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MAM 成企业移动办公标配,工作空间异军突起

同时调查数据显示,中国有 62.8% 企业用户需求点逐渐集中于 MAM,并且对整体信息安全已经有强烈需求用户占到 25.6%。...这意味着,在中国市场,同时具备信息安全和 MAM 能力 EMM 服务商,才能脱颖而出,深受企业青睐。...其中,移动应用管理(MAM)当属最关键要素之一。MAM 是保障移动运用安全、成功管理移动运用以及使移动运用经济划算关键。...这一方面而言,工作空间 MAM 优势明显。...从另一个方面讲,现在市场上类似的企业应用管理(MAM)方案都是静态,也就是说预先在手机上安装好。别开生面的工作空间,是既可以通过下载方式获得,也可以预装获得。

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Microsoft Access Macro (.MAM) 快捷方式钓鱼测试

作为扩展,本文将为大家引入一种新钓鱼方案Microsoft Access Macro“MAM”快捷方式钓鱼。...MAM文件是一个直接链接到Microsoft Access Macro快捷方式(从Office 97开始)。...这将为我们创建一个可以修改初始.MAM文件。用你喜欢编辑器或记事本打开它,看看我们有什么需要修改地方。 ? ? 正如你所看到,快捷方式属性并不多。...钓鱼 在远程主机上,使用首选Web托管方法提供ACCDE文件。 ? 编辑.MAM文件以指向Web服务器上托管ACCDE文件。 ? 现在我们任务是将MAM payload传送给我们目标。...一些提供商默认阻止MAM文件和Outlook,因此在这种情况下,我们会向目标发送钓鱼链接,并且只会在我们web服务器上托管我们MAM文件,或者你也可以使用Apache mod_rewrite进行一些重定向操作

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EMM已死?企业移动化正从主角沦为配角

MAM尚未死去 关于EMM死亡销烟尚未散去,EMM中重要支撑MAM也已被打上了死亡标签,随着嵌入式应用商店和增强现实等不断涌现,突然发现MAM在企业中价值也越来越弱化。...例如,有企业在几年前就自已开发了MAM平台,属于企业内部专有,但在今天看来已经过时了。 换句话说,他们MAM平台是单点故障。...除了编写它的人,没有人理解这些代码,所以也就没有人真的可以让MAM做出改变。 尽管如此,他们对MAM需求却并未消失。...在这个市场上,MAM名字很容易被忘记,但许多公司仍然需要MAM平台。 MAM已经商品化了,虽然他不再像过去那样受欢迎,但对于那些需要简单功能公司来说,它仍然是一个很好选择。...客户说服了管理班子,继续投入这方面所需资金。 MDM功能仍然在企业中有效,但随着MAM迅速成熟,取代MDM已成必然。

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startService() 过程

client端startService() 我们在Application或者Activity里调用bindService()时候,其实调用是Context中抽象方法: public abstract...是ServiceRecord包装类; 调用unscheduleServiceRestartLocked(),即如果要启动Service在重启名单中,那么就将它从AMSmHandler中移除重启Callback...return null; } 复制代码 上面判断如果需要创建进程的话是通过调用mAm.startProcessLocked生成了进程,mAm就是AMS,我们直接看startProcessLocked...processName.equals(sr.processName))) { continue; } mAm.mHandler.removeCallbacks(sr.restarter); mAm.mHandler.post...//Apk文件相关信息,诸如Apk文件代码和资源, //甚至代码里面的Activity,Service等四大组件信息我们都可以通过此对象获取。

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每日学术速递6.21

2306.05399 项目代码:https://github.com/SHI-Labs/Matting-Anything 摘要: 在本文中,我们提出了 Matting Anything 模型 (MAM...与以前专业图像抠图网络相比,MAM 提供了几个显着优势:(ii) MAM 利用来自 Segment Anything Model (SAM) 特征图,并采用轻量级 Mask-to-Matte (M2M...(iii) 通过合并 SAM,MAM 简化了交互使用从 trimap 到框、点或文本提示图像抠图所需用户干预。...我们评估了 MAM 在各种图像抠图基准上性能,实验结果表明,MAM 在每个基准不同指标下实现了与最先进专业图像抠图模型相当性能。...总的来说,MAM表现出优越泛化能力,可以用更少参数有效地处理各种图像抠图任务,使其成为统一图像抠图实用解决方案。我们代码和模型在这个 https URL 上是开源

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CVPR 2022|南大开源MixFormer:端到端目标检测新模型

于是我们希望克服这个问题,提出了全新跟踪框架 MixFormer,一改传统跟踪范式,提出了 MAM 模块,应用 attnetion 机制同时进行特征提取与信息交互,这使得我们模型极其简洁,没有额外融合模块...方法 网络整体架构 图一 MixFormer整体网络架构 网络结构只有两个模块,一个是基于本文提出mixed attention module (MAM)骨干网络用来提取和融合特征,最后连接一个预测头进行定位...混合注意力模块(Mixed Attention Module, MAM) 图二 Mixed Attention Module (MAM) 结构 混合注意力模块(MAM)是我们框架中核心设计,它输入是...这个方法同样也取得了不错结果,这证明我们 MAM backbone 也具有很好泛化能力。...在不改变 attention 个数情况下,我们将部分 MAM 替换成了 template 和 search 各自做 self-attention,也即没有了信息交流。

