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在云计算环境中实现零信任安全模型
在当今快速发展的数字景观中，云计算的采用从根本上重塑了组织如何管理，存储和保护数据。虽然云基础架构提供可扩展性，灵活性和资源效率，但它们也引入了复杂的安全挑战。传统的基于周边的安全模型不足以朝着零信托安全（ZTS）模型转变。此模型强制执行严格的访问控件，连续监视，并且在网络内部或之外没有固有的信任。本文对云计算环境中的零信任进行了广泛的探索，并深入研究了其原理，建筑，实施策略，挑战和预期的未来发展。通过理论讨论，技术框架和实际案例研究的结合，该研究旨在为希望在云基础架构中采用零信任模型的组织提供强大的路线图，从而在安全性和运营效率之间达到平衡。
neuromorphic computing in the Netherlands
Neuromorphic computing has enormous potential for very fast and extremely energy-efficient data processing. It can, therefore, play a key role in data analysis in many fields, like for example in healthcare, sustainable food supply for the expanding world population, failure analysis of the power grid as well as for growth in key parts of the Dutch economy, such as for diagnosis of maintenance tasks in logistics. At the same time, neuromorphic computing allows applications such as evaluations of high-dimensional problems or cryptography that are simply impossible or too time and power consuming with standard approaches. In addition, the development of expertise and neuromorphic data processing capabilities would limit the need to transfer privacy-sensitive data and improves digital sovereignty.
AI和量子计算时代的网络安全风险...
使用AI和量子计算机，金融世界看到了网络安全涉及的风险的新边界：转型挑战和未来的机遇。本文介绍了量子和人工智能的汇合对金融网络策略的含义，因为某些量子算法可以轻松地使用加密术的操作比经典的经典计算机更快地进行加密计算机。我们将抗量子的加密术视为保护敏感财务数据，降低网络攻击中的风险并在优化交易算法的同时，使用机器学习中的AI增强功能，并使用AI增强功能。此外，它描述了量子计算作为可持续创新的有助于因素的作用，因为进行高量金融交易所需的计算资源量减少和大规模优化任务。本文基于审查金融领域的AI和量子计算的当前进步，挑战和未来的前景，将洞悉金融系统如何为下一代网络安全风险做好准备，并利用新兴技术来确保并在快速发展的景观中确保其运营和优化其运营。
将人工智能与云计算相结合：......
人工智能通过实现更智能的数据管理、机械化任务和进一步提高安全性，彻底改善了云计算系统。在云环境中，人工智能可以改进资源分配，根据需求扩大或缩小规模，降低运营成本并提高性能。由计算机智能驱动的测试可以对存储在云中的数据提供更多洞察，从而实现更快的指导和与客户的个性化会面。此外，计算机智能通过逐步识别和应对威胁、识别无关示例和监控数据保护来提高云安全性。人工智能和云计算共同为组织和客户创建强大、自适应和高效的响应。
Frédéric Alexandre、Xavier Hinaut、Nicolas P. Rougier、Thierry Viéville。生物启发人工智能中的高级认知功能。ERCIM 新闻，2021 年，专题“大脑启发计算”，125。�hal-03189215�
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
