XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System研讨会
PAN-OS最佳实践研讨会
●高级威胁预防与Palo Alto基于云的威胁分析基础架构集成在一起，例如先进的URL过滤●现在，ML模型在实时造成效果上进行深入学习●首次ML模型专注于命令和控制（C2）策略，例如Cobalt Strike of Cobalt Strike of Cobalt Strike。停止了这些新策略的96％。对常规TP策略的改善48％●Pan-OS Nova（11.0）添加了ML模型，以专注于注射攻击。90％的攻击停止了未解决的系统，并在0天注射攻击方面提高了60％。●必须训练ML模型。帕洛阿尔托（Palo Alto）拥有最大的威胁分析，这要归功于野火和庞大的客户群。将来，通过更多的威胁模型，将改善云安全基础架构。
关于研讨会
NITK SURATHKAL 自 1960 年成立以来，卡纳塔克邦国立技术学院 (NITK)，Surathkal 已经成为一所提供优质技术教育和支持研发活动的顶尖机构。印度政府根据 2007 年 NIT 法案第 29 号授予 NITK 国家重要机构地位，并一直被评为印度十大技术机构之一。目前，NITK 提供 9 个学士学位、28 个硕士学位和博士学位课程。该学院位于芒格洛尔市以北 22 公里处，沿着 66 号坎亚库马里-孟买国家公路，占地 300 英亩，周围森林密布，东面是风景如画的西高止山脉，西面是阳光普照的阿拉伯海沙滩。NITK 致力于提高人力资源的能力和潜力，目标是将他们培养成各自领域的领导者。我们的愿景是追求卓越，在技术教育方面具有全球竞争力，并专注于知识的吸收、生成和传播。 为期一年的活动展示了 NITK 在其各个活动领域的辉煌贡献，并预测了未来几年的新举措。 NITK 中央研究中心
国家铁路计划网络研讨会 - 加利福尼亚人的电力铁路
●东北走廊外面的最高乘车铁路走廊●由于沿海侵蚀，在2022年至2023年之间，在2022年至2023年之间关闭了一年以上的关闭●涉及走廊管理涉及的12方当事方●仍然没有承诺在奥兰治县（Orange County）的内陆路线 - Caltrans -Caltrans进行超级研究●SB 1098 Caltrans的监督者增加了Caltrans。SB 1098特遣队的角色和状态是什么？
纳米技术基础设施研讨会
特邀演讲嘉宾/小组成员：Debbie G. Senesky（斯坦福大学）、David Gottfried（佐治亚理工学院）、Mihail Roco（NSf）、Mary Tang（斯坦福大学）、Branden Brough（NNCO）、James Moore（NSF EHR 理事会）、Melissa Cowan（英特尔）、Jeffrey Miller（Kavli 基金会）、Victor Zhirnov（半导体研究公司）、Cherie Kagan（宾夕法尼亚大学）、Nadia Carlsten（SandboxAQ）、Jared Ashcroft（微纳米技术教育中心）、Rae Ostman（国家非正式 STEM 教育网络）、Tavarez Holston（佐治亚皮埃蒙特技术学院）、Holly Leddy（杜克大学）、Landon Loeber（美光科技）、Lora Weiss（芯片研发计划办公室）、Barry Johnson（NSF-TIP）、Richard Schneider（谷歌）、Ira Bennett（亚利桑那州立大学）、Vijay Narasimhan（EMD 电子）， Raymond Samuel（北卡罗来纳州立农业技术大学）、Philip Hockberger（Waymaker Group）、Christopher Gourlay（澳大利亚国家制造工厂）、Michael Spencer（摩根州立大学）。
监控量子多体系统动力学研讨会 | （SMR 3868）
摘要- 谱形式因子 (SFF) 表征能量特征值的统计，是多体量子混沌的关键诊断。此外，可以定义部分谱形式因子 (pSFF)，它们指的是多体系统的子系统。它们为多体系统的能量本征态统计提供了独特的见解。我们提出了一种协议，允许在随机测量框架内测量量子多体自旋模型中的 SFF 和 pSFF。我们的协议提供了一个统一的测试平台，用于探测封闭量子系统中的多体量子混沌行为、热化和多体定位。此外，我们介绍了该协议在采用局部随机旋转和测量的捕获离子量子模拟器上的实现。
实验研讨会2 -IE
我们的安装由一个白色盒子组成，其中包含阴影的投影。阴影的脸在浮动面具后面，阴影似乎拼命地试图从上述盒子中逃脱。为代表概念的人类方面，我们决定使用掩码以及一个视频投影，显示盒子里的剪影。面具显示出非常有趣的表达，因为它传达了焦虑和悲伤的外观。我们用它来实施这样的想法，即技术正在导致人类感受到这些情绪。此外，我们将手机放在面具后面，该手机不断收到通知。背后的想法是将手机描绘成轮廓的大脑；说明这种正在进行的发送和接收消息的循环是我们大脑中已经刻有的。没有真实身体的物理面具椅，显示了我们如何在社交媒体上扮演不同的角色，仅显示一个完美的立面，其中不确定在线存在背后的人是谁，或者他们真的存在。没有任何真实质量的身体的投影表明我们的真实自我如何像我们在互联网上显示的面具后面的鬼魂或幻影一样。
2025 年教育课程、研讨会和圆桌会议指南
a. 对于教育课程，重点是清晰且结构良好的教学概述，概述已建立的方法和最新应用。课程必须具有教学性，并明确课程参与者的教育期望和目标。我们还要求观众参与教育课程，以便它们更具实践性和互动性（例如测验、讨论）。教育委员会成员对提交的提案进行评分，这些分数用于协助选择过程。b. 对于专题讨论会，涵盖讨论神经成像科学和应用主要主题的演讲，这些主题可能引起大多数 OHBM 成员的兴趣。演讲的新颖性和普遍的科学兴趣是最重要的因素。计划委员会成员对提交的提案进行评分，这些分数用于协助选择过程。c. 寻求使用其他格式（例如圆桌讨论或讨论和正式演讲的混合）的申请应在其申请中提供详细信息。d. 来自成员、SIGS 或委员会的非科学专题讨论会申请必须以圆桌会议的形式提交其提案以供评估。评估申请的依据不是科学依据，而是其对社区的潜在利益和整体质量。
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
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。
未来量子模拟器的研讨会
28。Linsel Simon Mathias（在Pers。）Ludwig-Maximilians-Universitätmünchen物理学系和Arnold Sommerfeld理论物理中心（ASC）