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云趋势2025：揭示云技术的未来
我们可以理解，有许多因素影响该决定，包括Geo vlay客户投资组合和IT团队，分布式的应用程序堆栈，混合服务的可重复使用性，以逐步采用遗产中多个应用程序的云云采用。在多云体系结构中，三种最常用的模式，可以影响以下三个最常见的多云解决方案：最常见的三个模式：面向数据的多云体系结构 - 这是一个异构模式，企业根据数据源的适用性选择多云。For example, if the application estate has Oracle, Postgre, MySQL, MSSQL and customer prefers not to do actual DB transformation (Oracle to MSSQL or MSSQL to Postgre), then we can choose applications with Oracle, Postgre, MySQL to go to AWS (where Oracle to PSQL is quite easy in AWS/Azure) and MSSQL based apps can go to Azure.对于应用NOSQL数据库平台的应用程序（批次，实时分析）非常适合移动到任何CSP（例如：MongoDB，Hadoop群集），并且仅比较成本比较（对于选定的区域（S），Zone（s），Zone（s）的多云采用。面向服务的多云体系结构 - 这是一种均匀模式，企业基于服务，包括服务，API层和处理逻辑（功能）在内的多云，其中也可能使用CSP跨CSP和集中服务的多云服务可用性。例如，可以根据服务使用和需求将多glot微服务组迁移到AWS，Azure，GCP（例如：Apigee服务可以转到GCP，使用Fabric的服务编排可以转到Azure，并且Hub Service Service Service Services可以获取AWS）。
CHAT3D：交互式理解3D场景级点云通过与城市生态结构的基础模型聊天
随着人工智能技术发展的繁荣，大型语言模型正在展示其在理解和创造力方面的潜力。大型语言模型（例如GPT-4和Gemini）能够有力地学习各种专业级考试。但是，作为语言模型本身，其强大的理解只能反映在文本序列中。当前，尽管可以通过3D点云与大型语言模型之间的连接生成视频，但目前尚无提示项目通过属性计算结果直接与一维相互作用。点云数据也丰富了可以支持城市建设的各种任务的信息。对于场景级别的点云数据，已经进行了许多有关语义细分，目标检测和其他任务的研究。但是，通常很难从感知结果中为场景构建提供直接帮助。本文通过结合3D点云语义细分的结果，介绍了一种将大语言模型应用于城市生态结构的方法。目的是将大语言模型（LLM）（LLM）的先验知识和创造能力集成到城市发展中，并将结果与点云语义分段结果得出。这种整合旨在建立一个互动点云智能分析系统，该系统是为了帮助城市生态文明建设中的决策过程而定制的，从而为智能城市发展的发展提供了创新的观点。
美国 - 赠品 - 粉碎 - 级 - 级 - 曼加纳人 -
South32是一家全球多元化的采矿公司。我们的目的是通过开发自然资源，改善人们的生活和几代人的生活来有所作为。我们受到所有者和合作伙伴的信任，以实现其资源的潜力。我们从我们在澳大利亚，南部非洲和南美的业务中生产商品，包括铝土矿，氧化铝，铝，锌，铅，铅，银，镍和锰。我们还拥有高质量开发项目和选择的投资组合，以及探索前景，这与我们将投资组合重塑的策略一致，这对于低碳未来至关重要。
语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类
Cheraghian 等人 [ 21 – 23 ] 在零样本 3 维模型分类方 面提出了 3 维点云的零样本学习方法、缓解 3 维零样 本学习中枢纽点问题的方法和基于直推式零样本学 习的 3 维点云分类方法，并将它们封装进一个全新 的零样本 3 维点云方法 [ 24 ] 中。以上方法均是利用已 知类样本的点云表征及其词向量对未知类别进行分 类，开创了零样本 3 维模型分类方法。近年来， CLIP 在零样本图像分类上取得了良好的效果，因此有研 究者将 CLIP 应用到零样本 3 维模型分类方法中， Zhang 等人 [ 25 ] 提出了基于 CLIP 的 3 维点云理解 (Point cloud understanding by CLIP, PointCLIP) 模型， PointCLIP 首先将 3 维点云投影成多个深度图，然 后利用 CLIP 的预训练图像编码器提取深度图特 征，同时将类别名称通过 CLIP 预先训练的文本编 码器提取文本特征。但是 PointCLIP 的性能受到深 度图和图像之间的域差异以及深度分布的多样性限 制。