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2022-2026 年认证战略
建立关系、结成战略联盟和开展各级合作对于实现本战略在未来五年制定的宏伟计划至关重要。这些伙伴关系将有助于获得对认证的支持和认可。为了增加认证的接受度，现有计划将得到加强，并将进一步创新和开发更全面的认证产品。认证可以为爱尔兰的经济和社会带来的好处将得到宣传，以提高认识和增加接受度。通过强大的网络传播认证的好处和作用将增强认同和理解，并增强信心。通过有效的伙伴关系，INAB 将通过与其他政府战略和优先事项保持一致来寻求认证机会。
用频率键qudits
3.1量子频率处理器的高级视觉。一个输入量子状态，该量子状态由光子的叠加（球形）组成，分布在离散频率箱上，通过并行的Quantum门（盒子）网络传播，执行所需的操作集。特定颜色的球体表示以特定频率模式找到单个photon的概率幅度 - 也就是说，理想的测量将导致每种颜色的单击一次。频率叠加由跨跨多条线的球表示，而纠缠状态则通过云可视化。我们在实验上意识到的两个特定操作在这里描述了：两个可分辨的光子（顶部）之间的Hong-Ou-mandel干扰和最大纠缠的频率键铃状态（底部）上的两倍旋转。。。。。。。。。。。。。。。。。。35
Saisia战略目标和成果2017-2020
2020年的Saisia将是：•在区域和国家一级提供良好的数据共享途径。•公认是萨斯喀彻温省内部和解状态的数据，趋势和研究的信息来源。•维护一个强大的网站，响应更改并包含大量信息。•向其成员提供易于访问的部门特定资源库。•具有特定于部门内容的一系列培训手册的存储库。•在高优先级结算网络中具有影响力的存在，该网络将信息从这些网络传播到其成员身份。•一个组织和会议被认为为该行业带来了巨大价值的组织。•通过收集投入以确立优先级来领导该行业的变化。
人工神经网络：概述
一个非线性数据建模系统，其中在输入和输出之间建立复杂关系的模型或模式被称为人工神经网络（ANN）。神经网络具有卓越的学习能力。它们通常被用于手写和面部识别等更复杂的任务。神经网络也称为“ perceptron”。它首次出现在1940年代初期。他们最近才成为人工智能的重要组成部分。神经网络被视为可观察的数据显示设备，其中显示了数据源之间的关系。神经网络由由三个单元的神经层组成，并说明了流量，并用“输入”单元以及一层“封闭的UP”单元组成，这对应于“输出”单元[1]。数据到达数据源，并通过网络逐层通过网络传播，直到达到输出为止。本研究中使用的神经网络在以下各节中进行了详细介绍。如图1。
社交网络中的反疫苗运动分析
摘要：本研究旨在分析社交网络上有关反疫苗运动的信息。在 PubMed、Scopus、CINAHL 和 CUIDEN 数据库中进行了系统回顾。搜索方程为：“疫苗和社交网络”和“疫苗和（Facebook[标题] 或 Twitter[标题] 或 Instagram[标题] 或 YouTube[标题]）”。最终样本为 n = 12，仅包括过去 10 年发表的文章，以英文或西班牙文发表。反疫苗团体使用社交网络传播他们的信息。为此，这些团体使用不同的方法，包括生成反疫苗信息并迅速传播的机器人和巨魔。此外，他们使用的论点集中在可能的有害影响和对药品的不信任上，提倡使用社交网络作为查找健康相关信息的资源。反疫苗团体能够利用社交网络及其资源来增加其数量，并通过有争议的论点（例如药品的经济效益或儿童的个人故事）来移动人群，而无需使用可靠或基于证据的内容。
叶：模拟大型能量吸引的雾计算环境
摘要 - 尽管效率不断提高，但当今的数据中心和网络消耗了大量的能量，预计该需求将进一步上升。一个重要的研究问题是雾计算是否可以遏制这一趋势。作为雾基础设施的现实部署仍然很少见，研究的重要部分依赖于模拟。但是，现有的电源模型通常仅针对特定组件，例如计算节点或电池约束的边缘设备。结合了分析和离散事件建模，我们开发了一个整体但颗粒状的能量消耗模型，可以随着时间的推移确定计算节点的功率使用以及网络传播和应用程序。模拟可以合并数千个设备，这些设备在分布式，异质和资源受限的基础构造上执行复杂的应用程序图。我们在智能城市的情况下评估了我们公开可用的原型叶，表明它可以对持势雾的雾计算体系结构进行研究，并可用于评估动态任务放置策略和其他节能机制。索引项 - 仿真，建模，雾计算，边缘计算，能量消耗