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CVPR 2022 | Transformer再屠榜!南大提出MixFormer:端到端目标跟踪新网络

于是我们希望克服这个问题,提出了全新跟踪框架 MixFormer,一改传统跟踪范式,提出了 MAM 模块,应用 attnetion 机制同时进行特征提取与信息交互,这使得我们模型极其简洁,没有额外融合模块...MixFormer整体网络架构 网络结构只有两个模块,一个是基于本文提出mixed attention module (MAM)骨干网络用来提取和融合特征,最后连接一个预测头进行定位。...Mixed Attention Module (MAM) 结构 混合注意力模块(MAM)是我们框架中核心设计,它输入是 template 和 search area拼接 token sequence...这个方法同样也取得了不错结果,这证明我们 MAM backbone 也具有很好泛化能力。 在线样本置信度预测模块(SPM) 图三....- 在不改变 attention 个数情况下,我们将部分 MAM 替换成了 template 和 search 各自做 self-attention,也即没有了信息交流。

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XenMobile 9.0 完全部署指南之架构介绍--01

Citrix XenMobile是一个完整集MDM移动设备管理、MAM移动应用管理、MCM移动内容管理于一体综合性移动化安全集成交付方案,除了对以上三个方面的管控外,其还可以与包括Cisco、ForceScout...:192.168.8.31MAM-AG-VIP :192.168.8.40 NetScaler 2台做高可用集群   XenMobile在部署过程中会涉及到3个证书,分别为管理苹果设备所需苹果公司签名...本环境中所使用证书如下表所示: 证书名称 注册名称 颁发机构 描述/ OS APNS证书 mam.demo.com 苹果公司 由苹果授权使用XenMobile管理IOS设备 StoreFront服务器证书...MDM服务器自签名 由MDM服务器安装时自动生成,提供用户访问mam.demo.com注册设备时以及管理员访问mam管理平台使用   XenMobile在部署过程中,需要在互联网注册2个域名,对应使用公司...本环境中互联网映射地址如下所示: DNS名称 公网IP 内网IP 端口 备注 mam.demo.com 公司公网IP 192.168.8.31MDM服务器集群 80、443、8443 移动设备访问注册地址

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【目标追踪】开源 | 基于注意力紧凑跟踪框架MixFormer,在7个跟踪基准上性能SOTA!

为了简化这一流程,并统一特征提取和目标信息集成过程,在本文中,我们提出了一个基于注意力紧凑跟踪框架,称为MixFormer。...我们核心设计是利用注意力操作灵活性,提出了一种混合注意力模块(Mixed attention Module, MAM),用于同时进行特征提取和目标信息集成。...这种同步建模方案可以提取目标特定判别特征,并在目标与搜索区域之间进行广泛通信。基于MAM,我们通过堆叠多个MAM并在顶部放置定位头部来构建MixFormer跟踪器。...最后,针对在线跟踪过程中处理多个目标模板问题,设计了MAM非对称注意方案以降低计算成本,并提出了一个有效分数预测模块来选择高质量模板。...其中,我们MixViT-L在LaSOT上AUC得分为73.3%,在TrackingNet上AUC得分为86.1%,在VOT2020上EAO得分为0.584,在GOT-10k上AO得分为75.7%

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超GFlowNet 4个数量级加速

对于基于能量训练任务,MMs 可以实现高维问题任意阶生成建模,超越了先前方法能力。代码位于 https://github.com/PrincetonLIPS/MaM。...由于GFlowNets无法扩展到大型架构如U-Net,因此我们使用了张等人[76]MLP报告GFlowNet结果。对于MAM,我们使用条件网络来评估测试似然(因为这也是MAM生成数据方式)。...6.2 基于能量训练 我们将MAM与使用条件总和评估log pϕARM和使用一步条件估计log pϕARM-MC进行比较。...对于ARM和GFlowNet,有效批处理大小为B×O(D),对于批处理大小为BARM-MC和MAM,为B×O(1)。MAM和ARM使用带基线REINFORCE梯度估计器来优化KL散度。...再次表明,MAM性能略低于ARM。然而,只有MAM支持任意阶建模并能够扩展到高维问题。图6(右)显示了D = 500时MAM分子生成情况。

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Python数据结构dict常用操作代码实例

字典每个键值 key= value 对用冒号 : 分割,每个键值对之间用逗号 , 分割,整个字典包括在花括号 {} 中 代码如下 """ 初始化一个dict四种方式: 1. dict() - 创建一个空...: copy浅拷贝简单数据结构时,创建了一个新对象,修改新dict中值,不会引起原有dict中值变化 print('*' * 50) d = {"person": {"name": "admin"...,并没有创建一个新对象.所以修改new_d这个新dict值时,原dict中值也发生变化.如果是简单数据结构,不存在这类情况,上面也有示例 """ python中深拷贝 需要 import copy...,key是序列中值 d = dict.fromkeys(['jet','lily'],{"name":"mam"}) print(d) # {'jet': {'name': 'mam'}, 'lily...': {'name': 'mam'}} # get .取值 ,没有就是None value = d.get("jet") print(value) #{'name': 'mam'} d = {"name

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