XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System云上的
使用云上的量子计算机
E. Pelofske，A。Bärtschi和S. Eidenbenz，“实践中的量子量：用户可以从NISQ设备中期望的东西”，在IEEE Quantum Engineering的IEEE交易中，第1卷。3，pp。1-19，2022，Art No。 3102119。1-19，2022，Art No。3102119。
AWS云上的基因组医学加速
对基因组学创新的投资以较低的成本改善健康成果是英国政府英国基因组战略的最前沿。NHS和基因组学提供的100,000个基因组等项目正在加速基因组学在临床护理中的使用。NHS基因组医学服务（GMS）是一家世界领先的基因组医疗服务 - 正是将基因组学洞察力融入一线临床实践，支持更公平的护理和改变公民生活的先锋。
定量策略维修用于云上的访问控制
随着云计算的日益普遍性，提供对存储在云中的信息的安全访问已成为关键问题。由于访问控制策略的复杂性，管理员可以无意间允许对私人信息的意外访问，这是基于云的服务中数据泄露的常见来源。在本文中，我们提出了一种定量符号分析方法，用于自动化政策维修，以确定过度保证政策。我们使用SMT公式编码访问控制策略的语义，并使用模型计数评估其允许性。给定政策，宽容的限制以及应允许的一组请求，我们通过减少允许性和改进来迭代修复该政策，以便在仍然允许给定的一组请求时达到限制的限制。我们通过将其应用于亚马逊AWS身份和访问管理（IAM）策略语言中的策略来证明我们的自动化政策维修技术的有效性。1
AI 扬声器生态系统中基于证书注入的加密流量取证
AI 扬声器是典型的基于云的物联网 (IoT) 设备，可在云上存储有关用户的各种信息。虽然从基于云的 IoT 取证的角度来看，分析这些设备与云之间的加密流量以及存储在那里的工件是一个重要的研究课题，但直接分析 AI 扬声器与云之间的加密流量的研究仍然不足。在本研究中，我们提出了一种取证模型，可以基于证书注入收集和分析 AI 扬声器与云之间的加密流量。提出的模型包括在 Android 设备上移植 AI 扬声器映像、使用 QEMU（Quick EMUlator）移植 AI 扬声器映像、使用 AI 扬声器应用程序漏洞运行漏洞利用、使用 H/W 接口重写闪存以及重新制作和更新闪存。这五种取证方法用于将证书注入 AI 扬声器。提出的模型表明，我们可以分析针对各种 AI 扬声器（例如 Amazon Echo Dot、Naver Clova、SKT NUGU Candle、SKT NUGU 和 KT GiGA Genie）的加密流量，并获取存储在云上的工件。此外，我们还开发了一个验证工具，用于收集存储在 KT GiGA Genie 云上的工件。© 2020 作者。由 Elsevier Ltd 代表 DFRWS 发布。保留所有权利。这是一个开放的
可持续发展-支持-技术-服务-PEAK- ...
微软 2021 年 6 月，埃森哲与微软和 Avanade 共同成立了绿色软件基金会，旨在将可持续性融入整个软件开发生命周期 (SDLC)。该基金会致力于将其研究成果应用于为客户所做的一切，从软件开发到数据和人工智能，再到 Azure 云上的云迁移和优化。此外，基金会还投资于帮助客户提高脱碳方法的可见性和智能性，从而在向净零排放转型的过程中蓬勃发展（例如甲烷泄漏管理）。借助 Microsoft Sustainability Manager，该基金会可帮助组织打破孤岛并提供数据驱动的洞察，以便他们能够跟踪整个运营过程中的碳足迹，并提高整个价值链的可见性和透明度。
以战略目的实现数据现代化
“每个组织都需要一个数据战略，”英国皇家财产局首席数据官 James Morgan 表示。“你必须有一个愿景。如果你不知道如何实现愿景，那么有愿景也是没有意义的。” Morgan 的团队已经为其数据战略制定了行动计划：“我们不太可能做到一切，因为业务优先级和需求会发生变化，但你必须有一个计划来将战略付诸行动。” Thoughtworks 数据和人工智能 (北美) 总经理 John Spens 表示，如果没有连贯的方法使用数据来解决业务问题，数据团队将永远处于被动模式。缺乏战略，尤其是在各个业务部门预算庞大的大型组织中，可能会导致重复和不必要的复杂性。“这就是许多公司发现自己在多个云中运营的原因，”他说。“不是通过深思熟虑的战略，而是因为有人购买驻留在一个供应商云上的解决方案，而其他人则从其他供应商那里购买解决方案。”
完整的堆栈Web开发人员雅典（希腊）
•计算机科学，软件工程，信息技术或相关领域的硕士学位•5年以上的经验设计，构建和操作Web应用程序•了解不同体系结构的模式，例如微服务，基于事件的体系结构和云上的编程•在云上进行动作经验•前端编程语言和诸如Nextjs，angularjs，angularjs，angularjs extramess和backss and backs和backss和hydsy•thempers• RUST和MICREVICES架构模式•在不同数据库技术等不同数据库技术中的专业知识，例如SQL Server，Oracle，MySQL，NOSQL MongoDB等•具有IaaAS解决方案（例如Google Cloud Platform，AWS，MS Azure）的经验。等。•消息经纪技术（KAFKA，MQTT），REST API，WESTOCKECT或GraphQL开发的经验•具有Terraform，Docker和Kubernetes的经验•与SAP或其他CRM，ERM等企业软件的集成经验。•在建造，部署和运营的经验高度可用（> 99.9％）应用程序•最新的行业最佳实践和技术，新的和新兴的新兴•自组织，以解决方案为导向的，具有主动性的促进性，交流团队•英语
使用点云分类网络
摘要 - 心肌梗塞（MI）是最普遍的心血管疾病之一，相关的临床决策通常基于单值成像生物标志物。但是，这种指标仅近似于心脏的复杂3D结构和生理，因此阻碍了对MI结果的更好理解和预测。在这项工作中，我们以点云的形式研究了完整的3D心形状的实用性，以改善对MI事件的检测。为此，我们提出了一条由3D心脏表面重建步骤组成的全自动多步管道，然后是点云分类网络。我们的方法利用了点云上的几何深度学习的最新进展，可以在心脏解剖学的高分辨率表面模型上进行直接有效的多尺度学习。我们评估了1068个英国生物银行受试者的方法，以实现普遍的MI检测和事件MI预测的任务，并在临床基准测试中分别提高了约13％和约5％的改善。此外，我们分析了每个心室和心脏相对于基于3D形状的MI检测的作用，并对通常与MI结果相关的形态和生理模式进行了视觉分析。