执行摘要 互联网和智能手机在加拿大人的生活中扮演着重要的角色。本报告记录了加拿大人与这些技术关系的关键指标。 A. 普及性 我们估计: 2023 年,95% 的加拿大家庭拥有家庭互联网连接。 2023 年,90% 的加拿大家庭拥有智能手机 1(这也是加拿大人最常使用的设备来连接互联网)。 该报告还记录了加拿大家庭电话服务发展的一个重要基准: 2021 年,加拿大统计局首次发现,超过一半的加拿大家庭仅依靠手机(主要是智能手机)来提供电话服务。 图 ES-1。加拿大 2014 年和 2021 年同时拥有固定电话和手机、仅拥有固定电话、仅拥有手机和没有电话的家庭百分比:
本文旨在概述引入人工智能 (AI) 给司法系统带来的问题。在数字化时代,我们距离在日常工作中使用人工智能只有一步之遥。为此,我们开展了一项多学科研究,探讨人工智能在世界各地司法领域的应用可能性。我们的主要目标不仅是表明人工智能在立法和行政方面都需要采取不同的方法,而且还要提供在司法部门实施人工智能的可能解决方案。我们分析了人工智能系统带来的变化对公平审判权的几个方面。同样,我们讨论了新出现的道德问题,并解决了透明度、责任和非歧视问题。分析逐渐验证了我们论文的初步假设,即尽管人工智能越来越普遍,但我们必须限制其使用,并调整我们的法律和道德框架以解决这些新问题。
人工智能又称机器智能,是计算机科学的一个分支,专注于管理和开发能够学习自动做出决策并代替人类执行操作的技术。基于人工智能的在线考试监考使用人工智能驱动的算法进行用户识别和作弊识别。它将生成一份详尽的报告,以帮助您确认在线考试是否已通过机器驱动的监考委派完成。人工智能驱动的远程管理可以保证在线考试从头到尾的安全性,并防止互动中出现疏忽和作弊行为。由于 COVID-19 大流行,全世界的经济都出现了重大衰退,由于封锁,日常活动受到限制!远程监考是一种技术,它使我们能够监控来自地球背面不同位置的考生的在线考试。在线和电子编程的普及填补了
盛大的网络安全范式表明,它们在维护关键数据的范围内不足,以防止在当今持续不断变化的数字地形中普遍存在的高级网络威胁网的复杂网络。网络安全域已被零信任范式的出现所催化的地震重新定向。这种新颖的方法强调了一种多方面,适应性和积极主动的方法,从而突出了常规中心策略的过时。零信任学说的精神核心,存在着关于基于网络动态的信任假设基础的基本怀疑主义。与根深蒂固的模型不同,零构建建筑建筑建筑物在以下前提下运行,即危险是全向的,既起源于外部和内部。无论用户空间处置或网络邻接,规定边界内构成成分的任何固有信任的无效,以艰苦地确定每个用户,设备和应用程序努力努力访问不可估量的资源的合法性。在零信任体系结构的核心中,其独特的特征是显着减少了潜在攻击的脆弱区域。这种收缩是通过严格的严格访问控制和微观组件的细致分割来表现出来的,从而有效地限制了整个网络扩展的威胁的横向轨迹。因此,即使在违规的偶然性中,关键资产的回响也被减弱,其潜在损害被限制和隔离。同时,零信任的精神吸收了永久的警惕和瞬时威胁作为内在的宗旨。这使组织迅速抵消畸变和潜在的安全漏洞。为了加强数据完整性的堡垒,范式合并了多种方面,包括多因子身份验证,加密和最低特权的宗旨。这种融合明显地增强了挫败未经授权的参与者寻求入口或出口到珍贵敏感数据的复杂性。派拉蒙导入的是这种策略与当代业务工作流的反复无常轮廓的一致性,包括移动设备的无处不在,远程工作方式的无处不在以及基于云的服务的普遍性,所有这些都在可达的安全性AEGIS中。但是,零信任框架的实现并非没有相关的困难。组织必须通过迷宫安装协议,潜在兼容性冲突的幽灵以及在安全实践中引起地震文化转变的必要性。此外,这种建筑的永久监护权和保管人授权定制资源和专业知识。
追随吉米·杜立特脚步的 TPS 毕业生面临哪些挑战?首先,作为测试人员,他们必须准备好规划、执行、分析和报告跨越 70 多年空中、太空和网络开发领域的一系列非凡技术的高风险测试。其次,作为加速、高度集成开发周期时代的测试领导者,他们必须能够从不同的利益相关者中组建有凝聚力的测试团队,将测试洞察转化为决策和行动。第三,作为批判性思考者,他们必须能够不断调整测试策略以适应大国竞争产生的高度动态的战略和收购环境。第四,作为能力发展每个阶段和水平的创新者,毕业生必须熟悉尖端技术以及如何利用它们造福战士。尤其是机器学习时代的到来,伴随着大数据集的普及以及传感、控制和决策辅助技术的快速进步,为测试创新带来了一代人的机遇和挑战。
