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社会电信安全和风险管理 - ...
7 法案第 2A 部分的应用 ................................................................................................................ 4 8 重大风险 ................................................................................................................................ 4 9 一般 - 所有危害 ................................................................................................................ 5 10 网络和信息安全危害 ............................................................................................................ 6 11 人员危害 ............................................................................................................................ 7 12 供应链危害 ............................................................................................................................ 8 13 物理安全危害和自然危害 ................................................................................................ 9
Andreas Klinger Shawn D'Souza Bill Lobig 使用Amazon Sagemaker构建可解释的AI模型 jpmorganchase：大规模的实时欺诈筛查 AI管理的电信生态系统：比以往任何时候都更近 推进物理AI：NVIDIA ISAAC实验室和AWS下一步... 使用生成AI将产品研发文档转换为... 通过... 加速控制系统升级 使用多个代理进行可扩展的生成AI应用程序 解锁边缘AI的潜力：创新和最佳实践 AWS方法确保生成AI 与基岩IDE一起加速生成AI应用程序开发 使用生成ai 教育的新方法
高管说，缺乏对如何推动大量业务绩效改善的明确，共同的愿景，这是对高科技投资回报率的强烈障碍）
电信中的量子计算 - 调查
益生元饮食纤维（PDF）可以减轻压力感或改善健康个体的情绪。然而，缺乏关注日常生活中情绪的肠道干预研究，很少有研究包括广泛的生物样品分析以获得机理见解。作为包括健康个体在内的较大随机安慰剂对照跨界研究的一部分，我们探索了12周PDF（相思胶和胡萝卜粉）对日常情绪的影响，这是通过生态时瞬间评估（EMA）衡量的。微生物组组成和微生物代谢产物，内分泌和炎症标记的水平是在两个相互间隔阶段之前和之后确定的。54名参与者完成了这项研究。干预措施显着增加了每日的影响（PA）和女性参与者的每日负面影响（NA）。干预诱导的NA减少与女性参与者的微生物多样性增加有关。干预措施不会显着影响粪便短链脂肪酸，皮质醇和炎症标记的水平。这是最早的研究之一，表明饮食纤维干预可以积极改变情绪，因为它在日常生活中受到影响。总体而言，我们的发现可能会刺激更有针对性的肠道微生物组干预措施，并发现其现实生活中其心理健康影响。
一个用于分析电信中呼叫滴动力学的系统...
电信行业的服务质量在该国的增长和经济中起着至关重要的作用。在印度，几家电信运营商提供服务，并且有一个被称为印度电信监管机构（TRAI）的监管机构。在电信域中，呼叫下降是一个问题，它在渲染服务中降低了电信行业的性能。这也会给用户带来不便和浪费时间，并降低了用户满意度的水平。需要在人工智能（AI）的帮助下进行以技术为导向的分析，以分析呼叫动态以做出明智的决策。现有的研究表明，机器学习（ML）有助于分析呼叫下降动态。但是，需要使用机器学习技术和优化的框架来提高分析电信行业的呼叫下降动态的性能。在本文中，我们提出了一个ML框架，以自动分析所有运营商电信行业的所有跌落。该框架还支持优化，例如未来的工程和降低维度，以提高机器学习模型的性能。我们提出了一种称为基于学习的呼叫分析（LBCDA）的算法，该算法利用特征选择和培训多个分类器来呼叫Drop Analytics。使用电信行业的基准数据集变体，我们的实证研究表明，我们的框架的随机森林（RF）模型的表现优于87.40％的其他模型。
