XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemead
如何进行PQC准备计划
2024看到NIST的里程碑发布了第一个经认证的PQC算法。随着2025年开始，量子准备就绪比以往任何时候都更加紧迫。我们将讨论这些当前和未来的风险，并概述如何在PQC准备计划中以战略和战术步骤有效地抵抗不断发展的威胁。本届会议还将确定影响当今PKI，IoT，TLS和代码签名的一些行业挑战。总而言之，将以现实世界中的示例（包括PQC代码签名）的形式提出策略，这些示例在关键企业应用程序和基础架构中专门描述了生态系统协作和测试。
Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主管。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师，他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁，涉及技术、反情报和禁毒等主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问，专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 公司的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了官方职责外，他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官；该基金会是为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。
Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主任。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师，他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁，涉及技术、反情报和禁毒主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问，专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了他的官方职责外，他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官；为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。
AI 准备情况：- Dot Labs
对话式 AI 提供意图分类——了解呼叫者的要求。此功能可以转移到生成式 AI。“事实证明，LLM 是出色的分类器，”Dumas 说。“我们正在尝试使用 GPT-3 作为 NLP 模型之一的替代方案来进行意图检测和分类。” 实体提取：使用生成式 AI，例如，分解呼叫者向系统说出的地址。由 LLM 驱动的系统不必依次提示呼叫者街道地址、城市、州、邮政编码，只需询问整个地址，然后生成式 AI 就可以生成将这些元素分离出来的代码。
《THEVES》阅读策略 - 学习中心
标题：标题标明了主题、主题或作者的论点或论据。想想标题。你已经知道了什么？将标题变成一个问题，你可以在阅读时寻找答案。 标题：标题是进入章节或选集每个部分的门户。像标题一样，它们可以变成问题，让你有理由阅读该部分文本。当你根据标题提出问题时，试着将它与标题联系起来。还要注意副标题。它们通常可以提供你从标题中提出的问题的答案。 介绍：章节的介绍可以通过提供重要的背景信息来让你了解某个主题。一定要读它。如果你正在阅读一个部分，请阅读第一段以了解将要讨论的内容。 每个段落的每个第一句话：教科书段落的第一句话通常是段落的主题句或主要思想。因此，通过阅读它们，你将获得大量有关该主题的信息。你还会遇到没有标题的选段，所以段落的第一句话是你进入内容的入口。它们会帮助你预测作者将要讨论的内容。 词汇： 你正在阅读的学科的语言可能是新的和不熟悉的，所以每次阅读时都要准备好增加你的词汇量。如果你提前花点时间看看新单词，这将有助于你在阅读时更顺利地浏览选段。 注意那些单词，它们通常在章节开头、文本中以粗体显示、写在页边空白处或在结尾处进行回顾，并附有定义。突出显示这些单词。大声朗读。阅读它们的定义。 视觉效果： 教科书提供图片或视觉效果来解释和说明所教的内容，因此请务必在阅读文本之前查看它们。阅读说明、标题、描述和关键点。许多人在“看到”一个想法的视觉呈现时能最好地记住和理解。常见的视觉材料包括：照片、绘画、图形、数字、图表、卡通和地图。
