XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System局外人
前言
制定好的战略很难，非常难。所有组织的领导者通常都会公开宣称他们拥有正确的战略，但这些努力往往不足以指导组织有效度过困难时期。高管们会在匿名调查中承认这一令人尴尬的事实，但绝不会公开质疑他们的公司是否拥有伟大的战略。更糟糕的是，他们常常不知道如何解决自己所处的困境。为什么制定伟大的战略如此困难？首当其冲的原因是战略决策的难度极大。战略涉及做出重大、相互关联且往往不可逆转的决策，以确保在不确定的未来取得长期成功。它通常涉及做出并证明别人认为愚蠢的赌注。更根本的是，战略涉及权衡：拒绝某些机会，以期实现更大的机会。然而，当需要直面即将到来的挑战，制定战略计划以分配资源来应对即将到来的挑战时，许多高管却无法满足需求。他们没有制定出伟大的战略，而是制定了理查德·鲁梅尔特 (Richard Rumelt) 所说的坏战略：他们描述趋势，阐明宏伟目标，用精辟的格言制作精美的图表，而且经常借助局外人的帮助。1 我们认为，他们是在回避问题。如何制定伟大的战略？领导者需要的是制定并有力地阐明高管团队关于如何实现其选定目标的论据。该论据可能涉及各种资源，如人员、技术、财务，甚至监管机构。最重要的是，论据
用于检测和缓解的机器学习方法...
摘要：特权升级攻击是对云计算安全性的严重威胁。在这些攻击中，攻击者利用系统中的漏洞来获得提高特权，然后可以用来窃取数据，启动进一步的攻击或中断操作。由于攻击频率和复杂性最近的指数级增长，智能事物的扩散引起了重大的网络安全挑战。尽管云计算带来了巨大的变化，但其集中化也使使用安全系统（例如安全系统）的挑战。由于企业和云服务供应商之间移动的数据量大量，因此可能会发生有价值的数据泄露。恶意内部人士成为对组织的关键威胁，因为他们有更多的访问权限和机会来造成重大损害。与局外人不同，内部人员拥有特权和适当获取信息和资源的访问。在这项工作中，提出了一种基于机器学习的基于机器学习的系统，并开发了一种系统的方法来识别各种异常事件，该事件可能表明与特权升级相关的异常和安全问题。通过组合许多模型，集成学习可以增强机器学习成果并实现更大的预测性能。已经介绍了有关检测网络系统中的不规则性和脆弱性的多项研究，以查找涉及特权升级的安全缺陷或威胁。但是这些研究缺乏对攻击的正确识别。本研究在这种情况下提出并评估机器学习（ML）技术的合奏。该项目实现了用于内部攻击分类的机器学习算法。关键字：人工智能，行业，意图，内部攻击，分类，机器学习方法，网络，TF-IDF
IAM 和二氧化碳排放——分析讨论
气候变化综合评估模型 (IAM) 分析经济生产、温室气体 (GHG) 排放和全球变暖之间的长期相互作用。由于其复杂性，IAM 通常被局外人视为“黑匣子”。本文在一般分析框架中分析了二氧化碳排放的驱动因素、它们对碳税的反应以及它们对技术进步和能源供应替代性的依赖。气候变化综合评估的分析方法至少可以追溯到 Heal (1984) 富有洞察力的非定量贡献。多篇论文使用线性二次模型对气候政策进行定量分析讨论（Hoel & Karp 2002、Newell & Pizer 2003、Karp & Zhang 2006、Karp & Zhang 2012、Valentini & Vitale 2019、Karydas & Xepapadeas 2019、Karp & Traeger 2021）。这些线性二次方法的缺点是它们对经济和气候系统的描述过于程式化。特别是，这些模型没有生产或能源部门。Golosov 等人 (2014) 开辟了新局面，通过修改 Brock & Mirman (1972) 随机增长模型的对数效用和完全折旧版本，加入了能源部门和生产对排放的脉冲响应。 Golosov 等人 (2014) 的框架引发了关于分析综合评估模型 (AIAM) 的文献越来越多，包括应用于多区域环境 (Hassler & Krusell 2012、Hassler 等人 2018、Hambel 等人 2018)、非常量贴现 (Gerlagh & Liski 2018 b、Iverson & Karp 2020)、代际博弈 (Karp 2017) 和政权更迭 (Gerlagh & Liski 2018 a)。Traeger (2021) 将分析 IAM 与完全复杂性气候系统相结合，并概括了经济生产的表示，Traeger (2018) 将不确定性纳入框架。1
