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云计算对金融领域的影响
金融行业能够利用各种云服务模式，包括软件即服务 (SaaS)、平台即服务 (PaaS) 和基础设施即服务 (IaaS)。SaaS 需要提供预构建的软件应用程序，而 PaaS 则提供用于创建定制应用程序的开发和部署平台。另一方面，IaaS 授予对虚拟化计算资源的访问权限，使组织能够监督和管理其基础设施。云部署策略为公共、私有和混合方法提供了选项。在公共云中，任何人都可以存储数据并在线访问，计算资源由云服务提供商管理。另一方面，私有云（也称为内部云或企业云）使组织能够在内部或通过第三方构建和运营自己的数据中心。至于混合云，它结合了公共云和私有云的元素。在私有云上运行的服务只能由组织内的授权用户访问，而公共云上的服务任何人都可以访问。虽然混合云提供了一种平衡，但需要注意的是，公共云服务可能仍然可以从外部访问，从而影响排他性水平。
ISGF白皮书的新收入机会
在2020年的封锁期间，与所有其他组织一样，电力公司很快就采用了无纸和无接触式操作。仅此功能就推动了公用事业的数字化过程。现在将在接下来的2 - 3年中发生十年的自动化和数字化水平。大多数过程已经变得无纸化。远程工作和使用第三方拥有的数字平台的文化进行会议和协作的文化已经灌输了对公用事业的信心，以采用云上托管在云上的云技术和应用程序。因此，许多用来较早购买的公用事业的系统现在将以每月或季度费用转向服务模型。近乎实时的所有资产，流程和运营的数字数据可用性将使公用事业具有更好的可见性和控制权；他们现在可以部署分析工具来优化其操作。这是他们基于纸的运营的量子飞跃。covid-19从未提出过创新和转型的机会，从长远来看，这是有益的深刻含义。我们正在构建数据驱动的智能公用事业，这将为提供工具和服务的组织为托管和管理大量数据公用事业提供的新商机提供预期。
网络安全 - 浏览器中的密码存储
计算机技术。摘要 - 在数字连接时代，确保在线帐户已成为当务之急。个人管理的在线帐户数量的激增导致需要记住和管理的密码数量增加。此外，对网络攻击的日益增长的复杂性强调了需要采取更高级和强大的安全措施。我们提出的解决方案是一种浏览器扩展模型，旨在通过为密码管理提供安全且用户友好的解决方案来应对这些挑战。模型集成了旨在增强安全性和可用性的几个关键功能。扩展名提供了一个集中式存储库，用于为多个在线帐户存储密码，从而消除了用户记住多个密码并降低密码丢失或盗窃的风险的需求。为了保护敏感的用户密码，该扩展名使用可靠的加密算法，这是一种以其强度和对未经授权的解密尝试的阻力而闻名的加密技术。与将数据存储在云上的许多其他密码管理解决方案不同，我们的扩展程序将密码存储在用户的设备上。此方法增强了数据隐私，并降低了暴露于外部威胁的风险。该扩展名还允许用户根据需要解密其存储的密码，以确保用户在需要时可以访问其密码，而不会损害安全性。该扩展名是通过用户友好的界面设计的，该接口简化了存储，管理，
grnet：G-PCC压缩的几何恢复...
