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Robovis获得了七位数的投资,以推动动态制造环境中的AI突破。Potsdam,22。2024年11月 - 领先的机器人和机器视觉公司Robovis宣布成功关闭了七位数的初始资金回合。资金回合由勃兰登堡FörderbankILB的子公司Brandenburg Kapital(德国Potsdam)领导,并由Pro Sunflower GmbH支持。Robovis致力于通过其先进的AI驱动平台帮助制造商最大程度地提高生产率和效率。Robovis的解决方案分为三个关键类别:1)高速生产的内联检查,以检测质量缺陷,确保高质量输出并减少浪费 - 例如,在玻璃,汽车和金属生产中。2)使用计算机视觉和机器传感进行工业制造和物流自动化,使机器人的武器能够以极高的精度进行排序,定位和组装组件。3)动态环境的工业安全和跟踪系统,以检测危害,追踪车辆和产品并防止生产事故。Robovis的独特性在于先进的图像处理和机器人技术技术的最新整合,从而确保了稳健的性能和无与伦比的精度。与许多解决方案不同,这些解决方案由于工业环境的固有复杂性和可变性而难以保持一致的质量,Robovis提供了能够适应工业应用的动态和多样性的AI驱动系统。能够为决策提供高度精确的数据的能力将其平台设置为PMS 4.0,除了市场上的其他数据外。PMS 4.0,可以轻松自定义,允许用户在没有AI专业知识的情况下构建量身定制的AI模型,从而加速部署并支持快速适应新的挑战和机遇。Robovis赢得了美国,欧洲和亚洲众多客户的信任,包括玻璃,汽车和金属生产和分销领域的市场领导者,例如Guardian Glass,SRG Global,VW,Stellantis,Stellantis,Ford,Tyco,Tyco,Tyco Connectivity,Samsung,Samsung,Georgia Pacific,Pacific,Roche等。其解决方案使这些公司能够显着降低支出并最大化运营效率,而无需新的生产线投资。
伯特兰特(Bertrandt)发表了2023/2024财政年度的初步,未经审计的数字。在审查期间,总收入约为11.86亿欧元(上一年:1,1.574亿欧元),ETIT达到了约98万欧元(上一年:5.01亿欧元)。结果包括一次性支出,总费用约为4.15亿欧元。正如预期的那样,EBIT显着低于上一年的数字。根据初步计算,贝特兰特集团在2023/2024财政年度税后的收入约为-78万欧元(上一年:3040万欧元)。免费现金流量约为2023/2024财年(上一年:710万欧元)的5000万欧元。运营活动的现金流量为积极。投资约为2000万欧元。
补充图 S3。对照组、癌前病变和癌症中 DNA 修复基因表达的分析。这些箱线图表示与其组织学类别相对应的 DNA 修复基因的表达水平。基因表达显示在 y 轴上,而组织学类型显示在 x 轴上。与对照组相比,癌症和癌前病变中 BRCA1 和 BRCA2 的表达增加。与癌前病变和对照组相比,癌症中 PALB2 和 RAD51 的表达增加。*** 表示 p < 0.001 的显著性,** 表示 p < 0.01 的显著性,* 表示 p < 0.05 的显著性。
一项涵盖 73 个 Gavi 资助国家的研究表明,2021-2030 年期间,每花费 1 美元用于免疫接种,就可以节省 21 美元的医疗费用、工资损失和因疾病和死亡造成的生产力损失。考虑到人们对疫苗挽救生命的重视程度(这可能包括避免成本的价值以及挽救生命和人们活得更长、更健康的更广泛社会价值),每花费 1 美元的投资回报估计为 54 美元。
Cisco设计了安全的访问,以确保保护和提供对基于本地和云的私人应用程序的访问。它还保护了从网络到Internet的连接。这是通过实施多种安全方法和层来实现的,所有这些旨在在通过云访问信息时保存信息。
简介UDS Enterprise允许您在高可用性(HA)中配置其不同的组件。此配置模式使得在任何虚拟化节点失败或由于环境任何组件的OS本身失败时,都可以为VDI环境提供连续性。为了为VDI环境提供完整的高可用性,除了配置多个UDS服务器和UDS-Tunnel机器外,还必须对UDS服务器连接的数据库进行复制或集群配置。另一个必要的元素,我们还必须在高可用性中配置,将是负载平衡器,将不同的连接和分布到UDS服务器和UDS-Tunnel组件以及我们的数据库群集。UDS Enterprise支持物理类型的平衡器(例如:F5)或虚拟类型(例如:Haproxy),这些必须支持TCP和HTTP模式。在本文档中,通过完整的配置示例,我们将尝试解决以高可用性配置UDS企业的所有步骤,从UDS自己的元素(UDS-Server和UDS-Tunnel)到软件负载均衡器(HAProxy)和配置为使用Galera群集配置的MYSQL数据库。
利用人工智能减轻青少年危险行为:范围界定审查方案 Hamidreza Sadeghsalehi a 和 Hassan Joulaei a,* a 伊朗设拉子医科大学健康研究所卫生政策研究中心 * 通讯作者(joulaei_h@yahoo.com) 青少年特别容易从事暴力、无保护性行为和药物滥用等危险行为,这些行为会对他们的健康和发展产生重大的负面影响。人工智能 (AI) 的最新进展为解决这些行为提供了创新的解决方案,但关于基于 AI 的干预措施的有效性和实施的证据仍然零散。本范围界定审查旨在系统地探索和绘制旨在减少青少年危险行为的基于 AI 的干预措施的文献。本综述将遵循 Arksey 和 O'Malley (2005) 概述并由 Levac、Colquhoun 和 O'Brien (2010) 改进的方法框架,符合 Joanna Briggs 研究所的指导方针。PRISMA 范围界定综述扩展 (PRISMA-ScR) 将指导报告。搜索策略将在 PubMed、Scopus、Web of Science 核心合集、CINAHL、PsycINFO、Cochrane 对照试验中心注册库、Embase、SID 和 Magiran 中执行,重点关注截至 2024 年 6 月以英语和波斯语发表的文章。两名独立审阅者将使用 Rayyan 筛选标题和摘要,然后对相关研究进行全文筛选。数据将使用标准化表格绘制图表,差异将通过讨论或咨询第三位审阅者解决。数据将以描述性方式综合并以表格、图形和图表的形式呈现。关键词:青少年、人工智能、危险行为、范围审查、干预措施