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API RP 571 和炼油石化及石油工业中的先进损伤机制和材料研究
本培训课程采用混合方法，结合课堂和虚拟培训，以最大限度地提高可访问性和参与度，包括互动讲座、真实案例研究和动手练习，以强化理论概念。代表们将分析过去的失败，进行材料调查，并使用先进的检查技术。协作小组讨论和解决问题的会议将鼓励知识共享和实际应用。重点放在现实世界的例子和最新的研究上，以确保代表们能够将课程内容与他们日常的专业经验联系起来，促进对材料的更深入理解和记忆。
API 610 BBT/BBTD在轴承过程泵之间径向分配两个阶段
流量部门专门针对客户的流程设计了泵送解决方案。我们提供泵，搅拌器，压缩机，研磨机，屏幕和过滤器，并通过液体动力学和先进材料的密集研究和开发而开发。我们是水，石油和天然气，电力，化学物质和大多数工业领域的泵送解决方案的市场领导者。
采用深度学习模型来管理具有透明义务实践的API呼叫中的威胁，以确保整体弹性
摘要：通过应用程序编程界面（API）通过应用程序对系统进行通信在软件应用程序和系统之间的无缝互动中起关键作用，以实现高效和自动化的服务交付。API促进了跨不同平台的数据和功能的交换，从而提高了运营效率和用户体验。但是，这也引入了攻击者可以利用损害系统安全性的潜在漏洞，突出了识别和减轻相关安全风险的重要性。通过使用安全开放式目录（如CWE和CAPEC）检查这些API固有的弱点，以及来自NIST SP 800-53的控制控制，组织可以显着增强其安全姿势，保护其数据和系统免受潜在威胁。但是，由于不断发展的威胁和脆弱性，此任务具有挑战性。此外，鉴于API呼叫产生的大量流量，分析威胁是一项挑战。这项工作有助于应对这一挑战，并为通过API呼叫在系统到系统沟通中的威胁做出新的贡献。它引入了一个集成的体系结构，该体系结构结合了深度学习模型，即Ann和MLP，以从大型API调用数据集中有效检测威胁检测。分析了确定的威胁，以确定改善整体弹性的适当缓解。使用Windows PE恶意软件API数据集对所提出的方法进行了验证，达到了88％的平均检测准确性。此外，这项工作还引入了整个AI生命周期的透明度义务实践，从数据集预处理到模型绩效评估，包括数据和方法透明度以及Shapley添加说明（SHAP）分析，因此所有用户组都可以理解AI模型。总结了实验的结果，以提供关键功能的列表，例如FindResourceexa和Ntclose，它们与潜在的弱点和相关威胁相关，以确定管理威胁的准确控制动作。
现代API的设计，开发和测试
因为术语API在许多不同的域中都使用，因此有必要找到足够的定义以在所有这些情况下应用。根据美国国家标准技术研究所（NIST）词汇表，API是“系统访问点或库功能，具有定义明确的语法，可以从应用程序或用户代码访问以提供明确定义的功能” [NIST Glosospossary]。正如NIST所定义的那样，API是系统访问点或访问系统函数的访问源，该系统功能具有明确定义的语法（即标准化和商定的语法），并且可以访问调用应用程序。后一种功能是关键，因为它分配了API的单一责任：将系统的可用操作传达给调用应用程序。
GMP指南第二部分API
1。简介1.1目标本文档（指南）旨在提供有关良好制造实践（GMP）的指导，用于在适当的系统下以管理质量的系统来制造活性药品成分（API）。也旨在帮助确保API满足他们声称或代表拥有的质量和纯度的要求。在本指南中，“制造”包括收到材料，生产，包装，重新包装，标签，重新标签，质量控制，释放，释放，存储和分布的所有操作。在本指南中，“应”一词表示有望适用的建议，除非证明是不适用的，在GMP指南的任何相关附件中进行了修改，或者被证明提供至少等效质量保证的替代方案。GMP指南整体上不涵盖从事制造的人员的安全方面，也不涵盖保护环境的方面。这些控制是制造商的固有责任，受国家法律管辖。本指南并非旨在定义注册要求或修改药典要求，也不影响负责任的主管权限在营销/制造授权的背景下建立有关API的特定注册要求的能力。必须履行注册文件中的所有承诺。1.2范围本指南适用于用于人类和兽医使用的药物的API。最后，该指南不适用于批量包装的药品。它仅适用于无菌API的制造，直到API被渲染无菌之前。