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在大规模上提高世界的网络弹性
评论表明，焦点是特定于产品的，不涵盖所有产品（例如，不包括Microsooō365和Edge），并且仅限于安全性的特定要素（MFA，IDENɵTYprotecɵ，密钥管理，钥匙管理，云脆弱性管理）。Iniɵaɵve进一步明确渴望“在我们的内部租户自动范围内实施我们的Azure租户基线控件（跨9个安全域的99个控件）”，但目前尚未发布。azure内置政策11提出指导，而不是实际内置。•Google Cloud共享命运模型12明确指出，默认情况下，其模型基于安全性：“提供旨在减少收集错误的风险和ATACK的互补防御措施的水平。”它指的是在REST/TRANSIT，DDOSPROTECɵON和默认情况下进行compuraɵons和存储以限制公共访问权限的默认情况下的recrypɵon。企业findaɵs蓝图13提供安全指南。评论显示，默认情况下，当前安全性的产品差距也存在（例如，不包括Google Workspace和Chrome），并且列出的功能（例如客户密钥管理）是Premiumopɵons，默认情况下未实现。•亚马逊提供了“建立安全，高性能，弹性和有效的基础架构” 14的可用工具14，并“根据安全行业标准和最佳PRACCCES评估环境”。 15 AWS安全性最佳S3 16和AWS启动安全基线17提供指导，而不是实际实施。默认情况下没有明显的对安全性的引用。
疫苗接种Swindon活动工具包
关键见解•由于在大流行期间，有关疫苗安全的官方建议/指导改变了疫苗安全/指导的方式，因此在妊娠妇女中怀孕的一些妇女仍然警惕怀孕妇女的疫苗。• The repeated nature of Covid-19 immunisa=ons has led some to ques=on whether the vaccines are preferable to a ‘natural immunity' approach • Midwives are a credible source of informa=on for this audience • Personal experiences/ins=ncts and those of close friends and family are important influencers on vaccine decisions for this audience • Because the health of their baby is a major priority, impact of any doubts over safety/effec=veness is magnified – any lingering concerns can override other informa=on • This also means that pregnant women are strongly mo=vated to seek health informa=on – crea=ng an opportunity for messaging to direct them to credible sources Parents of • Onen, the uncertainty around the Covid vaccine has caused parents to ques=on pre-school preschool vaccines, or at least opt to “do their own研究”，而不是简单地接受儿童自动= cally•随着共同疫苗的不确定性植根于发育速度 - 围绕更既定的疫苗的长期风险保证（例如，幼儿园）对考虑到•与其他父母的受众一样，有Mo = va = on以寻找信息。direc = ng对正确/可靠的来源进行的搜索是关键，以防止“知识差距”被Misinforma = On所填写。青少年
检查点CER FIED安全管理员（CCSA）R81.20
描述检查点三层体系结构的主要组件，并说明它们如何在检查点环境中一起工作。解释如何确保沟通以及如何在检查点环境中路由。描述GaiaOperaɵng系统的基本功能。iDenɵfy为单域溶液安装安全管理服务器和安全网关的基本工作流程。创建与组织拓扑相对应的智能对象，以用于策略和规则。同名工具，用于管理检查点许可证和合同，包括其目的和使用。同意的功能和capabiliɵs，增强了安全策略的配置和管理。解释政策层面如何影响效果。•arɵculting网络地址如何转化效果。描述如何配置手册和自动网络地址Translaɵon（NAT）。展示对应用程序控制和URL过滤和自动威胁的理解，预防capabiliɵEs以及如何配置这些溶剂以满足组织的安全要求。提出预先共享的键和CERTIFES如何与第三方和外部管理的VPN•网关进行验证。描述如何分析和解释VPN隧道漏斗。•配置记录参数。使用预定的和自定义查询来填充日志结果。使用Gaia门户和命令行监视支持的Check Point硬件的健康状况。描述用于备份检查点系统信息的不同方法，并讨论最佳的pracɵces和推荐方法对于每种方法。
