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限制交易的安全要求
安全要求旨在减轻通过限制交易与关注或涵盖人员共享美国政府相关数据或大量美国敏感个人数据的风险。1，他们通过专门针对所定义的涵盖数据施加条件来做到这一点，这可能是作为限制交易的一部分访问的；在涵盖的系统上，如下所示，更广泛地；并在整个组织上。虽然对这些系统的要求和组织的治理的要求比在有限的数据和受限制的交易本身上更广泛地应用，但CISA评估了这些要求的实施对于确定组织具有技术能力和足够的治理结构是必要的，以适当地选择，成功地实施，并继续在限制的方式中实施限制性的范围，以确定该限制的限制性，以确定该限制来实现限制的限制，以确定该限制的范围来实施限制的范围来实施限制的范围来实施限制的范围来实施限制的范围来实施限制。例如，为了确保并验证覆盖的系统拒绝覆盖人员访问覆盖的数据，有必要维护此类访问的审计日志以及组织过程以利用这些日志。同样，组织有必要开发身份管理过程和系统，以建立对人员可能可以访问不同数据集的理解。
电子通信和交易法，2021
为电子交易提供安全有效的环境的法案；促进安全的电子签名；促进公共当局对文件的电子填充；提供电子通信和交易的使用，安全性，促进和调节；促进法律确定性和信心，并鼓励与电子交易有关的投资和创新；规范国家公共密钥基础设施；废除并取代2009年的《电子通信与交易法》；并提供与上述有关或偶然的事项。
引用：Gądek-Moszczak, A. (2024)。人工智能革命时代中传统图像处理算法的作用。技术交易，e2024025。https://doi.org/10.37705/TechTrans/e2024025
人工智能 (AI) 革命已成事实。经过多年开发机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 方法，几乎所有科学和生活分支都将采用或已经采用 AI 方法。为了澄清术语，机器学习算法历来是创建处理数据的系统的第一步，使用专家规则、模糊逻辑、启发式算法或决策规则等技术，以推理的形式提供输出，以模拟人类的决策过程。这是一个广阔的领域，机器学习和深度学习方法就是从这个领域发展而来的。机器学习算法使用统计技术，例如线性回归、多项式回归、逻辑回归、决策树、支持向量机 (SVM)、k-最近邻 (KNN) 和人工神经网络。借助这些方法，计算机系统可以从分析的数据中学习，执行分类和预测。深度学习算法在数据处理和分析中使用人工神经网络和大数据数据集。深度学习模型使用先进的多层神经网络模型，例如循环神经网络 (RNN) 或卷积神经网络 (CNN)。
驾驭风暴：医疗和生命科学交易的成功策略
Henning C. Schneider 博士是瑞生律师事务所的合伙人，在为德国和国际客户提供复杂的 M&A/PE 交易和公司事务咨询方面拥有超过 25 年的经验。此前，他曾担任该事务所医疗保健和生命科学行业集团的全球联席主席以及该事务所德国公司部主席。Henning C. Schneider 博士为医疗保健、生命科学、能源、金融服务和房地产等行业的大型企业和 PE 公司提供有关重大公共和私人 M&A/PE 交易和股份公司法的咨询。Latham & Watkins 的合伙人 Christoph Engeler 为广泛的医疗保健和生命科学客户提供公司、交易和监管事务方面的咨询。他协助业务或产品生命周期的所有阶段，并定期就 M&A 交易和重组、私有化、合资企业和监管事务提供咨询。瑞生律师事务所合伙人 Deniz Tschammler 博士为客户提供全方位的行业特定事务咨询，专注于复杂交易和大型工业项目。此外，Deniz Tschammler 博士还就跨境项目提供咨询，包括对外贸易法和投资控制事务。
IEEE关于消费电子产品的交易
