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桅杆全球电池回收与生产ETF股票：EV一系列NEOS ETF Trust对2024年9月28日的其他信息的信任声明，并在：NYSE ARCA，Inc。此其他信息的说明（“ SAI”）不是招股说明书，应与日期为2024年9月28日的桅杆全球电池回收和生产ETF的招股说明书，并修改（“招股说明书”），因为它可以不时补充。提及1940年的《投资公司法》，修订或其他适用的法律，将包括任何规定的规定，以及证券和交易委员会（“ SEC”）（“ SEC”），SEC员工或其他机构的任何指导，解释或修改，具有适当的管辖权，包括法院解释，包括诉讼，免税，没有行动或其他救济或SEC员工或SEC员工或SEC员工或其他机构。
用零信任评估安全性360°
使用埃森哲零信任到期模型，我们开发了零信任360°（ZT360），这是由ServiceNow提供支持的全面安全评估。ZT360通过评估模型的每个组件以产生ZT成熟度得分来评估组织的安全姿势。此分数可帮助组织了解其当前的成熟度，并为衡量进度提供了基准。该评估还产生了量身定制的ZT战略规划路线图，该路线图优先考虑安全解决方案，技术升级和过程改进，以帮助组织实现最佳的零信任成熟度。
东盟领先，最受信任的物流和供应链解决方案提供商
•第一个自由区公共冷藏•第一个ASRS公共冷藏•最大的服务能力100,000吨•储存温度从25c到-40c•迷你加工厂•冷链运输，快速交付和跨境•冰链行业的出色标准，即ISO9001：2015，ISO14001：2015，GMP，MSC，ASC，EST，EST，HALAL，FSSC22000，HACCP等。ISO9001：2015，ISO14001：2015，GMP，MSC，ASC，EST，EST，HALAL，FSSC22000，HACCP等。
检查用户界面对信任和与生成ai
本文研究了不同的用户界面（UI）设计如何影响用户对生成人工智能（AI）工具的信任。我们采用了OZ方法的向导来测试具有不同UI CHATGPT不同UI变化的三种工具的信任水平的实验。来自不同学科的九名志愿大学学生参加了会议。我们使用问卷来评估参与者与每个工具进行交互后以及与所有工具进行交互后对信任的看法。结果表明，参与者之间的信任水平受生成AI的UI设计的影响，尤其是Avatar设计和文本字体。尽管共享相同的文本源，但大多数参与者还是将CHATGPT评为最值得信赖的工具。结果还强调了对话界面在使用生成AI系统建立信任中的重要性，参与者表达了偏爱促进自然和引人入胜的互动的接口。该研究强调了UI对信任的重大影响，并旨在鼓励对生成AIS的更谨慎的信任。
2025东非数字信托见解调查 - 2024年10月
尽管问题的细微差别（“具有符合实际情况”而不是实际依从性），这些数字还是提供了一种放心的感觉，强调法规，强调法规（即使是针对组织内部地理领域之外的实体）如何有效地促进an and and efentry的范围，从而促进了越来越多的范围，从而促进了越来越多的范围的范围，并且可以促进企业的发展范围。 景观。“区域企业可以通过使用国际法规作为基准来建立更强大的网络安全框架。与全球标准保持一致，不仅可以增强防御能力，而且还将它们定位为更好地满足不断发展的监管要求，同时通过表现出对最佳实践的承诺来促进利益相关者的信任。
Michele Williams诉Morgan State University，等，Misc。 ...
Trusted Science and Technology Inc.，诉Nicholas Evancich等人。nos。38＆1437，9月术语。2023 Leahy的意见，J。证人>令人信服的证词>传票>寻求证词的相关性，实质性和可接受性；必要性> nonorties一个人（包括非政党）根据马里兰州规则2-510（f）对抗的能力表明，传票所寻求的发现超过规则2-402的界限，包括所寻求的发现与行动中所涉及的主题无关。]” MD。规则2-402（a）。证人>令人信服的证词>传票>寻求证词的相关性，实质性和可接受性；必要性> nontarties巡回法院在不考虑上诉人非政党的反对意见的情况下，违反了上诉人非政党的生产犯了错误。
社会影响力和可信赖的GenFMS
Moor，M.，Banerjee，O.，Abad，Z.S.H。等。通才医学人工智能的基础模型。自然616，259–265（2023）。https://doi.org/10.1038/s41586-023-05881-4 Chen，Dongping，Yue Huang，Siyuan Wu，Jingyu Tang，Liuyi Chen，Yilin Bai，Yilin Bai，Zhigang He等。“ GUI-WORLD：针对GUI为导向多模式LLM的代理的数据集。”Arxiv预印型ARXIV：2406.10819（2024）。
零值网络访问（ZTNA）
传统的安全模型，通常称为基于周长的安全性，是在可以信任网络中受保护边界内的任何用户或设备的假设下操作的[8]。这些模型依靠防火墙，虚拟专用网络（VPN）和非军事区（DMZ）来创建网络周围的安全周边，从而保护其免受外部威胁。但是，这种方法在现代计算环境中越来越不足，在现代计算环境中，固定周长的概念正在迅速消失[14,3]。云计算的兴起，物联网（IoT）设备的扩散以及远程劳动力的扩展具有从根本上改变的网络拓扑，从而创造了更加碎片和复杂的基础架构。因此，基于周边的安全性不再足够，因为威胁可能来自网络内部，设备可以在传统边界之外运行，并且用户可能需要从多个位置和平台访问资源[7,13]。零值网络访问（ZTNA）作为对这些挑战的响应而出现的，为保护现代网络环境提供了一种更灵活，更强大的方法。ZTNA的核心原理很简单而强大：“永远不要相信，始终验证”。与自动信任网络外部设备的传统模型不同，ZTNA假设每个访问请求，无论其起源如何，都必须谨慎对待并经过严格的验证。此模型将重点从保护周边转移到确保个人资源[11,13]，以确保每个用户和设备都经过认证，授权和连续监控，然后才能获得访问关键网络资产的访问。