欧洲安全与防务
法国总统大选的结果让欧洲松了一口气。右翼势力的民粹主义情绪洪流似乎已被遏制，至少暂时如此。右翼势力曾威胁要迅速摧毁欧盟。尽管如此，他们有时在选民中拥有较大的号召力，有时却没有，但他们还是成功地在许多成员国的议会中站稳了脚跟，这让他们仍然成为一股不可忽视的力量。在大多数情况下，他们享受着反对派的便利角色，这使他们不必卷入任何实际政府参与所带来的不可避免的妥协和事实限制。但是，他们无法凭借对欧盟的根本批评赢得多数人的支持，或者至少找到允许他们坚持自己政治纲领的联盟伙伴。在波兰或匈牙利等国，公开宣称怀疑欧盟的人也许确实为伙伴国感到不舒服，甚至被视为破坏者，但他们不会质疑支持欧盟的最低限度共识。然而，即使埃马纽埃尔·马克龙当选后人们普遍感到宽慰，但我们仍需对他的胜利进行冷静而严肃的分析。人们很容易将他的胜利解读为对欧盟“一如既往”的投票。但屈服于这种诱惑将是致命的。有充分的理由认为，欧盟只不过是获得了喘息的空间。一方面，需要指出的是，不仅是玛丽娜·勒庞的竞选团队以激进的欧盟批评获得了支持，尽管该团队在第二轮选举中事先没有获胜的希望。其他候选人，尤其是左翼局外人让-吕克·梅朗雄，也采取了同样的立场。加起来，在第一轮选举中，他们几乎占了 50% 的选票。这意味着法国在这个问题上存在分歧。这是新总统必须认真考虑的事情。另一方面，令人惊讶的是，埃马纽埃尔·马克龙在竞选中可能确实没有采取任何激进的立场，但他确实以民粹主义的举动将自己定位为建制派的挑战者。法国传统的政党制度似乎已随风而逝。这种现象在其他欧洲国家也很明显。社会民主党/保守党的典型两极分化
欧洲安全与防务
法国总统大选的结果让欧洲松了一口气。右翼势力的民粹主义情绪洪流似乎已被遏制，至少暂时如此。右翼势力曾威胁要迅速摧毁欧盟。尽管如此，他们有时在选民中拥有较大的号召力，有时却没有，但他们还是成功地在许多成员国的议会中站稳了脚跟，这让他们仍然成为一股不可忽视的力量。在大多数情况下，他们享受着反对派的便利角色，这使他们不必卷入任何实际政府参与所带来的不可避免的妥协和事实限制。但是，他们无法凭借对欧盟的根本批评赢得多数人的支持，或者至少找到允许他们坚持自己政治纲领的联盟伙伴。在波兰或匈牙利等国，公开宣称怀疑欧盟的人也许确实为伙伴国感到不舒服，甚至被视为破坏者，但他们不会质疑支持欧盟的最低限度共识。然而，即使埃马纽埃尔·马克龙当选后人们普遍感到宽慰，但我们仍需对他的胜利进行冷静而严肃的分析。人们很容易将他的胜利解读为对欧盟“一如既往”的投票。但屈服于这种诱惑将是致命的。有充分的理由认为，欧盟只不过是获得了喘息的空间。一方面，需要指出的是，不仅是玛丽娜·勒庞的竞选团队以激进的欧盟批评获得了支持，尽管该团队在第二轮选举中事先没有获胜的希望。其他候选人，尤其是左翼局外人让-吕克·梅朗雄，也采取了同样的立场。加起来，在第一轮选举中，他们几乎占了 50% 的选票。这意味着法国在这个问题上存在分歧。这是新总统必须认真考虑的事情。另一方面，令人惊讶的是，埃马纽埃尔·马克龙在竞选中可能确实没有采取任何激进的立场，但他确实以民粹主义的举动将自己定位为建制派的挑战者。法国传统的政党制度似乎已随风而逝。这种现象在其他欧洲国家也很明显。社会民主党/保守党的典型两极分化
欧洲安全与防务
