合作 - 从最初的技术部署到事件响应和持续的安全咨询 - 以引导您组织的安全成熟度。在您的 MTC 服务期限内,您的 CA 将频繁与您的团队沟通,以提供有关服务交付、报告、指标、技术健康状况的最新信息,并确保 Rapid7 帮助您实现安全目标。此外,您的 CA 将与 Rapid7 的 MDR SOC 团队密切合作,以了解和传达与任何调查和事件相关的信息。
征文:教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点,旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论,讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究,也包括社会科学、经济学和人文学科,包括所有学科,如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产,以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面,我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面,我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法(包括使用人工智能的方法)、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下,不同观点之间的沟通和相互理解至关重要,这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说,我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题:在最广泛的层面上,立法和规范问题;在公司层面,关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题;在个人层面,关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此,技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序(以及如何开发)来解决第 1 部分提出的问题的(计算机科学主导)讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年,但近年来,由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长,其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻,人工智能专家和教育专家必须携手合作,以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中,我们特别关注人工智能的技术方面,重点关注用于内容创建(生成式人工智能)、学生分析(机器学习)、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
本文试图探索法律与人工智能之间的相互联系,重点关注其范围和挑战。人工智能自诞生以来就飞速发展,旨在将人类思维复制到机器中。尼泊尔最大的邻国已向前迈进了一步,开发了第一个律师机器人,但在尼泊尔,其范围尚未得到研究和讨论。因此,本文探讨了尼泊尔法律领域人工智能的不断增长的范围和挑战。它分析了人工智能在法律领域的范围,以找出其在法律研究、判例法管理、电子发现、文件准备、合同审查、证据评估等法律领域的重要性。尽管在法律领域有充足的空间,但它面临着许多挑战,包括实施成本高昂的问题。政策制定者需要更多地了解基于人工智能的工具来发展国家。本文的结论是,尽管有足够的空间,但在尼泊尔实施人工智能和基于法律的工具仍然很困难。应该进行适当的研究来实施基于人工智能的工具来取代法律领域的旧传统机制。
对于舰队汽车,我们估计一个上限的最大里程,该里程可以由舰队汽车行驶。这是因为我们的车队汽车数据不是通过舰队货车使用的燃油卡系统收集的。相反,舰队汽车里程的收集方式与其他商务旅行旅行相同(例如燃料成本通过费用系统报销)。但是,该系统的限制是,没有办法将舰队汽车的费用日志与用于商务旅行的其他车辆(例如用于工作目的的个人车辆,租用的汽车)。因此,我们估计可以归因于车队的最大里程(例如从基于费用报告的数据集中删除所有其他类型的车辆费用索赔)。这为我们提供了什么舰队汽车里程的上限。请注意,此估计占总范围1排放量的1%,因此是非物质范围的。
■ 所有标准和出版物 ■ 标准产品 ■ 研讨会论文和 STP ■ 手册、专著和数据系列 ■ 技术报告 ■ 期刊 ■ 阅览室 ■ 作者
但是,系统的特定设计和实际实施因国家而异。日本系统的关键特征是它不受法律管辖,因此没有期望在批准过程中获得法院判决。相反,它实际上是根据卫生,劳动和福利部董事(“ MHLW”)发出的行政通知(“两个董事的通知”)1。MHLW在“药物专利信息报告表”中根据名牌药物制造商或专利权人提供的信息审查了涵盖品牌药物的相关专利,该专利通常不公开。如果MHLW认为后续药物会侵犯专利,则不会颁发以下药物的营销授权。
● 平台目标:我们的目标是提供更适应不同教育环境的数据平台产品。新客户的需求各不相同,包括数据源、转换、访问、角色、团队、分析等等。目前,我们无法支持这些需求,或者需要定制解决方案,这促使我们探索更全面的数据解决方案。我们还设想最终推出一套相关的、可互操作的产品,理想情况下,这些产品既能为我们服务,也能为我们的客户服务。 ● 分离的数据管理问题:目前,我们的数据提取、处理、转换、面向客户的分析、治理和可观察性紧密交织在一起。我们希望在我们的产品基础设施中分别管理这些独立层的技术、可扩展性和维护。我们还希望将数据管理与数据基础设施管理分开。理想情况下,我们希望最终用户能够通过界面管理自己的数据,而我们管理实现这种界面的底层基础设施。设计方案必须考虑并定义以下内容:
“范围内环境”是指您已获得 MDR 许可的资产(和支持基础架构)。此环境内的所有资产都必须具有唯一的 IP 地址。您的 MDR 服务需要许可并在组织的整个环境中部署 Insight Agent,以实现有效的威胁检测和事件响应活动。您可以选择仅为 MDR 许可部分环境,只要范围内环境与其余环境“逻辑分离”。逻辑分离环境的示例包括与企业 IT 最终用户环境分开的面向互联网的生产数据中心,或具有逻辑分离 IT 基础架构的多个子公司。如果环境满足以下所有条件,Rapid7 会将其视为逻辑分离环境:
● 类别 1 和 2 - 采购的商品和服务以及资本货物:罗氏于 2020 年开始量化范围 3 类别 1 和 2。该方法随着时间的推移不断完善,以提高排放因子的相关性和准确性。当前的计算方法使用混合模型,结合基于活动的数据(如果可用)和基于支出的排放因子。支出数据取自原始数据(罗氏 OPERA 系统),乘以排放因子,得出二氧化碳当量排放量。多区域排放因子模型已于 2024 年实施,以更准确地表示我们全球供应链 1 的影响以及对 2022 年和 2023 年的重述。该方法预计将随着时间的推移进一步完善,以利用供应商原始数据等。
Gray&Adams是英国制造专业温度控制和定制车辆的市场领导者。成立于1957年,我们是一家悠久的家族企业,位于阿伯丁郡弗雷泽堡的总部和主要生产设施之外,并在Doncaster,Dunfermline和Newtownabbey(NI)的英国各地拥有在英国的运营场所。已有65年以上的时间,我们的专家团队一直是我们成功,设计和建造精良设计和最高建造质量的杰出产品的关键。因此,我们拥有丰富的创新历史和产品范围,其中包括冷藏和干燥的双甲板拖车,超市拖车,僵硬的车身,静态的冷藏店,静态冷藏店,药品拖车,游戏拖车和保管车辆。