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用于人工智能分析的多源分布式系统数据
摘要。新兴的 IT 运营人工智能 (AIOps) 领域利用监控数据、大数据平台和机器学习来自动化复杂 IT 系统中的运营和维护 (O&M) 任务。可用的研究数据通常只包含单一信息源，通常是日志或指标。单一源数据无法描述分布式系统的精确状态，导致方法无法有效利用联合信息，从而产生大量错误预测。因此，当前的数据限制了 AIOps 研究取得更大进展的可能性。为了克服这些限制，我们创建了一个复杂的分布式系统测试平台，它生成由分布式跟踪、应用程序日志和指标组成的多源数据。本文详细描述了基础设施、测试平台和生成数据的实验。此外，它还确定了如何利用这些数据作为开发异常检测、根本原因分析和补救等 O&M 任务新方法的垫脚石。测试平台的数据及其代码可在 https://zenodo 上获得。org/record/3549604 。
![arXiv:2007.01544v2 [cs.AI] 2021 年 9 月 20 日](/simg/g:\will\search\icon\source\5\54b080d69663555a0d382eb9d34ff207684afe01.png)
arXiv:2007.01544v2 [cs.AI] 2021 年 9 月 20 日
强化学习代理的长期目标是能够在复杂的现实场景中执行任务。使用外部信息是将代理扩展到更复杂问题的一种方式。然而，使用外部信息的不同方法之间普遍缺乏协作或互操作性。在这项工作中，在回顾受外部影响的方法的同时，我们提出了一个辅助强化学习的概念框架和分类法，旨在通过对学习过程中使用外部信息的各种方法进行分类和比较来促进协作。所提出的分类法详细说明了外部信息源与学习者代理之间的关系，强调了信息分解、结构、保留的过程，以及如何使用它来影响代理学习。除了回顾最先进的方法外，我们还确定了当前使用外部信息的强化学习流，以改进代理的性能和决策过程。这些包括启发式强化学习、交互式强化学习、从演示中学习、
人工智能对危机的影响 人工智能对危机的影响 沟通重建策略 沟通重建策略
如果不能通过沟通策略抵消危机的影响，组织危机可能会对公司造成难以挽回的阻碍。危机的严重程度可能有所不同，但是，组织使用的响应策略是决定情况对企业的破坏程度的关键因素。正如情境危机沟通理论 (Coombs, 2007) 中所描述的，响应类型已经与响应的危机类型和传递信息的传播者一起进行了研究。然而，对危机响应来源的研究很少超出对传统响应人员的调查。当前的研究探讨了非传统信息源人工智能 (AI) 在提供重建危机响应策略时的有效性。虽然人工智能在许多方面越来越被接受，但在高风险情况下使用时仍受到许多人的质疑。本研究调查了如果一个组织使用人工智能来应对重大危机，公众的反应。当前的研究可能会影响未来对人工智能信任建立和危机沟通应对策略的研究。
ACM 参考格式：Erik Hemberg 和 Una-May O'Reilly。2021 年。使用整理的网络安全数据集进行机器学习和人工智能。在 ACM KDD AI4Cyber：KDD'21 上第一届人工智能网络安全分析研讨会，2021 年 8 月 14 日至 18 日，虚拟。ACM，美国纽约州纽约，5 页。https://doi.org/10.1145/nnnnnnn.nnnnnnn
有时彼此之间有外部链接。在这里，我们展示了如何使用单个数据集 BRON 1 ，该数据集支持行为级别的 AI 建模和 ML 推理，见图 1，方法是使用一组合并的关键公共威胁和漏洞信息源。BRON 在 [11] 中有完整描述。不幸的是，公共威胁和漏洞信息是从历史攻击中提取的，例如高级持续性威胁 (APT)。事后，APT 被分类和定义为特定行为者追求目标的行为，构成具有特定策略、技术和程序的威胁。攻击目标被列为硬件或软件漏洞或暴露，有时它们本身会交叉引用到代码、设计或系统架构中发现的某种弱点。攻击模式是手动识别和枚举的。根据其类型，每个信息单元都填充为特定数据库的条目，并进行一定程度的交叉引用。组合数据库之间具有不规则的成对链接，可用于防御推理。本文展示了将四个公共数据库的数据合并成一个图形数据库 BRON [11] 的用途。这四个数据库分别是：
基于认知状态的 QoE/UX 评估的系统评价
摘要：传统的用户体验评估本质上是主观的，因为我们寻求的是使用来自生理和行为传感器的数据来解释用户的认知状态与图形界面元素和交互机制之间的关系。本研究介绍了系统评价，该评价旨在确定在体验质量 (QoE)/用户体验 (UX) 评估背景下正在研究的认知状态，以及获得的信号和特征、使用的机器学习模型、提出的评估架构和取得的结果。从 8 个在线信息源中选出了 2014 年至 2019 年发表的 29 篇论文，其中 24% 与认知状态的分类有关，17% 描述了评估架构，41% 展示了不同信号、认知状态和 QoE/UX 指标之间的相关性。与其他背景下的认知状态研究（例如驾驶或其他关键活动）相比，已确定的研究数量较少；然而，这为从各种人类信号中分析和解释心理工作负荷、困惑和心理压力等状态提供了一个起点，并提出了更强大的 QoE/UX 评估架构。