法国总统大选的结果让欧洲松了一口气。右翼势力的民粹主义情绪洪流似乎已被遏制，至少暂时如此。右翼势力曾威胁要迅速摧毁欧盟。尽管如此，他们有时在选民中拥有较大的号召力，有时却没有，但他们还是成功地在许多成员国的议会中站稳了脚跟，这让他们仍然成为一股不可忽视的力量。在大多数情况下，他们享受着反对派的便利角色，这使他们不必卷入任何实际政府参与所带来的不可避免的妥协和事实限制。但是，他们无法凭借对欧盟的根本批评赢得多数人的支持，或者至少找到允许他们坚持自己政治纲领的联盟伙伴。在波兰或匈牙利等国，公开宣称怀疑欧盟的人也许确实为伙伴国感到不舒服，甚至被视为破坏者，但他们不会质疑支持欧盟的最低限度共识。然而，即使埃马纽埃尔·马克龙当选后人们普遍感到宽慰，但我们仍需对他的胜利进行冷静而严肃的分析。人们很容易将他的胜利解读为对欧盟“一如既往”的投票。但屈服于这种诱惑将是致命的。有充分的理由认为，欧盟只不过是获得了喘息的空间。一方面，需要指出的是，不仅是玛丽娜·勒庞的竞选团队以激进的欧盟批评获得了支持，尽管该团队在第二轮选举中事先没有获胜的希望。其他候选人，尤其是左翼局外人让-吕克·梅朗雄，也采取了同样的立场。加起来，在第一轮选举中，他们几乎占了 50% 的选票。这意味着法国在这个问题上存在分歧。这是新总统必须认真考虑的事情。另一方面，令人惊讶的是，埃马纽埃尔·马克龙在竞选中可能确实没有采取任何激进的立场，但他确实以民粹主义的举动将自己定位为建制派的挑战者。法国传统的政党制度似乎已随风而逝。这种现象在其他欧洲国家也很明显。社会民主党/保守党的典型两极分化
欧洲安全与防务
法国总统大选的结果让欧洲松了一口气。右翼势力的民粹主义情绪洪流似乎已被遏制，至少暂时如此。右翼势力曾威胁要迅速摧毁欧盟。尽管如此，他们有时在选民中拥有较大的号召力，有时却没有，但他们还是成功地在许多成员国的议会中站稳了脚跟，这让他们仍然成为一股不可忽视的力量。在大多数情况下，他们享受着反对派的便利角色，这使他们不必卷入任何实际政府参与所带来的不可避免的妥协和事实限制。但是，他们无法凭借对欧盟的根本批评赢得多数人的支持，或者至少找到允许他们坚持自己政治纲领的联盟伙伴。在波兰或匈牙利等国，公开宣称怀疑欧盟的人也许确实为伙伴国感到不舒服，甚至被视为破坏者，但他们不会质疑支持欧盟的最低限度共识。然而，即使埃马纽埃尔·马克龙当选后人们普遍感到宽慰，但我们仍需对他的胜利进行冷静而严肃的分析。人们很容易将他的胜利解读为对欧盟“一如既往”的投票。但屈服于这种诱惑将是致命的。有充分的理由认为，欧盟只不过是获得了喘息的空间。一方面，需要指出的是，不仅是玛丽娜·勒庞的竞选团队以激进的欧盟批评获得了支持，尽管该团队在第二轮选举中事先没有获胜的希望。其他候选人，尤其是左翼局外人让-吕克·梅朗雄，也采取了同样的立场。加起来，在第一轮选举中，他们几乎占了 50% 的选票。这意味着法国在这个问题上存在分歧。这是新总统必须认真考虑的事情。另一方面，令人惊讶的是，埃马纽埃尔·马克龙在竞选中可能确实没有采取任何激进的立场，但他确实以民粹主义的举动将自己定位为建制派的挑战者。法国传统的政党制度似乎已随风而逝。这种现象在其他欧洲国家也很明显。社会民主党/保守党的典型两极分化
RSA加密系统
预译者密码学的最早历史可以追溯到人类使用书面交流的时间。在发明计算机之前，人们倾向于选择密码来加密和解密消息。这种交流的一个著名例子是凯撒·密布（Caesar Cipher），朱利叶斯·凯撒（Julius Caesar）在公元前58年左右使用。[6]。凯撒密码（也称为移位密码）是一种替代方法，可以将字母移动到字母1下方的固定位置，这可以使消息无法理解而无需解密。但是，凯撒密码不是加密消息的安全方法。在我们的日常沟通中，某些字母将比其他字母更频繁地使用。将每日通信中每个字母的平均频率与发送的加密消息中的频率进行比较，可以轻松确定普通字母和密码字母之间的相关性。在中世纪后期，随着密码分析的发明，简单的替代方案不再是安全的，从而促使密码学和密码分析进一步发展。从同态密码到多型密码密码，人类开始使用每个字母的多个替代品来提高安全水平。由于他们能够保持信息不受局外人的解释的能力，因此这些密码和密码自18世纪以来一直在军队和政治事务中使用。第二次工业革命先进的加密和密码分析提高到更高的水平。虽然军方可以使用收音机和电报更有效地进行交流，但是这些消息的风险更高，被敌人干扰或解密。为了解决无线电通信出现的问题，各国发明了不同的加密机，以创建令人难以置信的复杂的多Yale-Polyphabetic密码，例如，具有多个转子的Enigma机器和使用开关的紫色机器。然后，随着计算机密码学的发展，数学家和计算机科学家发明了两种密码学：私钥密码学和公共密钥密码学[4]。在私有密钥密码学中，私钥在发件人和接收器之间共享，并用于加密和解密。公共密钥密码学需要一个公共密钥，该公共密钥已发布供加密和一个私钥，该密钥保存
