Apărarea împotriva atacurilor cibernetice prin învățarea automată

Apărarea împotriva atacurilor cibernetice a devenit o prioritate critică pentru organizațiile din întreaga lume. Pe măsură ce atacatorii își dezvoltă continuu tacticile, tehnicile și procedurile, mecanismele tradiționale de apărare sunt adesea insuficiente. Învățarea automată (ML) a apărut ca un instrument puternic în arsenalul securității cibernetice, oferind o abordare dinamică și proactivă pentru detectarea și atenuarea amenințărilor. Apărarea împotriva atacurilor cibernetice folosind învățarea automată implică utilizarea algoritmilor și modelelor pentru a detecta, a preveni și a răspunde la diferite tipuri de amenințări cibernetice.
Acest eseu explorează modul în care învățarea automată contribuie la apărarea cibernetică, evidențiind metodele, avantajele și provocările sale.

Tehnica abordării prin cost: evaluarea construcțiilor

Subiectului propus aduce în prim-plan modul de aplicare al tehnicii abordării prin cost în procesul de evaluare a construcțiilor. Lucrarea explorează modul în care această metodă poate oferi o perspectivă cuprinzătoare asupra valorii construcțiilor. Prin utilizarea studiului de caz specific din industrie și analiza comparativă a teoriilor și practicilor actuale, se dezvăluie avantajele și limitările tehnicii abordării prin cost în contextul evaluării construcțiilor. Rezultatele obținute oferă îndrumări semnificative pentru profesioniștii din domeniul evaluării imobiliare și al construcțiilor, contribuind la o înțelegere mai profundă a factorilor care influențează evaluarea adecvată a proprietăților construite.

Contabilitatea activelor de infrastructură

Având în vedere tema propusă, ne concentrăm pe importanța gestionării eficiente a activelor în domeniul feroviar și pe nevoia de cercetare în acest domeniu.
În primul rând, din punct de vedere tehnic și tehnologic, am dorit să explicăm termenul de active de infrastructură pentru sectorul public.
În al doilea rând, pentru a fundamenta și justifica obiectivele lucrării s-au studiat modelele de management al activelor adaptate caracteristicilor specifice ale infrastructurii și principiilor de contabilizare a activelor.
De asemenea, rezultatele studiului arată că o înregistrare corectă a costurilor de achiziție, întreținere și depreciere a acestor active este esențială pentru luarea deciziilor financiare informate. Astfel, contabilitatea activelor de infrastructură joacă un rol vital în asigurarea transparenței și eficienței în gestionarea acestor active importante. Aceasta permite   organizațiilor să monitorizeze și să evalueze corect valoarea și performanța acestor active pe parcursul timpului.

Ce este ipoteza Riemann și de ce nu poate fi demonstrată

Prin aceasta se va explica soluţionarea problemei ipotezei Riemann aşa cum a fost ea oficial descrisă1 de E. Bombieri, de la Institutul Matematic Clay şi furnizarea unei argumentaţii realiste pentru aceasta. Scopul este de a lămuri contextul teoretic matematic al problemei şi de a da un răspuns corect la problema ridicată de Riemann, din această nouă perspectivă. Până acum nu au fost decât încercări nereuşite de a demonstra corectitudinea ipotezei, dar s-au folosit aceleaşi premise pentru rezolvarea unei probleme ce are de fapt o altă interpretare. Rezultatul este una din consecinţele fireşti ale unui studiu interdisciplinar personal2 mai amplu ce include rolul matematicii în exprimarea formalizată a realităţii. S-a folosit o abordare teoretică ce lămureşte mai bine formalismul matematic implicat. Soluţionarea problemei, căci nu este o demonstraţie a ipotezei, are un impact major asupra conceptelor matematice elementare cu care se operează în prezent, prin definirea lor mai precisă. Totodată arată că ipoteza Riemann nu are implicaţii în studiul numerelor prime, ci al domeniilor subeuclidiene. Deasemeni este important impactul asupra înţelegerii fizicii în general şi asupra fizicii cuantice în special.

