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一个综合数字平台，用于优化作物生产和气候智能农业
FARMTECH的主要组成部分是疾病管理，它可以尽早发现作物疾病并建议有效的治疗方法，从而最大程度地减少昂贵的干预措施。当地市场见解模块提供了及时的市场趋势更新，从而帮助农民做出明智的销售决策。此外，综合的电子营销公司Farmmart促进了农民与买家之间的直接交易，从而确保了公平的定价和提高的盈利能力。为了解决劳动力短缺，FarmTech提供了劳动力提供服务，在高峰季节将农民与熟练的农民联系起来，以维持运营效率。总体而言，FarmTech是一种全面的农业解决方案，减轻风险，同时提高现代农业的市场获取，生产力和可持续性。
现代企业的综合数字取证和风险缓解策略
摘要：当今的企业面临着越来越多的网络安全威胁，需要强大的数字取证和风险缓解策略。本文通过对实体代理（EP）的虚构案例研究（全球身份管理和数据分析公司处理大量客户数据）探讨了这些挑战。鉴于其数据资产的批判性质，EP建立了一个专门的数字取证团队来检测威胁，管理漏洞并应对安全事件。本研究概述了EP的网络安全方法，包括主动威胁预期，法医调查以及遵守GDPR和CCPA等法规。关键威胁，例如社会工程，内部风险，网络钓鱼和勒索软件，以及利用AI和机器学习的缓解策略。通过详细介绍EP的安全框架，本文强调了数字取证，事件响应和企业风险管理方面的最佳实践。调查结果强调了连续监控，政策执行和自适应安全措施的重要性，以保护敏感数据并确保不断发展的威胁景观关键词中的业务连续性：数字取得学，网络安全，降低风险，事件响应，事件响应，威胁管理，威胁管理，企业安全，企业安全1。公司概述实体代理（EP）是一家领先的身份管理公司，提供全球的数据，技术，道德和组织来建立其以客户为中心的业务。该公司成立于2015年，并在华盛顿州西雅图设立了总部。每个基础办公室都维护用于不同目标受众的数据。该公司提供数字解决方案，这些解决方案将客户预算的属性整合到了多个第一党派系统中，并在个人和家庭中纳入第三方人口统计信息，并提供数据以补充组织客户的整体视图。公司还利用人工智能工具和机器学习来研究客户的旅程，客户互动模式，并更新确定的模型以提高准确性和数据完整性。组织使用此数据来构建一个客户旅程平台，该平台可帮助企业用户了解各种客户，并通常要求使用和维护客户属性。该实体代理拥有1500个全职员工，大约100名承包商和顾问，并为20个国家 /地区的100多个客户提供支持。a）基础能力和研究领域实体代理数字解决方案属于三个基础能力之一。
IR融合：静态红外滴分析的融合框架结合数值解决方案和机器学习
摘要 - 片上功率电网（PG）的摘要分析至关重要，但由于综合电路（IC）量表的迅速增长，在计算上具有挑战性。当前EDA软件采用的传统数值方法是准确但非常耗时的。为了实现IR滴的快速分析，已经引入了各种机器学习（ML）方法来解决数值方法的效率低下。但是，可解释性或可伸缩性问题一直在限制实际应用。在这项工作中，我们提出了IR融合，该IR融合旨在将数值方法与ML相结合，以实现静态IR滴分析中准确性和效率之间的权衡和互补性。具体而言，数值方法用于获得粗糙的解决方案，并利用ML模型进一步提高准确性。在我们的框架中，应用有效的数值求解器AMG-PCG用于获得粗糙的数值解决方案。然后，基于数值解决方案，采用了代表PG的多层结构的层次数值结构信息的融合，并设计了Inpection unet u-net模型，旨在捕获不同尺度上特征的详细信息和相互作用。为了应对PG设计的局限性和多样性，将增强的课程学习策略应用于培训阶段。对IR融合的评估表明，其准确性明显优于以前的基于ML的方法，同时需要在求解器上迭代较少的迭代才能达到相同的准确性，与数值方法相比。
Oracle云基础架构：符合数据隐私和主权的领先分布式云
Enterprise Edition Options: Multitenant 54,250 11,935 2,712,500 596,750 Real Application Clusters 71,300 15,686 3,565,000 784,300 Real Application Clusters One Node 31,000 6,820 1,550,000 341,000 Active Data Guard 35,650 7,843 1,782,500 392,150 Partitioning 35,650 7,843 1,782,500 392,150真实申请测试35,650 7,843 1,782,500 392,150高级压缩35,650 7,843 1,782,500 392,150 392,150高级安全46,230 2,230 2,230 2,2325,325,32511,11,32511,32511,11,32511,11,32511,11,11,32511,11,32511,32511,11,11,32511,11,11,32511,11,3232511,3232511,11111 1,782,500 392,150数据库保险库35,650 7,843 1,782,500 392,150 Timesten Timesten application-tier-tier-tier数据库CACHE 