图论的多方面应用
摘要。数学的一个分支学科称为图论，它研究由线相互连接的点网络。研究人员可以使用图论来建模和检查网络结构。图论本质上主要是拓扑的，支持定性和定量方法。图论使重要的科学发现成为可能，包括更好地理解电力分配系统如何发生故障以及健康问题如何通过社交网络传播。尽管网络分析通常会让人联想到图论、复杂网络理论和网络优化，但地理学家采用各种技术来研究网络。本研究通过系统地探索图论在多个领域的众多应用，强调了图论在建模和分析复杂网络中的基础意义。它首先回顾了图论在数学信息、计算科学和化学中发挥的基本作用。然后讨论转向社交媒体、交通工具和神经科学领域的前沿应用，展示了图论的多功能性。该研究强调了其在利用社交媒体数据改进交通流量预测和评估文化环境设施方面的新应用。本文通过广泛的概述和方法研究验证了图论在解决当代问题中的关键作用。
使用... 将零信任架构增强到端点
在当今无边界网络中，零信任架构 (ZTA) 的采用正在获得发展势头。通过全面实施 ZTA，攻击者不太可能从受感染的端点开始通过网络传播。但是，可以利用受感染端点的已通过身份验证和授权的会话来执行有限但恶意的活动，最终使端点成为 ZTA 的致命弱点。为了有效检测此类攻击，已经开发了基于攻击场景方法的分布式协作入侵检测系统。尽管如此，高级持续性威胁 (APT) 已证明其能够以高成功率绕过这种方法。因此，攻击者可以不被发现地通过或可能改变检测日志记录机制以实现隐身存在。最近，区块链技术在网络安全领域展示了可靠的用例。在本文中，受 ZTA 和基于区块链的入侵检测和预防融合的启发，我们研究了如何将 ZTA 扩展到端点。即，我们对 ZTA 模型、以端点为重点的真实世界架构和基于区块链的入侵检测系统进行了最先进的审查。我们讨论了区块链的不变性加强检测过程的潜力，并确定了未解决的挑战以及潜在的解决方案和未来方向。
征求建议书
提案征求书 (RFP) 简介和背景 MMV 是抗疟药物研究和开发领域领先的非营利产品开发伙伴关系 (PDP)。它成立于 1999 年，旨在重新点燃停滞的抗疟新药研发 (R&D)。其使命是通过发现、开发和提供新的、有效且价格合理的抗疟药物，减轻疾病流行国家的疟疾负担。 20 年来，MMV 的传播团队对组织的知名度和信誉至关重要，向核心利益相关者、捐助者和广泛的合作伙伴网络传播优秀的传播产品，描述我们的工作、成就和挑战。面对增加政治议程知名度的需要，宣传职能于 2017 年与传播职能分离。这两个职能现在是更广泛的企业事务团队的一部分。作为一个拥有 100 多名员工的大型组织，我们已进入第三个十年，我们认为确保 MMV 的宣传和沟通策略能够产生影响、符合我们不断变化的优先事项并使我们能够实现我们的使命至关重要。我们正在寻找咨询公司来：1. 审查我们的宣传和沟通职能的结构和能力；确定
在线支付中的 AI Deepfake 和欺诈检测......
摘要 — 供应链中的信用风险管理已成为一个重要的研究领域，因为它对运营稳定性和财务可持续性具有重要意义。供应链参与者之间错综复杂的相互依赖关系意味着信用风险可以跨网络传播，其影响因行业而异。本研究探讨了生成对抗网络 (GAN) 在增强供应链信用风险识别中的应用。GAN 能够生成合成信用风险场景，解决与数据稀缺和数据集不平衡相关的挑战。通过利用 GAN 生成的数据，该模型提高了预测准确性，同时有效地捕获了供应链数据中的动态和时间依赖关系。该研究重点关注三个代表性行业——制造业（钢铁）、分销业（制药）和服务业（电子商务），以评估特定行业的信用风险传染。实验结果表明，基于 GAN 的模型优于传统方法，包括逻辑回归、决策树和神经网络，实现了卓越的准确性、召回率和 F1 分数。研究结果强调了 GAN 在主动风险管理方面的潜力，为缓解供应链中的财务中断提供了强有力的工具。未来的研究可以通过纳入外部市场因素和供应商关系来扩展该模型，以进一步增强预测能力。