摘要 - 基于损耗的几何点云压缩（G-PCC）不可避免地会损害点云的几何信息，这在诸如分类等任务等任务中的重新结构和/或误导决策中降低了经验质量（QOE）。为了解决它，这项工作提出了GRNET，以恢复G-PCC压缩大规模点云的几何形状。通过分析原始和G-PCC压缩点云的内容特性，我们将G-PCC失真归因于两个关键因素：点消失和点位移。点云上的可见障碍通常由个体因素或由两个因素施加的超级因素主导，这取决于原始点云的密度。为此，我们采用了两个不同的模型进行坐标重建，称为坐标扩展并分别攻击点消失和位移点。INADDITION，4- byteauxilaryDensitySinformation在BITSTREAM中发出信号，以帮助选择扩展，协调坐标，坐标，或它们的组合。在被送入坐标重建模块中之前，G-PCC压缩点云首次是由用于多尺度信息融合的特征分析模块处理的，其中基于K NN的变压器在每个尺度上都利用了基于K的变压器，以适应邻域几何学的邻域几何学动力学来有效恢复。以MPEG标准化委员会建议的常见测试条件显着提高了G-PCC锚点，并且在各种点云（例如，实心，密度和稀疏的样品）上的最先进方法均超过了最先进的方法。同时，与现有基于学习的方法相比，GRNET运行速度相当快，并且使用较小的模型，从而使其对行业从业人员有吸引力。
云技术挑战
在深入挑战之前，我们希望确保女童子军首先了解什么是云技术。对于此活动，如果您有白板或图纸，最好创建一个视觉效果来配合。我们创建了一个示例，您可以在最后的资源部分找到它。说：有人在连接到互联网的手机或平板电脑上使用任何应用程序吗？那些应用程序是什么？在旁边创建一个简短的列表。你应该得到像 Netflix、Disney Plus、TikTok、Instagram、Amazon、Door Dash、Uber 这样的答案……说：太好了，你列出的所有这些应用程序都使用云技术来运行。有人知道云是什么吗？等待答案。想象互联网是天空中一朵巨大的隐形云。它就像存储您所有喜爱的应用程序、网站和文件的地方。现在，云技术就像是一种神奇的方式来使用和存储这片云上的东西。数据中心是存储允许云技术工作的设备的大型建筑物。就像您需要一部手机来操作应用程序一样 - 我们需要数据中心来操作云。说：那么，让我们以 Instagram 这样的应用程序为例。我们想在那里存储什么类型的东西，或者我们要把什么数据放入应用程序中？等待答案并列出清单。（图片、标题、评论、故事、喜欢）太好了，现在如果这只是一个存储站点，那么这个云就像一个虚拟背包，携带着我们所有的数字文件，只要有互联网连接，我们就可以在任何地点访问这些文件。说：但这更复杂吧？你认为它与存储驱动器有何不同？等待答案。当我们将云用于应用程序或游戏时，云技术使您可以通过计算机、手机或平板电脑访问它们。没有云，大多数应用程序和游戏都无法运行。所以，把云想象成互联网上的一个地方，我们可以随时随地存储和访问东西（比如照片、视频或游戏）。
DassaultSystèmes和Volkswagen Group实施了3DExperience平台，以优化车辆开发
VELIZY-VILLACOUBLAY, France — February 4, 2025 — Dassault Systèmes (Euronext Paris: FR0014003TT8, DSY.PA) and Volkswagen Group today announced a long-term partnership to advance Volkswagen Group's digital infrastructure for state-of-the-art vehicle development by implementing Dassault Systèmes' 3DEXPERIENCE platform.大众集团已选择云上的3Dexperience平台作为主要的工程和制造平台。大众，奥迪和保时捷品牌的工程师，设计师和其他专业人士将使用虚拟双胞胎来简化车辆的开发。这将使团队能够在物理生产开始之前在合作的虚拟环境中模拟，测试和完善车辆开发的各个方面，同时确保遵守全球法规和可持续性标准。“我们正在推进下一代IT系统景观的发展，并决定与DassaultSystèmes合作标志着一个重要的里程碑，” Volkswagen Group的董事会成员Hauke Stars表示。“构建了一致的数据流和AI解决方案，我们正在为开发和工厂计划中的团队创造真正的技术飞跃。同时，我们通过简化系统的复杂性并利用虚拟双胞胎来可持续降低成本和加速过程。” DassaultSystèmes首席执行官Pascal Daloz说：“在生成经济的背景下，行业的发展是令人信服的汽车公司，可以做出变革性的决定，将车辆体验推向新的高度。”“在植根于创新和信任的四十年的合作伙伴关系之后，我们现在将与大众集团一起以3DExperience平台为核心。我们的AI驱动的虚拟双胞胎以及云的强度和弹性将统一Volkswagen Group的硬件和软件创新，并释放知识和专业知识，以加速其软件驱动的转换。”大众集团将依靠基于3Dexperience平台的四个DassaultSystèmes行业解决方案经验：“全球模块化体系结构”，“智能，安全和连接”，“有效的多能量平台”和“ target车辆启动”。
