关键见解:组织在扫描云环境时识别数百万个潜在问题是很常见的 - 除非恶意演员能够利用它们,否则大多数不是有害的。为了应对这一挑战,供应商已经实施了“攻击图”来分组并关联静态错误和漏洞,以更好地确定警报的优先级。但是,优先级是不够的,因为团队仍可能忽略低于注意力门槛的警报。这种错误的信心感可能是有害的。通过专注于防止攻击发生之前,组织可以大大减少产生的警报量,否则将被视为高风险。这种转变不仅可以释放宝贵的资源,而且增强了组织彻底调查和管理真正威胁的真实风险的能力。
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。
通过集成基于我们独特的网络向量渲染NVR)技术的下一代浏览器隔离功能,CloudFlare能够提供无缝,安全且可扩展的解决方案,以隔离潜在的恶意链接。与带宽较重的技术不同,NVR流到设备的安全绘制命令。这有助于消除不影响最终用户体验的恶意网络内容的风险。感谢NVR和Cloudflare的低延迟网络,组织可以隔离多通道威胁,同时确保为员工的无干扰生产力。
关于Withings Health Solutions Withings Withings在2009年创建了第一个智能量表,从那以后一直是Connected Health的先驱者,此后有数百万用户在30多个国家 /地区。Health Solutions是其位于波士顿和巴黎的医疗保健专业人员的专门部门。Withings Health Solutions将并发症从运行数字健康计划中,用于预防慢性疾病,远程监测,临床研究等方面的护理团队。健康解决方案使医疗保健专业人员有信心做出更好的健康决策。它通过远程患者监控解决方案以及设计精美且易于使用的设备(包括血压监视器,连接尺度,高级睡眠系统,智能的时间温度计和混合智能手表)的投资组合提供了连续访问更一致的患者数据。我们帮助护理团队和患者获得更高质量的护理。有关更多信息,请访问:www.withingshealthsolutions.com [link]
专门的云根据定义不支持跨多云环境的合规性控制,无法以其现有功能以可合理或统一的方式运行计算和安全服务,从而导致入门摩擦,安全风险和高TCO。“共同责任”合规模型给客户带来负担,以了解其整个合规环境,或者面临失败的审计或违规行为的后果。复杂的UI和脱节的产品为需要执行更专业合规任务的客户创造了陡峭的学习曲线,并且提供商锁定意味着添加其他云环境需要重复的努力来确保完全合规性就绪。此外,在满足数据本地化和居住要求
从 3D 显微镜图像重建数字神经元是研究大脑连接组学和神经元形态的重要技术。现有的重建框架使用基于卷积的分割网络在应用追踪算法之前将神经元从噪声背景中分割出来。追踪结果对原始图像质量和分割精度很敏感。在本文中,我们提出了一种新的 3D 神经元重建框架。我们的关键思想是利用点云的几何表示能力来更好地探索神经元的内在结构信息。我们提出的框架采用一个图卷积网络来预测神经骨架点,采用另一个图卷积网络来产生这些点的连通性。我们最终通过解释预测的点坐标、半径和连接来生成目标 SWC 文件。在 BigNeuron 项目的 Janelia-Fly 数据集上进行评估,我们表明我们的框架实现了具有竞争力的神经元重建性能。我们对点云的几何和拓扑学习可以进一步有益于 3D 医学图像分析,例如心脏表面重建。我们的代码可在 https://github.com/RunkaiZhao/PointNeuron 上找到。
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12 月 6 日星期五,主任 Laurie Leshin 和战略整合副主任 Dave Gallagher 与前 JPL 主任 Ed Stone 的前同事、朋友和家人一起在购物中心参加了爱德华·斯通航海者探索之路的揭幕仪式。这条步道是一个可步行的装置,重现了历史上两次持续时间最长的探索任务的路径,巩固了航海者 1 号和 2 号的长期首席研究员以及 JPL 最具传奇色彩的科学家和领导者之一的遗产。这条步行道是主任办公室、设计实验室和航海者任务工作人员合作完成的,邀请 JPL 成员和游客踏上斯通的足迹,回顾他一生对探索的热情以及他对我们对太阳系及其他星球的理解的影响。