本报告由科技大学可持续发展未来研究所和 SGS 经济与规划部本着诚信原则编制,并已尽到应尽的谨慎和注意义务,但对于本文件与任何特定用户情况的相关性、准确性、完整性或适用性,不作任何明示或暗示的陈述或保证。本文件的用户应自行确定其适用性,并在必要时就其情况寻求专家建议。其中表达的观点不一定代表能源与气候变化办公室 (OECC) 的观点,也可能不代表 OECC 的政策。© 版权所有新南威尔士州和能源与气候变化办公室。
评估员通过远程监考方法进行理论在线评估。理论考试将在线进行,试卷包括多项选择题。评估由经过培训的监考员进行。考试开始后,远程监考员可以完全访问考生的视频源和计算机屏幕。监考员根据注册详细信息、考前拍摄的图像和考生持有的身份证对考生进行身份验证。监考员可以与考生聊天或向考生发出警告。监考员还可以截取屏幕截图、终止特定用户的考试会话或根据视频源重新验证考生。
Palo Alto Networks NGFWS使用成千上万的客户部署生成的智能检测已知和未知威胁,包括在加密流量中。这意味着它们会降低风险并防止广泛的攻击。例如,它们使用户能够根据业务需求访问数据和应用程序。随着流量被解密和检查,流量与特定用户相关。该信息以及流量,应用程序和相关内容的上下文用于根据定义的安全策略做出交付决策。政策允许管理员选择解密的流量并保持安全和合规性,从而避免了人力资源和财务运营以维持法规合规性。合并后,这些功能允许企业不牺牲整体企业安全而专注于业务运营。
本出版物是由ING银行N.V.(“ ING”)的经济和财务分析部仅出于信息目的而准备的,而无需考虑任何特定用户的投资目标,财务状况或手段。构成了ING组的一部分(为此目的是N.V.及其子公司和附属公司)。出版物中的信息不是投资建议,也不是投资,法律或税收建议,也不是要购买或出售任何金融工具的要约或招标。已采取合理的护理来确保该出版物在发布时不会不真实或误导,但ING并不能表示其准确或完整。对由于本出版物的任何使用而造成的任何直接,间接或结果损失不承担任何责任。除非另有说明,否则任何观点,预测或估计仅是作者的估计,截至出版之日起,并且可能会更改,恕不另行通知。
攻击者可以掌握特定用户的辅助信息,并利用这些辅助信息来识别特定用户的位置。因此,针对长期统计攻击和区域攻击,本文提出了一种优化网格扩展算法的模型,并建议将缓存策略与多假名策略相结合。基于此思想,提出了一种GBGPPA。首先,用户根据隐私保护要求确定网格划分的程度,并将自己的位置投影到相应的网格上。利用遗传算法获取每个单元格的权重,对这些权重之和取平均得到阈值。其次,采用邻接网格扩展算法。该算法从第一个单元格开始,添加水平单元格的权重,然后程序判断当前权重值之和是否等于阈值。算法递归执行,直至遍历网格中的所有单元格。扩展的结果是每个单元格的权重基本相同。第三,利用缓存策略。协作小组成员可以将查询内容上传到云端,用户可以在云端信息中获得想要的查询结果。当用户在一定时间内连续发送LBS请求时,可以利用最后一次请求形成的匿名区域得到反馈信息。最后,为了掩盖用户与变化的位置信息之间的关联,采用假名策略。当用户进入匿名区域时,移动终端选择一个假名作为用户名,用户每次请求LBS时,从多个假名中选择一个作为当前用户名。通常攻击者不会将两个假名与同一个用户联系起来,该策略降低了攻击者对真实用户的识别率。
免责声明:本报告由 Synergy Trails Pty Ltd 代表国家公园和野生动物服务局编写。本报告及其相关的实地调查均以诚意和应有的谨慎和关注进行,但对于本文件及其所含信息的相关性、准确性、完整性或适用性,不作任何明示或暗示的陈述或保证,这些陈述或保证适用于任何特定用户或组织的情况。本文件的用户应自行决定其使用或解释,并在必要时就其具体情况寻求专家建议。建议正式咨询所有相关政府机构、利益相关者和受影响方,以确保信息、战略的完整性和与组织政策的一致性。
摘要。建模并与用户交互的 AI 系统可以随时间更新其模型,以反映新信息和环境变化。虽然这些更新可能会提高 AI 系统的整体性能,但实际上可能会损害单个用户的性能。先前的研究研究了更新后系统准确性的提高与更新后系统与先前用户体验的兼容性之间的权衡。模型越被迫与先前版本兼容,其准确性损失就越大。在本文中,我们表明,通过针对特定用户个性化损失函数,在某些情况下可以改善这些用户的兼容性-准确性权衡(在牺牲较少准确性的同时提高模型的兼容性)。我们提出的实验结果表明,这种方法平均而言提供了中等程度的改进(约 20%),但对于某些用户而言,改进幅度很大(高达 300%)。
本出版物由荷兰银行 (ING) 经济和金融分析部编制,仅供参考,不考虑任何特定用户的投资目标、财务状况或手段。ING 是 ING 集团的一部分(在此意义上指 ING Group NV 及其子公司和附属公司)。出版物中的信息不是投资建议,也不是投资、法律或税务建议,也不是购买或出售任何金融工具的要约或邀请。我们已采取合理措施确保本出版物在发布时不失真实或误导,但 ING 并不保证其准确性或完整性。ING 不对因使用本出版物而产生的任何直接、间接或后果性损失承担任何责任。除非另有说明,任何观点、预测或估计均仅代表作者截至出版之日的观点,如有更改,恕不另行通知。
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负责商业统计的国家统计局 (NSO) 面临着在新的数据环境中保持相关性的挑战,用户需求越来越复杂,尤其是考虑到新兴数据生态系统的“竞争”日益激烈,该系统提供来自公共和私人实体的各种新数据。与传统的商业活动数据来源相比,这些新的公共和私人数据来源通常具有更高的粒度,但往往无法满足官方统计数据采用的质量标准。国家统计局为应对这些挑战并提高官方商业统计数据的质量、覆盖面和异质性而提供的各种方案需要进行评估,以确定它们在满足国家层面特定用户需求方面的有效性、可持续性和国际可比性。