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基于模型的采集和支持 | 3DS 博客
随着设计和制造活动迁移到供应链，进度延迟和成本超支通常可归因于领域孤岛和生命周期阶段之间的差距。这需要摆脱单独运行项目管理学科和产品开发工作的局面。新的工作方式是将概念和产品数据置于项目治理的核心，从而做出更明智的决策并降低风险。这种数据驱动的方法在概念阶段至关重要，因为 80% 的成本都在这个阶段承担。国防机构可以通过使用“数字孪生”来更密切地跟踪开发阶段并采取相应行动，从而避免成本差异。
人工智能将改变零售业——但成功取决于技术、数据......
收集高质量数据是人工智能实施的第一步，可以说是最重要的一步，但也是最难解决的问题之一。如今，许多零售商发现他们拥有大量数据，但并未充分利用这些数据，或者根本无法收集数据。具体而言，77% 的受访者指出，他们的组织很难从收集的数据中获得可操作的见解，67% 的受访者发现他们无法收集任何可用数据来帮助获得更好的业务见解。此外，受访者表示，数据质量问题和克服数据孤岛是人工智能实施的最大挑战。
构建网络安全策略-DTIC
网络安全策略是确保这些组件的每个组件和组成的关键要素，并且具有足够的安全性来解决任务。没有计划，设计，监视和执行各级网络安全考虑的考虑，就不会发生此策略。必须考虑合规，授权运作的授权以及良好的网络安全卫生；但是，仅这些步骤就不足以确保构图足够安全。这些负责性涉及生命周期的各个方面。目前的计划方法是建立分隔生命周期活动的卓越孤岛；这种方法需要高水平的网络安全协作，必须跨越所有活动，并且不能假设协作。
在数字供应链的背景下序列化
当今市场上的每种药物都有与其链接的条形码或标识符，该条形码或标识符允许在供应链中的任何点跟踪和跟踪产品。3这些标识符与企业信息系统相关联，即药物专业的ERP和记录系统。还有植物场地，分销商，仓库，医院，药房和需要整合的患者的信息。由于这些实体中的大多数按照其操作程序运行，因此可见性通常仅限于自己的系统，从而导致缺乏端到端的透明度。实施跟踪和跟踪为供应链合作伙伴提供了实时可见性，并改善了库存管理流程，例如
私人异质联盟学习没有受信任的服务器的重新审视：凸损失的错误 - 最佳和沟通效率算法
我们通过不信任服务器或其他筒仓/客户的人的私人数据来重新审视联合学习（FL）的问题。在这种情况下，每个筒仓（例如医院）有来自几个人的数据（例如患者），需要保护每个人数据的隐私（例如健康记录），即使服务器和/或其他孤岛试图发现此数据。silo记录级差异差异隐私（ISRL-DP）通过要求Silo I的通信满足项目级差异隐私，从而防止每个Silo的数据被泄漏。先前的工作[Lowy and Razaviyayn，2023a]表征了具有同质（I.I.D.）ISRL-DP算法的最佳多余风险范围筒仓数据和凸损失函数。但是，两个重要的问题被打开：（1）可以通过异质（非I.I.D。）实现相同的多余风险范围。孤岛数据？（2）可以通过更少的沟通回合实现最佳风险范围吗？在本文中，我们对两个问题给出了积极的答案。我们提供了新颖的ISRL-DP FL算法，这些算法在存在异质筒仓数据的情况下达到了最佳的过量风险界限。此外，我们的算法比以前的最新算法更有沟通效率。对于平滑的损失功能，我们的算法达到了最佳的多余风险界限，并且具有与非私有的下限相匹配的通信复杂性。此外，我们的算法比以前的最新算法更有效。
下一代 ADM 服务
ADM 外包能够支持客户的应用程序组合或业务部门，无论编程语言、项目数量和规模如何。它涵盖了大型且高度复杂的应用程序环境，这些环境可能横跨多个地理位置、专门的区域要求、技术生态系统的各个层次和开发阶段，并使其符合客户组织实体的要求。ADM 外包的作用之一是打破组织和技术上的孤岛，为应用程序开发环境创建统一的技术平台，从而实现更快、更具创新性的大规模上市。
网络操作的端到端自动化
以及采用多代理系统进行自主决策制定，中兴通讯说，其解决方案利用了复杂的任务调度算法。“这种协同作用可以使复杂的跨域任务的无缝协调和执行。”“结果是一个完全集成的闭环系统，可以使业务，网络和服务流程保持一致。通过自动化这些关键操作，架构确保了更高的效率，适应性和响应能力，为一个真正自主网络生态系统铺平了道路，以满足数字时代不断发展的需求。”目的是实现流程的无缝端到端集成，分解业务运营和网络操作之间的传统孤岛，并确保所有网络层的凝聚力性能