物理513量子计算的应用
课程说明此类将在可用的量子计算硬件以及各个功能原理，可用软件和算法上进行一个学期的研究生培训。我们将专注于栅极模型IBM和绝热D波。此外，学生将有机会编程量子计算机并运行样本问题。一些课程将使用自己的笔记本电脑包括动手教程。将在课堂上提供用于获得量子计算机凭据的信息。学习目标量子硬件现在可供云上的用户使用，其中包括绝热量子优化器和栅极逻辑设备。出于计算机编程而不是理论开发的目的，将在操作层面上引入不同的操作原理。在第一个介绍性周之后，该课程将分为两部分，分别在栅极逻辑量子计算机和绝热量子计算机上。最后一周将用于描述预计将在不久的将来发布的其他量子计算机，或者将其中一个应用程序加深。栅极逻辑量子计算。现有设备将以量子类型和量子连接性来表征。然后，我们将考虑一四分之一的门。将说明现有软件。该课程的一部分将用于量子计算机上的量子动力学。绝热量子计算。审查了量子绝热定理后，将概述D-Wave可用设备。建议准备：入门量子力学。然后，我们将考虑可以解决这些量子设备并利用这些量子设备的问题类别，我们将在该级别上教量子化学，量子动态和机器学习的基础知识，以准备学生在现有硬件上为这些类似的问题编程可用的软件，从而利用可用的软件和未来生成硬件和软件。我们将描述在D-Wave上编程的含义，并查看可用的软件。然后，我们将考虑可以解决并利用绝热量子优化器的问题类别。我们将教授针对多个线性回归的优化问题，在D波上实施量子化学，以及将图和网络映射到二次无约束的二进制优化（QUBO）表单上。最终，学生将能够在可用的量子硬件上编程和运行至少几种上述问题类型。共同提取：EE 520。
非刚性场景从点云流动，并带有自我感动...
[dbscan] Ester等。：“一种基于密度的算法，用于在具有噪声的大空间数据库中发现簇”。：KDD，1996年。[DGCNN] Wang等。：“用于在点云上学习的动态图CNN”。in ：（ tog），2019年。[Kabsch] W. Kabsch：“解决两组向量的最佳旋转解决方案”。in：晶体物理学，衍射，理论和一般晶体学，1976年。[Hregnet] Lu等。：“ Hregnet：用于大规模室外激光点云注册的分层网络”。in：（iccv），2021。[Randla-net] Hu等。：“ randla-net：大规模点云的有效语义分割”。in：（cvpr），2020。[Stereokitti] Menze等。：“自动驾驶汽车的对象场景流”。in：（cvpr），2015年。[Lidarkitti] Geiger等。：“我们准备好进行自动驾驶了吗？Kitti Vision基准套件”。in：（cvpr），2012年。[Semkitti] Behley等。：“ Semantickitti：用于LIDAR序列的语义场景的数据集”。in：（ICCV），2019年。[FT3DS] Mayer等。：“一个大型数据集来训练卷积网络以差异，光流和场景流量估计”。in：（cvpr），2016年。[pointpwc-net] Wu等。：“ PointPWC-NET：（自我监督场景流估计）点云上的成本量”。在：（ECCV），2020年。[FlowStep3d] Kittenplon等。：“ FlowStep3d：自我监督场景流估计的模型展开”。in：（cvpr），2021。[RMS-FLOWNET] Battrawy等。：“ RMS-FLOWNET：大规模点云的高效且稳健的多尺度场景流程估计”。in：（icra），2022。[WM3D] Wang等。：“对于3D场景流网络重要的东西”。in：（ECCV），2022。[Bi-Pointflownet] W. Cheng和J. Hwan Ko：“基于点云的场景流估计的双向学习”。in：（ECCV），2022。[Chodosh等人]Chodosh等。：“重新评估激光雷达场景以进行自动驾驶”。in：arxiv，2023。[WSLR] Gojcic等人。：“严格3D场景流的弱监督学习”。in：（cvpr），2021。[ERC] Dong等。 ：“利用震子场景流量估计的刚性约束”。 in：（cvpr），2022。[ERC] Dong等。：“利用震子场景流量估计的刚性约束”。in：（cvpr），2022。
