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利用AI和机器学习来增强企业应用程序中的测试自动化
国际计算机应用和信息技术研究杂志（IJRCAIT）第8卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。2152-2169, Article ID: IJRCAIT_08_01_157 Available online at https://iaeme.com/Home/issue/IJRCAIT?Volume=8&Issue=1 ISSN Print: 2348-0009 and ISSN Online: 2347-5099 Impact Factor (2025): 14.56 (Based on Google Scholar Citation) Journal ID: 0497-2547; doi：https：//doi.org/10.34218/ijrcait_08_01_157©iaeme出版物
企业应用工程师 - AI
PeopleSoft Job Code / Title: 6175 / Enterprise Applications Engineer - AI Facebook Title: Enterprise Applications Engineer Department / Subdepartment: GSO Tech & Info Services Organizational Relationship: Reports to the Director of Artificial Intelligence and Innovation FLSA Status: Exempt Last Updated: February 10, 2025 Role Overview The Enterprise Applications Engineer - AI is responsible for the research, implementation and maintenance of Artificial Intelligence （AI）将模块从货架应用程序中受支持。的示例将是，但不仅限于Microsoft Copilot的申请套件。理想的候选人将研究和测试可用的AI功能，并制定公司内部部署的潜在实施和培训计划。此人将与来自各个业务部门的利益相关者紧密合作。这些大型项目需要能够领导他人的能力，同时提供专家指导，以提供改善全球劳动力运营的创造性和实用解决方案。能够独立工作以及在协作，快节奏的环境中实施解决问题的解决方案的能力。此外，他或她将为现有挑战和当前平台找到新的创新解决方案。
基于云的企业应用程序的安全含义
通过为候选人提供增强的可扩展性和灵活性以及预算效率的候选人，云中企业应用程序的广泛使用已重塑了业务功能。基于云的企业应用程序提供了宝贵的优势，但是出现了需要注意的安全挑战，以保护数据加密以及隐私和系统可访问性。彻底的分析通过检查主要威胁类别以及数据保护和访问控制问题以及合规性要求以及该领域内的新危险，调查了基于云的企业应用程序的安全风险。该研究提出了可行的最佳实践，可以通过与身份访问控制和持续性系统监控和高级威胁识别系统交织的加密方法来解决这些安全风险。本文评估了新兴的技术工具（例如AI和区块链）如何适合现代系统，并为多云和混合基础架构集成以及对云安全性的量子计算效应提供持续的研究优先级。根据审查，根据组织和研究合作和监管机构合作伙伴关系，持续投资于云安全政策制定，这是主动安全解决方案的基石。这项彻底的检查为云计算专家提供了基本知识以及企业安全专家。
使用生成对抗网络对异常财务交易的实时检测：企业应用程序
* Zheng，Shuaiqi是电子邮件，电子邮件：exirfaaq@outlook.com摘要：本文使用用于企业应用程序的生成性对抗网络（GAN）提出了一个新颖的实时财务欺诈检测框架。所提出的系统解决了欺诈检测中的关键挑战，包括类不平衡，实时处理要求和企业可伸缩性。实现了复杂的多层体系结构，该系统将高级预处理技术与优化的GAN模型集成了明确设计用于欺诈模式识别的模型。该框架结合了并行处理能力和自适应批处理处理机制，以保持高吞吐量，同时确保次秒延迟。实验评估使用了欧洲信用卡交易数据集的一部分，其中包括50,000笔交易，并通过战略抽样和SMOTE技术实现了平衡的表示。所提出的模型可实现97.8％的准确性，96.5％的精度和95.8％的回忆，与传统的机器学习方法相比，表现出竞争性能。实时性能分析显示出一致的低100ms延迟，同时在不同的负载条件下保持稳健的性能。该系统显示了最高32个节点的线性可伸缩性，具有高可用性和故障功能。全面评估验证了该框架在企业环境中的有效性，为面临不断发展的欺诈挑战的金融机构提供了实用的解决方案。这项研究通过创新的对抗性学习在欺诈检测中的创新应用有助于提高金融安全技术。
