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全球联系 - 技术投资的资本-GIC
GIC一直在硅谷的这一令人兴奋而不断发展的投资格局。作为私人和公共市场专业知识的长期投资者，我们已经能够投资于早期的筹款回合，并且在技术企业的IPO后仍然是投资者，我们看到了持久的增长潜力和价值。利用全球数字破坏趋势，近年来，GIC的技术投资集团一直专注于金融科技，Prop Tech，Enterprise IT和供应链网络的机会。我们在这些领域的长期技术投资的一些值得注意的例子包括确认，Checkout.com，Doordash，Meituan和Snowflake。
糖尿病和非...
1印度恰蒂斯加尔邦JAGDALPUR已故BRKM Govt医学院OBS＆Gynae系教授2 MS Opthalmology摘要背景：Cataract是失明的主要原因之一。白内障存在于近三分之二的糖尿病患者中。眼镜的解剖结构和性能受到糖尿病的影响。白内障发育的危险因素是糖尿病。糖尿病性视网膜病后，白内障是糖尿病的第二常见视觉后果。与非糖尿病患者相比，糖尿病患者的白内障年龄较早，而糖尿病患者的频率更高2-5倍。因此，白内障手术经常在糖尿病患者中进行。材料和方法：该研究的参与者是从恰蒂斯加尔邦（Chhattisgarh's Bastar）地区Jagdalpur的校政府医学院中选出的。这项研究是在六个月的时间内从2022年5月到2022年的Octomber进行的。所有受试者总共参与了这项研究。进行了包括45至70岁的参与者的研究。糖尿病和非糖尿病群体参与了这项研究。进行了具有后室内室内晶状体植入物和裸圆周块的白内障手术的研究参与者。结果：在42名糖尿病患者中，有24例是白内障的老年类型，有3个为后囊capsular白内障，15个为雪花白内障。在42名非糖尿病患者中，有20个是白内障类型的，其中2个为后囊膜囊性白内障，其中20个为雪花白内障。在42名糖尿病患者中，有17名是男性，有25名是女性。在42名非糖尿病患者中，有10个是男性，女性为32名。结论：糖尿病和非糖尿病群之间的最终视觉结果无显着差异。总而言之，糖尿病患者中的小切口性白内障手术与非糖尿病组提供了有利的和可比的视觉结果。
超越身份安全劳动力
超越身份正在彻底改变希望改善网络攻击保护并为其劳动力，客户和开发人员提供最高安全性的组织的数字访问。它的无密码，抗网络钓鱼和零信任身份验证解决方案的套件可改善安全性和用户体验。该平台提供基于持续风险的身份验证，并结合了来自零信任生态系统的信号，以确保只有有效的用户并保护设备获得或维护对关键资源的访问。像Snowflake，Unqork和Roblox这样的公司依靠Identity高度可用的云本地平台来挫败攻击并推进其零信任策略。要了解有关超越身份的FIDO-2认证多因素身份验证（MFA）解决方案的更多信息，请访问thexdistity.com，并在Twitter，LinkedIn和YouTube上与我们保持联系。
程序
航空大型语言模型 (LLM) 本次会议探讨了大型语言模型 (LLM) 在航空领域的应用，重点关注货运用例。作为 IATA 数据和技术 PoC 中心的一部分，它强调了 LLM 通过与航空公司和战略合作伙伴的 PoC 合作改变货运业务的潜力。主持人：IATA 数据工程和运营主管 Bogdan Pasol • 全日空航空数字化转型/创新副总裁 Keiichi Ueda • 爱尔兰航空数据、分析和智能自动化 Conor McMenamin • 卡塔尔航空企业架构师 Venkatesh Attinti • LATAM 数字团队负责人 Valentin Retamal • SITA 高级首席数据科学家 Sid Ryan • Infosys 战略技术集团首席企业架构师 Vishal Parikh • Snowflake 解决方案架构师 Karol Tarcak
特别会议：在异质和整体系统中检测和捍卫漏洞：当前的策略和未来方向
嵌入式系统正在复杂地发展，导致多种威胁的出现。嵌入式系统上软件的共同设计和执行进一步扩展了攻击表面，使它们更容易受到复杂攻击的影响。作为嵌入式系统在关键区域使用，确保其安全性至关重要。在这篇特别会议论文中，讨论了有关嵌入式系统安全性的四个主要主题。首先，本文最初探讨了异质硬件中微体系级别的时序渠道分析，以应对安全挑战。然后，它深入研究基于软件的模糊技术，以检测漏洞并增强嵌入式系统的安全性。此外，本文讨论了通过称为雪花物联网的分层防御策略来改善物联网设备安全性的策略。最后，它研究了确保大型且复杂的整体系统的方法。根据攻击的规模和类型保护嵌入式系统的挑战和机会。
2024年6月
本月的许多领域都发生了重大事件和事件。在一个有趣的地缘政治和商业上的沮丧中，卡巴斯基被禁止进入美国，这将在全球范围内造成严重的破坏，不仅在美国。披露了一个新的MoveIT漏洞，虽然最初认为严重程度相对较低，但在MoveIT软件依赖性中，它被发现在数小时内与零日链。这将严重性提高到了关键，并提高了更广泛的软件供应链零日的幽灵。在一项活动中，随着越来越多的事件揭露，大约有150名雪花云数据分析服务的客户已被攻击者利用被盗的凭证来窃取数据和PII的攻击者，并妥协了受害者，其中包括几个家喻户晓的名字。还发布了有关2023年中国针对Fortinet防火墙的新信息，该信息发现自从修补脆弱性作为零日
AI Portfolio vs HPE
Dell AI投资组合旨在通过专业和咨询服务来帮助客户应对这些挑战，以帮助客户建立实施路线图并为AI模型准备数据。1投资组合还包括涵盖机器学习（ML）概念和其他教育主题的培训课程，并为AI提供了验证的设计，以帮助确保实施成功。2此外，Dell与第三方合作，为客户提供其他AI工具，例如带有专用的容器和纸条以开源AI模型部署3，以及轻松部署Meta Llama 2大语言模型（LLM）。4以及大量的计算和PC产品，从移动工作站到支持多达8个高端NVIDIA GPU的服务器，Dell还提供了非结构化数据存储AI所需的高性能文件和对象存储阵列的组合。这些存储产品，包括Dell PowerScale，Objectscale，ECS和板载存储，可以处理AI工作负载经常使用的非结构化数据。5戴尔还与Snowflake合作，为Dell客户提供混合云存储解决方案。6根据戴尔分析（Dell Analysis），截至2023年8月，他们提供了“最广泛的生成AI投资组合”，通过在AI实施过程中提供资源，超越了服务器和存储。7
