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Entheos premiata da Algorand con un grant per la nuova applicazione UNIO BLOCKCHAIN POWERED

24/11/2021

Autore: Unio


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Entheos premiata da Algorand con un grant  per la nuova applicazione UNIO BLOCKCHAIN POWERED Image

https://algorand.foundation/news/entheos-grant-award L'applicazione di Entheos è stata scelta da Algorand per il rilascio del grant a favore dello sviluppo innovativo con la blockchain Algorand.

Nel trattamento dei dati personali  l’esposizione al rischio di non conformità è molto alta e le criticità sono rappresentate da due ordini di problemi che possono però essere delle opportunità: il primo è quello di doversi dotare delle migliori tecnologie per proteggersi dal rischio di violazione, di perdita e di diffusione involontaria dei dati, il secondo è quello di dimostrare di aver applicato tutte le misure di sicurezza in termini di processo e di affidamento degli incarichi degli addetti al controllo per assicurarsi, in entrambi i casi, la Compliance rispetto a quanto richiesto dal Regolamento.
Poter dimostrare che le misure di sicurezza sono state implementate con data antecedente ad eventuali Data Breach è indispensabile ai fini di una valutazione da parte degli organi preposti.

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Dal Laboratorio di Ricerca della Entheos, la pubblicazione del Direttore Ing. Zoran Majkic sul’intelligenza artificiale neuro-simbolica che integra le architetture neurali e simboliche in modo da affrontare i punti di forza e di debolezza di ciascuna, in modo complementare, al fine di supportare un’intelligenza artificiale forte e robusta in grado di ragionare, apprendere e modellare cognitivamente. In questo articolo consideriamo la Logica intensionale del Primo Ordine (IFOL) [1] come un'architettura simbolica dei robot moderni, in grado di utilizzare linguaggi naturali per comunicare con gli esseri umani e ragionare sulla propria conoscenza con proprietà del linguaggio autoreferenziali e di astrazione. Intendiamo ottenere il radicamento del linguaggio del robot attraverso l'esperienza di come utilizza le sue architetture neuronali e quindi associando questa esperienza con l'estrazione (senso) di concetti linguistici non definiti (particolari/individui e universali) in PRP (Proprietà/ Relazioni/Proposizioni) teoria dell'IFOL. Consideriamo la struttura della conoscenza del robot a quattro livelli: il livello sintattico di un particolare linguaggio naturale (italiano, francese, ecc.), due livelli linguistici universali: la sua struttura logica semantica (basata su predicati virtuali di FOL e connettivi logici ) e il corrispondente livello di struttura concettuale PRP che rappresenta universalmente l'estrazione composita di formule FOL basate sul livello del sistema neurologico dell'ultimo robot.