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关于 Zscaler Zscaler (NASDAQ: ZS) 加速数字化转型，使客户能够更加敏捷、高效、有弹性和更安全。Zscaler Zero Trust Exchange 通过安全地连接任何位置的用户、设备和应用程序，保护数千名客户免受网络攻击和数据丢失。基于 SASE 的 Zero Trust Exchange 分布在全球 150 多个数据中心，是世界上最大的内联云安全平台。了解更多信息请访问 zscaler.com 或在 Twitter 上关注我们 @zscaler 。
人工智能的实验性规则：道德和习俗的沙箱
欧盟最近的立法和政策举措旨在提供灵活、创新友好且面向未来的监管框架。主要例子是欧盟人工智能协调计划和最近发布的欧盟人工智能监管提案，它们提到了试验监管沙盒的重要性，以便在人工智能创新与潜在风险之间取得平衡。监管沙盒最初是在金融科技领域开发的，通过放弃其他适用规则、指导合规性或定制执行，为选定数量的创新项目创建了一个试验平台。尽管关于监管沙盒和人工智能监管的文献不断涌现，但这些预期性或有时是适应性监管框架的法律、方法和道德挑战仍未得到充分研究。这篇探索性文章深入探讨了在人工智能监管背景下允许实验工具的一些好处和复杂性。本文的贡献是双重的：首先，它将监管沙盒的采用置于更广泛的监管实验方法讨论中；其次，它对人工智能监管沙盒的设计和实施的未来步骤进行了反思。
完成测试相沙箱实体产品描述
该产品是一种离线数字支付解决方案，该解决方案利用分布式分类帐技术（DLT）与私人生物识别授权结合使用，以启用脱机卡与卡片和电话交易。这项创新与分布式分类帐的加密术，在卡上生物识别验证和时间有限的余额有关，以确保双重支出。
监管沙箱：在TAP上申请主题'零售...
该产品是一种离线数字支付解决方案，该解决方案利用分布式分类帐技术（DLT）与私人生物识别授权结合使用，以启用脱机卡与卡片和电话交易。这项创新与分布式分类帐的加密术，在卡上生物识别验证和时间有限的余额有关，以确保双重支出。
人工智能的实验性规则：道德和习俗的沙箱
欧盟最近的立法和政策举措旨在提供灵活、创新友好且面向未来的监管框架。主要例子是欧盟人工智能协调计划和最近发布的欧盟人工智能监管提案，它们提到了试验监管沙盒的重要性，以便在人工智能创新与潜在风险之间取得平衡。监管沙盒最初是在金融科技领域开发的，通过放弃其他适用规则、指导合规性或定制执行，为选定数量的创新项目创建了一个试验平台。尽管关于监管沙盒和人工智能监管的文献不断涌现，但这些预期性或有时是适应性监管框架的法律、方法和道德挑战仍未得到充分研究。这篇探索性文章深入探讨了在人工智能监管背景下允许实验工具的一些好处和复杂性。本文的贡献是双重的：首先，它将监管沙盒的采用置于更广泛的监管实验方法讨论中；其次，它对人工智能监管沙盒的设计和实施的未来步骤进行了反思。
pyRiemann-qiskit：基于黎曼几何的量子分类实验沙箱
量子计算起源于托马斯·杨于 1802 年进行的所谓双缝实验。在该实验中，一个小实体（例如光子或电子）被导向两个平行狭缝，并观察到由此产生的干涉图案。观察表明，该实体表现得像波，这表明它同时穿过两个狭缝。从计算的角度来看，这种波粒二象性意味着单个信息比特可以编码为量子比特，量子比特是两种不同状态的叠加。量子计算的这一独特特性在计算时间和结果方面比传统计算具有显着优势，例如对于模式识别或使用有限的训练集（Rebentrost 等人 2014 年、Blance 和 Spannowsky 2021 年）。
首个面向可信 AI 的生成式 AI 评估沙箱
简介 信任是大多数（如果不是全部）成功的企业、计划和关系的核心。这一人类概念延伸到数字领域，人工智能 (AI) 解决方案在越来越多的日常任务中的应用，使可信 AI 模型的问题成为众人瞩目的焦点。为了确保生成式 AI 以安全、负责任的方式使用，并保持信任，信息通信媒体发展局 (IMDA) 和 AI Verify 基金会于 2023 年 10 月 31 日宣布了首个生成式 AI 评估沙盒 (Sandbox)。沙盒将汇集全球主要参与者，以建立生成式 AI 的测试和评估能力，并努力建立一种通用的标准方法来评估生成式 AI。沙盒使用新的评估目录草案，其中列出了大型语言模型 (LLM) 的通用基准方法和建议。在本次更新中，我们简要探讨了与生成式 AI 模型相关的风险、沙盒的关键方面以及 Rajah & Tann 如何帮助您成功解决与采用 AI 解决方案以满足业务需求相关的大量问题。当前对 LLM 的担忧 生成式 AI 是指学习所搜索数据的底层分布，然后从所学习的分布中生成新内容的 AI 模型。ChatGPT 是一个非常流行的生成式 AI 模型的示例。从时尚到医疗保健等各个行业都在使用生成式 AI。然而，我们对生成式 AI 风险的理解仍在不断发展。在讨论文件“生成式 AI：对信任和治理的影响”（“讨论文件”）中，IMDA 详细介绍了 LLM 的主要风险和危害，并为政府和企业的高级领导人提出了构建生态系统以可信和负责任地采用生成式 AI 的想法。讨论文件中强调的生成式 AI 带来的主要风险包括：