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向经济学家介绍循环经济
搜索所有经济学期刊，只会发现 71 篇提到“循环经济”的论文。只有 5 篇发表在 2016 年之前。在这 71 篇论文中，68 篇没有来自北美的作者。任何顶级综合经济学期刊或顶级环境经济学领域期刊都没有提到“循环经济”。换句话说，除了少数关键例外，大多数北美经济学家从未听说过“循环经济”。我们本文的重点是循环经济可以使用更多的经济分析。尽管如此，对循环经济相对较新的兴趣建立在包括经济学在内的多个学科的早期思想和研究之上。例如，Khanna 和 Zilberman (1997) 指出，许多废物只是投入不完全使用产生的残留物，因此精准技术可以更有效地利用投入并减少废弃副产品。这种资源利用效率的理念有许多应用，包括水、能源和气候适应投入（Lipper 等人，2014）。其他早期经济学论文研究了循环经济的主题，例如回收行为和政策（例如，Fullerton & Kinnaman 1995，Palmer & Walls 1997）、绿色设计（Fullerton & Wu 1998）和生命周期评估（LCA）（Walls & Palmer 2001）。下面我们首先简要回顾一下其他一些经济学研究。在一般均衡（GE）系统中，回收程度的变化会影响非回收废弃物的外部性，但也会间接影响原始材料开采的外部性。相反，直接影响开采量的监管会间接影响各种处置的外部性。任何税收或监管的次优水平取决于任何税收或监管对整个循环中每一项活动的严格程度——从采矿到产品设计到生产到使用到处置。这些采矿法规也可能增加对再生材料投入的需求，这可能会与任何旨在减少处置外部性的政策相互作用。然而，本文的主要目的是介绍其他领域的想法，这些想法可能对对循环经济感兴趣的经济学家有用。以下各节讨论了工业生态学、工程学、人类学和其他社会科学领域的研究。从当前的线性经济向循环经济的任何重大转变都需要各方面的帮助——工程师最具成本效益的绿色设计和精心设计的激励措施，以克服信息不畅、文化障碍和非优化行为。我们还讨论了区块链作为一种技术，帮助追踪跨地区和跨部门的商品和材料流动。例如，可以用再利用的材料建造高速公路，但承包商必须知道材料的位置以及有多少材料可用。区块链不仅可以通过降低交易成本来改善经济福利，还可以实施政策，要求或鼓励企业进行绿色设计，鼓励家庭进行回收利用。人类学和其他社会科学可以帮助确保经济激励不会取代有价值的社会资本，而社会资本本身可以帮助解决环境问题。虽然新的工程理念可以大大改善环境，但它们可能成本高昂，而且在没有监管的情况下，自私自利的企业不会愿意采用它们（在没有激励的情况下，消费者也不会愿意采用它们）。因此，工程学和经济学的结合可能会将向 CE 的过渡描述为主要取决于技术、激励措施以及对这些因素的理性行为反应
介绍Amy Gutmann Hall
Harlan及其对宾夕法尼亚州的愿景，尤其是为了纪念宾夕法尼亚州总统Emerita Amy Gutmann的领导和奉献精神，以命名建筑物。最终，在10月17日，宾夕法尼亚工程公司在佩里世界大厦（Perry World House）共同举办的活动中启动了最新的倡议，负责任的创新，并在宾夕法尼亚州华盛顿中心举行。与理查德·佩里（Richard Perry）教授兼佩里·霍洛维茨（Richard Perry World House）的主持人迈克尔·霍洛维茨（Michael Horowitz）以及宾夕法尼亚州受托人兼工程委员会成员泰德·施莱因（Ted Schlein）（C'86），这项活动的关键主题包括考虑技术创新的长期影响，将创新与调节与调节之间的平衡以及对Etheric和社会影响力的先进和机构教育的融合。通过我们的全球校友和朋友社区的奉献，这些进步都成为可能。对你们每个人，我都感谢您坚定不移的承诺和持续的支持，我特别期待我们共同的乐观感将给我们的学生，我们的社区和世界带来什么。
介绍Big-IP下一个访问
下一代访问控制，Big-IP Next Access，旨在将应用程序访问作为代码提供。使用Big-IP下一个访问权限，您可以向左移动访问，从而通过将身份验证和授权推迟到以API为中心的，硬化的访问安全解决方案来降低操作的复杂性和成本。
“神经形态计算与工程”简介
摘要。计算的标准性质目前正受到一系列问题的挑战，这些问题开始阻碍技术进步。为解决这些问题，提出的策略之一是开发新的受大脑启发的处理方法和技术，并将其应用于广泛的应用场景。这是一项极具挑战性的工作，需要多个学科的研究人员共同努力，同时共同设计处理方法、支持计算架构及其底层技术。《神经形态计算与工程》（NCE）杂志的推出是为了支持这个新社区的努力，并提供一个论坛和存储库来展示和讨论其最新进展。通过与编辑团队的同事密切合作，NCE 的范围和特点已被设计为确保它服务于学术界和工业界日益壮大的跨学科和充满活力的社区。
介绍“神经形态计算与工程”
摘要 目前，一系列问题开始阻碍技术进步，对计算的标准性质提出了挑战。为解决这些问题，提出的策略之一是开发新的受大脑启发的处理方法和技术，并将其应用于广泛的应用场景。这是一项极具挑战性的任务，需要多个学科的研究人员齐心协力，同时共同设计处理方法、支持计算架构及其底层技术。《神经形态计算与工程》（NCE）杂志的推出是为了支持这个新社区的努力，并提供一个论坛和资料库来展示和讨论其最新进展。通过与编辑团队同事的密切合作，NCE 的范围和特点已被设计为确保它服务于学术界和工业界日益壮大的跨学科和充满活力的社区。
引入蜜罐的模拟容器 - 景观
许多基于防御的保护策略，以防止对IT基础设施的攻击，并且被证明是有效的。防火墙，入侵检测系统（IDS），网络细分和严格的身份验证和更新策略至少在企业网络上是预期的。尽管采取了这些措施，但仍可能存在可穿透的差距，最终将被攻击者发现。这意味着有一个不对称的后卫必须一直成功，而攻击者只能成功一次。可以使用欺骗技术来解决此问题，其中提出了错误的目标，目的是揭露攻击者的行动。欺骗性的另一个问题是恶意内部人士的威胁。最常见的欺骗技术是蜜罐，它们模拟网络上的主机，目的是在浪费At Tacker的资源时提高互动的警报。从历史上看，蜜罐被部署为裸机服务或虚拟机。随着持续的基础架构迁移到云的迁移，OS级虚拟化（例如Linux容器（LXC）或Docker容器）已获得动力，原因有几个。容器提供类似于虚拟机的服务的简单部署，同时更轻巧，因为多个容器可以共享相同的内核和图像。，基于容器的应用程序比虚拟机提出了更好的可伸缩性，因为可以快速按需启动更多的容器实例。在这项工作中，我们提出了一个新颖的Docker Honeypot在学术界以及开源社区中的几部作品利用了容器的优势用于Honeypot用例。尽管大多数作品都集中在传统蜜罐的易于部署上[1] [2] [3]，但开放源项目Whaler，模拟了一个脆弱的Docker容器，而Honeypot Dockpot则启动了在传入的SSH连接上的容器。