在本文中,德勤探讨了贵公司如何有效地向更具动态性的第三方风险管理计划发展,将重点从静态或时间点转向更主动的风险感知。我们将深入探讨如何在第三方风险管理 (TPRM) 生命周期的所有阶段整合风险情报数据和功能,以增强风险管理流程,深入了解新兴的第三方风险,同时为您的第三方风险管理计划和更广泛的组织提供更明智的决策。
•IOT规则引擎:根据创建的规则将数据路由到AWS服务。AWS IOT规则进行分析,并根据主题触发操作。•基本摄入:将设备数据安全地发送到AWS IoT规则操作支持的AWS服务。这通过从摄入路径中删除发布/订阅消息代理来优化数据流量并降低成本。•AWS IOT Greengrass:由于它也具有边缘代理,因此可以无缝地进行边缘代理和云之间的数据传输以及部署到边缘。它可以将数据发送到不同的AWS服务,例如S3,FireHose,IoT SiteWise,IoT Analytics等。•AWS IOT网站:托管服务,有助于按大规模收集,组织和分析工业设备数据。它可用于监视操作,计算性能指标并创建分析工业设备数据的应用程序。•AWS IoT Weletwise:收集,组织和将车辆数据传输到云的托管服务。它可以帮助您获得有关车辆平流的见解,并将其用于诊断,警报和采取实时操作。•AWS IoT Roborunner:提供集中存储,以存储不同机器人供应商系统的数据。可以使用它来可视化机器人位置和单个地图视图上的状态。•Amazon Kinesis:是用于流数据的托管服务,有助于从IoT设备获得见解,并且可以与IoT规则引擎集成。它允许将设备无缝集成到支持非MQTT协议的应用程序。它还有助于将通信层与应用程序层分解。•Amazon简单队列服务(SQS):当IoT应用程序需要一个不需要消息订单的队列时,提供了事件驱动的,可扩展的摄入队列。
Nurul Akmal 阿曼苏丹国佐法尔大学艺术与应用科学学院计算机科学系 收稿日期:2023 年 11 月 13 日 接受日期:2024 年 3 月 14 日 发表日期:2024 年 4 月 24 日 摘要 本研究考察了教师、学生和行政人员对 ChatGPT 在阿曼教育环境中的作用的看法。这项研究意义重大,因为它深入了解了人工智能在教育中的应用程度,并为未来计划提供了指导。考察阿曼教育环境中各利益相关者的看法,为热衷于拥抱新技术同时又坚持传统教育价值观的高等教育机构提供了宝贵的信息。该研究利用焦点小组讨论收集了教师、学生和行政人员的数据。研究结果表明,ChatGPT 的关键作用在于完善内容,尤其是对于非英语母语的学生、行政人员和教师而言。行政人员和教师强调了其在起草电子邮件方面的功效,表明人工智能具有改善日常认知任务的潜力。学生们对 ChatGPT 解释复杂学术任务的能力表示赞赏。然而,教师们对过度依赖人工智能和可能丧失学术诚信的担忧浮现,这与之前的文献产生了共鸣。这些发现与阿曼独特的社会文化和教育背景有关。鉴于人工智能在阿曼教育中的新兴性质,该研究提供的见解为未来的研究奠定了基础并指导了政策制定。关键词:人工智能、阿曼教育、教学、学习引用为:Syahrin, S. & Akmal, N. (2024)。探索人工智能前沿:阿曼苏丹国教师、学生和行政人员对人工智能在教育中的作用的看法。阿拉伯世界英语杂志 (AWEJ) ChatGPT 特刊,2024 年 4 月:73-89。 DOI: https://dx.doi.org/10.24093/awej/ChatGPT.4
— 诚信工作是所有公共部门工作的基础,无论从事什么工作或组织。 — 重要的是,我们要帮助人们了解对他们的期望以及公共部门的道德在实践中是什么样的。 — 这项行动将包括审查和分析目前适用于公务员的道德义务,包括那些
解决复杂问题需要我们汇集来自不同公共部门组织、利益相关者和合作伙伴的数据、各种专业知识和见解。这需要我们建立系统来帮助我们分担责任,并明确负责解决整个公共部门的优先事项和成果。这也依赖于培养以目标为导向的部门协作和伙伴关系技能。
摘要 — 智能反射面 (IRS) 利用低成本、无源反射元件来增强无源波束增益、提高无线能量传输 (WET) 效率,并使其能够部署到众多物联网 (IoT) 设备中。然而,IRS 元件数量的增加带来了相当大的信道估计挑战。这是由于 IRS 中缺少有源射频 (RF) 链,而导频开销变得难以忍受。为了解决这个问题,我们提出了一种无信道状态信息 (CSI) 的方案,该方案最大化特定方向的接收能量并通过相位波束旋转覆盖整个空间。此外,我们考虑了不完善的 IRS 的影响,并精心设计了有源预编码器和 IRS 反射相移以减轻其影响。我们提出的技术不会改变现有的 IRS 硬件架构,允许在当前系统中轻松实现,并且无需额外成本即可访问或移除任何能量接收器 (ER)。数值结果证明了我们的无 CSI 方案在促进大规模 IRS 方面非常有效,并且不会因过多的导频开销而影响性能。此外,在涉及大规模 ER 的场景中,我们的方案优于基于 CSI 的方案,使其成为物联网时代的一种有前途的解决方案。
此预印本版的版权持有人于2024年1月21日发布。 https://doi.org/10.1101/2022.12.12.31.22284080 doi:medrxiv preprint
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