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石油信息技术杂志第242期
虽然有很多种解释，但我们认为数字化转型本质上是将数据移至云端。人们认为，云端将是整合数据并使其适应人工智能 (AI) 的更好场所。尚不清楚的是，向云端迁移是否是所有人都必须面对的必然趋势，甚至是实施 AI 的先决条件。我们认为数字化转型部分是对现有解决方案和平台的重新演绎，部分是 IT 和咨询界争夺地盘的企图。埃森哲的立场文件尤其具有启发性，因为它得出结论，在未来，“[数据科学] 专业知识 [将] 战胜行业经验。”在另一个层面上，强硬的营销延伸到了 IT 部门本身，正如《福布斯》最近的一篇文章所说，“首席信息官必须调整他们的个人和专业技能以满足当今的需求。那些不这样做的人可能会变得无关紧要。”你已经被警告了！
石油信息技术杂志第242期
虽然有很多可能的解释，但我们认为数字化转型本质上是将数据移至云端。人们认为，云端将是集成数据并使其适应人工智能 (AI) 的更好场所。目前尚不清楚的是，向云端迁移是否是所有人都必须面对的必然结果，甚至是实施 AI 的先决条件。我们认为数字化转型部分是对现有解决方案和平台的重新演绎，部分是 IT 和咨询界争夺地盘的企图。埃森哲的立场文件尤其具有启发性，因为它得出结论，在未来，“[数据科学] 专业知识 [将] 战胜行业经验。” 在另一个层面上，强硬的营销延伸到了 IT 部门本身，正如《福布斯》最近的一篇文章所说，“首席信息官必须调整他们的个人和专业技能以满足当今的需求。”那些不冒着变得无关紧要的风险的人。’你已经被警告了！
亚马逊、谷歌和微软的人工智能和机器学习功能以及应用程序编程接口
摘要 随着人工智能（AI）和机器学习（ML）的不断发展，云端的AI和ML近年来大热，趋势是云端服务和产品已成为科技巨头的战略武器。然而，各大厂商的竞争策略和重点各不相同，导致份额和格局变化下的竞争异常激烈。本论文从AI和ML的整体发展入手，介绍科技公司云端AI和ML发展的历史和现状。然后，通过介绍官方网站和开放API接口及其文档，分析亚马逊、微软、谷歌的内部应用和外部生态系统，并比较三家公司的AI和ML平台发展策略。最后，预测AI和ML平台的发展方向，包括未来的商业模式和爆发趋势，并分析这三家公司相应的平台发展策略。 论文指导老师：Michael A Cusumano 职称：副院长&斯隆管理评论杰出管理学教授
引用本文：Shubhi Jain (2024) 使用深度学习技术的智能可穿戴心脏健康监测系统。健康信息学前沿
摘要 每年，患心血管疾病 (CVD) 的人口比例急剧上升。根据世界卫生组织 (WHO) 的数据，这种疾病每年导致数百万人死亡，这令人心碎。可穿戴技术的显著进步为提供许多有效应对这一疾病的智能方法创造了机会。此外，早期发现 CVD 可以改善药物治疗并加快临床专业人员的治疗过程。这个问题的严重性促使我们提出了一款集成深度学习 (DL) 和物联网 (IoT) 技术的可穿戴智能手表。DL 模型采用变压器编码器设计，用于预测心脏健康状况。为此，使用了来自 MIT-BIH 数据库的心电图 (ECG) 数据。从准确性和执行时间方面评估模型的有效性。此外，将模型的输出与卷积神经网络 (CNN) 模型进行了比较。所提出的模型在 2500 个测试样本上实现了 98.04% 的最高准确率。所提出的模型部署在云端。 ECG 传感器固定在手表上，用于收集人体 ECG 信号并将其发送到云端。云端使用部署的 DL 模型分析数据并预测心脏健康状况。如果心脏健康异常，云端会立即向注册的手机号码发送警报。所提出的智能可穿戴手表可以帮助个人监测健康状况并改善生活质量。
癫痫发作过程中的脑电信号识别算法...
癫痫是一种脑部疾病，其突发性不可预测性是导致残疾甚至死亡的主要原因，因此快速准确地识别癫痫发作时的脑电图（EEG）具有重要意义。随着云计算和边缘计算的兴起，建立了本地检测与云端识别的接口，推动了便携式脑电检测与诊断的发展。为此，我们构建了基于云边缘计算的癫痫发作脑电信号识别框架。在本地实时获取脑电信号，在边缘建立水平可视模型，增强信号内部相关性。建立Takagi-Sugeno-Kang（TSK）模糊系统对癫痫信号进行分析。在云端，建立临床特征与信号特征的融合，建立深度学习框架。通过本地信号采集、边缘信号处理和云端信号识别，实现癫痫的诊断，为癫痫发作时脑电信号的实时诊断与反馈提供新思路。
Okta 为国防带来零信任身份和访问权限...
Okta 业界领先的零信任参考架构为国防部人员、利益相关者和合作伙伴提供全面的访问管理平台，是保护从云端到地面的关键国防部资源的基础。此外，Okta 与零信任堆栈所有层的顶级安全供应商紧密集成，从端点安全到 ZTNA 网络保护再到监控和自动化工具。此功能意味着国防网络（无论是基于本地数据中心还是部署在云端并通过无数移动设备交付）无论何时何地部署和访问都是安全的，从而推进国防战略的目标。
基于Leap Motion 的虚拟农作物人机交互系统设计
图 4 系统总体架构 Fig.4 General framework of system 2.2 Amazon 云计算平台技术介绍 在云计算被提出之前，开发者需要按照需求购买存 储设备和计算设备等硬件设施，但是往往由于计算的不 准确性会造成资源的浪费。云计算的基本概念最初是由 Google 公司提出的。使用云计算平台用户不需要购买任 何硬件设施，因为云计算平台直接提供易交付和易扩展 的 IT 服务，如虚拟服务器、远程数据库以及大容量存储 服务。 本文通过制作服务器的 Docker 文件，将服务器部署 于 Amazon 云端。下面就以 AWS [23] （ Amazon Web Services ，亚马逊云服务）的虚拟服务器（ Amazon EC2 ）、 可扩展的云存储（ Amazon S3 ）和云端动态数据库 （ Dynamo DB ） 3 种云平台技术做简要介绍。 Amazon EC2 的 Web 服务接口简单，可以轻松获取 和配置容量。使用该服务，可以完全控制计算资源，并 可以在成熟的 Amazon 计算环境中运行。 Amazon EC2 将 获取并启动新服务器实例所需要的时间缩短至几分钟， 当计算要求发生变化时，可以快速扩展计算容量。 Amazon S3 提供一个简明的 Web 服务界面，用户可 通过它随时在 Web 上存储和检索任意大小的数据。使用 Amazon S3 ，用户只需按实际使用的存储量付费，没有最 低费用和准备成本。 DynamoDB 是一种快速、全面受管的 NoSQL 数据库 服务，它能让用户以简单并且经济有效的方式存储和检 索任何数据量，同时服务于任何程度的请求流量。所有 数据条目均存储在固态硬盘（ solid state drives ， SSD ）中， 具有极高的可用性和耐久性。 2.3 农作物的测量和虚拟模型的生成 虚拟农作物建模对象包括水稻和番茄。为了获取水 稻建模所需的相关参数，于 2015 年和 2016 年在浙江杭 州中国水稻研究所进行了相关试验。选取时期为拔节期