71,300 15,686 3,565,000 784,784,784,300数据库内存71,300 Database 71,300 15,686 3,686 3,686 3,5000,344,34,34,34,34,34,344,344,344,344,300,000,300,000,300,000，livem livent 23,250 5,115 1,162,500 255,750 Tuning Pack 15,500 3,410 775,000 170,500 Database Lifecycle Management Pack 37,200 8,184 1,860,000 409,200 Data Masking and Subsetting Pack 35,650 7,843 1,782,500 392,150 Cloud Management Pack for Oracle Database 23,250 5,115 1,162,500 255,750
集合数据生成的生成无序流量
基于流量的生成模型已经证明了广泛的数据模式（例如图像和文本）的有希望的性能。但是，很少有工作探索其扩展到无序数据（例如，空间点集），这并不是很微不足道，因为以前的模型主要是为自然订购的向量数据设计的。在本文中，我们提出了无序的流，这是一种基于流程的基于设定数据生成的生成模型。具体来说，我们将未订购的数据转换为适当的函数代表，并通过功能值流量匹配来了解此类表示的概率度量。对于从函数表示到未排序数据的逆映射，我们提出了一种类似于粒子过滤的方法，Langevin Dynamics首先要热身初始粒子和基于梯度的搜索，以更新它们直至结合。我们已经在多个现实世界数据集上进行了广泛的实验，这表明我们的无序流模型在生成集合结构化数据方面非常有效，并且显着胜过先前的基线。
AI Adents in Oracle SCM SAP云和基础架构更新的Oracle Oracle软件许可基础知识 ia no blandjamento epresarial conectado 年度报告2023-24 提升网络操作效率 方向融合中间件 加利福尼亚AB 1305披露 salto Systems ProAccess空间已验证的集成... SPARC 3.6和Oracle Solaris 11.4 的Oracle VM服务器 Oracle零信任云采用 Oracle Exadata数据库服务@cloud@cultener x10m数据表 Storagetek SL8500模块化库系统数据表 b'' exadata云服务X8M将顶级弹性和非干扰性升级提供给企业 Oracle金融服务贷款和租赁EV电池租赁 - 数据表| Oracle b'' 上下文情报定位和品牌安全部门指南 ACS Oracle配置审查系统和软件的建议 工作更聪明，不是更难 Oracle云基础架构：符合数据隐私和主权的领先分布式云 exadata性能和AWR oracle技术全球价格清单 AI创新： - 塑造客户旅程 Oracle维护云数据表 ACS Oracle性能审查以及针对系统和软件的建议 IT＆业务领导者指南Oracle Cloud Applications-6与Oracle平台建立更好业务的原则 Accenture-Digital-12397637.pdf
版权所有©2025 Oracle，Java，MySQL和NetSuite是Oracle和/或其分支机构的注册商标。其他名称可能是其各自所有者的商标。仅出于信息目的提供此文档，并且此处的内容如有更改，恕不另行通知。本文件不保证是没有错误的，也不应遵守任何其他保证或条件，无论是在法律上表明还是暗示，包括对特定目的的适销性或适用性的隐含保证和条件。我们明确违反了对本文档的任何责任，并且本文档直接或间接地构成了任何合同义务。未经我们事先书面许可，就不得以任何形式或任何方式复制或以任何形式的电子或机械方式传输本文档。请注意，德国Cerner Health Services GmbH未与德国其他甲骨文法律实体集成。本文档可能仅用于说明目的。讨论的某些产品和功能仅表示仅在美国或其他地方推出的产品和功能。并非所有讨论的产品和功能目前都在美国或其他地方出售。实际产品的产品和功能可能与本文档中讨论的产品不同，并且可能因国家 /地区而异。本文档中包含的任何时间表仅表示。时间表和产品功能可能取决于适用国家或地区的单个产品或功能的监管批准或认证。
Juliette Mattioli、Gabriel Pedroza、Souhaiel Khalfaoui、Bertrand Leroy。结合数据驱动和基于知识的 AI 范式来设计基于 AI 的安全关键系统。人工智能安全研讨会 (SafeAI)，2022 年 2 月，虚拟，加拿大。hal-03622260
基于人工智能的系统的开发面临着多重艰巨挑战。这些挑战主要一方面归因于相关工程学科（系统、安全、安保）的技术债务、其固有的复杂性、尚未解决的问题，另一方面归因于人工智能自主性的新兴风险、人工智能启发式与所需确定性之间的权衡，以及总体而言，定义、描述、评估和证明基于人工智能的系统足够安全和可信的难度。尽管过去几十年来，许多领域做出了大量研究贡献并取得了不可否认的进步，但实验性人工智能和可认证人工智能之间仍然存在差距。本文旨在“通过设计”弥合这一差距。考虑到工程范式是指定、关联和推断知识的基础，提出了一种新范式来实现 AI 认证。所提出的范式承认现有的 AI 方法，即联结主义、符号主义和混合主义，并提出利用它们作为知识捕获的基本特征。因此获得了一个概念元体，分别包含数据驱动、知识驱动和混合驱动的类别。由于观察到研究偏离了知识驱动，而是努力采用数据驱动方法，我们的范式呼吁依靠混合驱动方法来增强知识工程，以改善它们的耦合并从它们的互补性中获益。
