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World File Search System云和大
云安全，治理和碧昂的保管人
而不是传统的反应方法，我们采用一种主动，连续的方法来减轻云安全威胁以提高功效。我们的域，云和数据安全平台旨在为零散的云产品带来凝聚感，并通过监视，检测和提供补救指导问题有效地解决所有现有和潜在的安全威胁。
弹性、高效、自适应的混合云适合...
鉴于当今应用程序的重要性和治理的复杂性，核心数据中心仍然是实现混合云和多云卓越的起点，因为它现在和不久的将来仍承载着关键工作负载。到 2024 年，欧洲组织预计将 44% 的基础设施预算用于核心和二级数据中心，与 2022 年预期的 45% 相近。
色带Biolabs呈现在Synbiobeta 2024
零信托细分公司Illumio Illumio阻止了违规行为在混合攻击表面上传播。 Illumio ZTS平台可视化工作负载，设备和Internet之间的所有流量，自动设置了颗粒状分割策略以控制通信，并隔离了高价值资产和主动或响应主动攻击的系统。 Illumio通过在几分钟内停止漏洞和勒索软件，为各种规模的组织（从财富100号到小型企业）进行保护，节省了数百万美元的申请停机时间，并加速了云和数字化转型项目。Illumio阻止了违规行为在混合攻击表面上传播。Illumio ZTS平台可视化工作负载，设备和Internet之间的所有流量，自动设置了颗粒状分割策略以控制通信，并隔离了高价值资产和主动或响应主动攻击的系统。Illumio通过在几分钟内停止漏洞和勒索软件，为各种规模的组织（从财富100号到小型企业）进行保护，节省了数百万美元的申请停机时间，并加速了云和数字化转型项目。
Gaia-X和数据空间
AI和数据治理以及数字转换数据的快速发展和全球过程中的数据治理和标准是为AI，IoT，云和智能城市产品，服务和工具加油的氧气。为了促进国际规模上的可伸缩性，互操作性和贸易，标准化已成为欧洲委员会提高数字单一市场的优先事项。
AI项目支持工具包 - 摘要
1。项目2的关键元素。数据，基础架构和IM成熟度以及项目3的背景下的道德考虑。可用技能和专业知识4。整体成熟和战略业务一致性6。在需要时制作技能，资源，计算能力以及基于云的基于云和其他工具7。如有必要，进行算法影响评估或其他治理和责任检查和余额
安全姿势管理（SPM）的新兴趋势
组织在管理数据，应用程序，身份/访问，云以及不断发展的网络安全法规中遇到的数据，应用程序，身份/访问，云和外部压力的复杂性中面临多方面的挑战。应用程序部署，远程工作和供应链漏洞的快速速度正在扩大攻击表面和网络易感性。
使用机器学习的多种疾病预测，深
使用机器学习，深度学习和简化的多种疾病预测是一个综合项目，旨在预测包括糖尿病，心脏病，肾脏疾病，帕金森氏病和乳腺癌在内的各种疾病。该项目利用机器学习算法，例如带有Keras的Tensorflow，支持向量机（SVM）和逻辑回归。模型是使用简易云和简化库来部署的，为疾病预测提供了用户友好的界面。应用界面包括五种疾病选择：心脏病，肾脏疾病，糖尿病，帕金森氏病和乳腺癌。选择特定疾病后，提示用户输入预测模型所需的相关参数。输入参数后，该应用会立即产生疾病预测结果，表明该人是否受疾病影响。该项目解决了使用机器学习技术准确疾病预测的需求，从而可以尽早检测和干预。简化云和简化库提供的用户友好界面增强了可访问性和可用性，使个人可以轻松评估其各种疾病的风险。不同模型获得的高精度证明了使用的机器学习算法在疾病预测中的有效性。
新闻稿90％的商业领导者对AI驱动的网络安全解决方案缺乏信心，
研究方法论这项研究是由数字数据收集的全球领导者Savanta代表Arelion进行的。在2024年下半年进行了一项在线调查，在美国，英国，德国和法国，有510个行业代表。所有参与者的参与者在企业研究工作中拥有2,000多名员工。他们来自一系列行业，领导：信息服务（202）；制造/工程（85）;银行（74）;技术/商业服务（63）。所有参与者都参与了有关其公司网络开发策略（包括数据中心，云和连接性）的决策，其中60％对该领域负有最终的签约责任。关于Arelion Arelion为企业依赖数字基础设施的跨国企业解决了全球连通性挑战。在世界排名第一的IP主链和云和网络服务提供商的独特生态系统上，我们为全球128个国家 /地区的客户提供屡获殊荣的客户体验。我们的全球Internet服务连接了700多个云，安全性和内容提供者，其延迟较低。为了进一步的弹性，我们的私有云连接服务直接连接到北美，欧洲和亚洲的Amazon Web服务，Microsoft Azure，Google Cloud，IBM Cloud和Oracle Cloud。
Supermicro 和 Stratuscore 提供生成式设计 AI 解决方案
该配置旨在优化中大型基础设施，可适应各种既定环境，包括本地、云和混合系统。利用虚拟化服务器可以实现高效的 GPU 和 AI/ML 驱动的内容生成。该解决方案特别适合已经具备高可用性和灾难恢复机制的生产环境。它提供了一种在中大型规模上部署支持 GPU 的工作站的最佳方法，无论操作环境是基于云、混合还是本地。