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揭开平台网络弹性的神秘面纱
提高平台网络弹性。这些模型平衡了对攻击媒介的了解和 Resilience-in-Depth™ 控制。平台网络攻击模型 (PCAM) 提供了一种多尺度构造，用于识别、描述和理解与其操作环境中的平台系统相关的网络攻击。相应的平台网络防御模型 (PCDM) 确定了响应和恢复高可能性、高严重性网络攻击所需的弹性控制。这些分析模型为 RMF 的构建提供了基础，并指导了平台系统相关网络弹性功能的实施。我们在本文中总结了开发 PCAM 和 PCDM 模型的简化流程，并提出了实施平台网络弹性的后续步骤的建议。
揭开数据科学的神秘面纱白皮书
商业智能和分析。当团队能够可靠地探索和清理数据时，组织就可以开始构建传统意义上的商业智能或分析，包括定义要跟踪的关键指标、确定季节性如何影响产品销售和运营、根据人口统计因素细分用户等。然而，由于目标是构建人工智能解决方案，因此重要的是开始考虑机器学习模型中要包含的功能或属性、机器需要学习哪些训练数据、预测和自动化什么以及如何创建机器学习的标签。标签创建可以自动完成，例如当机器发生故障时，它会自动在后端系统中注册事件。或者，也可以通过引入人工来完成。例如，当机器零件在例行检查期间似乎出现故障时，工程师会报告问题，并将结果手动添加到数据中。
揭开欧盟人工智能法案草案的神秘面纱
2021 年 4 月，欧盟委员会提出了一项人工智能法规，即《人工智能法案》。我们概述了该法案并分析了其影响，借鉴了从当代人工智能实践研究到过去四十年欧盟产品安全制度结构等各种学术成果。《人工智能法案》的某些方面，例如针对不同风险级别的人工智能制定不同的规则，都是有意义的。但我们也发现，《人工智能法案草案》中的一些条款具有令人惊讶的法律影响，而其他条款在实现其既定目标方面可能基本上无效。几个总体方面，包括执法制度和最大程度的协调优先于合法的国家人工智能政策的风险，引起了重大担忧。这些问题应在立法过程中优先解决。
教师人工智能：揭开学校人工智能的神秘面纱
数学教师中 ChatGPT 的使用率最低，只有 4% 的教师表示他们使用过 ChatGPT，只有 11% 的教师表示他们在工作中使用过任何 AI 工具，而其他中学科目平均使用率为 25%，使用率最高的是科学和“其他包括体育”（包括计算）。考虑到 ChatGPT 是法学硕士学位，而数学是一门数字学科，因此数学中 ChatGPT 的使用率低并不完全令人惊讶。然而，据报道数学中其他 AI 工具的使用率低可能进一步表明，教师在回答这些问题时只考虑生成式 AI，因为数学很容易适应机器学习或基于算法的软件，例如个性化测试和自动评分。如果不进行调查，就无法判断这种低使用率是否准确反映了 AI 在数学中的使用情况。
物联网（揭开物联网的神秘面纱）
“我们广泛且可互换地使用两个首字母缩略词 IoT 和 NoT（物联网）——NoT 和 IoT 之间的关系很微妙。IoT 是 NoT 的一个实例，更具体地说，IoT 将其‘事物’绑定到互联网。另一种类型的 NoT 可能是局域网 (LAN)，其‘事物’均未连接到互联网。社交媒体网络、传感器网络和工业互联网都是 NoT 的变体。这种术语上的区分使得从不同的垂直和质量领域（例如，交通、医疗、金融、农业、安全关键、安保关键、性能关键、高保证等）中分离出用例变得容易。这很有用，因为没有单一的物联网，谈论将一个物联网与另一个物联网进行比较是没有意义的。”
未经测试的盾牌：刺穿非营利公司的面纱