Măsurarea formei populației pentru înțelegerea tendințelor demografice

Măsurarea formei populației se referă la analiza distribuției indivizilor în cadrul unei populații în ceea ce privește caracteristicile sau trăsăturile specifice. Forma populației poate oferi informații valoroase asupra compoziției și structurii unei populații, ceea ce poate fi important pentru diverse domenii, cum ar fi demografia, biologia, economia și științele sociale. Există mai multe modalități de măsurare a formei populației, iar alegerea metodei depinde de contextul specific și de caracteristicile analizate. Segmentarea în funcție de demografie se bazează pe variabile demografice ale consumatorului, cum ar fi vârsta, venitul, dimensiunea familiei, statutul socio-economic etc.

Etica în inteligența artificială: provocări și perspective

Lucrarea subliniază importanța dezbaterilor etice în domeniul Inteligenței Artificiale (IA) și explorează provocările și dilemele legate de capacitățile avansate ale sistemelor de IA, normele etice necesare pentru ghidarea dezvoltării și utilizării IA, și perspectivele viitoare în domeniul eticii în IA, inclusiv interacțiunea între oameni și mașini inteligente în viitor. Aceast aspect este esențial în a atrage atenția impactului pe care IA o are asupra societății și a provocărilor etice pe care le ridică, oferind o analiză riguroasă și echilibrată care încurajează reflectarea și dezbaterea continuă în acest domeniu în continuă expansiune.

Identity and Artificial Intelligence in The Adventures of Pinocchio

Pinocchio is, above all, what he is not. His identity is often played to the limit, imagined by himself and everyone he meets along the way. Pinocchio is the name of life that is simultaneously inorganic, human and animal. For this reason, it is the possible name of a radical desertion: to identify at the same time with oneself and with someone other than oneself. One question that can be deduced from The Adventures of Pinocchio is whether such an intelligent machine would like to become “human”? In fact, before Pinocchio becomes a real boy, he does everything that real boys do, including the disobedience to their parents.

Aplicații ale AI, machine learning, deep learning și big data în domeniul militar

AI ar putea influența în mod decisiv securitatea și pacea internațională nu neapărat prin superinteligență sau „roboți ucigași”, ci prin riscurile inerente încrederii în algoritmi generați de computer pentru a face alegeri pe care mai demult obișnuiau oamenii să le facă. Cercetările viitoare ar trebui să se concentreze pe aplicații specifice ale AI, deoarece AI nu este o armă sau un sistem de arme, ci o tehnologie care poate îmbunătăți alte tehnologii.  Nu sunt de neglijat însă multiplele provocări și riscuri comune ale unei game de aplicații AI, relevante pentru securitatea internațională, precum biases (cognitive biases – părtinire cognitivă și lack of complete data – lipsa datelor complete), data sharing (partajarea datelor) și poisoning (otrăvire), responsabile pentru uriașul potențial de percepții greșite ce pot duce la neînțelegeri greu de cuantificat.

Învățarea automată a regulilor de asociere în mineritul datelor (data mining)

Învățarea regulilor de asociere este o metodă de învățare automată bazată pe reguli pentru a descoperi relații interesante între variabilele din bazele de date mari. Este destinată să identifice reguli puternice descoperite în bazele de date folosind unele măsuri de interes. Astfel de informații pot fi folosite ca bază pentru deciziile cu privire la activitățile de marketing, cum ar fi, de exemplu, prețurile promoționale sau plasările de produse. Din analiza coșului de piață, regulile de asociere sunt folosite astăzi în multe domenii de aplicații, inclusiv mineritul utilizării web, detectarea intruziunilor, producția continuă și bioinformatica. Spre deosebire de mineritul secvenței, învățarea regulilor de asociere nu ia în considerare, de obicei, ordinea elementelor fie într-o tranzacție, fie între tranzacții.

Ontologii de intreprindere în tehnologia blockchain

Ontologia de intreprindere face o distincție clară între nivelul datalogic, infolog și esențial al tranzacțiilor cu blockchain și contractele inteligente. Metodologia OntoClean analizează ontologiile bazate pe proprietăți formale, independente de domenii ale claselor (metaproprietăți), fiind prima încercare de a formaliza noțiunile de analiză ontologică pentru sistemele informatice. Noțiunile sunt extrase din ontologia filosofică. În webul semantic, o proprietate este o relație binară. Distincția dintre proprietate și clasă este subtilă. Astfel, o metaproprietate este o proprietate a unei proprietăți sau a unei clase.

Articolele fără specificarea altei licențe CC au licența CC BY-NC-ND.