对用于首次排尿样本的 Allplex HPV28 基因分型检测进行优化和分析验证
摘要尽管首次尿液 (FVU) 越来越多地被认可为一种可靠的人乳头瘤病毒 (HPV) 检测样本，但缺乏经过充分验证的检测方法，无法对 FVU 样本进行疫苗影响监测所需的完整定量基因分型。Allplex HPV28 检测能够单独检测 28 种 HPV 基因型，是一种很有前途的方法。我们旨在评估其在 FVU 样本上的基因型特异性性能，并优化 FVU 预分析。我们选择了使用 Colli-Pee 装置 (20 mL，带 UCM) 采集的 701 个 FVU 样本，这些样本基于之前使用 GP5+/6+-PCR 反向线印迹 (GP5+/6+ RLB) 和 Amicon 过滤 (AF) 后的 E7-MPG 进行的测试，以富集 HPV 阳性 (n = 630)。我们首先评估了根据不同的预分析方法 Allplex HPV28 基因型特异性阳性的可比性和一致性。随后，我们对 Allplex HPV28 与 GP5+/6+ RLB AF 和 E7-MPG AF 进行了基因型特异性比较。在比较预离心和非离心 DNA 提取时，以及在比较手动和自动 DNA 提取时，Allplex HPV28 检测的 HPV 阳性率没有显著差异。在 Allplex HPV28 和 GP5+/6+ RLB AF 之间观察到了良好的基因型特异性一致性，Allplex HPV28 对所有 28 种 HPV 基因型的敏感性略高（平均 Allplex HPV28：GP5+/6+ RLB AF 比率为 1.729）。与 E7-MPG AF 相比，Allplex HPV28 对所有 21 种重叠 HPV 基因型的灵敏度较低（平均 Allplex HPV28:E7-MPG AF 比率为 0.588）。本研究结果结合实际实施考虑，支持在自动或手动 DNA 提取后使用 Allplex HPV28 检测，无需预离心，用于基于 FVU 样本的 HPV 研究，尤其是用于疫苗对 HPV 流行率影响监测的研究。
意大利人工智能战略 2024-2026
在过去的一年里，生成系统的出现更加凸显了人工智能的创新和变革力量，推动了具有无与伦比易用性的自动化流程的发展。在计算史上前所未有的国际投资的推动下，这场革命迅速超越了学术界和研究中心，呈现出一种真正的社会现象的特征。OpenAI 推出的 ChatGPT 极大地促进了前所未有的广泛认识，即数字范式的潜力能够在不久的将来创造出一种支持众多领域、内容和应用程序中的个人活动的新模式。所有这些都在一个认知框架内，自然引发了关于使用此类平台的限制和风险的辩论和反思。凭借其强大而根深蒂固的工业传统，意大利一直能够解读新技术带来的机遇，在产品和流程自动化解决方案的开发和采用方面脱颖而出，成为先驱。意大利的生产结构由一个完全独特的生态系统组成，由大量大型企业和遍布各地的中小企业网络驱动，这些企业的制造业可能是其最显著的特征。从战后时期到今天，这一供应链的创新能力一直伴随着我们国家的经济和社会发展，从采用第一台大型工业机械和定义第一条自动化生产线，到机器人和数字解决方案时代，这些技术实现了工业 4.0 范式。人工智能革命正在这片肥沃而包容的土地上扎根，这片土地知道如何以创造性的热情和创新的动力深入传统。因此，意大利早在 2018 年就开始应对人工智能带来的重大挑战，并（由意大利数字机构）对人工智能技术对社会，特别是公共行政的影响进行了分析，这并不奇怪。 2020 年，经济发展部出台了《意大利人工智能战略提案》文件，旨在制定一项以支持国家生产力为重点的战略，符合可持续发展目标。
应用计算2023
第十ibero裔美国人会议应用计算2023（CIACA 2023）旨在解决应用计算领域和相关主题中感兴趣的主要主题。本次会议基本上是技术方面。与应用计算相关的所有领域都引起了人们的关注，包括但不限于以下领域：•应用程序领域：电子商务和ePayment，Elearning，Ehealth和Esports，IT服务，移动计算，管理，管理和知识分布。•性能：分布式和并行系统，网格计算，评估和分析，智能系统，大型应用程序，本地和分布式存储。•可用性：服务自动化，以人为中心的计算，多媒体和可视化，用户界面模式，个性化和移情系统，虚拟现实。•基本概念和工程：算法，数据库和数据挖掘，信息系统，获取和汇总的信息，语言和编程，安全性和隐私的概念。•通信：物联网（物联网），行业4.0，移动和网络系统，协议，标准和语言，www传感器，应用程序和技术。•硬件：嵌入式计算，环境结构，移动方面，物联网节点，安全概念和设备，宽带信息流。
Rodi：RobôdaSurancomaçãoDidáticaInteligente
近年来，技术进步增加了人类与机器之间的相互作用，强调了智能和聊天机器人虚拟助手在公司的客户服务中的使用。根据Vieira Barros和Guerreiro [2019]，聊天机器人或对话机器人是计算机收益，旨在模拟人类之间的对话。这种类型的应用程序可以提供提供信息供应的过程，在解决疑问和可能的禁令方面看到敏捷性，例如以自动化的方式执行医生完成的过程。[2022]。聊天机器人的应用超出了业务领域。聊天机器人的应用扩展到多个领域，包括教育，健康和旅游业。除了每天24小时可用外，这些系统还提供了一些优点，例如敏捷响应，简单的问题解决，过程自动化以及同时与Maciel [2019]同时结识多用途用户的能力。在教育环境中，尤其是高等教育的通道通常会挑战新闻新闻的新环境。他们中的许多人从课程或经验丰富的同事的协调中寻求指导，以了解这种新环境的功能。但是，对突然大小的这种不断的需求可以为服务系统带来咨询过载。此外，学生的问题通常是重复的并且具有一定的标准，