本文提供了有关将面纱穿孔应用于非营利公司的问题的急需指南。首先，第二部分中的本文阐明了《德克萨斯商业组织法典》第21.223和101.002节，并不排除将面纱穿刺在非营利性公司中的应用，而是表达德克萨斯州立法机关的政策判断以限制Castleberryv。Branscum的影响。6然后，第三部分中的文章提议，德克萨斯州法院应以狭义的方式将面纱穿刺作为一种公平的补救措施，以防止滥用该实体的有限责任状况。7最后，第四部分中的文章推进了面纱穿刺可能在非营利性公司中运作的，这是在与德克萨斯州立法机构的政策裁决相似的第21.223和101.002条的标准中，是出于与第21.223和101.002节相似的合同义务而产生的。8
揭开正常血糖糖尿病酮症酸中毒的面纱
我们报告了一名 35 岁孕妇的病例，该孕妇有 2 型糖尿病、高血压和高脂血症病史，出现发冷、肩痛和活动范围减少两天病史。患者对度拉糖肽有顺应性，但不服用胰岛素。她有慢性左肩疼痛病史，通过关节内注射皮质类固醇治疗，影像学显示无骨折迹象。患者因左肩化脓性关节炎入院。住院期间，她出现阴离子间隙升高代谢性酸中毒，血糖略有升高。她的酮尿和糖尿检测呈阳性。入院后，她的病情恶化，被转入重症监护室接受 EDKA 治疗。开始胰岛素滴注，导致她的阴离子间隙和酮症酸中毒得到解决。
揭开基于事件的视觉传感器偏置的神秘面纱……
基于事件的视觉传感器 (EVS) 最近引起了空间传感界的关注，因为它具有低延迟、宽动态范围以及动态视觉信息稀疏表示所需的最小数据要求等性能优势。迄今为止，已有多项研究证明了它们在 SDA 任务中的实用性，其中两项研究甚至报告了绝对灵敏度方面限制性能的经验测量结果。在这两项研究中，与在相同环境条件下运行的优化的基于帧的科学 CMOS 相机相比，EVS 未能达到相同的灵敏度，并且都报告了随着目标速度的增加灵敏度下降（通过以不同的速率扫描天空来测量）。值得注意的是，两项研究都没有彻底探索或描述 EVS 中提供的大量用户定义的传感器偏差。本文应用对 EVS 偏差优化和噪声性能的理解最新进展来探索可调 EVS 偏差所提供的多种自由度。通过有针对性地探索可用的参数空间，我们尝试在亚像素、暗淡目标检测这一具有挑战性的任务中突破 EVS 的性能极限，并确定可应用于任何 COTS EVS 的通用偏置技术和原理。新的模拟工具可以准确模拟 EVS 对暗淡快速移动点源的响应。使用 DAVIS346 EVS 和自定义实验室设置（校准为模拟不同亮度和速度的点源物体），我们展示了 11 种不同的手动选择偏置配置的灵敏度结果。结果，我们接近优化了 SDA 任务的 EVS 偏置设置，与默认或简单偏置配置相比，灵敏度提高了 1.6 m V（≈ 4.3 × 暗淡），并且能够检测到移动速度快 6.6 倍的物体。我们的结果表明，通过采用更优化的偏置配置，可以显著改善先前关于扫描时 EVS 限制幅度和灵敏度的报告。
揭开量子密钥分发 (QKD) 的神秘面纱
QKD 是一种可证明安全的通信机制，它利用量子力学的特性在双方之间共享随机生成的对称加密密钥。随机密钥只有端点方知道，第三方窃听者无法截取。这与传统的公钥加密不同，后者依赖于某些数学函数的计算难度。随着量子计算的出现，这些函数可以更快地逆转用于生成密钥的函数。
使用 IBM Z 上的 AI 揭开数据的神秘面纱
AI 通常被认为是包罗万象的计算机科学概念，它涉及构建能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的智能机器。机器学习 (ML) 是 AI 的一个子集，是指一系列广泛的技术，这些技术使计算机能够使用现有数据和“训练有素”的算法或模型自行“学习”。ML 主要用于电子邮件垃圾邮件过滤、虚拟助手、推荐系统、客户服务和在线欺诈检测等。深度学习 (DL) 是一种实现 ML 的技术，它依赖于深度人工神经网络 - 大致模仿人类大脑中的神经网络 - 旨在识别数据中的隐藏模式以执行复杂任务，例如图像识别、对象检测和自然语言处理。