根据ISACA的研究，沟通能力、变通能力和领导能力等软技能是网络安全专业人员最重要的技能缺口。 为了帮助建立网络安全劳动力职业路径并填补现今的空缺职位，我们需要来自各种不同背景的专业人员，帮助把这些软技能带到网络安全前线来。
为了最好地保护网络系统，同时避免网络攻击的威胁，我们必须知道什么才是所谓的“网络安全威胁”； 但任何一家公司，任何一个政府都无法完全了解所有现存的网络威胁。
恶意软件、深度伪造和网络韧性的不公平等复杂威胁给供应链、金融稳定和民主进程带来难以逾越的障碍。随着公众的网络风险意识不断提高，改善数字安全和网络空间安全的合作机会日益增加。
前者侧重将科技应用于价值链的各个环节，让企业运营更为高效和智能化，从而更好地满足客户需求。 后者则强调企业要从环境、社会和公司治理等角度为其利益相关者创造更广泛的价值。
“深度学习”又叫“（深度）神经网络”，是机器学习领域的一个分支。 深度学习模式来源于人类大脑的工作方式，其与传统机器学习的主要区别之一就是能够利用原始数据进行学习（例如人脸识别照片的每一个像素），而无需人类指定某些特征。 此外，深度学习需要亿级甚至更庞大的数据源才能实现有效学习，数据源越丰富、学习效果就越好。 难以置信的成功. 过去数年间，深度学习帮助科学家在计算机视觉、语言识别和文字处理等大多数领域取得了20%-30%的效果进步。 这是人工智能史和计算机科学史上跨度最大的进步。 深度学习的成功，要归功于“软”、“硬”两大因素。 “软”指的是算法的进步。 直到几年前，受制于旧算法的局限性，我们只能训练较浅的神经网络，浪费了大量原始数据。
测试、检验和认证已经是一个价值2100亿美元的市场，并且随着制造商对产品和服务进行认证以赢得客户信任，这一市场价值的复合年均增长率（CAGR）预计为5%。
这家社交网络公司通过分析数据，确定了雇主最需要的技能，以及你可以如何利用这些技能来提高自己的竞争力。 该报告称，人际关系中的“软”技能（相对于“硬”技能——随着时间的推移而发展的能力，如编码）最为珍贵。
遵循下列八种策略将帮助你克服沟通偏见——这种偏见往往会阻碍我们与遇到的每个人（尤其是我们熟悉的人）交往。 应用这些策略，看看你的沟通技巧能否达到新的高度。 在谈话时，把群体对象当成不同的个体。 作为领导者，你经常必须与一群人交谈。 无论是小型团队会议还是公司范围内的聚会，你都需要在谈话方式上建立一种亲密感，以使会议室中的每个人都感觉就像在直接与你谈话。 诀窍是要消除人群的干扰，使你可以像在与一个人聊天时一样传递信息。 在情感上要保持真诚，并散发出在一对一谈话中会有的感觉、精力和注意力（这与面对人群时的焦虑相反）。 实现这一目标的能力是出色的领导沟通的标志。
连通性不局限于传统运营商，也鼓励新兴产业参与到这一移动生态系统中。因此，这些早期应用物联网的制造商将有机会从运营商那里学习最佳运营方法，同时也尝试新的应用，为他们的生产过程增加创新性。
当今网络攻击中最为致命的部分被称为高级持续性威胁，即第三方通过获取未授权通道而进行的一种网络攻击，往往可以在很长一段时间内不被探测到。
您读了吗？ 物联网如何帮助应对气候变化. 公司如何利用物联网？ 以上示例说明了公司如何通过将传感器，软件和其他技术嵌入其实体资产中，通过互联网与其他设备系统进行连接并交换数据，通过物联网（IoT）实现业务价值最大化。 如何将快速发展的物联网部署到供应链中并对其进行优化以减少食品浪费，是其技术潜力的另一个很好示例。 根据联合国的一份报告，全世界多达30％的粮食在农场和餐桌之间损失或浪费，相当于约7500亿美元。 丹麦公司Globe Tracker专门监控冷藏船运集装箱，他们提供了一种物联网解决方案，可以远程监测和控制集装箱在世界范围内行驶时的功率损耗和设备故障。 冷藏集装箱及其内置传感器可以传输实时跟踪数据，供应链中从头到尾的客户都能够近乎实时地共享相关数据。
