LLM 不仅限于语言处理。它们擅长快速分析大量数据,包括文本、代码、日志和 HTTP 流量。利用生成功能,它们可以创建代码、脚本和电子邮件,以及编写摘要和报告。最先进的 LLM 展示了新兴能力,例如推理文本和做出程序性决策,这对于规划和面向目标的任务至关重要。为了与许多关于 AI 和 AI 代理的论文中使用的术语保持一致,我们使用术语“推理”来描述分析文本和做出程序性决策的能力。但是,我们承认,人们正在研究 AI 代理是否能像人类一样推理。
本摘要概述了机器学习模型在网络安全领域的有效性,并强调了可解释的AI在授权安全分析师中的重要性。随着网络威胁的复杂性和复杂性的日益增长,组织正在转向高级技术,例如机器学习,以增强其防御机制。但是,传统机器学习算法的黑盒性质阻碍了其在安全操作中的采用。本文通过为机器学习模型的决策过程提供可解释的见解,探讨了可解释的AI及其潜力解决此限制的概念。通过提高透明度和问责制,可以解释的AI为安全分析师提供必要的工具,以更好地理解,验证和信任这些模型的输出。通过研究当前的研究和行业实践,这项研究强调了可解释的AI在促进人类与机器学习算法之间有效合作的重要性,最终增强了网络安全工作。
未来住宅标准对建筑法规 L 部分所做的修改将于 2022 年 6 月生效,这意味着英格兰大多数新建住宅都将配备太阳能。定于 2025 年出台的未来住宅标准要求所有住宅都配备电供暖、电动汽车充电和现场太阳能,这一点至关重要。这将减少供热和运输中的碳排放,并确保能源账单在未来不会受到高价的影响。为住宅现场太阳能和储能提供低成本贷款越来越多的家庭投资现场太阳能以减少能源账单,银行也开始提供绿色抵押贷款来资助这些家居装修。然而,许多人无法获得此类融资,因此国家基础设施银行可以以低成本或零成本为所有绿色改造提供这种融资。此外,仍然需要补助金来确保社会住房能够升级。
(1)认证:是指验证组织能够进行测试和评估的过程的过程,该过程能够进行测试和评估。(2)认证机构:是指已获得认可的组织来验证希望成为认证机构的组织的证书和能力。(3)资产:意味着任何对组织有价值的东西。(4)证明:根据决定的陈述问题,已经证明了指定要求的履行(5)证书:与一致性评估对象相关的第三方证明,除认证外。(6)认证机构:是指获得认证机构认可的组织,以根据认证计划对产品 /流程进行认证。(7)认证方案:认证计划是一种合格评估计划,包括选择,确定,审查,决策,最终作为证明活动。(8)首席信息安全官员:是指高级管理人员的指定雇员,直接向管理人员进行报告政策
以其最早的例子之一为例,采取公共卫生方法的优势是例证。在1854年,英格兰(尤其是伦敦)正在遭受霍乱的流行,医生约翰·斯诺(John Snow)理论上,这种疾病是通过水而不是空气传播的,如所假设的。为了检验他的理论,斯诺采取了一种新颖的方法,绘制了城市和城市水泵中霍乱死亡的位置。他注意到,死亡似乎不成比例地聚集在宽街上的特定水泵周围。当他卸下泵手柄时,霍乱的发生率大大下降。雪还对泰晤士河不同地区的两家不同水公司的顾客的霍乱死亡进行了统计分析,该公司靠近城市,一项吸引了该市,该公司在上游了,因此可能较少受到城市污水污染的污染。上游水公司服务的人口减少了14倍的霍乱死亡,进一步加强了他的假设。这令人信服地证明了公共卫生方法的价值,将医学知识和数据与空间和统计数据相结合,以指出有效的行动方案。
摘要:在安全,政治和其他社会科学中应用定性,定量和混合方法,以进行研究,实现或验证科学知识。本文的目的是解释定性方法的优势 - 访谈,焦点小组,观察或定量方法 - 调查,规模等。此外,我们将通过使用一些混合方法来解释如何在安全和政治科学方面进行研究。混合方法结合了质量和定量方法,以扩大对某个问题的理解。例如,混合方法可以结合访谈和调查。此外,混合方法设计可能结合了研究设计的某些要素,例如研究问题,数据收集或数据分析。在那里,混合的研究设计(称为第三波)主要用于安全,政治和其他社会现象的研究。关键词:科学研究的方法论,定性方法,定量方法,混合方法,安全和政治现象。
马来西亚半岛占该国电力需求的 74%,其每日需求曲线呈现“双峰”特征,即白天下午 4 点和晚上 8 点。马来西亚拥有大量未开发的太阳能资源,具有独特的优势,可以利用太阳能满足白天高峰期的需求,而水电和电池储能等其他选择可以补充太阳能,满足晚间高峰期的需求。到 2023 年,太阳能和水电合计占白天高峰期发电量的 10%,而水电为满足晚间高峰期贡献了 7%。在储能系统必不可少之前,马来西亚半岛的电网可以容纳约 2.4 吉瓦的太阳能(高达电网渗透率的 20%)。
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