随着数字经济的不断发展,您的客户正在重新配置其网络以保持领先地位。有了正确的基础架构和策略,它们可以蓬勃发展,迅速响应市场需求,并与客户建立牢固的关系。在这种快速变化的景观中,安全起着比以往任何时候都更为重要的作用。因此,我们必须调整我们的方法来满足客户的需求。传统的销售和技术技能可能不再足够,因为新的网络生态系统出现,例如下一代分支机构和多云环境。例如,支持DevOps团队需要了解云网络,应用程序开发和容器环境 - 许多安全销售团队可能不熟悉的概念。为了解决这一不断变化的景观,Fortinet正在介绍Fortinet参与合作伙伴计划。旨在帮助合作伙伴在当今新的安全环境中取得成功,该计划围绕三个核心原则建立:参与,商业模式和收入流。合作伙伴现在可以选择他们与Fortinet的互动水平,选择他们想要关注的领域,他们想要享受的好处以及他们想要开发的收入来源。这种增加的控制权使合作伙伴能够通过Fortinet量身定制他们的成功,以实现其独特的需求和目标。该计划用四个新的合作伙伴参与替代传统合作伙伴级别:倡导,选择,高级和专家。Fortinet倡导者是一个有兴趣与Fortinet建立合作伙伴关系的人,而Fortinet精选合作伙伴则专注于为SMB市场服务。要获得高级身份,合作伙伴必须符合员工认证标准,并在提供一系列Fortinet解决方案方面取得成功。最高级别的Fortinet专家保留给了经过验证的解决方案专家,他们始终获得高收入并提供全面的Fortinet解决方案,并在训练有素且经过认证的员工的支持下。此外,合作伙伴会发现可以定制其Fortinet支持以适合其独特的业务模型。专用支持可用于三种不同的业务模型:传统集成商,市场位置合作伙伴和MSSP合作伙伴。Fortinet的新合作伙伴计划为合作伙伴提供了一系列好处,包括用于销售托管服务的专业支持。合作伙伴可以从三种业务模型中进行选择:基于客户的前提,基于云或混合动力。此外,每个业务模型都可以使用所有四个级别的Fortinet合作伙伴 - 倡导,选择,高级和专家。该程序还允许合作伙伴选择一个专业领域,例如动态云,安全访问和分支,安全SD-WAN,数据中心,OT,零信任网络访问或安全操作。这使他们能够获得定制的培训,认证和针对其专业化的计划。为了进一步支持合作伙伴,Fortinet提供了扩展的好处,包括针对更广泛的消费模型的培训和认证。这使合作伙伴能够更好地满足客户需求,并通过“土地和扩展”策略来扩大商机。现有合作伙伴可以访问合作伙伴门户网站,以获取有关Fortinet合作伙伴计划的重要更新和信息。通过利用各种形式的集成解决方案,工具和平台的广泛投资组合,合作伙伴可以从根本上改变其与客户的关系并扩大收入机会。合作伙伴投资的水平,包括专业知识和NSE认证,直接影响了他们可以从计划中获得的回报。合作伙伴可以在添加业务和消费模型或专注于区分自己的特定方法之间进行选择。发展技术专长还将有助于与Fortinet的团队建立更牢固的关系并推动机会。Fortinet的创新解决方案旨在通过最先进的硬件和软件的进步,无缝集成以及广泛的安全产品组合来满足组织的紧迫安全需求。该公司还启动了一项新的合作伙伴计划,旨在使合作伙伴能够利用新兴的数字景观。
空间的极端温度和真空条件带来了独特的环境挑战。Nusil空间分级有机硅在这些恶劣条件下提供可靠的性能。在低至-120°C的温度下保持弹性,并在高于300°C的高温下抵抗分解。他们可以补偿热膨胀系数(CTE)不匹配的系数,并在热循环过程中保持稳定,因为航天器在太空中行驶时。光学清晰的硅树脂将光线传输到传感器和相机等应用的重要组件。我们的有机硅还提供减肥解决方案,以解决发射方面的问题并防止在轨道上的原子氧气。
Ronald Arendse, Prof Ilsa Basson, Rudolph Basson, Mariaan Bester, Darryl Bimray, Brandt Botes, Novosti Buta, Michaela Carr, Kade Cloete, Julian Cowper, Dawn Crawford, Zorina Dharsey, Octave Dilles, Shamin Garib, Sanette Gildenhuys, Nicole Gillanders, Celestè Greyling, Martli Greyvenstein, Lee-Ann Harding, Dr Colleen Henning, Anna Herrington, Ruth-Anne Holm, Adam Hyde, Karishma Jagesar, Wayne Jones, Kristi Jooste, Louise King, Paul van Koersveld, Dr Erica Makings, Dhevan Marimandi, Dowelani Mashuvhamele, Glen Morris, Busisiwe Mosiuoa, Andrea Motto, Gladys Munyorovi, Johann Myburgh, Mervin Naik, Alouise Neveling, Owen Newton-Hill, Mthuthuzeli Ngqongqo, Godwell Nhema, Brett