XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System在云上
迁移到量子后密码学-NCCOE
该项目的最初范围是演示可以提供107个自动化帮助的发现工具，以确定在108个硬件，固件，操作系统，通信协议，密码图库以及109个应用程序中的公共键加密术以及如何在云上或在云上或分布式网络中使用的109个应用程序，以及109个应用程序。推荐的项目将使行业参与111，以证明使用自动发现工具来识别示例网络基础结构的计算机和通信硬件，操作113个系统，应用程序，通信协议，关键基础结构，关键基础架构和访问114控制机制的所有公共键算法112使用。将针对每个受影响的基础架构组件识别使用的算法和使用算法的使用115。116
使用量子计算优化推荐旋转木马的选择
早就知道，量子计算具有彻底改变我们在古典计算机上难以解决的问题解决方案的潜力。直到最近，小型但功能上的量子计算机才能在云上使用，才能测试其潜力。在本文中，我们建议利用其能力来解决推荐系统提供商的重要任务，即推荐旋转木马的最佳选择。在许多视频和音乐流服务中，用户提供了一个包含多个推荐列表的首页，即旋转木马，每个旋转木马都具有一定的标准（例如艺术家，情绪，动作电影等）。选择要显示哪种旋转木马是一个困难的问题，因为它需要说明如何避免使用重复建议的不同建议列表，以及它们如何帮助用户探索目录。我们特别关注绝热的计算范式，并使用能够解决NP-HARD优化问题的D-Wave Quantum nealer可以通过经典操作研究工具来编程，并且可以在云上免费获得。我们提出了黑匣子推荐人的旋转木马选择问题的公式，可以在量子退火器上有效解决，并具有简单的优势。我们讨论了其有效性，局限性和可能的发展方向。
在资源约束设备上部署机器学习模型：案例研究
在现代，机器学习和人工智能系统在执行各种任务的能力方面成倍增长，但是在开发训练阶段和最终设备上的推理阶段的能源需求中。这引起了人们对它们对全球温室气体排放的影响的严重关注。期望ML的新时代停止解决这些环境问题是不现实的，因此，有必要探索提高这些ML模型以减少资源的效率的方法。本文探讨了此过程的一些潜在改进，即在资源受限的物联网设备上部署机器学习模型，减少训练这些模型所需的数据量，并最大程度地减少开发它们所需的神经元数量。对于研究的实际方面，我们将探索使用Edge Impulse在云上开发机器学习以在云上进行运动分类的最有效的方式，并在Thing thing thaty 52上部署了该模型，这是北欧半导体的小物联网设备。，我们将探讨减少所需训练数据的量，训练时期的数量，隐藏层和神经元的数量，尽管培训因素减少了，并且随着Thing the Things 52的限制资源，并讨论了遇到的各种问题和潜在的未来改进，以汇聚在可接受的模型上。
研讨会：密码学的基础
在本研讨会中，我们将了解各种密码概念，并将它们放在不受信任的云场景的背景下。我们将看到如何确保和身份验证Internet上的通信以及如何建模和数学证明。作为应用程序示例，我们将采用一个云提供商，用户建立安全的连接以及哪些关键数据（例如密码）必须安全保存。我们还将直接在云上直接研究用户从用户进行安全修改的可能性。最后，我们考虑了所谓的代码注射的可能性，并为程序员制定了标准，以确保对Web应用程序的安全实施。
零数据丢失恢复设备 RA23 数据表
恢复设备引入了保护策略的概念，该策略定义了在设备和云或磁带上按每个数据库实施的恢复目标。使用保护策略，可以轻松按恢复服务层对数据库进行分组。恢复设备包括预定义的“白金”、“黄金”、“白银”和“铜牌”策略，这些策略可以定制以支持各种业务服务级别协议。例如，黄金策略下的数据库备份在本地恢复设备上的恢复窗口为 35 天，在云上为 90 天，而白银策略下管理的备份在本地恢复设备上的恢复窗口为 10 天，在磁带上为 30 天。分层保护策略也独立应用于远程复制的恢复设备。
技术硕士（人工智能）课程...