面向脑电信号处理的脑启发基础模型：我们的观点
近年来，人工智能和机器学习 (ML) 彻底改变了各个科学技术领域，在计算机视觉、自然语言处理和医疗保健方面取得了重大进步（Esteva 等人，2019 年）。尽管取得了这些进展，但由于大脑活动的复杂性和非平稳性，将这些技术应用于脑电图 (EEG) 信号的分析仍面临独特的挑战。EEG 是实时了解大脑动态的关键工具，常用于临床诊断、认知神经科学和脑机接口（Schomer and Lopes da Silva，2017 年）。然而，EEG 信号的噪声和高维性质使得标准深度学习模型难以有效应用。基础模型（例如基于 Transformer 的架构）在自然语言处理和计算机视觉等领域表现出前所未有的性能（Vaswani，2017 年；Radford 等人，2021 年）对于应对这些挑战大有希望。这些模型在海量数据集上进行预训练，然后针对特定任务进行微调，从而具有广泛的泛化和适应性。然而，它们在脑电图分析中的有效性有限，因为它们往往缺乏捕捉时间精度和生物合理性的机制，而这些对于准确建模脑信号至关重要（Roy et al., 2019）。克服这些限制的一个有希望的方向是将受脑启发的算法融入基础模型。受脑启发的算法，例如脉冲神经网络 (SNN)、分层时间记忆 (HTM) 和生物学上合理的学习机制，如赫布学习，模仿了神经过程的结构和功能（Schmidgall et al., 2024）。这些算法旨在捕捉更类似于实际大脑网络中观察到的时间和空间动态。将这些算法融入基础模型可能会弥合标准深度学习方法与脑电图信号的动态、多维性质之间的差距。因此，在本文中，我们提供了关于如何将脑启发算法与基础模型相结合以增强 EEG 信号分析的观点。我们认为，通过将基础模型的可扩展性和通用性与脑启发算法的时间特异性和生物学合理性相结合，这种混合方法可以解决 EEG 信号处理中的当前局限性。虽然这些方法的整合带来了重大的技术挑战，但它们的协同作用可以为神经科学中更准确、更可解释的 AI 系统提供新的途径。
2024 34 国际电信网络和...
拒绝服务 (DDoS) 攻击可能会对在这些网络上运行的联邦学习模型的运行产生负面影响。当前检测 DDoS 的方法主要侧重于保护设备和数据，而忽略了模型保护。在本文中，我们利用并调整了联邦可解释人工智能 (FedXAI)，这是一种使用 SHapley Additive exPlanations (SHAP) 设计的联邦学习，以增强物联网网络上联邦学习中的 DDoS 检测和解释。FedXAI 为模型提供了可解释的见解，这对于
2025 年预测：电信 - Kyndryl
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特朗普政策简报 – 科技与电信
与特朗普结盟的拜登行政命令 (EO) 认为，其报告要求非常繁重，实际上迫使公司披露其商业机密。在今年 3 月的众议院听证会上，众议员 Nancy Mace (R-SC) 表示担心某些行动可能会阻止潜在的创新者并阻碍类似于 ChatGPT 的进步。由于这些要求依赖于对《国防生产法》（20 世纪 50 年代旨在支持国防的法律）的解读，拜登的行政命令也被一些共和党人称为行政越权的例子。在竞选期间，当选总统特朗普承诺制定政策以促进与言论自由和人类福祉相一致的人工智能发展，尽管他没有提供具体细节。特朗普已经认识到人工智能的潜在危险，并指出其开发和运行对电力的需求巨大，表明他愿意解决相关风险。
国家电信研究所和...
需要课程（112 cr。）高级加密和计算机安全性（6 cr。）。IP网络中的新技术（6 cr。）。加密和安全应用程序（4 Cr。）。数字取证和事件管理（4 Cr。）。道德黑客（4 cr。）。信息安全性：标准和最佳实践（4 Cr。）。信息系统：管理和安全性（2 cr。）。信息系统治理（2 Cr。）。创业简介（2 Cr。）。实习（30 Cr。）。密码学的数学（2 cr。）。网络体系结构和管理（6 Cr。）。网络基础架构安全性（4 cr。）。网络建模和优化（4 Cr。）。项目（6 cr。）。风险管理（2 Cr。）。安全的公司网络（4 cr。）。统一通信（4 cr。）。UNIX管理（6 Cr。）。Windows系统管理（4 Cr。）。无线网络（6 cr。）。