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目录：振动测试系统（公制）（BF0223）
满足测试工程师的需求：便利性、性能、灵活性和安全性 LASER USB 是测试实验室的理想控制器，因为它集便利性、性能、灵活性和安全性于一体。它提供 24 位精度、宽控制动态范围和快速循环时间，为您最具挑战性的测试提供卓越的控制。LASER USB 也是满足您测试需求的高度灵活的解决方案，具有全功能控制和分析软件应用程序，可用于随机、扫频正弦、共振驻留、经典冲击、随机对随机、正弦对随机、冲击 SRS 和现场数据复制。峰度控制和疲劳监测等先进技术可缩短测试时间并提高产品的可靠性。一键式报告功能可快速轻松地为您的设计团队或客户创建全面的报告，特殊的活动报告允许您重新缩放、缩放或光标移动 Microsoft ® Word ® 报告文档中的任何数据图。
报告结果测量工具的系统审查指南
背景OMI被医疗保健专业人员或研究人员使用来衡量结果，并指出如何测量结果（例如，通过问卷调查，基于绩效的测试，实验室测试或单个评级量表）。评估OMI质量的系统评价在最合适的OMI的基于证据的选择中很重要。Cosmin已制定了一项全面而广泛的指南来进行这些系统评价；但是，已发布的报告通常缺少关键信息。这阻碍了对OMI的质量的评估，并影响了用户（例如研究人员，医疗保健提供者，患者和决策者）对OMI适当性的决定。到目前为止，已经鼓励OMI系统评论的作者完成并遵守广泛使用的Prisma 2020指南。1本指南并不包含用于系统评价的所有基本信息，从而限制了可重复性（使用相同数据复制结果的能力）和此类评论的解释性（理解和解释发现的能力）。Prisma-Cosmin for Omis 2024旨在协调OMIS系统评价的报告。
使用循环变压器的图形算法
由于有希望的经验进步，使用神经网络的图算法最近引起了极大的兴趣。这激发了对神经网络如何通过关系数据复制推理步骤的进一步理解。在这项工作中，我们研究了变压器网络从理论角度模拟算法的能力。我们使用的体系结构是一个循环变压器，其额外的注意力头与图形相互作用。我们通过构造证明，该架构可以模拟单个算法，例如Dijkstra的最短路径，广度和深度搜索，以及Kosaraju的强烈连接组件以及同时的多种算法。网络中的参数数不会随输入图大小而增加，这意味着网络可以模拟任何图的上述算法。尽管有有限的精确度，但我们在解决方案中的模拟显示了一个限制。最后，当利用额外的注意力头时，我们显示出具有恒定宽度的图灵完整性结果。
Denodo 和 Databricks：一种现代数据策略
▪ Denodo 平台提供了强大的功能，可以创建根据业务需求量身定制的逻辑语义模型，使非技术用户更容易访问和理解数据。传统上，组织会使用 dbt 等工具或建立单独的数据集市来创建多个数据副本，这既耗时又难以维护。由于数据副本的激增，这种方法还带来了治理挑战。相比之下，Denodo 平台支持创建语义层，以所需的格式公开数据而无需复制。这些逻辑模型是使用图形向导开发的，可以保留数据沿袭并提供影响分析。使用 Denodo 平台语义层的扩展优势包括更快的原型设计、缩短上市时间以及降低运营和维护成本。通过最大限度地减少数据复制，组织可以在数据管理实践中实现更高的效率和灵活性。
揭示计算（生物）材料建模的前景
在此观点交流中，我们简要概述了计算（生物）材料研究的现状，并讨论了该社区中日益发现的四个挑战的可能解决方案：（i）希望开发一个统一的框架来测试新开发方法的实施一致性和物理准确性，（ii）选择一种标准格式，可以处理模拟数据的多样性，同时简化数据存储、数据交换和数据复制，（iii）如何处理海量数据的生成、存储和分析，以及（iv）高效“核心”引擎的好处。表达的观点是计算利益相关者在 Lorentz 中心研讨会上讨论的结果，该研讨会的标题为“多尺度建模研讨会”，旨在（i）改进计算结果的验证、报告和可重复性，（ii）改进模拟包和分析工具之间的数据迁移，（iii）在非专家中推广使用粗粒度和多尺度计算工具，并向扩展的用户社区开放这些现代计算发展。
有效的分散存储网络 - 海象
区块链通过状态机复制（SMR）范式[35]支持分散计算。但是，它们实际上仅限于几乎不需要数据的分布式应用程序。由于SMR要求所有验证器都能完全复制数据，因此它会导致大量复制因子范围从100到1000，具体取决于每个区块链中的验证器数量。实际上需要完整的数据复制来计算状态，但是当应用程序仅需要存储和检索1个未计算1的二进制大型对象（BLOB）时，它会引入大量的超声波。专用的分散存储[6]网络出现了以更有效地存储斑点。例如，IPFS [28]等早期网络对审查制度提供了强大的阻力，在故障期间的可靠性和可用性增强，仅通过一小部分节点[45]来复制。分散的BLOB存储对于现代分散应用程序非常宝贵。我们突出显示用例：
摘要报告糖尿病患者使用Ozempic期间的安全监控