消费电子产品的快速发展已大大改变了医疗保健局势，使个性化医学更容易获得和高效。可穿戴设备，智能手机和家庭健康监测系统等设备现在是日常生活中不可或缺的组成部分，可以持续健康监测，个性化治疗和实时患者反馈。但是，这些设备生成的大量数据在处理，隐私和集成方面提出了重大挑战。传统的集中机器学习方法与该数据的分布性质和医疗保健中严格的隐私要求斗争。
IEEE交易在大型语言模型（LLMS）上用于视频理解的视频技术特殊问题的交易
•使用LLM进行视频分类，操作识别，对象检测和跟踪，细分，字幕和其他视频理解任务的含义。•通过LLM的预训练策略，例如自我监督学习，无监督学习和多任务学习，零/少量视频表示学习。•多模式基础模型的技术进步，包括视觉基础模型，视频语言基础模型和视觉语言动作基础模型。•LLM在各个行业和跨学科领域的视频理解的应用，例如智能制造，机器人技术，智能城市，生物医学和地理。•探索将LLM与扩散模型相结合的能力，以增强视频内容的生成或编辑的可访问性和多样性。•克服与利用LLM有关的视频理解相关的技术障碍，包括对解释性和安全性的担忧。
最近的存储并购交易和投资新闻
• 11 月 29 日：Reefilla 是一家开发基于二次电池的储能和移动发电解决方案的初创公司，该公司宣布已完成 450 万欧元的新一轮增资。此轮融资由 CDP Venture Capital 通过 Green Transition-PNRR 基金领投，由 NextGeneration EU 资源资助，旨在刺激增长，PiemonteNext 基金也参与其中，该基金由 CDP Venture Capital 设立和管理，由地区金融公司 FinPiemonte 承销，旨在最大限度地提高该地区的创新投资，此外还有 HCapital（一家首次在意大利投资的葡萄牙风险投资基金）、Azimut（通过其风险投资基金 Azumut Eltif – Venture Capital ALIcrowd III）和 Motor Valley Accelerator（Reefilla 的第一位投资者）。该公司表示，这笔资金
使用生成对抗网络对异常财务交易的实时检测：企业应用程序
* Zheng，Shuaiqi是电子邮件，电子邮件：exirfaaq@outlook.com摘要：本文使用用于企业应用程序的生成性对抗网络（GAN）提出了一个新颖的实时财务欺诈检测框架。所提出的系统解决了欺诈检测中的关键挑战，包括类不平衡，实时处理要求和企业可伸缩性。实现了复杂的多层体系结构，该系统将高级预处理技术与优化的GAN模型集成了明确设计用于欺诈模式识别的模型。该框架结合了并行处理能力和自适应批处理处理机制，以保持高吞吐量，同时确保次秒延迟。实验评估使用了欧洲信用卡交易数据集的一部分，其中包括50,000笔交易，并通过战略抽样和SMOTE技术实现了平衡的表示。所提出的模型可实现97.8％的准确性，96.5％的精度和95.8％的回忆，与传统的机器学习方法相比，表现出竞争性能。实时性能分析显示出一致的低100ms延迟，同时在不同的负载条件下保持稳健的性能。该系统显示了最高32个节点的线性可伸缩性，具有高可用性和故障功能。全面评估验证了该框架在企业环境中的有效性，为面临不断发展的欺诈挑战的金融机构提供了实用的解决方案。这项研究通过创新的对抗性学习在欺诈检测中的创新应用有助于提高金融安全技术。
使用机器学习的安全交易的区块链
区块链技术已成为一种开创性的发明，提供了一种透明，分散且无法穿透的数据管理方法。一个名字叫Satoshi Nakamoto的神秘人首先将区块链技术作为比特币的基础。从那时起，它已经超越了加密货币，并且广泛用于许多行业，包括供应链管理，医疗保健，银行业等。分布式分类帐系统的基本特征是，它允许用户安全地记录交易而无需依赖中央权威。数据完整性和交易安全是通过其分布式性质与加密方法共同保证的。