ai增强的预测系统，用于僵局僵局：云应用中的早期检测和预防
在云应用程序的领域中，线程僵局构成了重大挑战，影响了系统性能和可靠性。用于检测和解决僵局的传统方法通常在动态和可扩展的云环境中落下。本文为AI增强的预测系统提供了一个高级框架，该系统旨在早期发现和预防线程僵局。通过利用机器学习算法和实时数据分析，提出的系统可以预测潜在的死锁情景，然后才能升级为关键问题。该框架与基于云的应用程序集成在一起，以监视线程交互，确定指示即将发生僵局的模式并推荐先发制人的动作。通过广泛的模拟和现实世界的案例研究，我们证明了方法在减少僵局的发生率和改善整体应用稳定性方面的有效性。这项研究通过为并发计算的最具挑战性的方面之一提供积极的解决方案，从而有助于开发更具弹性的云系统。
cx 革命：关于生成式人工智能领导力的采访
凯捷是全球领先的企业合作伙伴，通过利用技术的力量帮助企业转型和管理业务。集团每天都在以“通过技术释放人类能量，实现包容和可持续的未来”为目标。凯捷是一家负责任的多元化组织，拥有来自 50 多个国家的近 35 万名团队成员。凭借 55 年的悠久历史和深厚的行业专业知识，凯捷深受客户信赖，能够满足客户从战略、设计到运营的全方位业务需求，而云、数据、人工智能、连接、软件、数字工程和平台等快速发展和创新的世界正是其推动力。集团 2022 年的全球营收为 220 亿欧元。
技术与产品开发主管
● 设计并负责交付 38 Degrees 技术基础设施和架构的路线图，确保实施正确的 IT 解决方案，并确保我们的 IT 系统安全稳定。 ● 迭代和改进 38 Degrees 的技术、服务和产品方法，以帮助我们实现更大的影响力并实现战略方向。 ● 为业务创建、运行和管理产品和技术流程。 ● 在技术团队和更广泛的组织中巩固以成果为中心的产品思维。 ● 确保主要技术项目相互协调并根据重要性进行优先排序。所使用的供应商和技术解决方案套件是有效的。 ● 分析风险并通过扫描重要趋势来保持最新状态。 ● 负责让团队对我们产品的质量和性能负责，并确保技术团队的产出专注于现在和未来的正确产品。 ● 在软件开发方法（例如 AGILE/SaFE）内工作。 ● 与产品经理和开发团队协调产品发布。
引用：Piasecki, S. & Morosoli, S. & Helberger, N. & Naudts, L. (2024)。人工智能生成的新闻：《人工智能法案》中的透明度条款是否满足了新闻读者的期望？互联网政策评论，13 (4)。https://doi.org/10.14763/2024.4.1810
摘要：人工智能生成的内容在人们生活中的出现越来越多，而能够有效浏览和区分此类内容的重要性与透明度有着内在联系，我们的研究重点是透明度，我们通过评估《人工智能法案》第 50 条来研究这一概念。本文呼吁采取行动，在指定《人工智能法案》的透明度要求时考虑最终用户的利益。它侧重于一个特定的用例——媒体组织在生成人工智能的帮助下制作文本。我们认为，目前的形式下，第 50 条留下了许多不确定性，并且有可能在保护自然人免受操纵或赋予他们采取保护行动的权力方面做得太少。本文结合文献和调查数据分析（基于代表荷兰人口的样本），就《人工智能法案》透明度义务的实施提出了具体的政策和监管建议。其主要目的是回答以下问题：如何协调《人工智能法案》适用于人工智能生成的数字新闻文章的透明度规定与新闻读者对操纵和赋权的看法？
市长萨迪克·汗（Sadiq Khan）将市长代表团带到
曾担任伦敦市长和C40城市的联合主席，可汗市长将加入一个领导人的代表团，他们表现出致力于应对气候危机的承诺，包括波士顿市长米歇尔·吴（Michelle Wu）；巴黎市长，nne hidalgo；罗马市长罗伯托·贾蒂埃里（Roberto Gualtieri）；雅典市长哈里斯·杜卡斯（Haris Doukas）；圣地亚哥州长，克劳迪奥·奥雷戈（Claudio Orrego）；米兰市长，朱塞佩·萨拉（Giuseppe Sala）；横滨市市长，Takeharu Yamanaka和Ricardo Nunes的圣保罗市长。代表团将强调城市为推动气候行动而采取的工作。khan将展示积极的环境愿景对城市经济和解决不平等有真正的好处，并在投票箱中获得回报。C40市长将强调需要在城市和国家政府之间进行更大的合作，并更加专注于他们可以计划实现国家目标的作用。