TDK 企业在 2025 年 CES 上为人工智能新时代铺平道路 ● TDK 将 AI、绿色转型和数字化转型确定为未来十年的大趋势 ● 关键发展包括用于节能 AI 计算的“自旋忆阻器”和集成边缘传感、组件和 AI 功能的工业 4.0 解决方案的 TDK SensEI 的形成 ● 为汽车、工业、能源和 ICT 领域提供尖端解决方案 ● 战略合作伙伴关系包括与 NEOM McLaren Formula E 车队在赛车创新方面的技术合作，以及即将发布的视障人士无障碍产品 2024 年 12 月 10 日 TDK 公司 (TSE: 6762) 将于 2025 年 1 月 7 日至 12 日在内华达州拉斯维加斯举行的年度消费电子展 (CES) 上展出。总部位于东京的 TDK 公司是智能社会电子解决方案的全球领导者之一，正在拥抱人工智能的崛起。预计未来十年该领域将快速增长，因此该公司正在制定创新和业务战略，以充分利用人工智能的潜力。TDK 还强调绿色转型和持续数字化是塑造其未来重点的关键全球趋势。在拉斯维加斯会议中心中央大厅的 15815 号展位上，TDK 展示了其新制定的长期愿景“TDK 转型：加速转型，实现可持续未来”。通过其创新产品，TDK 致力于推动技术进步并促进有意义的社会转型。为了实现这一目标，TDK 不断突破创新的界限，专注于先进材料、尖端制造工艺以及提高客户应用中的产品性能。人工智能已经改变了日常生活的许多方面，并将继续影响行业、自动化和技术。TDK 的解决方案旨在解决人工智能应用面临的关键挑战，例如高功耗，从而实现更高效和更广泛的使用。通过结合传感器融合、先进组件、软件和人工智能，TDK 能够推动创新并改变其主要市场，包括汽车、工业和能源以及 ICT。关键行业的变革性解决方案 ● 汽车：TDK 为电动汽车和高级驾驶辅助系统 (ADAS) 提供广泛的尖端解决方案组合。该公司的全面展示展示了其全系列的组件和传感器技术，特别强调了其 6 轴 IMU 和压电 MEMS 镜技术。 ● 工业和能源：TDK 的集成方法结合了人工智能、传感器融合和先进组件，以推动环境可持续性发展并应对关键的工业挑战，优化能源效率，提高生产力并促进可持续实践。值得关注的创新包括其柔性薄膜压电传感器解决方案和超声波飞行时间传感器。● ICT：TDK 将展示旨在实现更智能、更可靠、更环保的通信系统的解决方案，包括先进的高精度定位传感器和用于直接视网膜投影的超紧凑全彩激光模块，这些技术有望彻底改变增强和虚拟现实体验。
TDK 企业在 2025 年 CES 上为人工智能新时代铺平道路 ● TDK 将 AI、绿色转型和数字化转型确定为未来十年的大趋势 ● 关键发展包括用于节能 AI 计算的“自旋忆阻器”和集成边缘传感、组件和 AI 功能的工业 4.0 解决方案的 TDK SensEI 的形成 ● 为汽车、工业、能源和 ICT 领域提供尖端解决方案 ● 战略合作伙伴关系包括与 NEOM McLaren Formula E 车队在赛车创新方面的技术合作，以及即将发布的视障人士无障碍产品 2024 年 12 月 10 日 TDK 公司 (TSE: 6762) 将于 2025 年 1 月 7 日至 12 日在内华达州拉斯维加斯举行的年度消费电子展 (CES) 上展出。总部位于东京的 TDK 公司是智能社会电子解决方案的全球领导者之一，正在拥抱人工智能的崛起。预计未来十年该领域将快速增长，因此该公司正在制定创新和业务战略，以充分利用人工智能的潜力。TDK 还强调绿色转型和持续数字化是塑造其未来重点的关键全球趋势。在拉斯维加斯会议中心中央大厅的 15815 号展位上，TDK 展示了其新制定的长期愿景“TDK 转型：加速转型，实现可持续未来”。通过其创新产品，TDK 致力于推动技术进步并促进有意义的社会转型。为了实现这一目标，TDK 不断突破创新的界限，专注于先进材料、尖端制造工艺以及提高客户应用中的产品性能。人工智能已经改变了日常生活的许多方面，并将继续影响行业、自动化和技术。TDK 的解决方案旨在解决人工智能应用面临的关键挑战，例如高功耗，从而实现更高效和更广泛的使用。通过结合传感器融合、先进组件、软件和人工智能，TDK 能够推动创新并改变其主要市场，包括汽车、工业和能源以及 ICT。关键行业的变革性解决方案 ● 汽车：TDK 为电动汽车和高级驾驶辅助系统 (ADAS) 提供广泛的尖端解决方案组合。该公司的全面展示展示了其全系列的组件和传感器技术，特别强调了其 6 轴 IMU 和压电 MEMS 镜技术。 ● 工业和能源：TDK 的集成方法结合了人工智能、传感器融合和先进组件，以推动环境可持续性发展并应对关键的工业挑战，优化能源效率，提高生产力并促进可持续实践。值得关注的创新包括其柔性薄膜压电传感器解决方案和超声波飞行时间传感器。● ICT：TDK 将展示旨在实现更智能、更可靠、更环保的通信系统的解决方案，包括先进的高精度定位传感器和用于直接视网膜投影的超紧凑全彩激光模块，这些技术有望彻底改变增强和虚拟现实体验。
下一代共包装的光学技术在数据中心和其他计算应用程序中训练和运行生成AI模型John Knickerbocker
