149. QUINZI Matteo (In Pers.) 洛桑联邦理工学院 (EPFL) 材料理论与模拟 (THEOS) 和国家新型材料计算设计与发现中心 (MARVEL)
●高级威胁预防与Palo Alto基于云的威胁分析基础架构集成在一起,例如先进的URL过滤●现在,ML模型在实时造成效果上进行深入学习●首次ML模型专注于命令和控制(C2)策略,例如Cobalt Strike of Cobalt Strike of Cobalt Strike。停止了这些新策略的96%。对常规TP策略的改善48%●Pan-OS Nova(11.0)添加了ML模型,以专注于注射攻击。90%的攻击停止了未解决的系统,并在0天注射攻击方面提高了60%。●必须训练ML模型。帕洛阿尔托(Palo Alto)拥有最大的威胁分析,这要归功于野火和庞大的客户群。将来,通过更多的威胁模型,将改善云安全基础架构。
1。Pamina Firchow,日常和平指标(EPI)的执行董事,布兰代斯大学的副教授:“这些指标可用于生成参与性统计或统计数据,这些统计数据或统计数据是使用由专家对自己现实的专家产生的工具创建的。”2。Eliza Urwin,冲突,发展与和平建设中心的Reserch主管,日常和平指标的研究助理:“借助EPI,我们不仅收集数据;此方法超越了传统的指标,使我们能够利用当地的经验,并将其融入更广泛的和平叙事。这是关于将故事变成统计数据,将叙事变成引起当地社区和政策制定者共鸣的数字。我们的目标是弥合基层现实与高级决策之间的差距。” 3。Julianne Funk,项目协调员日常和平指标:“作为EPI,我们担心数据收集的提取性质,因此我们将参与概念介绍给了我们的监视和设计工作,以思考创造性的方法,以将数据归还给社区,以用来设计项目,”
14:05-14:50 Daniel Merkle(Bielefeld University):算法化学信息学和建模微生物社区诱导代谢性疾病14:05-14:50 Daniel Merkle(Bielefeld University):算法化学信息学和建模微生物社区诱导代谢性疾病
sh。Surednra Thakur,JD NIDM向聚集在受人尊敬的NIDM校园聚集的所有参与者和贵宾表示热烈欢迎。在一个以灾难频率上升的时代为标志的时代,技术干预的必要性从未如此关键。认识到这种紧迫性,NIDM和NRSC之间的协作努力有望在能力建设领域,尤其是在技术的背景下取得了长足的进步。这种合作伙伴关系承诺了一个引人入胜的启发性旅程,提供了一个知识阶梯,参与者可以上升以增强他们对灾难管理的理解。所有相关人员的集体努力被视为对灾难管理有效利用的有效利用的宝贵贡献,强调了协作计划在应对我们不断发展的环境带来的挑战方面的重要性。
改变故事VT(CTS)是佛蒙特州妇女基金,佛蒙特州妇女委员会和佛蒙特州妇女工作的伙伴关系计划,致力于促进妇女的经济安全。您可以在www.changethestoryvt.org
人员:• 为劳动者提供新政:公平的薪酬和工作条件,增加换工作的激励• 重返工作岗位计划:地方主导,新的就业和职业服务,健康和技能,青年保障• 英格兰技能法案:新的国家就业和职业服务(NCS 和 JCP 合并),技能系统改革,学徒税改革 - 增长和技能税
主要研讨会包括量子信息和计算领域的杰出人物的演讲,包括约翰·马丁尼斯教授(加州大学圣巴巴拉分校和谷歌量子人工智能实验室)和索加托·博斯教授(伦敦大学学院),以及印度政府前首席科学顾问 K. VijayRaghavan 教授(班加罗尔国家生物科学中心)等知名人士。研讨会还邀请了 Serge Haroche 教授发表杰出学院讲座,他因“开创性的实验方法,能够测量和操纵单个量子系统”而获得 2012 年诺贝尔物理学奖。该活动于 2023 年 2 月 17 日与 CEPIFRA 和法国驻印度大使馆合作举办。为期两天的活动还包括来自孟买印度理工学院不同部门的 QuICST 附属教职员工的座谈会和演讲,涵盖量子科学和技术的不同方面,例如量子计算和模拟、量子通信、量子传感、密码学和量子材料。此次活动还包括由著名科学家、政府官员和行业代表参加的小组讨论,探讨印度新兴的量子生态系统。研讨会共有近 250 名参与者参加,其中包括来自孟买印度理工学院和该地区其他学院和大学的学生和教职员工。
描述:本研讨会的主要目的是向参与者介绍开源计算机视觉模型用于分析相机陷阱图像的应用。该研讨会旨在提供动手经验,以获取免费的云计算资源来部署和解释这些模型,以增强野生动植物监测和研究。虽然相机陷阱可以进行全面的野生动植物监测,但尽管此任务的耗时,许多研究人员仍会手动查看相机陷阱图像。存在几种开源模型来自动化这些任务,但是很难实施这些模型并验证其性能。Western Ecosystems,Inc。(West)的机器学习团队擅长开发和部署来自相机陷阱图像,无人机镜头和声学数据的动物和栖息地检测的计算机视觉模型。我们期待有机会分享我们的专业知识,并通过使用尖端的计算机视觉技术来帮助推进野生动植物监测的领域。一些编程经验将有所帮助。参与者应尽可能带上笔记本电脑。
第 2 天:2024 年 5 月 28 日,星期二 – 合作伙伴介绍采样点 9:00 9:30 Jaroslav Černi 水研究所 – JCWI,Србија 9:30 9:45 讨论 9:45 10:05 布达佩斯技术与经济大学 – BME,Magyarország 10:05 10:15 讨论 10:15 10:35 保加利亚水协会 – BWA,България 10:35 10:45 讨论 10:45 11:05 国家管理局“罗马尼亚水域” – NARW,România 11:05 11:15 讨论 11:15 11:30 咖啡休息 11:30 11:50 水研究所 – WRI,Slovensko 11:50 12:00 讨论 12:00 12:20 克罗地亚水域 – HV、Hrvatska 12:20 12:30 讨论 12:30 12:50 Jožef Stefan 研究所 – JSI、斯洛文尼亚 12:50 13:00 讨论 13:00 13:15 结论 – 需要采取的行动 (Radmila Milačič, JSI) 13:15 14:15 午餐