为了解决这一问题，基于图像 - 深度图预训练 CLIP 的点云分类方法 (transfer CLIP to Point cloud classification with image-depth pre-training, CLIP2Point) [ 26 ] 将跨模态学习与模态内学习相结合 训练了一个深度图编码器。在分类时，冻结 CLIP 的图像编码器，使用深度图编码器提取深度图特 征，该方法缓解了深度图和图像间的模型差异。用 于 3 维理解的图像 - 文本 - 点云一致性表征学习方法 (learning Unified representation of Language, Im- age and Point cloud for 3D understanding, ULIP) [ 27 ] 构建了一个图像、文本和点云 3 种模态的 统一嵌入空间，该方法利用大规模图像 - 文本对预 训练的视觉语言模型，并将 3 维点云编码器的特征 空间与预先对齐的视觉 - 文本特征空间对齐，大幅 提高了 3 维模型的识别能力。与之相似的是，基于 提示文本微调的 3 维识别方法 (CLIP Goes 3D, CG3D) [ 28 ] 同样使用 3 元组形式确保同一类别的 3 维模 型特征和图像特征之间以及 3 维模型特征和文本特 征之间存在相似性，从而使点云编码器获得零样本 识别的能力。另外， PointCLIP V2 [ 29 ] 在 Point- CLIP 的基础之上，通过利用更先进的投影算法和 更详细的 3 维模型描述，显着提高了零样本 3 维模型 分类准确率。本文采用语义增强 CLIP 解决图像和文 本的语义鸿沟问题，通过在语义层面为图像和文本 提供更多相似的语义信息，使图像和文本对齐更具有 一致性，从而有效提高 3 维模型的零样本分类性能。 2.2 提示工程
EASA 概念文件：1 级和 2 级机器指南...
当前的突破与机器学习有关，机器学习是指计算机系统无需遵循明确编程的指令，通过接触数据来提高性能的能力。深度学习 (DL) 是机器学习的一个子集，它随着更深的神经网络 (NN) 而出现，近年来性能得到了巨大提升。深度学习为计算机视觉和自然语言处理 (NLP) 中的许多问题带来了显著的改进，实现了新的用例并加速了人工智能的采用。这就是为什么 EASA 人工智能路线图 1.0 和此 1 级和 2 级人工智能指南专注于数据驱动的人工智能方法的原因。然而，最初的范围仅限于监督学习技术。通过计划扩展到无监督和强化学习，这一限制将在本指导文件的下一版本中消除。
2 级和 3 级自动驾驶概念的人为因素设计指南
高度自动化为提高现有道路网络的安全性、机动性和效率提供了机会，人们对此期待已久。然而，直到开发出复杂的传感和计算系统后，此类车辆才在技术上可行。许多汽车制造商和一级供应商正在开发或测试具有某种自动化形式的车辆。为了支持机动车自动化工作，NHTSA 正在与其他 USDOT 机构协调，计划开展一项自动驾驶系统 (ADS) 研究计划，以提高机动车安全性。驾驶员车辆界面 (DVI) 设计指南是作为一项更大规模研究工作的一部分而开发的，该研究工作旨在对 2 级和 3 级自动驾驶下的驾驶员表现和行为进行初步的人为因素评估。任何机动车的安全高效运行都需要以符合驾驶员限制、能力和期望的方式设计 DVI。本文档旨在帮助 DVI 开发人员实现这些成果。
增强Oracle云基础架构中的云安全性
摘要：云计算已成为现代IT基础架构的重要组成部分，为组织提供了可扩展且灵活的解决方案。安全问题仍然是其广泛采用的重大障碍。本研究探讨了Oracle云基础架构（OCI）的关键安全挑战，包括数据泄露，未经授权的访问，身份管理和网络漏洞。虽然Oracle的安全工具（例如Oracle Cloud Guard和Data安全）有助于减轻这些风险，而不断发展的网络威胁需要持续适应。共同的责任模型进一步需要采取主动的安全措施和法规依从性。为了提高云安全性，这项研究研究了混合加密技术的性能，比较了OCI中基于RSA，Blowfish，基于池塘的关键管理。结果表明，RSA + Blowfish模型可显着提高加密速度，降低解密延迟并增强安全指标。绩效评估指标以准确性（99.47％），精度（99.12％），召回（99.08％）和F1得分（99.10％）确认其鲁棒性。这些发现建立了混合加密作为确保基于云的数据的有前途的方法。
Zscaler 云沙箱
关于 Zscaler Zscaler (NASDAQ: ZS) 加速数字化转型，使客户能够更加敏捷、高效、有弹性和更安全。Zscaler Zero Trust Exchange 通过安全地连接任何位置的用户、设备和应用程序，保护数千名客户免受网络攻击和数据丢失。基于 SASE 的 Zero Trust Exchange 分布在全球 150 多个数据中心，是世界上最大的内联云安全平台。了解更多信息请访问 zscaler.com 或在 Twitter 上关注我们 @zscaler 。