用于计算机视觉，机器人技术和机器学习的线性代数
近年来，计算机视觉，机器人技术，机器学习和数据科学一直是一些为技术取得重大进展做出贡献的关键领域。任何在上述领域看论文或书籍的人都将被一个奇怪的术语所付诸实践，其中涉及异国情调的术语，例如内核PCA，脊回归，套索回归，支持向量机（SVM），Lagrange乘数，KKT条件等。支持向量机可以追赶牛以某种超级套索抓住他们吗？不！，但是人们会很快发现，在术语后面，总是带有新的场（也许是为了使局外人远离俱乐部），这是许多“经典”线性代数和优化理论中的技术。是主要的挑战：为了了解和使用机器学习，计算机视觉等的工具，需要在线性代数和优化理论中具有企业背景。老实说，还应包括一些概率理论和统计数据，但我们已经有足够的能力与之抗衡。许多有关机器学习的书籍与上述问题。如果一个人不了解拉格朗日二元框架，那么一个人如何忍受脊回归问题的双重变量是什么？同样，如何在不了解拉格朗日框架的情况下讨论SVM的双重公式？简单的出路是将这些困难范围扫到地毯下。如果只是我们上面提到的技术的消费者，那么食谱食谱方法可能就足够了。这些包括：但是，这种方法对真正想进行认真研究并做出重要贡献的人不起作用。要这样做，我们认为一个人必须具有线性代数和优化理论的坚实背景。这是一个问题，因为这意味着要投入大量时间和精力研究这些领域，但我们认为毅力将得到充分的回报。我们的主要目标是介绍线性代数和优化理论的基础，请注意机器学习，机器人技术和计算机视觉的应用。这项工作由两卷组成，第一卷是线性代数，第二个是一种优化理论和应用，尤其是用于机器学习。这首卷涵盖了“经典”线性代数，直至主要构成和约旦形式。除了涵盖标准主题外，我们还讨论了一些对应用程序重要的主题。
用于计算机视觉，机器人技术和机器学习的线性代数
近年来，计算机视觉，机器人技术，机器学习和数据科学一直是一些为技术取得重大进展做出贡献的关键领域。任何在上述领域看论文或书籍的人都将被一个奇怪的术语所付诸实践，其中涉及异国情调的术语，例如内核PCA，脊回归，套索回归，支持向量机（SVM），Lagrange乘数，KKT条件等。支持向量机可以追赶牛以某种超级套索抓住他们吗？不！，但是人们会很快发现，在术语后面，总是带有新的场（也许是为了使局外人远离俱乐部），这是许多“经典”线性代数和优化理论中的技术。是主要的挑战：为了了解和使用机器学习，计算机视觉等的工具，需要在线性代数和优化理论中具有企业背景。老实说，还应包括一些概率理论和统计数据，但我们已经有足够的能力与之抗衡。许多有关机器学习的书籍与上述问题。如果一个人不了解拉格朗日二元框架，那么一个人如何忍受脊回归问题的双重变量是什么？同样，如何在不了解拉格朗日框架的情况下讨论SVM的双重公式？简单的出路是将这些困难范围扫到地毯下。如果只是我们上面提到的技术的消费者，那么食谱食谱方法可能就足够了。这些包括：但是，这种方法对真正想进行认真研究并做出重要贡献的人不起作用。要这样做，我们认为一个人必须具有线性代数和优化理论的坚实背景。这是一个问题，因为这意味着要投入大量时间和精力研究这些领域，但我们认为毅力将得到充分的回报。我们的主要目标是介绍线性代数和优化理论的基础，请注意机器学习，机器人技术和计算机视觉的应用。这项工作由两卷组成，第一卷是线性代数，第二个是一种优化理论和应用，尤其是用于机器学习。这首卷涵盖了“经典”线性代数，直至主要构成和约旦形式。除了涵盖标准主题外，我们还讨论了一些对应用程序重要的主题。