Kura Oncology 和 Kyowa Kirin 在美国血液学会年会上报告了 Ziftomenib 的积极联合数据
– Kura Oncology 将于今天美国东部时间上午 8:00 举办虚拟投资者活动 – 圣地亚哥和东京，2024 年 12 月 9 日 – Kura Oncology, Inc. (Nasdaq: KURA，“Kura”）和 Kyowa Kirin Co., Ltd. (TSE: 4151，“Kyowa Kirin”）提供了来自 KOMET-007 的令人鼓舞的临床数据，这是一项 1 期剂量递增试验，研究了 ziftomenib，一种高选择性口服研究性 menin 抑制剂，联合标准治疗，包括阿糖胞苷/柔红霉素 (7+3) 和维奈克拉/阿扎胞苷 (ven/aza)，用于治疗 NPM1 突变 (NPM1-m) 和 KMT2A 重排 (KMT2A-r) 急性髓系白血病 (AML) 患者。这些数据在 2024 年美国血液学会 (ASH) 年会上公布。在 Kura 网站的海报和演示文稿部分，您可以找到一份口头报告，重点介绍 ziftomenib 联合 7+3 治疗新诊断 (1L) NPM1-m 和 KMT2A-r 不良风险 i AML，以及一张海报，介绍 ziftomenib 联合 ven/aza 治疗复发/难治性 (R/R) NPM1-m 和 KMT2A-r AML。在研究的 1a 期剂量递增部分的所有队列中评估的所有剂量水平的 Ziftomenib 联合治疗通常耐受性良好。未观察到剂量限制性毒性、ziftomenib 相关 QTc 延长的证据、药物相互作用或附加骨髓抑制。在 7+3 组合队列中，2% (1/51) 的患者发生了靶向分化综合征 (DS)。发生率≥20%的≥3级治疗性不良事件包括发热性中性粒细胞减少症、血小板计数减少、贫血和中性粒细胞减少症计数减少以及白细胞计数
对话为什么综合数据永远不会是道德的
本对话论文认为，合成数据的使用永远不可能是“道德”。我的论点从媒体伦理学中进口了规范性的立场，即“善意 - 责任 - 责任”（Glasser and Ettema 2008）。从话语伦理上建立这种立场，将道德定位为“具有“有理由和刻意关于道德困境进行思考的设施”，这最终意味着能够公开和公开和令人信服地证明他们的决心是合理的”（Glasser和Ettema 2008：2008：512）。至关重要的是，这种方法是对话和社会的，需要向所有受关系实践和过程影响的所有人开放的空间。虽然在商业机构环境中使用合成数据可能会为有关个人身份信息（PII）或未付用户劳动的隐私问题提供解决方案，或者似乎相对无害，就像培训计算机视觉算法的情况下，视频游戏中的其他案情 - 在此对话中，这种促进者在他们的对话范围内也是如此。去政治化综合数据。综合数据因此，更广泛地增加了自动化系统内固有的固有的责任，并加剧了构成的责任感，并且通过这种情况会牢牢地牢牢地监测和化合物。在某些领域，赌注实际上是生死攸关的，例如在医疗AI的发展中，以及更有用的，在执法和军事环境中，模型从商业部署到州部署的迁移。鉴于对AI庞大且不断增长的集合的重大道德含义的周到，表达和反思性的包容性思考，以及合成数据在进一步神秘化和合法化其似乎无限制的发展和部署中的作用，我认为综合数据永远不会符合“ Ethical”实践的标准。
联合数学会议（JMM 2025）
暹罗接收工业数学建模，2025年1月9日，星期四，下午7:00 - 9:00 •Sheraton Grand Seattle Redwood Room，Siam任务的很大一部分是围绕数学建模，分析和计算在现实世界中的问题上建立社区。Join us in celebrating the many ways that mathematical modeling has improved our lives, and learn more about SIAM's collaborative efforts to build a workforce dedicated to mathematical modeling in industry, including programs such as the MathWorks Math Modeling (M3) Challenge, Preparation for Industrial Careers in Mathematical Sciences (PIC Math) in collaboration with MAA, Graduate Student Mathematical Modeling Camp (GSMMC), Mathematical Problems in Industry （MPI）研讨会，数学建模中心（与COMAP和NCTM合作）和大型数学网络。