2021年底的一项调查表明，48%的美国人、57%的意大利人、60%的德国人以及67%以上的法国人都认为保护自己的家庭网络是困难的。 此外，这些国家尚且有21-36%的人甚至都没有意识到自己需要采取一些行动来保护家庭网络。
我们正在进行的全球竞争力研究让我们有机会审查一些制造业公司的机密数据。这些数据表明，虽然与生产相关的劳动力成本在其他市场（如孟加拉国）非常低，但当地的生产力也非常低。
我们应该最大化利用移动宽带和信息科技的便利，以赋予乡村教师更多权责，帮助居住在最为偏远地区的居民，让他们“就像我们的邻居一样”，能够成为全球数字社会的一分子。
人们普遍认为，世界上最重要的科技和通讯平台是由几家大的科技公司所控制的。 但事实上，移动通讯网络才是这些平台上的真正引领者。 深度地理
制造业一直在努力利用最新的技术突破，不懈追求提高自动化程度、增强运营透明度并加快产品和技术开发。 生成式人工智能，特别是大型语言模型（LLMs），如ChatGPT，是目前在制造业内崭露头角的 范式转变。 生成式人工智能可以利用现有数据来编造新的、独特的数据集，而LLM则进一步发展了这一概念，提供了无与伦比的能力来剖析和协调错综复杂的信息，并和人类以自然语言对话互动。 除了优化工作流程外，人工智能和LLM可以如何重新定义制造业？ 制造业需要处理大量复杂的非结构化数据，包括传感器读数、图像、视频和遥测数据等。 实时数据流和与上下文数据源的集成对于及时有效地响应事件至关重要。 通过新的工具赋能从业人员，LLM能彻底改变这一行业。
反犹太主义网络监测系统（ACMS） 是监测社会媒体反犹太主义的新工具，这个工具自2016年10月以来由以色列侨民事务部开发，它将于本月底在耶路撒冷举办的 2018年打击反犹太主义全球论坛 上发布。 该工具使用文本分析（一种人工智能的形式）通过搜索社交媒体网站搜索可能指向反犹主义内容的词、短语和符号，然后该工具对内容进行审查并生成交互图。 世界犹太人大会 和Google的Conversation AI项目也采用了类似的方法，但这种方法的 有效性是有限的，特别是在应用于大型社交媒体网站的时候。 反犹太主义网络监测系统试用一个月的数据在系统推出之前发布。 尽管该软件被宣传为对抗网络仇恨言论的重要进展，但数据本身凸显出在方法和技术上的严重局限，使这个工具更像是个消遣。 技术的局限性.
社交商务融合了社交媒体、电子商务及团购，在近年来取得了长足的进步，推动了网络销售的发展。 深度地理 数据显示，中国的电子商务发展最快
通过将技术和数据科学置于行业决策的核心，我发现我们可以通过改进预测和自动化决策来更好地满足消费者需求。 自2014年成立智能零售平台Nextail以来，我们就确立了我们的使命，那就是让零售世界变得更美好、更可持续。 我们帮助零售商向着更加灵活，有预见性的方向发展，这样他们就可以一方面消耗更少的资源，一方面保持相同甚至更优质的产品供应。 我最大的感悟是，企业真的可以成为一种向善的力量。 事实上，创建一个由志同道合的行业专业人士组成的团队是很容易的，他们对数据和技术充满热情，希望对世界产生积极、切实的影响。 促进人机协作. Andreas Koenig， Proglove 首席执行官.
近日，上海一名口译员在社交媒体上对一场国际会议上“使用人工智能翻译”的误导性营销提出异议，随后，相关的不满和怨言演变成怒吼与咆哮。 事实上，这个所谓的“AI翻译技术”只是将人类译员翻译的音频转录为文本。