年度工作计划2020-21知名度小组:Krystle Cansino,Giuliana Garcia,Steve Disselhorst,Bismay Mishra和Chris Sturken目标I:提高社区中LGBTQ以及LGBTQ委员会
摘要 数字地形数据库最常见的用途之一是评估空间中各点之间的通视性或清晰视线。这些评估通常用于做出有关设备或人员部署的决策。但是,数据库和真实地形之间会存在误差或差异,并且由于这些差异,现场的可见性将与使用数据库预测的可见性不同。本文介绍了一种在给定误差规范的情况下计算区域可见性概率的方法。结果显示了可见性不确定性对数据库误差和地形粗糙度的敏感性。讨论了对其他参数的敏感性。结果表明,数据库非常适合预测遮蔽,但对于预测可见性则不太可靠。此外,可见性预测的可靠性会随着地形粗糙度的增加而增加。
该计划显示了能源公园的理论可见性 - 有色可见性的区域,空白区域没有可见性。紫色区域表示可见的太阳能农场的位置和黄色区域,在那里可以看到更多的太阳能农场。该计划是通过根据数字表面模型(DSM)计算开发的可见性来创建的。DSM是通过将国家树地图数据与环境局的LIDAR DSM相结合来创建的,该数据捕获了所有上方的地面功能(其中包括对冲,建筑物和结构)。
更少的受访者声称其组织在其中央网络安全运营中拥有 100% 的 OT 系统可见性,这一比例自去年以来有所下降(从 10% 降至 5%),而那些报告可见性约为 75% 的受访者则有所增加。这种对可见性的信心调整也可能表明 OT 安全成熟度的提高,因为组织对其态势有了更现实的了解,即使“他们不知道他们不知道什么”。随着许多组织调查去年安全事件的激增,他们很可能发现了其基础设施中的盲点。
该平面图显示了太阳能发电场的理论可见性 - 可见性较好的区域用彩色表示,空白区域表示不可见。紫色区域表示太阳能发电场可见性较差的区域,黄色区域表示太阳能发电场可见性较强的区域。该平面图是根据数字表面模型 (DSM) 计算开发项目的可见性而创建的。DSM 是通过将国家树木地图数据与环境署的 LiDAR DSM 相结合而创建的,后者可捕捉所有地上特征(包括树篱、建筑物和结构)。
在 IT 环境飞速变化的时代,如果无法全面了解整个 IT 资产,就不可能优化 IT 支出。在当今的数字世界中保持竞争力需要企业优化其技术投资。对于 IT 领导者来说,了解其 IT 资产中的运行情况及其对业务计划的影响非常重要。然而,根据 Flexera 的 2021 年 IT 可视性状况报告,不到 25% 的 IT 领导者对其 IT 资产有完全的了解,导致大多数组织对其资产的了解不完整。
组织难以管理技术支出和风险,因为对混合 IT 资产中运行的技术的可见性有限;而且,根据 Flexera 的 2024 年 IT 优先事项报告,降低安全风险和 IT 成本仍然是最大的挑战。事实上,不到 50% 的 IT 组织对其 IT 资产及其对业务决策的影响有完整的可见性。如果没有对 IT 资产的可靠、一致的了解,企业就会在 IT 上花费过多,并增加网络安全和合规风险。孤立的 IT 资产管理 (ITAM) 和 FinOps 团队使用单独的工具和数据,这加剧了问题并在供应商谈判中造成了可见性差距。
我们报告了一项关于使用部分空间相干泵浦光束产生的下转换光子的空间相干特性的理论研究。我们研究了两种几何结构中的重合率和双光子可见性,其中双缝要么放置在泵浦光束的路径中,要么放置在信号场和闲置场的路径中。研究推断干涉条纹的可见性受泵浦参数的强烈影响;泵浦尺寸和泵浦空间相干长度。具体而言,干涉条纹的可见性随着泵浦空间相干性或泵浦横向尺寸在晶面的增加而增加。双光子可见性随传播距离的增加验证了这两种情况下的范西特-泽尼克定理。具有可控泵浦空间相干性的下转换光子,反过来又可以控制下转换光子的空间相干性和纠缠,可以在量子成像、量子通信和非线性干涉测量中找到潜在的应用。
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