指数成分股截至：2024 年 10 月 31 日 公司名称 权重 (%) NVIDIA Corp 8.63 Alphabet Inc 8.32 Amazon.com Inc 8.12 Microsoft Corp 7.93 Meta Platforms Inc 7.74 Taiwan Semiconductor Manufactu 4.28 ServiceNow Inc 4.13 Apple Inc 4.05 Oracle Corp 3.99 Broadcom Inc 3.90 Adobe Inc 3.83 Advanced Micro Devices Inc 3.42 ASML Holding NV 3.30 QUALCOMM Inc 2.80 Palantir Technologies Inc 2.58 Intuit Inc 2.56 Micron Technology Inc 1.70 Arista Networks Inc 1.46 Shopify Inc 1.41 Synopsys Inc 1.21 Cadence Design Systems Inc 1.16 Datadog Inc 1.10 Marvell Technology Inc 1.07 Snowflake Inc 1.04 Crowdstrike Holdings Inc 1.04 SK海力士公司 1.01 联发科技公司 0.84 Vertiv Holdings Co 0.61 Zoom Video Communications Inc 0.56 Monolithic Power Systems Inc 0.55 Atlassian Corp 0.46 ASM International NV 0.39
指数成分股截至：2024 年 10 月 31 日 公司名称 权重 (%) NVIDIA Corp 8.63 Alphabet Inc 8.32 Amazon.com Inc 8.12 Microsoft Corp 7.93 Meta Platforms Inc 7.74 Taiwan Semiconductor Manufactu 4.28 ServiceNow Inc 4.13 Apple Inc 4.05 Oracle Corp 3.99 Broadcom Inc 3.90 Adobe Inc 3.83 Advanced Micro Devices Inc 3.42 ASML Holding NV 3.30 QUALCOMM Inc 2.80 Palantir Technologies Inc 2.58 Intuit Inc 2.56 Micron Technology Inc 1.70 Arista Networks Inc 1.46 Shopify Inc 1.41 Synopsys Inc 1.21 Cadence Design Systems Inc 1.16 Datadog Inc 1.10 Marvell Technology Inc 1.07 Snowflake Inc 1.04 Crowdstrike Holdings Inc 1.04 SK海力士公司 1.01 联发科技公司 0.84 Vertiv Holdings Co 0.61 Zoom Video Communications Inc 0.56 Monolithic Power Systems Inc 0.55 Atlassian Corp 0.46 ASM International NV 0.39
夏季学期2025
内容：使用数据库系统，基本概念（数据模型，方案，实例）和数据库系统的组件，数据库系统架构和数据独立性，建模基础知识（模型概念，技术和方法），数据库模型的基础知识，数据库模型；实体关联模型，关系模型和关系查询模型（关系代数，查询和元组演算），数据库设计的阶段（概念，逻辑，物理设计），关系数据库设计（功能依赖性，正常形式，转换属性），数据库定义和数据库定义的基础和与SQL的基础。分析与交易数据处理 - 不同要求的不同体系结构，数据仓库（DWH）作为分析数据的统一记录来源，数据仓库系统的应用示例和DWH架构。概念建模：根据Golfarelli的维度事实模型。RDBMS上的维数数据模型的实现：Star模式和雪花架构。数据集成：数据保险库架构。提取 - 转换加载过程（ETL）。数据仓库的技术概念：位图索引，列存储，压缩，内存。
将数据库转变为生成式人工智能机器
数据是现代企业的差异化因素，而 Snowflake、BigQuery、Synapse、RedShift 和 Databricks 等新时代数据库则提供高度复杂的按需数据处理。然而，将这些数据库中的数据转化为洞察需要使用大量数据建模、管道、仪表板等工具，这是一项复杂、手动且繁琐的工作，需要大量时间和专业知识。随着 ELT 架构越来越流行，情况变得更加糟糕，因为数据加载速度很快，而转换则留给数据分析师或分析工程师以后再做。因此，最终用户需要等待数周甚至数月才能获得洞察，做出数据驱动的决策，随着专家和最终用户之间的差距不断扩大，这种情况是不可持续的。正如云使数据基础设施民主化一样，现在是时候使数据智能民主化了。生成式人工智能在自动化繁琐的手动任务方面显示出很大的潜力，例如编写副本和代码或构建图像和视频。对于数据分析，很多重点都集中在从自然语言生成 SQL 查询，即文本到 SQL [ 16 ]。然而，这只是触及了理解用户问题的表面，而不是底层数据。更重要的是，它很容易出错，准确率在 50-85% 之间，而且越来越难以发现