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内阁文件主动发布封面
45 2021 年 11 月，就本内阁文件进行了磋商，磋商对象包括卫生部、商业、创新和就业部、文化和遗产部、司法部、财政部、交通部、内政部、社会发展部、教育部、环境部、住房和城市发展部、初级产业部和外交和贸易部（均为皇家代理人的监督部门）以及公务员制度委员会。作出回应的机构普遍表示支持，没有反馈意见，或者反馈意见主要涉及运营事项和澄清补充指导。
利用机器学习以实现威胁...
摘要：在不断发展的网络安全局势中，传统的反应方法越来越不足。本文在积极的威胁分析中探讨了机器学习（ML）的变革潜力，旨在先发出先发制人的威胁，并在威胁出现之前识别和中和。通过采用ML算法，网络安全系统可以实时分析大量数据集，识别模式并检测指示潜在威胁的异常。本文回顾了当前的网络安全挑战，研究了ML技术（例如决策树，神经网络和聚类）如何用于威胁分析中，并评估通过文献，案例研究和分析的各种ML驱动的网络安全解决方案。它突出了ML的好处，包括增强的检测准确性，更快的响应以及未来的威胁预测能力。但是，还讨论了诸如数据质量，对抗性攻击和高度计算需求之类的挑战。本文通过解决这些限制的结论，并暗示ML提供了有希望的方法，但其成功取决于克服这些障碍。新兴趋势和未来的方向强调了ML持续研究和开发网络安全的需求。关键字：主动威胁分析；网络安全；机器学习；威胁检测；异常检测1。引言背景网络安全景观在过去十年中发生了巨大的发展，这是由于商业，政府和日常生活的数字化增加所致。随着世界变得更加互连，网络威胁的数量和复杂性呈指数增长。网络攻击，从数据泄露和勒索软件到高级持久威胁（APTS）和分布式拒绝服务（DDOS）攻击，已经变得更加频繁且复杂，针对关键的基础架构，金融系统和个人数据[1]。这种升级部分是由于技术的快速发展，该技术为网络犯罪分子提供了新的工具和技术来利用系统中的脆弱性。
主动筛选要领先1步。
*来自德国，奥地利，瑞士和卢森堡的57,371名自身免疫性T1D的年轻人的观察性研究，使用了1995年至2018年之间的糖尿病预期随访注册中的数据。2†在美国自身免疫性T1D患者和美国自身免疫性T1D患者的护理人员的回顾性在线调查中，诊断为自身免疫T1D的诊断为≥18岁的38.6％（n = 856）。最初被诊断为2型糖尿病。3‡在高危儿童中重复筛选自身免疫T1D，例如那些具有该状况的一级亲戚的人，可以识别那些在初次筛查后发展自身抗体的人。13-15§对单个自身抗体或负面状态的逆转可能会在某些先前确认的多个自身抗体阳性的人中发生在第2阶段。10
主动客户服务的基本策略
您对客户了解多少？他们在寻求帮助时是否会通过多种渠道从线上转到线下？您是否清楚了解哪些客户适合主动服务？事实是，所有客户都是不同的，虽然有些人可能喜欢主动联系以提供小问题的更新，但其他人可能更喜欢仅在需要知道的情况下联系。考虑哪些情况真正值得主动联系，以避免惹恼客户或发送太多小更新而导致关键问题被忽视。
主动发布 CAB-24-SUB-0079：第二季度计划
17. 总理和内阁部 (DPMC) 将与各部长和各机构协商，最初每两周向内阁战略委员会 (STR) 报告季度计划行动的进展情况。如果对交付情况有疑虑，将以例外方式更频繁地向我报告。我预计各部门部长小组也将进行战略对话并监督交付成果。我将寻找领导部长来支持交付工作。
Compeer：主动的生成对话代理...
对话剂（CAS）充当同伴支持者的对话已经广泛研究并证明对人们的心理健康有益。但是，以前的同伴支持CA是用户启动的，或者遵循预定义的规则来启动对话，这可能会阻止用户与CAS合作并建立与CAS的关系以获得长期利益。在本文中，我们开发了Compeer，这是一种生成的CA，可以主动为用户提供自适应同伴支持。compeer利用大型语言模型来检测和反映对话中的重大事件，从而使其能够战略性地计划主动护理的时间和内容。此外，Compeer将同伴支持策略，对话历史及其角色纳入生成信息。与基准用户启动的CA相比，我们的一周受试者之间的研究（n = 24）展示了Compeer在提供同伴支持并提高用户参与度方面的优势。我们报告用户与计算机的互动模式，并讨论设计主动生成剂以促进人们的福祉的影响。
AI和（预测）繁荣的积极途径
使用了这些新的组织结构（和护栏），现在是时候实际构建一些东西了。但是什么？找出答案，COE与超过六个功能的100多个业务利益相关者接触，以了解AI摘要，生成或搜索（AI功能）在哪里可以最好地与AI计划目标（增加收入，降低收入，降低上市时间，降低市场，降低成本或提高客户体验））。结果：140个潜在用例，在此期间，COE优先于10（特别关注研究和临床操作），以在财政年度内部署。
空间数据模型现代化，用于主动和...
现代空间领域感知的挑战和目标与几十年前人们首次发射卫星时不同。但是，我们仍然依赖为反应式目录维护而开发的数据模型，其目的是提供每颗卫星的最新轨道更新。在本文中，我们提出了现代化的空间数据模型，重新定义时间和数据表示，以实现主动和机器辅助决策。目录更新的平面列表不足以实现这一点，因为它不代表每颗卫星随时间的行为历史，而是提供传感器集合的历史记录。此外，它没有提供表示多个同时当前或未来假设所需的时间构造，这在评估或预测表现为非确定性轨道机动的卫星动作时很重要。无法用清晰的数学结构表示这种现实的卫星行为是机器自动评估、检测和预测轨道动作的障碍。
INTL品牌调整策略以追赶-Ain China Daily
这不仅仅是NE ZHA 2 - 这是如何刺激消费的更广泛的教训。在当今的市场中，消费者不仅在寻找更便宜或更可怕的选择，而且需要在质量，经验和情感连接方面提供更多的产品。通过将重点从公正的价格转移到产品的总价值（它如何使Sumers的感觉，适合其生活方式以及其与价值一致）的方式 - 企业可以开始促进更强大的需求并最终推动经济增长。