面向消费者和企业应用及设备的“AI Detect”
总而言之，AI Detect 代表了合理的开发努力和有效的方法，可以解决 AI 语音克隆带来的挑战。它提供了一种实用、用户友好且适应性强的解决方案，在真实语音和合成语音之间的区别越来越模糊的时代，确保了数字语音交互的安全性和真实性。就个人而言，只有最富有的人和企业才能获得保护，因此需要成为一种集体解决方案来保护所有公民和小企业。
如何构建支持人工智能驱动的企业应用程序的知识图谱
一旦开发了 MVO，就需要通过基于本体填充实例数据图来测试和使用它。此任务的趋势是还尝试收集尽可能大的数据集，并根据现有关系模式和本体之间的映射执行结构化数据的批量转换。应该避免这种情况，因为该过程仍然容易出现与在前期设计上花费太多时间相同的问题。知识图谱开发项目应确保遵守“交互式”和“增量式”的敏捷实践。
小型企业应用服务 (sbeas) - AF.mil
7.问。保护机密信息的流程是什么？答。 SBEAS 没有提供关于处理机密信息的具体指导或独特说明。请查阅适用的法规、政策和说明。8.问。使用 SBEAS 时对基金类型有任何限制吗？答。没有。9.问。获取 SBEAS 控制编号的流程是什么？A.所有公平机会提案 (FOPR) 请求都需要控制编号。所有低于 200 万美元的控制编号请求将自动获得批准，任何高于 200 万美元的控制编号请求都需要 SBEAS PMO 批准。所有拥有“af.mil”电子邮件地址的客户都可以访问 SBEAS 控制编号问卷。外部客户（非 af.mil 电子邮件地址）需要请求访问企业服务部门 SharePoint 页面才能访问 SBEAS 控制编号问卷。此请求将通过企业服务部门 SharePoint 页面发起。请参考以下 SBEAS 控制编号问卷图片以了解更多详细信息。
小型企业应用服务 (sbeas) - AF.mil
7.问。保护机密信息的流程是什么？答。 SBEAS 没有提供关于处理机密信息的具体指导或独特说明。请查阅适用的法规、政策和说明。8.问。使用 SBEAS 时对基金类型有任何限制吗？答。没有。9.问。获取 SBEAS 控制编号的流程是什么？A.所有公平机会提案 (FOPR) 请求都需要控制编号。所有低于 200 万美元的控制编号请求将自动获得批准，任何高于 200 万美元的控制编号请求都需要 SBEAS PMO 批准。所有拥有“af.mil”电子邮件地址的客户都可以访问 SBEAS 控制编号问卷。外部客户（非 af.mil 电子邮件地址）需要请求访问企业服务部门 SharePoint 页面才能访问 SBEAS 控制编号问卷。此请求将通过企业服务部门 SharePoint 页面发起。请参考以下 SBEAS 控制编号问卷图片以了解更多详细信息。
小型企业企业应用解决方案
SBEAS ID/IQ 合同采用分散式订购结构。支持授予需求的每个分散式订购合同办公室应管理和关闭每个任务订单。国防部和其他支持 AF 需求的机构下达的所有分散式订单都必须分配一个 SBEAS PMO 控制编号。SBEAS PMO 控制编号是公平机会提案请求 (FOPR) 编号，当订购合同官 (OCO) 成功完成 SBEAS 控制编号问卷并将其需求绩效工作说明 (PWS) 提交给 SBEAS PMO 组织框以供审核时，SBEAS PMO 会生成该编号。收到后，SBEAS PMO 将向 OCO 提供一个唯一的控制编号，授权向 SBEAS 供应商池正式征集需求。
推动欧洲中小微企业应用人工智能
协调行动计划（2018 年）负责协调成员国和欧盟之间与人工智能相关的投资和行动。 欧洲人工智能联盟（2018 年）是欧洲所有与人工智能相关的方面、其发展和影响的多利益相关方论坛。 人工智能高级专家组（AI HLEG，2018 年）的总体目标是通过制定有关未来政策制定以及与人工智能相关的伦理、法律和社会问题的建议，支持欧洲人工智能战略的实施。 AI Watch 计划（2018 年），一项“监测欧洲人工智能发展、采用和影响的委员会知识服务”。 AI4EU（2019 年）联盟正在构建第一个欧洲按需人工智能平台，以“降低创新壁垒，促进技术转让，并通过公开招标和其他行动促进各行各业的初创企业和中小微型企业的发展”。 《欧洲数据战略通报》以及《人工智能白皮书》（均为 2020 年）。这两份文件相互依存，表明委员会将如何进一步支持和促进欧盟成员国人工智能的发展和应用。