Science & Tech Spotlight: Generative AI in Health Care
为什么这很重要医疗保健行业面临许多挑战，例如成本高、药物开发时间长以及提供商倦怠。生成人工智能 (AI) 是一种新兴工具，可能有助于解决这些和其他挑战。关键要点多家公司正在开发生成 AI 工具，以加快药物开发和临床试验、改善医学成像并减轻管理负担。但是，大多数工具在现实环境中仍未经过大量测试，并且生成 AI 可能会产生错误的输出。这项技术向政策制定者提出了如何在潜在利益与保护患者及其数据之间取得平衡的问题。技术是什么？生成 AI 是一种机器学习技术，可以创建文本、图像、音频或视频等数字内容。与其他形式的 AI 不同，它可以生成新颖的内容。例如，利用现有的化学和生物数据，它可以创建具有所需特性的
Nanonets announces partnership with Sage
Nanonets 是 Sage Intacct 市场合作伙伴，可以帮助您实现财务流程自动化，并将手动数据输入减少 90% 以上
AI-Assisted Data Entry: How the Modern Customs Broker Stays Competitive in the Digital Age
国际贸易可能繁琐且耗时。从复杂的关税结构和合规要求到繁琐的文件，缺乏智能文件自动化和流程现代化可能会导致通关延迟，从而导致成本增加和潜在的供应链中断。在这个快节奏的全球贸易环境中保持竞争力需要创新的解决方案。随着增强的[…]文章人工智能辅助数据输入：现代报关行如何在数字时代保持竞争力首先出现在 。
10 Best Invoice Management Software Compared
发票管理软件将在 2024 年改变企业的财务流程。如果您想简化发票流程，那么这是一个明智的举措，可以为您的公司节省时间和金钱。许多企业在发票处理方面面临挑战——从数据输入错误到延迟付款。这些问题会影响现金流和整体效率。幸运的是，有 10 款最佳发票管理软件比较的帖子首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
How is security built into SecureChain AI?
在当今快节奏的数字环境中，确保人工智能 (AI) 系统的安全至关重要。SecureChain AI 就是这样一种将安全性提升到新水平的尖端解决方案。在这篇博文中，我们将深入探讨如何将安全性无缝融入 SecureChain AI 结构中，为用户提供强大而可靠的平台的复杂细节。1. 端到端加密：从开始到执行保护数据 SecureChain AI 采用最先进的端到端加密协议，在数据生命周期的每个阶段保护数据。从数据输入系统的那一刻到执行和输出，都采取了强大的加密措施来防止未经授权的访问和潜在的违规行为。2. 动态威胁检测：领先于不断发展的安全挑战安全格局在不断发展，SecureChain AI 通过
Cloud Computing: DOD Needs to Improve Tracking of Data User Fees
GAO FoundData 用户费用（入口和出口）与用户如何在云环境中传输和访问数据有关。数据入口是将数据传输到云端，数据出口是将数据从云端传输。虽然数据输入通常对用户免费，但云服务提供商通常会对从存储中传输数据收取数据输出费用（见图）。图：数据传入和传出云国防部 (DOD) 已开始考虑数据传输采购和实施云服务时的出口费用。该部门最近与商业提供商的合同谈判导致了数据费用的折扣，包括数据出口费用。当迁移到新提供商的成本如此之高以至于用户留在现有提供商时，云计算中可能会发生供应商锁定。然而，国防部官员表示，出口费用并不是供应商锁定的主要原因。这些官员补充说，其他因素可能会导致供应商锁定，包括政府工
Leading Practices: Iterative Cycles Enable Rapid Delivery of Complex, Innovative Products
为什么这很重要 代理商越来越多地采购复杂的产品，例如硬件和软件的组合网络，这需要新的流程来设计、生产和交付。 GAO 发现，为了始终如一地向用户快速交付产品，这些网络（称为网络物理系统，例如飞机和无人驾驶车辆）的采办计划必须采用新方法来评估绩效和评估执行风险。不过，解决方案不太可能完全来自政府内部。相反，识别领先公司所依赖的创建网络物理产品的实践可以为政府采购领导者提供关键的前沿信息，进而最终帮助制定机构采购流程的变革。 20 多年来，GAO已向国防部 (DOD) 和国土安全部 (DHS) 以及美国国家航空航天局 (NASA) 提出了许多建议，以实施其主要采购计划的最佳实践，从而支持领先公司的
Why is AI Powered Data Automation the Future?
AI 或人工智能是 21 世纪最大的技术趋势之一，它彻底改变了许多行业的数字化。 AI 的复杂功能现在正在通过创建可以自动化数据输入过程的软件来拓宽其视野。 AI 与数据输入自动化相结合，现在可以让您摆脱 […]The post Why is AI Powered Data Automation the Future? appeared first on .
3 Simple Ways to Acquire Training Data for Your AI/ML Models
我们不必告诉您 AI 训练数据对您雄心勃勃的项目的价值。您知道，如果您将垃圾数据输入模型，它们将产生一致的结果，而使用优质数据集训练模型将产生一个能够提供准确结果的高效自主系统。虽然这个概念 […]
Introductory time-series forecasting with torch
这篇文章介绍了使用 torch 进行时间序列预测。核心主题是数据输入和 RNN（GRU/LSTM）的实际使用。即将发布的文章将以此为基础，并介绍越来越复杂的架构。
Hacking deep learning: model inversion attack by example
与其他应用程序相比，深度学习模型似乎不太可能成为隐私攻击的受害者。但是，存在确定实体是否在训练集中使用的方法（称为成员推理的对抗性攻击），并且“模型反转”下包含的技术允许仅根据模型输出（有时是上下文信息）重建原始数据输入。这篇文章展示了模型反转的端到端示例，并探讨了使用 TensorFlow Privacy 的缓解策略。
