近日,备受瞩目的Fortinet全球网络安全大会——Fortinet Accelerate 2024在拉斯维加斯圆满落幕。大会以“Step into the Platform Era”为核心议题,邀请大家一同“走进平台时代,开启安全新纪元”。随着此次大会的圆满结束,Fortinet Accelerate 2024中国区巡展的序幕也即将紧锣密鼓地拉开。
Fortinet全球网络安全大会:走进平台时代
此次大会吸引全球近5,000名精英齐聚一堂,共同描绘网络安全的新蓝图。Fortinet高管团队展示了最前沿的网络安全解决方案,让与会者深入体验了FortiGuard Labs安全运营中心的强大能力。大会还涵盖了60多场客户与技术交流会议、20多场深度研讨会、终极Fabric挑战、丰富的互动环节以及10场赞助商分论坛演讲,为与会者带来了一场知识与智慧的盛宴。
Fortinet创始人、董事长兼首席执行官谢青 (Ken Xie) 回顾了公司24年的发展历程,强调了网络与安全融合的重要性。首席营销官John Maddison等专家深入解读了平台式网络安全解决方案的核心理念和实际应用,展示了最新的FortiOS 7.6等重磅新品,引发了与会者的热烈反响。与会嘉宾普遍认为,在网络安全形势日益严峻的今天,平台化网络安全解决方案已成为应对新风险、把握新机遇的关键所在。
在交流环节,高盛集团、罗氏诊断公司、洲际酒店集团等企业代表纷纷分享了他们与Fortinet合作的实践经验,对Fortinet的产品与服务、Security Fabric网络安全平台等给予了高度评价。这次峰会不仅促进了行业内的交流与合作,更为网络安全领域的发展指明了方向。
Fortinet Accelerate 2024中国区巡展蓄势待发
随着Fortinet全球网络安全大会的完美收官,Fortinet Accelerate 2024中国区巡展也已蓄势待发,定于2024年5月16日在广州正式拉开序幕。此次巡展不仅是对全球大会辉煌成果的延续,更是中国网络安全领域的一场盛大聚会,旨在汇聚业界精英,共同探讨安全领域的新趋势,引领整个行业迈向新的纪元。
敬请扫描下方二维码,与Fortinet相约广州,共同迈向网络安全平台时代!


从广州启程,中国区巡展将跨越厦门、长沙、重庆、宁波、苏州、上海、北京、青岛、大连等十座城市,为网络安全领域的专业人士和爱好者呈现一场场思维与技术的碰撞、交流与融合的盛宴。无论您是行业领袖、技术精英,还是企业客户或安全爱好者,都能在离您最近的分站中找到与您息息相关的内容,共同感受这场安全领域的行业盛会所带来的魅力。
欢迎扫描下方二维码,参与更多精彩城市活动!

本次巡展亮点纷呈。首先,您将有机会聆听来自C级领袖、技术精英和行业代表的独到见解,他们将为您揭示网络安全发展的新态势,带您洞悉行业的最新动态。同时,前沿实用的网络安全技术也将成为巡展的一大看点,技术趋势的解读、产品级技术的应用分享、方案级技术的实战解读等精彩内容将让您收获满满。
此外,本次巡展还特别关注行业客户场景应用。物流、汽车制造、芯片制造、教育、金融等行业的头部客户将亲临现场,分享他们的产品应用和解决方案,为参会者提供宝贵的行业洞见和实践经验。同时,网络安全生态链上下游的互补方案和生态伙伴的协同服务模式也将成为巡展的重要内容,通过倍增客户资源群体,共同推动网络安全行业的持续健康发展。
广州,作为此次巡展的始发站,已万事俱备,只待您的莅临。限时注册通道现已全面开启,我们诚挚地邀请您共聚羊城,与我们一同开启这场网络安全新纪元的盛宴,共同见证行业的新华章,共绘安全的宏伟蓝图!
好文章,需要你的鼓励
英国国家医疗服务(NHS)正将无人机纳入常规医疗物流体系。自今年2月起,无人机每天在雷恩斯公园和圣乔治医院之间运送血液等诊断样本,飞行仅需3分钟,比公路运输快约85%,且碳排放减少高达98%。目前已有逾2000名患者受益。NHS计划将该服务扩展至圣赫利尔、克罗伊登等多家医院,最终惠及约180万名患者。该网络由英国医疗初创公司Apian与谷歌旗下Wing合作运营。
AgentLens是Explyt公司联合俄罗斯学术机构开发的AI编程助手评测基准,通过分析完整人机交互轨迹而非仅看最终结果,从五个维度评估代码智能体的真实表现。
边缘AI计算厂商Aetina宣布,将在其DeviceEdge AIE-KT风冷系列和新款AIE-PT无风扇平台上支持英伟达全新Jetson T3000和T2000模块。T3000基于Blackwell GPU,最高提供865 FP4 TFLOPS算力,功耗70W;T2000则提供400 FP4 TFLOPS,面向视觉AI代理和自主移动机器人等场景。两款模块预计2027年第一季度上市,支持Nemotron、Cosmos 3等英伟达AI软件生态。
韩国梨花女子大学提出Splash框架,通过识别AI模型中的"休眠参数"并只在其中训练触觉能力,让小型多模态AI在学会感知材质触感的同时,完整保留原有视觉语言推理能力。