cbi6024a
新的革命性产品，并在板上提供了协议连接：HTTPS，SNMPV3，Modbus TCP。该设备还具有用于连接其他Adelsystem设备的Adelbus协议。电源管理：多亏了所有单元（DC-UP），就可以优化电源管理。可用的功率自动分配在负载和电池之间，为负载提供电源是设备的首要任务，因此不需要将电源加倍，因为如果负载需要，则可以使用电池的电源将用于负载。负载输出上的最大可用电流是设备额定电流值的3倍。电池护理：算法上的概念基础可以实现快速，自动充电，四个充电状态，在时间期间的电池充电优化，平坦的电池恢复和安装和操作期间的实时诊断。实时自动诊断系统，监视电池故障，例如电池硫化，短路中的元素，意外的反向极性连接，电池断开连接，可以通过眨眼的诊断LED来轻松检测和删除它们；在安装期间和销售后。连续监视电池效率，降低电池损坏风险并允许永久连接的安全操作。每种设备都适用于所有电池类型，通过跳线，可能设置开放铅酸，密封铅酸，凝胶，Ni-CD（选件）的预定义曲线（选项）。它们针对两个充电级别进行编程，即提升和trick流，但用户可以将它们更改为单个充电级别。一个坚固的DIN轨安装套管，IP20保护学位。它们非常紧凑且具有成本效益。互连：ADELSYSTEM设备的平台通信允许以简单但非常强大的方式以太网连接所有组件。基于Modbus TCP/IP或SNMP技术的协议通信。您可以根据应用程序选择两个总线中的任何一个。它允许与Adelsystem提供的所有配件进行通信，并开发独立的电气连续性系统。同时，它允许通过云上的应用工具来监视和控制系统中的所有参数，甚至从世界另一端。adelsystem使您可以为能源系统实施非常简单但复杂的监视和控制，并为接触应用程序的新方法打开了思想。规范和认证：符合EMC 2014/30/EU的CE标记：电磁兼容性指令； 2014/35/EU：低压指令； ROHS 2011/65/EU：限制在2015/863/eu进行的电气和电子设备（ROHS）中使用某些危险物质（ROHS）。EMC免疫：EN61000-6-2; EMC排放：EN61000-6-3。 根据：机械设备EN 60204的电气设备；电气安全（信息技术设备）IEC/EN EN62368-1。EMC免疫：EN61000-6-2; EMC排放：EN61000-6-3。根据：机械设备EN 60204的电气设备；电气安全（信息技术设备）IEC/EN EN62368-1。
VA AI 清单 – 2024 年 7 月 29 日更新
1.VA 退伍军人体验办公室 (VEO) 企业数据测量与分析通过客户体验 (CX) 调查从自愿提供 VA 服务反馈的退伍军人那里获得反馈。退伍军人对 CX 调查的回应被接收（由托管在 VA 防火墙之外的 AWS gov 云上的 Medallia 系统接收）。2.如果调查回复包含自由文本评论。评论由危机警报检测算法 (CADA) 实时筛选。CADA 是一个规则驱动的单词过滤器。它具有很高的误报率。3.如果检测到危机风险，则使用来自邀请文件（个人和联系方式）的信息以及响应信息（时间戳、自由文本评论）创建危机警报案例。标记为“危机警报”并以电子方式转发到 VA 心理健康办公室退伍军人危机热线 (VCL) 仪表板。在队列中。4.VCL 人员使用危机警报中包含的信息评估警报，以确定该案例是否正确标记为 CADA 识别的风险。6.如果 VCL 证实了危机风险，VCL 将尝试联系退伍军人进一步评估风险，为退伍军人提供指导，并确定可能需要采取哪些其他干预措施。7.VLC 工作的结果和解决方案将发送回 Medallia（注释和详细信息），并带有标签（例如，假阳性等）NAII 创建了一个 AI 试点合同，以评估 AI/ML/NLP（长语言）模型 (LLM)、SSIE 是否能够降低 CADA 产生的假阳性率（从而减少 VCL 的工作量负担和积压，通过使用更少的工作人员来分类假阳性病例并加快对有需要的退伍军人的危机干预来节省资金）。模型输出将由 VCL 员工使用，使用以人为本的设计 (HCD) 方法。VCL 员工认为两份报告很有帮助并采纳了它们。由于 VLC 分类案例结果在 VCL 仪表板中以标签形式捕获。使用真实标记数据来训练 SSIE 模型。该模型还针对未批量标记的数据集和通过实时生产源运行。VEO 确定的危机警报实用性和有效性的另外三个要求：R1。及时性：必须实时快速检测。由于危机严重性和及时性，对危机干预的关键要求是时间短。R2。安全性：避免遗漏真实风险（假阴性）R3。效率：尽量减少错误警报（误报），因为处理每个警报案例的成本很高（对于 VC 工作量负担而言）。