智能消防员ppe：相变材料的影响
本文提出了一个自动的低成本和高级射击系统。使用图像处理技术来分析实际时间目标。在体育射击中，传统评分系统需要大量的时间和资源，因此，为了效率和准确性而需要自动化。所提出的系统使用位置的腔室，以免干扰射击者的射击线，从而捕获每个框架。接下来，使用图像处理算法（例如图像形态处理，透视转换和环检测）对影响的影响。与现有昂贵的系统不同，该系统旨在在官方内部环境中进行实际使用，在该官方内部环境中，可以将框架和黑色磁带用作更实惠的解决方案的目标。适用于寻求专业水平准确性的业余狙击手而无需其他设备。该算法分为两个阶段：标准前图用于测试方法，然后将角度应用于鲁棒性。它是使用计算视觉库在Python中开发的，并考虑到实现该项目目的所需的所有补偿。实验结果表明，该自动系统在射击检测和评分呈现之间需要第二秒，效率为98.3％。
Brighter Super 授予 Barings 1 亿美元授权，以推动昆士兰州的投资
Brighter Super 已任命全球资产管理公司 Barings 执行其昆士兰投资战略的第一阶段，授权其以 1 亿美元收购昆士兰州各地的房地产资产。昆士兰州的工业地产行业潜力巨大，Brighter Super 和 Barings 认为，如果管理得当，可以为投资者乃至昆士兰州经济带来丰厚回报。人口不断增长、基础设施支出创纪录以及 2032 年奥运会的催化剂意味着昆士兰州正在为本地投资提供信心。Brighter Super 首席执行官 Kate Farrar 于 2024 年 5 月公布了昆士兰投资战略，承诺在已向昆士兰州投资 10 亿美元的基础上再向昆士兰州投资 5 亿美元新资本，其中 85% 的管理基金 (FUM) 来自昆士兰州成员。根据该授权，Barings 将负责投入 1 亿美元资金，主要投资于昆士兰州广泛地区的工业地产。Farrar 女士表示：“这是我们的第一笔投资，旨在推进 Brighter Super 昆士兰投资战略，为我们的成员在他们居住和工作的社区提供支持。”Farrar 女士表示：“工业资产构成了我们社区的支柱，推动着经济增长、创造就业机会和支持基本供应链。它们在加强地方经济和建设有韧性、互联互通的社区方面发挥着关键作用。”Farrar 女士表示，Brighter Super 很高兴能够在通过 Barings 管理的现有投资的基础上再接再厉，这些投资包括位于黄金海岸奥克森福德的 Village Roadshow 土地。Brighter Super 首席投资官 Mark Rider 表示，Barings 的澳大利亚房地产业务已经表现出市场领先的表现。该公司的职责是支持昆士兰州的经济，旨在为会员带来丰厚的回报。“Barings 在全球拥有 4310 亿美元的资产管理规模，在国际上享有盛誉。其澳大利亚团队与 Brighter Super 建立了长期、值得信赖且高度诚信的关系，”Rider 先生说。根据该职责，Barings 将负责收购昆士兰州各地的房产，包括东南昆士兰州以及整个地区的资产。Rider 先生说，Brighter Super 预计工业部门的基本面将在未来五年内继续优于房地产市场的其他部门。过去 10 年，工业资产的表现优于 MSCI/Mercer 澳大利亚核心批发房地产基金指数中的所有其他房地产部门。预期强劲的表现将受到电子商务持续增长和对物流中心的需求、行业采用自动化以及国内持有更多库存以提高供应链效率和人口增长的趋势的推动。
PNT 弹性以及卫星无线电定位中断对飞行员团队的影响
海上作业的成功只能通过人与技术之间高效、有效的互动来实现。考虑到船上对后者的依赖日益增加，最紧迫的问题之一是卫星无线电定位系统（即 GNSS（全球导航卫星系统））已被证明的易错性，因此引起了对其弹性的担忧。定位、导航和授时 (PNT) 源的要求在过去十年中也显着增长，因此这三个参数的质量和完整性日益成为海上作业成功的决定性因素 - 非常棒，尤其是在驾驶导航时。 。该研究的目的是确定更具弹性的导航的成功因素。因此，拟议的解决方案涉及通过联合认知系统的 PNT 弹性方法，衡量团队绩效、遵守程序和人为因素，即与技术以及不同团队成员之间的交互、对自动化的信任以及态势感知和工作量，当面临 GNSS 中断时。研究参与者是来自葡萄牙海军 (MP) 的飞行员团队，课程在导航模拟器中进行。各团队进行了标准驾驶训练，分为三个不同的时刻：GNSS 信号正常可用、受到欺骗和受到干扰。基于控制位置和时间的定量措施来衡量绩效，并在 CITAN 评估员的支持下遵守程序，并主要使用问卷来衡量人为因素。FRAM 方法（功能共振分析方法）为分析规定的工作与执行的工作之间的差异提供了支持。该研究旨在提供关于飞行员团队在 GNSS 中断的逆境下进行导航的能力的广泛知识，有效提高 MP 中 PNT 功能的知识水平，并为联合认知系统铺平道路更好、更有弹性的导航解决方案。