XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemidentity
oauth2身份提供商的posix身份
■ Have N non-overlapping ID ranges defined by (startID, sizeID) for each range ■ num = hash(unique_identifier_of_ID_server) % N ■ offset = f(unique_attribute_value) % sizeID[num] ■ POSIX-ID = startID[num] + offset ○ Hash is a configurable message digest function with configurable seed ○ f is configurable function取决于来自对象属性的唯一属性/索赔
nis2-am-ensentials-理解 - 身份 - 和...
网络和信息安全性2指令（NIS2）的曙光即将到来。2024年10月17日，NIS2将在包括比利时在内的所有欧盟成员国生效。表示范围中的所有组织都必须符合新指令，该指令扩大了其原始范围以增强欧洲安全。此外，即使在NIS2指令范围之外，NIS2也将作为欧洲组织的最佳实践。您的组织是否处于范围，此白皮书旨在从NIS2的角度分享身份和访问管理的基本要素。
位置身份：生成AI的观点
城市有集体身份吗？生成人工智能（AI）模型的最新进步已使创建从大量数据中学到的现实表示形式。在这项研究中，我们测试了生成AI作为文本和视觉信息的潜在，以捕获通过过滤的描述和图像评估的城市的位置的位置。我们向两个生成AI模型Chatgpt和Dall·e2询问了64个全球城市的地点身份的问题。此外，鉴于伦理上的担忧表达了生成AI的可信度，我们研究了结果是否与真正的城市环境一致。尤其是，我们通过Wikipedia数据和从Google搜索的图像和图像进行了测量，并分别在案例中进行了比较，以确定每个城市生成的输出的独特性。我们的结果表明，生成模型有可能捕获使其可区分的城市的显着特征。这项研究是探索生成AI在模拟特定含义方面的建筑环境中的第一次尝试。它通过使用生成的AI来促进研究机会并讨论未来研究的潜在局限性，从而为城市设计和地理文献做出了贡献。
选择AWS安全性，身份和治理服务
Identity and access management ...................................................................................................... 16 Data protection ..................................................................................................................................... 19 Network and application protection ................................................................................................. 23 Detection and response ....................................................................................................................... 26 Governance and compliance ............................................................................................................... 30 Explore .......................................................................................................................................................... 32 Document history ................................................................................................................................................................................................................................................ 34
通过计算机视觉和神经元视觉解码人类身份
从传入信息的动态和可变流中提取含义是自然和人工智能的主要目标。以深度学习为指导（DL）指导的计算机视觉（CV）在识别特定身份方面取得了重大进步，尽管有高度可变的属性为1,2。这是神经系统面临的同样挑战，并由概念细胞部分解决 - 响应于人体内侧颞叶（MTL）3-6中描述的特定人员/地方的神经元。然而，由于这些神经元的稀疏编码，访问代表特定概念的神经元受到限制。但是，可以想象，这种解码所需的信息在相对较小的神经元种群中存在。评估神经元种群在自然环境中编码身份信息的很好，我们记录了来自九个神经外科外科癫痫患者的多个大脑区域的神经元活性，这些患者植入了深度电极，而受试者观看了电视系列“ 24”的情节。我们实施了使用随时间变化的人群神经数据作为输入的DL模型，并解码了每个帧中主要特征的视觉存在。在训练和测试DL模型之前，我们设计了一种最小监督的CV算法（与手动标记的数据7的性能可比性相当），以检测和标记每个帧中所有重要字符。这种方法使我们能够将“计算机视觉”与“神经元视觉”进行比较 - 与神经元一部分活动中存在的每个字符相关的脚印，并确定有助于该解码过程的大脑区域。然后，我们在电影查看后的识别记忆任务中测试了DL模型，要求受试者识别出插图中的剪辑段。dl模型激活不仅是通过相应字符的存在调节的，而且还通过参与者的主观记忆来调节他们是否看过剪辑段，以及叙事图中字符的关联优势。所描述的方法可以提供新颖的方法来探究随时间不断发展的动态行为任务中概念的表示。此外，结果表明，即使在MTL以外的大脑区域，也只有数十个神经元的人口活动中存在必要的强构概念所需的信息。
一种高效且基于轻巧的身份方案，用于在集群无线传感器网络中安全通信
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件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。
注册商（通过授权公司的身份验证...
定义和一般解释3。（1）这些规则中使用的定义术语及其含义在附表1（2）中包含，除非上下文另有要求 - （a）对各节的参考是《 2006年《公司法》的部分； （b）对“规则”或“规则”的引用是对这些注册服务商（授权的公司服务提供商的身份验证）规则2025的引用，并参考编号规则，章节，部分或时间表是对这些规则中的规则，章节，部分或时间表； （c）提及文件的引用包括提交或发送该文件； （d）对一项法案的提及包括对根据该法案制定的任何下属立法的提及； （e）提到立法或立法规定是对立法或立法规定的提及，因为随后可以修改（f）单数中的单词包括复数，反之亦然。（3）除非上下文另有要求，否则在这些规则中提到的信息为指定，描述，可访问或可用，或者在网站中包括在这些规则的一部分中，并且对网站的任何参考是对网站的参考，因为可能会不时地修改
Farmentalg获得FSSC 22000认证，加入UN Global Compact，并揭示新的视觉标识
Fermentalg是微藻研究和生物工业剥削的专家，旨在提供可持续的解决方案和创新产品，从而有助于发展健康，自然和高性能产品。我们的业务：可持续解决方案的开发，生产和营销以及来自微藻的活性成分，用于营养，健康和环境。营养脂质，替代蛋白质，天然食品着色和创新的环境解决方案构成了我们公司当前和未来的产品。发酵股股票在巴黎的EuroNext增长（FR0011271600-藻类）上列出，并且符合PEA -PME的资格。它已从Elthifinance ESG评级获得了示例性评级（90/100），这是一家专门从事欧洲市场上列出的中小企业ESG表现的评级机构，有利于社会负责的投资（SRI）。