奥斯卡·皮特（Oscar Piette）
我拥有马德里大学（UAM）大学的生物化学学位，目前正在马德里大学（UPM）获得硕士学位。我的利益主要是生物信息学的领域，例如基因组学，进化生物学，生物物理学和生物系统建模。对于我的最终学位项目，我曾在Biogulogiar分子Severo Ochoa（CBMSO）的生物信息学单元（CBMSO）工作。该项目于2021年2月至2021年12月在生物信息学部门Ugo Bastolla的负责人的监督下进行。我在研究了用于研究蛋白质超家族演化的不同相似性措施的同时，大大提高了我在数据管理任务中的技能和bash的技能。由于主人和实践的多样性，该硕士学位帮助我成为计算生物学的横向研究人员。我还大大提高了我的编程技能，并扩大了我对机器学习技术及其应用的了解。此外，作为我硕士论文的一部分，我目前正在UPM的本体论工程小组实习。该项目的结果将是一个自动，定期审查与19 covid-19相关信息源的系统，并将此新信息集成到知识图中。
022 - 美国陆军情报与安全司令部
技术信号分析师的职责可能包括： - 利用对信号特性的技术理解来确定信号结构、定义信号参数、识别信号内容以及在射频和数字域内模拟信号行为。 - 在域之间转换信号，并创建处理模型和脚本。 - 报告信号的技术特性并维护知识库。 - 支持访问和后续分析活动。 - 分析与武器和空间系统有关的工程和技术信息。 - 进行目标分析和研究。 - 利用对客户要求的了解来收集、处理、分析和/或报告信号情报信息。 - 识别和分析信号波形（例如武器系统或通信系统）、比特流（例如多路复用器、纠错或仪器系统）和/或协议（例如链路层、网络层或应用层）。 - 开发软件代码以支持使用各种架构和解决方案进行分析和/或处理。 - 在数据库、叙述报告和口头陈述中报告信号参数数据和情报信息。 - 与收集经理、开发人员、分析师和记者合作，优化资源，开发新的解决方案来应对分析挑战，融合多种信息源，并向各种客户提供关键情报。
元数据法证分析作为数字研究过程的支持
当前时代的技术快速发展除了提供积极的影响外，当然也具有负面影响。在印度尼西亚，基于网络犯罪局（同上）网站的数据，与ITE法律有关的犯罪率（信息和电子交易）日益增加。这鼓励数字法医调查人员能够开发可以调整为数字案例的概念或方法，例如数字数据操纵案例，例如照片或文档。元数据是一种信息结构，描述，解释，位于某个地方或更容易找到某些东西，使用或管理以及信息源。元数据也可以解释为有关数据或信息信息的数据。在数字文件（照片，视频或文档）的情况下，可以使用法医元数据分析来完成一种方法或方法。这是因为元数据存储与文件相关的信息。通过基于开源的Java（元数据提取器）开发一个库并在Netbeans 8.0应用中开发的库，它将使研究人员或法医研究者更容易地进行法医元数据方法，从结果可以用作数字法医研究的有效证据。
人工智能在
如今，谈论营销以及在组织内使用营销所涉及的内容已不再罕见，我们知道它涉及公司与人之间所有可能的互动，为什么不说呢，营销可以通过为客户创造越来越适应性和智能化的体验来实现组织目标，为此，有必要部署三种类型的能力：创造性、分析性和技术性，在使用这些能力时，人工智能会介入其中；正确应用这一点，可以优化资源并降低成本；但最重要的是，它对客户具有超越性的影响，因为它可以更容易地预测他们的需求并为他们提供解决方案，甚至在他们通过预测分析寻找解决方案之前；或者，使用 cookie、深度学习技术和聊天机器人，可以从各种信息源获取数据，以创建尽可能个性化的广告内容。本文旨在基于已在科学数据库中发布的信息对该主题进行详尽的书目审查，从而获得有关使用重要性的参考框架
接触石棉后的专业随访 - FIVA
通过系统地查询适合每个主题的一段时间内的医学和科学书目数据库来开展深入的文献搜索。根据所涵盖的主题，如有必要，还可以通过查询其他特定数据库进行补充。所有研究的共同步骤是系统地搜索国内外已发表的临床实践建议、共识会议、医疗决策文章、系统评价、荟萃分析和其他评估著作。探索所有有用的网站（政府机构、学术团体等）。通过一切可用手段寻找无法通过传统信息传播渠道获取的文献（灰色文献）。选择的语言是法语和英语。参考了可能与主题相关的立法和监管文本。工作一开始就进行初步研究，为听证委员会提供信息，使其能够独立于专家报告构建指导报告。该研究会定期更新，直至项目结束。通过检查所分析文章和专家报告中引用的参考文献，可以选择在查询不同信息源时未识别的文章。