我们在航空航天领域(我们的自然环境)确立了无可争议的地位,如今,我们可以通过我们的创始特征充分表达我们的能力范围:空间和时间,即无处不在和速度。我们以好奇心、毅力和冒险精神,以更高的视角探索第三维度的太空——这是一个物理公式,也是生命的隐喻。我们这样做是因为我们意识到,只有通过我们的统治阶级、我们部委和议会的政治领导人的远见卓识,我们国家未来的安全才有可能实现。我们在航空航天领域开发的技能和专业知识代表了空军每天为公民提供的贡献,其相关性不断增长,有时甚至“令人震惊”。今天,我们的武装部队比以往任何时候都更能在国家和国际国防和安全中发挥其作用,作为一个技术先进的组织,推动整个国家的科学和工业进步。
摘要由于批处理数据处理的无处不在,计划可延展的批处理任务的相关问题受到了极大的关注。我们考虑了一个基本模型,其中一组任务要在多个相同的机器上处理,并且每个任务均由值,一个工作负载,截止日期和并行性约束。在平行性界限内,分配给任务的机器数量会随着时间而变化而不会影响其工作负载。在本文中,我们确定了边界条件,并通过构造证明一组具有截止日期的可延展任务可以通过其截止日期来完成,并且仅当它满足边界条件时。该核心结果在调度算法的设计和分析中起关键作用:(i)考虑到几个典型的目标,例如社交福利最大化,机器最小化和最小化最大加权完成时间,以及(ii)当算法和动态编程等算法技术技术时,会适用于社交范围。结果,我们为上述问题提供了四种新的或改进的算法。
随着人工智能的潜力和普及性不断提高,其战略重要性、影响和管理必须得到密切关注。社会、政府和商业组织需要从完全不同的角度看待人工智能 (AI) 技术及其使用。人工智能将对我们生活的方方面面产生巨大影响。因此,它必须具有超越人工智能技术能力和感知价值的更广阔视野,包括人工智能影响和影响力的领域。Nicholas G. Carr 的开创性论文“IT 并不重要 (Carr, 2003)”解释了 IT 的潜力和普遍性如何增加,但 IT 的战略重要性却随着时间的推移而下降。人工智能将面临与 IT 相同的命运。事实上,人工智能的商品化已经开始。本文提出的论据表明人工智能正朝着这个方向迅速发展。它还提出了一个基于人工智能的组织框架,以获得增值要素,从而降低人工智能商品化的影响。
噬菌体会塑造微生物群落组成吗?噬菌体的普遍存在(噬菌体)以及它们对微生物宿主的主要进化和生态影响,导致噬菌体通常被认为是塑造微生物群落组成(物种相对丰度)的关键驱动因素。有证据表明,在噬菌体疗法,实验和数学模型中,诸如霍乱疫情等自然例子(例如霍乱疫情)驱动微生物群落组成。然而,许多研究表明,噬菌体在塑造社区动态中几乎没有作用,这表明病毒可以遵循微生物种群动态。在这里,我们批判性地回顾了探索噬菌体在社区中作用的理论和数据,确定噬菌体可能是社区组成的重要驱动因素时的条件。来自协同进化研究的证据表明,噬菌体在菌株的组成而不是物种水平(其中进化机制占主导地位)中可能具有更大的作用。噬菌体最有可能影响社区构图,当与易感宿主遇到率很高,在短时间内,具有新颖的噬菌体,并且在相对简单的社区中。
数字数据与模拟数据不同,它可以以极高的速度使用(存储、处理、跟踪、复制)而不会降低质量,而且边际成本可以忽略不计。数字数据的这些特性是数字技术发展的因素之一,也是数字技术使用的副产品。由于移动消费技术的普及和上网时间的增加,过去十年来,全球创建、复制和消费的数据量空前增加。全球创建、记录、复制和消费的数据总量已从 2010 年的 2 ZB 增长到 2020 年的 64.2 ZB,预计到 2025 年将迅速增加到 180 ZB 以上(1 ZB = 1012 GB)。据预测,随着数据的大幅增长,数据存储容量的安装基数预计将在 2020 年至 2025 年期间以 19.2% 的复合年增长率 (CAGR) 增长。然而,数据本身并不一定有价值。它只有在用于改善社会和经济进程、组织和管理方法时才有价值。