CO5：说明使用离散傅里叶变换（DFT）对信号进行分析。CO6：说明使用 Z 变换对信号进行分析。20MTAI233 传感器技术 CO1：描述物理量和人为错误。CO2：识别传感器的测量特性。CO3：在实际应用中使用传感器的静态和动态特性。CO4：剖析工业中嵌入式传感器的特性。CO5：说明传感器在实时系统中的应用。CO6：使用传感器技术开发智能应用程序。20MTAI241 云 Web 服务 CO1：识别各种云服务。CO2：讨论在云上以不同部署模型提供各种 IT 服务。CO3：根据给定的服务需求推荐最佳 Web 服务。CO4：比较和对比各种云 Web 服务。
完整的堆栈Web开发人员雅典（希腊）
•计算机科学，软件工程，信息技术或相关领域的硕士学位•5年以上的经验设计，构建和操作Web应用程序•了解不同体系结构的模式，例如微服务，基于事件的体系结构和云上的编程•在云上进行动作经验•前端编程语言和诸如Nextjs，angularjs，angularjs，angularjs extramess和backss and backs和backss和hydsy•thempers• RUST和MICREVICES架构模式•在不同数据库技术等不同数据库技术中的专业知识，例如SQL Server，Oracle，MySQL，NOSQL MongoDB等•具有IaaAS解决方案（例如Google Cloud Platform，AWS，MS Azure）的经验。等。•消息经纪技术（KAFKA，MQTT），REST API，WESTOCKECT或GraphQL开发的经验•具有Terraform，Docker和Kubernetes的经验•与SAP或其他CRM，ERM等企业软件的集成经验。•在建造，部署和运营的经验高度可用（> 99.9％）应用程序•最新的行业最佳实践和技术，新的和新兴的新兴•自组织，以解决方案为导向的，具有主动性的促进性，交流团队•英语
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dell Security功能Dell Trusted设备Dell Safebios Dell Safeid Dell SafeSupply链Dell Secered组件验证（在云上）Dell可管理性功能Dell命令|更新dell命令|配置Dell命令|集成套件戴尔命令|监视戴尔命令|英特尔vpro从乐队戴尔命令| PowerShell提供商Dell命令| Deploy Driver Packs Dell SupportAssist for Home PCs Dell SupportAssist for Business PCs Dell SupportAssist OS Recovery Dell Optimizer Additional Software Security Features Netskope™ Cloud Access Security Broker (CASB) Netskope™ Secure Web Gateway Netskope™ Zero Trust Private Access Vmware ® Carbon Black Endpoint Standard Vmware ® Carbon Black Endpoint Standard + Secureworks ® Taegis™ XDR Bundle Vmware ® Carbon黑色端点高级VMware®CarbonBlack Endpoint Enterprise企业SecureWorks®Taegis™XDRVMware®工作空间一个标准VMware®工作空间一个高级VMware®工作区一个企业绝对®端点 - 可见度绝对®端点 - 端点 - 控制
AI 扬声器生态系统中基于证书注入的加密流量取证
AI 扬声器是典型的基于云的物联网 (IoT) 设备，可在云上存储有关用户的各种信息。虽然从基于云的 IoT 取证的角度来看，分析这些设备与云之间的加密流量以及存储在那里的工件是一个重要的研究课题，但直接分析 AI 扬声器与云之间的加密流量的研究仍然不足。在本研究中，我们提出了一种取证模型，可以基于证书注入收集和分析 AI 扬声器与云之间的加密流量。提出的模型包括在 Android 设备上移植 AI 扬声器映像、使用 QEMU（Quick EMUlator）移植 AI 扬声器映像、使用 AI 扬声器应用程序漏洞运行漏洞利用、使用 H/W 接口重写闪存以及重新制作和更新闪存。这五种取证方法用于将证书注入 AI 扬声器。提出的模型表明，我们可以分析针对各种 AI 扬声器（例如 Amazon Echo Dot、Naver Clova、SKT NUGU Candle、SKT NUGU 和 KT GiGA Genie）的加密流量，并获取存储在云上的工件。此外，我们还开发了一个验证工具，用于收集存储在 KT GiGA Genie 云上的工件。© 2020 作者。由 Elsevier Ltd 代表 DFRWS 发布。保留所有权利。这是一个开放的
JOLTIK：在低功率宽区域网络上启用节能````未来''分析
无线传感器已启用了许多关键应用程序。由于其能量限制，当今无线传感器传达了偶尔的短样本或预定的数据收集数据的汇总统计数据。这意味着在高保真度中计算所有其他统计量会产生额外的通信和能量开销。本文介绍了JOLTIK，这是一个框架，可用于低功率无线传感器的一般，防止和节能分析。JOLTIK是一般的，因为它总结了来自低功率设备的感知数据，而无需对哪种特定的统计指标进行假设，并且在云上需要进行未来的统计指标，这意味着它支持了新的，无法预料的指标。JOLTIK建立在通用草图中最新的理论进步之上，这可以使Joltik传感器节点报告观察到的数据的紧凑摘要，以实现大量的统计摘要。我们解决了关键的系统设计和实施挑战，这些挑战在实现低功率制度中通用素描的潜在效果时会出现的通信，记忆和计算瓶颈。我们提出了lorawan nucleo-L476RG板和传感器中JOLTIK的概念验证测试床。与传输原始数据相比，JOLTIK在能源成本上可提供高达24.6倍的能源成本，并且在能量准确的票据方面胜过许多天然替代方案（例如，子采样，自定义草图，压缩感应和损失的压缩）。