semaglutide用于帮助改善2型糖尿病（T2DM）成人的血糖水平。在加拿大，它可在Ozempic，Rybelsus和Wegovy的品牌名称下获得。随着加拿大的Ozempic增加的使用，需要对T2DM患者的安全结果进行现实监测。我们在4个省（不列颠哥伦比亚省，曼尼托巴省，安大略省和萨斯喀彻温省）进行了一项队列研究，以证明使用Ozempic作为案例研究来复制美国FDA Sentinel Treecan信号检测分析的可行性。我们确定了Ozempic的92,428个新用户和46,266个带有T2DM的新用户。安大略省公共药物计划中的二级分析发现了44,185名Empagliflozin的新用户。尽管分析确定了潜在的安全问题，但仅本研究并未建立或确认Ozempic的安全信号，并且需要进一步的重点研究。这项研究是第一个证明使用加拿大数据复制美国FDA Sentinel Treecan分析的可行性，为将来的研究提供了重要的见解。
学学演
在统计和人工智能的交集中，这是突破理论和应用界限的深刻机会。在本演讲中，我将分享我的研究旅程，以推进AI的统计基础，该基础结构为三个相互联系的部分，每个部分都解决了预测性AI和生成性AI中的关键挑战。第1部分探讨了我在动态定价方面的工作，这是预测AI的基石。通过开发基于强盗的框架，始终有效的推理和高维正规化的自适应定价模型，我解决了动态决策固有的探索 - 探索探索权衡。这些模型可以在电子商务和广告等行业中统计严格，隐私感知和实时应用程序，以证明统计方法如何在复杂市场中取得影响力。第2部分的重点是隐私审核，桥接预测性AI和生成AI的领域。本研究利用统计假设测试来设计数据驱动的框架，以量化和减轻隐私风险，包括成员推理攻击和生成模型中的数据复制。通过将理论保证（例如差异隐私）与实际评估相结合，我旨在提供可行的工具，以将隐私保存与分析效用保持一致，从而解决现代AI中最紧迫的问题之一。
简历 - Alexei Vekshin
自由职业云工程师 2022 – 至今 远程合同工作 特拉维夫，然后是英国牛津 • 为现有项目提供远程支持，专注于云和基础设施优化 • 学习并获得 AWS DevOps 和 Kubernetes 管理员认证 • 在 ozon.ru 赞助的 2 个月课程中学习了 Enterprise Go 开发，获得了职位 • 开发了个人开源项目，例如 GoDaddy DNS 的 Terraform 模块 • 实现了几个小型基于云的应用程序，例如体育赛事仪表板 基础设施团队负责人 2021 – 2022 Maxidom and Castorama LLC 俄罗斯圣彼得堡和莫斯科 • 在重大合并期间领导了一个由 3-6 名工程师组成的团队，将企业 LAN 规模扩大了一倍 • 使用自动化工具以最少的中断协调了 15 家商店的迁移 • 使用 Ruby 实现 AD 和邮件帐户配置和生命周期管理 • 从 Office365 迁移了 600 个邮件和 AD 帐户，每年在许可证上节省 5 万美元 数据中心架构师俄罗斯圣彼得堡 • 设计并实施了 VMware vSphere 数据中心的高可用性对，为 5000 多名企业用户提供服务 • 使用 Ansible 自动化基础架构和服务配置 • 从旧 DC 迁移 AD、邮件、Oracle 和 ERP，监督数据迁移和无缝切换 • 使用 Prometheus 指标、Grafana 仪表板和 PushOver 通知实施监控 高级基础设施工程师 2015 – 2019 Maxidom LLC 俄罗斯圣彼得堡 • 使用 Ansible 自动化 LAN 配置和维护的所有方面（交换机、DHCP、DNS、AD） • 为分支 LAN（Juniper）、WLAN（Ruckus）、服务器（Proliant 上的 ESXi）和服务制定蓝图 • 为 OLTP/DSS 和数据复制部署了多个 Oracle DB，实施了 ETL 任务和 DB 克隆 • 使用 FortiMail 反垃圾邮件中继将公司电子邮件迁移到 CommuniGate 服务器（1000 个用户）
中小企业的综合数据安全和合规框架
中小型企业（SME）越来越依赖云平台来支持关键业务运营，从而使有效的灾难恢复（DR）策略（DR）策略确保了业务连续性。本评论提出了一个针对中小型企业量身定制的强大灾难恢复框架，旨在在系统故障，网络攻击或自然灾害的情况下最大程度地减少停机时间和数据丢失。框架集成了高级云技术，以创建一种具有成本效益的可扩展解决方案，该解决方案与中小企业的资源约束相一致，同时提供企业级的弹性。灾难恢复框架的关键组件包括基于云的数据复制，自动备份解决方案和地理冗余存储，以确保数据连续可用且可恢复。此模型采用实时数据同步和增量备份来最大程度地减少恢复点目标（RPO），从而确保在意外中断期间不会丢失关键数据。此外，该框架利用自动故障转移机制实现较低的恢复时间目标（RTO），使企业可以在中断后快速恢复操作。云编排工具（例如AWS弹性灾难恢复或Azure站点恢复）用于自动化灾难恢复过程，减少手动干预并提高恢复速度。该框架还使用模拟工具来定期测试灾难恢复计划，以识别弱点并优化响应时间。对于中小型企业，成本效益和易于管理至关重要。该框架强调了云资源的付费模型，允许企业随着灾难恢复解决方案的发展而扩展其不产生过度前期成本的增长。通过提供持续的监视和主动威胁检测，该灾难恢复框架可确保中小企业可以在云平台上保持不间断的业务运营，从而增强弹性并减轻与数据损失和系统停机时间相关的财务和运营风险。