不涵盖无菌API的灭菌和无菌处理，但应根据《国家立法》中规定的GMP的原则和准则进行，并在GMP指南中进行解释，包括其附件1。对于兽医使用的骨寄生虫剂，除了本指南以外的其他标准，可确保材料具有适当的质量。本指南不包括全血和等离子体作为血液机构的PIC/S GMP指南，这对收集和测试血液的详细要求。但是，它确实包括使用血液或血浆作为原材料产生的API。它适用于所有其他活跃的起始材料，但受到GMP指南附件中描述的任何损害，尤其是附件2至7，其中可以找到某些类型的API的补充指南。附件将进行审查，但与此同时，只有在此审查完成之前，制造商才能选择继续使用基本要求的I部分，以及这些附件所涵盖的产品的相关附件，或者可能已经应用了第二部分。第19节包含的指导仅适用于用于生产研究性药物产品的API的制造，尽管应该指出的是，在这种情况下，在PIC/S国家/地区不需要其应用。
使用 PKI 保护企业 API
本研究文章探讨了在现代数字环境中实施公钥基础设施 (PKI) 以保护企业 API 安全。随着组织越来越依赖 API 进行系统集成和数据交换，对强大安全措施的需求变得至关重要。它分析了 PKI 如何为基于证书的身份验证和加密提供全面的框架，以解决 API 通信中的关键安全挑战。通过详细研究当前的实施、案例研究和新兴趋势，本文展示了 PKI 在保护各个行业（包括金融服务、医疗保健和物联网部署）的 API 生态系统方面的有效性。它探讨了实施 PKI 的好处和挑战，包括可扩展性考虑、性能影响和合规性要求。此外，本文还探讨了 PKI 流程的自动化、与现代 DevSecOps 实践的集成以及未来的发展方向，例如抗量子加密、区块链集成和 AI 增强的安全监控。它表明 PKI 仍然是 API 安全的基础技术，同时还在不断发展以应对新兴威胁和技术进步。
支持 API 的数字生态系统 - 德勤
随着 API 的出现，传统的联盟组建方式（实体资产联盟）正在让位于“新时代”数字联盟，这种联盟的参与条款清晰、自动化且可扩展。一家全球航空联盟中，多家航空公司 (5) 共享实体资源，从而为客户提供更广泛的目的地，以及收集和使用这些航空公司的里程积分的选项。然而，随着数字化和基于 API 的联盟的不断增加，客户可以访问不同的资源，参与和收入分享条款可以实现自动化。例如，一家在线旅行聚合器的公开 API 实现了跨多个合作伙伴的海量数据集成。这些合作伙伴包括竞争航空公司和数千家其他服务提供商，因此当合作伙伴加入时，他们会寻求更多的边际效益。
Project Debater API：分解 AI 大挑战
Project Debater 于 2019 年发布，是首个能够就复杂主题与人类专家辩论的 AI 系统。参与现场辩论需要多种技能，Project Debater 也因此而开发为一组组件，每个组件都旨在执行特定的子任务。Project Debater API 提供对其中许多功能以及最近开发的功能的访问。这组多样化的 Web 服务可供学术界公开使用，包括核心 NLP 服务、论证挖掘和分析功能以及用于内容摘要的更高级服务。我们描述了这些 API 及其性能，并演示了如何使用它们来构建实用的解决方案。特别是，我们将重点关注关键点分析，这是一项新技术，可以识别文本集合（例如调查回复和用户评论）中的要点及其普遍性。
API 主导的混合集成是成功的关键......
考虑一下国防部的人事记录，它是美国最大的雇主。现在想想姓名可以以不同的方式输入，即使是在结构化数据库中：姓在前；名在前；中间名首字母可选；中间名首字母必填；以及像社会安全号码或士兵序列号这样的唯一标识符。这种规模的数据存储肯定会包含重复数据，例如在多个军种服役的人员的姓名。从各种系统访问所有这些数据并尝试创建单一格式可能是一项艰巨的任务。我们需要一种智能的可访问性方法，可以快速实施，而无需大量手动编码。
将 API 引入硅胶并控制洗脱率
单一实体组合设备是一种包含既有设备又有药物成分的制造组件的疗法，它已显示出解决当今患者面临的一些最具挑战性的慢性疾病的潜力。通过持续开发这些技术，患者的生活质量将得到显著改善，例如花更少的时间管理病情、最大限度地减少治疗的副作用，以及对治疗治疗其疾病的能力总体上更有信心。由于这些技术的潜在好处，科学界也高度重视研究这些技术，并提出它们在治疗慢性疾病和危及生命的疾病方面具有可行性。