4 IBM T. J. Watson Research Center，1101 Kitchawan Rd，Yorktown Heights，NY 10598简介需要快速管理大量数据，有效地促进了对数据中心中高速数据传输的需求。 生成AI的出现进一步推动了对高速数据传输的需求，因此数据中心的近四分之三居住在数据中心中[1]。 Traffim的增长加速了对下一代网络设备的需求，以支持更高的端口密度。 但是，用于数据传输的传统铜电缆受到长距离信号降低的限制。 这又推动了大规模部署高速光学元件的要求，以连接网络设备的各个层。 今天，数据中心在很大程度上依赖于光学，但不用于短到中间（<2m）的互连。 传统的可插入光学带宽的增加速度要比数据中心的速度慢得多，并且应用要求和常规可插入光学的功能之间的差距不断增加，这一趋势是无法实现的。 共包装光学（CPO）是一种破坏性的方法，可通过通过高级包装和电子设备和光子学的优化来大大缩短电连接长度，从而提高互连带宽密度和能量效率。 计算性能的进步从摩尔的定律缩放中有益，并且在过去20年中的性能高达60000倍，如图1所示。 但是，在同一时间范围内，I/O带宽仅增加了30倍。4 IBM T. J. Watson Research Center，1101 Kitchawan Rd，Yorktown Heights，NY 10598简介需要快速管理大量数据，有效地促进了对数据中心中高速数据传输的需求。生成AI的出现进一步推动了对高速数据传输的需求，因此数据中心的近四分之三居住在数据中心中[1]。Traffim的增长加速了对下一代网络设备的需求，以支持更高的端口密度。但是，用于数据传输的传统铜电缆受到长距离信号降低的限制。这又推动了大规模部署高速光学元件的要求，以连接网络设备的各个层。今天，数据中心在很大程度上依赖于光学，但不用于短到中间（<2m）的互连。传统的可插入光学带宽的增加速度要比数据中心的速度慢得多，并且应用要求和常规可插入光学的功能之间的差距不断增加，这一趋势是无法实现的。共包装光学（CPO）是一种破坏性的方法，可通过通过高级包装和电子设备和光子学的优化来大大缩短电连接长度，从而提高互连带宽密度和能量效率。计算性能的进步从摩尔的定律缩放中有益，并且在过去20年中的性能高达60000倍，如图1所示。但是，在同一时间范围内，I/O带宽仅增加了30倍。电信号速率的增加需要显着前进才能使信号进入/退出，此外，根据应用程序，根据应用程序，还有一个伴随的挑战，可以进一步将电信号移至路由器或开关的前面板。为了解决这一挑战，该行业将通过共包装光引擎和主要
推荐 NIH 资助的哈佛医学院 AI 计算健康信息学博士后项目候选人，波士顿儿童医院，马萨诸塞州波士顿 CHIP ，波士顿儿童医院的计算健康信息学项目，哈佛医学院的附属机构和其生物医学信息学系的合作项目，正在招募对使用人工智能推动医疗保健感兴趣的博士后研究员。我们寻求优秀的候选人，他们对提升获取和推理一系列数据类型的能力充满热情，从临床、流行病学、环境和社会一直到分子和基因组。我们鼓励教师和研究负责人推荐能够胜任这一职位的候选人。我们提供丰富的学术环境和顶尖医院的优秀导师。CHIP 位于 401 Park Drive 美丽的新设计空间内，位于波士顿芬威街区的中心地带，周围有美妙的餐饮、娱乐和体育场所。重点领域包括机器学习/人工智能，包括临床决策支持和预测医学、可计算表型分析、精准医学、人口健康、真实世界证据和数据可视化。CHIP 成立于 1994 年，是一个多学科应用研究和教育项目。生物医学信息学已成为生物医学科学、医疗保健服务和人口健康的主要主题和方法，包括
推荐 NIH 资助的哈佛医学院 AI 计算健康信息学博士后项目候选人，波士顿儿童医院，马萨诸塞州波士顿 CHIP 是波士顿儿童医院的计算健康信息学项目，是哈佛医学院的附属机构，也是其生物医学信息学系的合作项目，正在招募对利用人工智能推进医疗保健感兴趣的博士后研究员。我们寻求优秀的候选人，他们对提升获取和推理一系列数据类型的能力充满热情，从临床、流行病学、环境和社会一直到分子和基因组。我们鼓励教师和研究负责人推荐能够胜任这一角色的候选人。我们提供丰富的学术环境和优秀的导师，并嵌入顶级医院。CHIP 位于波士顿芬威街区中心 401 Park Drive 的美丽新空间内，周围有各种美食、娱乐和体育设施。重点领域包括机器学习/AI，包括临床决策支持和预测医学、可计算表型、精准医学、人口健康、真实世界证据和数据可视化。CHIP 成立于 1994 年，是一个多学科应用研究和教育项目。生物医学信息学已成为生物医学、医疗保健和人口健康的主要主题和方法，涉及高维建模和从分子到人口水平了解患者。尽管 CHIP 拥有强大的儿科研究议程，但我们的兴趣涵盖所有年龄段。我们为医疗决策、诊断、护理重新设计、公共卫生管理和重新构想的临床试验设计信息基础设施。该领域本质上是跨学科的，借鉴了传统生物医学学科、计算科学和技术、数据科学、生物统计学、流行病学、决策理论、组学、实施科学以及医疗保健政策和管理。我们的教师接受过医学、数据科学、计算机科学、数学和流行病学方面的培训。CHIP 研究亮点在这里。
