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World File Search System数据量
人工智能和机器学习的片上实现
功率：CV 2 fx（数据量）问题 ● 将数据从像素移动到外围的总功耗：1 pJ/bit（~ 5mm 距离） ● 将数据移出芯片的总功耗：> 0.1 nJ/bit 最小化 C,V ● 3D 集成（高密度、低电容互连） ● 低压信号减少数据 ● 通常仅对探测器上的电子设备进行零抑制 – 适用于稀疏数据 HL LHC：更高的粒度、更高的占用率、更高的精度 => 需要新方法
小心。勒索软件。| Kela
与勒索软件团体共享受害者的一个数据泄露网站是 Quantum，自 2021 年 10 月以来一直活跃。Quantum 的第一次泄露是六个月前被 Dopple Paymer 攻击的一家公司的数据。他们的第二个受害者是几天前被 Xing Team 攻击的一家公司，泄露的被盗数据量完全相同。最重要的是，Xing 博客上下载文件的链接指向 Quantum 的页面，这意味着这两个参与者在一次攻击后进行了合作。这两起事件之后，
认证咨询气象学家计划
CCM 认证的重要性 作为一名认证的咨询气象学家，我有责任具备客户所要求的适当知识、经验和品格。军队高度依赖快速准确的天气预报；私营部门也不例外。必须根据有限的数据量做出瞬间决定，这会产生极高的压力环境。此外，在咨询职位上，不仅要有能力制定准确的天气预报，还要能够以合乎逻辑和直截了当的方式呈现您的发现，这一点备受推崇。CCM 认证是对气象职业领域的奉献和热情的标志。
光片显微镜产生大量数据
• 光片显微镜彻底改变了生物成像技术，它能够快速、高分辨率地对标本（包括透明器官）进行三维成像，同时将光损伤降到最低。然而，这一突破也带来了重大挑战：生成的数据量巨大。典型的实验一天内可以生成数 TB 的数据，因此需要制定可靠的数据处理、处理和分析策略。本白皮书概述了有效管理、处理和分析光片显微镜生成的大量数据集的策略。
人工智能在商业智能和决策中的作用
摘要 人工智能是一个快速发展的学科，在商业领域 (AI) 中受到越来越多的关注。人工智能的使用已经扩展到日常生活和工业的许多领域。人工智能在商业中的应用可能会推动该行业依赖更高效、更实惠、更精确的营销策略。公司所有者可以通过在商业战略中使用这种人工智能来提高受众反应并在其他在线业务中创造显著的竞争优势。除了广告之外，它还可以使用创新理念重组公司。此外，它还可以为复杂的问题提供答案，从而促进公司的良好发展。由于当今提供的数据量不断增加，以及大量数据发展到大数据规模导致的数据量溢出，商业智能 (BI) 似乎不再适用于监控企业的任何日常实体店。为了快速提出一种合适的决策方法以归类为实时，我们过去称之为 BI 的技术，评估包括数据在内的大量数据正变得越来越具有挑战性。这项研究考虑了来自不同职业领域的 204 人，以了解决定人工智能在商业智能和决策中的作用的因素。研究发现，效率和自动化、决策、解决问题以及增长和生产力是决定人工智能在商业智能和决策中的作用的不同因素。关键词：营销、人工智能、决策、运营
量子计算在线性非线性中的应用...
近来，从临床现场收集的真实世界医疗数据的利用引起了人们的关注。特别是随着真实世界医疗数据中变量数量的增加，因果发现变得越来越有效。另一方面，对于样本量不足以检测出合理因果关系的情况，例如罕见疾病和新发传染病，有必要开发适用于小数据集的新型因果发现算法。本研究旨在利用量子计算开发一种适用于少量真实世界医疗数据的新型因果发现算法。量子计算是一种因其在机器学习中的应用而备受关注的新兴信息技术。在本研究中，开发了一种将量子核应用于线性非高斯无环模型的新算法，这是因果发现算法之一。在几个人工数据集上的实验表明，在低数据范围内的各种条件下，本研究提出的新算法比现有的使用高斯核的方法更准确。当新算法应用于现实世界的医学数据时，证实了即使数据量很小，也能正确估计因果结构的情况，而这在现有方法中是无法实现的。此外，还讨论了在真实量子硬件上实现新算法的可能性。这项研究表明，在低数据量下，使用量子计算的新算法可能是因果发现算法中用于新医学知识发现的良好选择。
网络威胁情报人工智能研讨会（WAITI）
征文 网络安全格局不断变化，为安全专业人员带来源源不断的数据流。有价值的威胁情报隐藏在这一庞大的数据流中，包括社交媒体、技术报告和暗网论坛中报道的文本。传统上，网络威胁情报 (CTI) 依赖于手动分析或基本的关键字匹配，导致瓶颈和错失机会。安全分析师面临着数据量巨大的限制、代码混淆和社会工程等策略的复杂性，而威胁的快速发展需要实时处理才能领先于攻击者。在当今的数字环境中，数据量和复杂性不断增加，自然语言处理 (NLP) 技术和大型语言模型已成为解密和缓解网络威胁不可或缺的工具。NLP 使机器能够理解和处理人类语言，为 CTI 提供了显著的好处，例如自动处理、高级威胁检测和实时分析，从而可以立即识别和响应威胁。因此，有效地提取和分析这些信息对于主动防御策略至关重要。本次研讨会探讨了人工智能/生成式人工智能在网络安全领域（尤其是 CTI 收集和分析领域）的革命性潜力。研讨会将为研究人员、从业人员和爱好者提供一个平台，让他们更深入地探讨与 NLP、大型语言模型 (LLM) 以及更广泛意义上的网络安全和网络威胁情报背景下的人工智能技术相关的专业主题。
金融科技公司使用Rubrik DSPM
一家全球金融科技公司在确保其AWS的大量数据量方面面临重大挑战。为了解决解决方案，该公司转向了以前为层流的Rubrik数据安全姿势管理（Rubrik DSPM）。Rubrik DSPM提供了无缝的部署和全面的数据可见性，从而消除了对手动数据发现的需求。它提供了可行的见解，提高了数据可见性，并提高了监管要求的管理。金融科技公司现在享有更好的数据管理，降低风险和改进的数据安全姿势。
工作流程在 MaterialDigital 计划中的作用
随着数据处理从模拟文档转向数字文件和数据库的总体趋势，数字化工作流程在材料科学与工程领域变得越来越重要。此外，由于测量技术和模拟方法的改进，该领域生成或处理的数据量急剧增加。MaterialDigital 计划从广泛角度解决了这一问题，它基于 IT 基础设施构建了材料科学数字化的总体框架，以本体数据表示和工作流程为中心连接组件。[1] 工作流程之所以如此突出，是因为它们无处不在，只要信息和数据以数字形式提供并需要传输或转换。沿着数据价值链，这涵盖 1) 数据采集，即获取数据