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身份身份验证访问（IAA）情报服务-OMDIA
Q1 2024 IAA中的生成AI趋势：在2023年，AI在新闻和活动中仍然是人们的头脑。 在身份空间，组织，供应商和服务提供商中，正在尝试弄清生成AI如何帮助现代，强大和精简的身份安全计划。 它还将在未来12到18个月内洞悉生成AI的初始身份用例。 Q2 2024市场格局：身份编排：身份编排是一种基于标准的，用于管理分布式身份和访问管理（IAM）的新型软件方法。 身份编排提供了一种在混合云环境中确保身份的方法。 本报告将提供技术概述，市场分析以及在这个新兴领域玩耍的供应商。Q1 2024 IAA中的生成AI趋势：在2023年，AI在新闻和活动中仍然是人们的头脑。在身份空间，组织，供应商和服务提供商中，正在尝试弄清生成AI如何帮助现代，强大和精简的身份安全计划。它还将在未来12到18个月内洞悉生成AI的初始身份用例。Q2 2024市场格局：身份编排：身份编排是一种基于标准的，用于管理分布式身份和访问管理（IAM）的新型软件方法。身份编排提供了一种在混合云环境中确保身份的方法。本报告将提供技术概述，市场分析以及在这个新兴领域玩耍的供应商。
分布式功能模式的本地编排支持灵长类动物大脑中意识的丧失和恢复
神经科学的一个核心挑战是阐明大脑功能如何支持意识。在这里，我们将焦点深脑刺激的特定型结合在一起，与整个皮质的fMRI覆盖范围，在清醒和anaes的非人类灵长类动物中。在丙泊酚，sevo ureane或氯胺酮麻醉期间，以及随后通过中央丘脑的电态恢复响应性，我们研究意识的丧失如何影响跨尺度的结构功能组织的分布模式。我们报告说，在麻醉下分布的大脑活动受到跨尺度的大脑结构的限制，与层次层层组织的多个维度的麻醉诱导的崩溃相吻合。在不同的麻醉剂中观察到这些分布的特征，并且通过对中央丘脑的电刺激逆转它们，与唤醒的行为标记的恢复相吻合。在刺激腹侧丘脑的刺激时，没有观察到这种影响，证明了山丘。总体而言，我们确定了特定的丘脑核精心策划的意识的一致分布签名。
瑞典时尚零售的案例研究
在循环经济环境中，需要在独立公司的生态系统中连续开发和协调各种供应链环路中的资源。这项研究的目的是探索在循环纺织品供应链中生态系统领导公司的编排能力。该研究采用了瑞典时尚零售商的互动研究方法，并描述了（1）管理循环消费者产品的三个总体编排功能，（2）管理循环供应链活动以及（3）合作。基于编排能力的新兴理论镜头，这项研究提高了如何管理整个组织的循环实践的知识。尤其是发现，这些发现表明了如何与消费者提供的结合以及生态系统领先的公司如何实现这一目标的重要性。循环生态系统上下文也引起了人们对协作需求的关注。协作被认为是成功生态系统绩效的主要特征，本研究中开发的编排功能为设计这种协作提供了有用的观点和指导。
调查教师的偏好和界限......
摘要。编排工具可以支持 K-12 教师促进学生学习，尤其是在旨在满足课堂利益相关者的需求时。我们之前的工作表明，在课堂上动态配对学生进行协作学习时，需要人机共享控制，但对每个代理应扮演的角色提供的指导有限。在本研究中，我们设计了故事板，用于当使用基于 AI 的自适应数学软件进行个人和协作学习时，教师、学生和 AI 共同编排动态配对的场景。我们调查了 54 名数学教师的共同编排偏好。我们发现，教师希望与 AI 共享控制权，以减轻他们的编排负担。此外，他们希望 AI 提出带有解释的学生配对，并识别有风险的配对提议。然而，即使老师很忙，他们也不愿意让 AI 自动配对学生，也不太愿意让 AI 覆盖老师提出的配对。我们的研究有助于了解教师与人工智能和学生分享学生配对任务和控制权的需求、偏好和界限，以及人机协同工具的设计含义。
计算工作流程符合自动电池循环
，虽然其用于X射线差异分析的粉末机与常见的差异仪连接在一起，但22不是作为计算工作OW的一部分而驱动的。然而，在A-LAB项目中，已经证明了由机器学习算法驱动的自动X射线差异，该算法已被证明，由定制的23驱动，但开源源是ware。同样，在物质实验室中，大型语言模型驱动的合成和湿化学已成功证明。24但是，此类任务的编排仍然是“针对现实世界合成的规格设置或[尚未实现]的量身定制”。25它还依赖于使用自定义编排者。为了提高RDM实践的采用和互操作性，使用常见，建立，开源的编排或工作OW Manager（WFMS）是至关重要的。在先前的工作中，Stricker等。进行定制实验的概念概念控制
探索人类与人工智能对个体学习和协作学习之间动态转换的控制
摘要。在课堂上动态地在个人和协作学习活动之间转换（即以无计划的方式，根据需要）可能对学生有好处。现有的编排工具并非为支持这种转换而设计的。这项工作报告了一项技术探索研究的结果，该研究探索了课堂协同编排支持的替代设计，以便在个人和协作学习之间动态转换，重点研究了如何在教师、学生和编排系统之间划分或共享对转换的控制。本研究涉及 1）在真实的课堂场景中进行试点，使用人工智能支持个人和协作学习；2）设计研讨会和对学生和教师的访谈。研究结果表明，学生、教师和人工智能系统之间需要对转换进行混合控制，以及对不同教室、教师和学生先前知识的适应性和/或适应性。这项研究首次探索了人类-人工智能对实际课堂中个人和协作学习之间动态转换的控制。
莱曼，弗兰克；越野，丹尼尔； Zimmermann;迈克尔}，title = {{{tosca4qc：Tosca自动化
摘要 - 量词计算引入了一种新的计算范式，该范式有望解决无法通过经典计算机效率解决的问题。因此，量子应用程序将越来越多地集成到经典应用中。要将这些复合应用程序带入生产中，需要进行自动部署和编排技术，以避免手动易行错误和耗时的过程。对于非量化应用程序，近年来已经开发了各种部署技术。但是，量子应用程序的部署目前与非量子应用程序显着不同，因此导致了用于部署量子应用程序的不同建模程序。为了克服这些问题，我们提出了TOSCA4QC，该TOSCA4QC介绍了两种部署建模样式，该模型基于拓扑和编排规范的云应用程序（TOSCA）标准（TOSCA）标准，用于自动化量子应用的部署和编排：（i）SDK规格模型的模型，以覆盖所有技术模型，以涵盖所有技术部署详细信息（II）技术的详细信息（II）详细信息（II）详细信息（II）详细信息（II）。原则。我们进一步展示了如何将现有的模型驱动开发（MDD）方法应用于将SDK-静态模型重新定为可执行的SDK特定模型。我们证明了原型实施的实际可行性，作为Tosca生态系统Opentosca的扩展以及IBMQ和量子模拟器的三个案例研究。索引术语 - Tosca，量子计算，部署自动化，建模，编排