Nicolson, Mawethu Nocanda, Seth Phatoli, Swasthi Pillay, Karen du Plessis, Jennifer Poole, Brice Reignier, Irakli Rekhviashvili, Jacques van Rhyn, Kyle Robertson、Ivan Sadler、Thaneshree Singh、Hèléne Smit、Karen Stewart、James Surgey、Isabel Tarling、Rose Thomas、Francois Toerien 博士、Antonette Tonkie、Wetsie Visser、Vicci Vivier、Karen Wallace、Dawid Weideman、Rufus Wesi 博士、Matthew Wolfe
摘要 — 先进封装技术是实现更强芯片连接性的催化剂,而这种连接性正是人们对更强大的移动设备、平板电脑、物联网 (IoT) 和可穿戴设备永无止境的追求,这些设备功能更强大,功耗更低,电池寿命更长,但成本更低。先进封装的发展将 2.5D 和 3D 工艺融入生产领域,这给外包组装和测试 (OSAT) 设施和代工厂带来了额外的压力,迫使它们保持成本和生产效率,并凸显了从在圆形晶圆上制造先进封装转向矩形基板(例如面板级先进封装)的机会。从圆形晶圆迁移到矩形基板为 OSAT 提供了在每个基板上处理更多芯片的方法,从而提高了生产率和良率,同时降低了制造成本。
锚定层次3-A 文章根据任务的要求,提出一个精确的主张(虽然双方的观点都合理,但互联网显然并没有对我们的思维过程产生负面影响,它只是改变了我们的思维过程,增加了大脑活动)。文章对文本进行了恰当、准确的分析,以支持该主张(互联网上充斥着信息,它有很多随机信息,这些信息虽然有用,但不值得存储在我们的记忆中,而技术已经改变了我们的思维过程),并将该主张与其他或相反的主张区分开来(反对意见……说我们不读完整的文章,而只是浏览一下,抓住一些信息)。文章简要地提出了一些想法,利用一些具体的相关证据来支持分析(“所以如果你知道你不必记住某个地方的路线,因为你的车上有 GPS,你就不会费心去那了”和“我们经常翻阅书籍和杂志来了解要点”)。文章在处理直接引用和改写材料时,展示了正确的来源引用,以避免抄袭(文本 1 第 40 行和文本 2 第 54 行)。文章展示了可接受的观点和信息组织,从而创建了一篇连贯的文章,引言提出了一个侧重于互联网积极方面的主张,接下来是一个支持该主张的段落,通过举例说明技术如何改变了我们的思维过程而不是伤害它,一个段落解决了反诉,最后是一个总结性的结论(互联网在我们的生活和工作中给予了我们比以往更多的帮助)。这篇文章建立并保持了一种正式的风格,使用精确和恰当的语言和结构(互联网彻底改变了我们的社会。它影响了我们的生活方式和工作方式,如前所述,互联网并没有对我们的批判性思维产生负面影响)。文章展示了对惯例的部分掌握,偶尔会出现一些错误(尽管双方都认为“它有;不要;你不是;”文章……第 2 行第 54 行中的“它合法;批判性”),但这并不妨碍理解。文章涉及的文本比任务要求的少,得分不能高于 3。
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调查/图形 - 假设选择,测量和记录适当的数据,以在学校选择的研究和演示/分析。考虑H&S风险标记为地衣物种数学/统计的图形 - 记录定量数据的机会,以考虑准确性和样本量并得出结论。收集足够的数据以稍后进行统计分析(多样性指数)
解决问题的技能:确定和定义设计问题,并通过诸如设计思维和以用户为中心的设计等结构化方法来创建有效的解决方案。研究与分析:进行全面研究的技能以收集有关用户需求,市场趋势和现有产品的信息。项目管理:计划和管理设计项目的技能,包括设定目标,调度任务以及监视进度以确保及时完成。历史和文化意识:了解历史设计运动和风格对当代设计的影响。了解文化,社会和经济因素如何影响设计趋势和实践。批判性分析:批判性评估和分析不同的设计风格和运动。学会评估各种设计方法的优势和劣势及其与当前项目的相关性。美学和功能:了解不同的样式和运动如何影响设计的视觉和功能方面。这包括欣赏形式和功能之间的相互作用。
联合装饰预测架构(JEPA)最近成为一种新颖而有力的技术,用于自我监督的代表学习。他们旨在通过从上下文信号x的潜在反映中预测目标信号y的潜在表示基于能量的模型。JEPA绕过对负面样本和积极样本的需求,传统上是由对比度学习所必需的,同时避免了与生成预处理相关的过度拟合问题。在本文中,我们表明,可以通过提出图形联合装置谓语体系结构(Graph-jepa)来有效地使用此范式进行图形级表示。特别是,我们采用蒙版的建模并专注于预测从上下文子图的潜在代表开始的掩盖子图的潜在表示。为了赋予图表概念中通常存在的隐式层次结构,我们设计了一个替代预测目标,该目标包括预测2D平面中单位双曲线上编码子图的坐标。通过多次实验评估,我们表明Graph-jepa可以学习高度语义和表现力的表示,如图分类,回归和区分非同构图中的下游性能所示。该代码可在https://github.com/geriskenderi/graph-jepa上找到。