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混合云的生成式人工智能
其中一个例子是 DMC3 的 GenAI 优势，该优势为一家民政组织带来了好处，该组织多年来一直与 Deloitte 合作，依靠 DMC3 来构建其 IT 基础设施。随着此类组织的预期增长，数据和运营需求将进一步增加，从而导致对新云部署和额外存储配置的需求增加。在这些情况下，实施 GenAI 可以证明是有益的。该技术可以使 DMC3 开发人员以更快的速度工作，高效管理该机构的多云环境并减少所需的时间
CloudPoint Technology Berhad临时财务...
AUDITED AS AT 31 December 2023 RM'000 RM'000 Non-current assets Property, plant and equipment 9,962 6,382 Deferred tax assets 1,397 1,397 11,359 7,779 Current assets Inventories 9,886 7,096 Trade receivables 17,349 29,719 Other receivables 4,400 2,086 Contract assets 18,890 14,000其他投资8,953 5,597现金和短期存款38,266 45,406 97,744 97,744 103,904总资产总资产109,103 111,683股票股票 /投资股票54,944 54,944 54,944 54,944合并（赤字） /储备（14,150）（14,150）（14,150）（14,150）（14,150） 78,603 71,012 Non-controlling interests 2 2 Total equity 78,605 71,014 Non-current liabilities Lease liability 164 - Current liabilities Lease liability 234 85 Current tax liabilities 1,283 2,396 Trade payables 13,101 14,882 Other payables 3,503 4,086 Dividend payable - 5,316 Contract liabilities 12,213 13,904 30,334 40,669总负债30,498 40,669总权益和负债109,103 111,683每股净资产
原始研究文章基于云的E-CCNN早期疾病检测的结构机器学习方法Balakrishna boddu 1 1 Sen
心脏病是全球死亡率的主要原因，早期发现对于改善患者预后至关重要。本研究提出了一种基于云的增强级联卷积神经网络（CCNN），结构结合了早期心脏病检测的先进机器学习算法。E-CNN模型旨在有效地处理大型数据集，利用基于云的资源来增强计算速度和可扩展性。克利夫兰心脏病数据集已预处理以验证缺失值并提高预测准确性。该研究还研究了使用云计算使用量子机学习（QML）框架的可行性，以使用诸如支持矢量机（SVM），人工神经网络（ANN）和K-Neareart邻居（KNN）等技术进行对心脏条件进行分类。实验结果表明，E-CNN获得99.2％，精度为99.4％，召回99.5％，F1得分为75％。和Kappa得分为98％。量子支持向量机（QSVM）方法的精度为85％，精度为79％，召回90％，F1得分为84％。袋装QSVM型号表现出出色的性能，在所有关键绩效指标中都具有完美的分数。该研究突出了集合学习方法（例如装袋）的潜力，以提高量子方法预测的准确性。拟议的基于云的E-CNN体系结构和QML框架为实时，远程分析健康数据提供了有希望的解决方案，有助于预防医疗保健和早期对心脏病的检测。关键字：基于云的，有效的卷积神经网络（E-CNN），机器学习，心脏病检测，早期检测，量子机器学习（QML），袋装QSVM。
云计算的未来：未来十年的关键趋势和预测
本文探讨了在未来十年中塑造云计算未来的关键趋势和预测。它研究了混合和多云环境的兴起，云服务中的AI和机器学习的集成，边缘计算革命，不断发展的安全性和合规性景观以及向可持续的云计算实践的转变。本文借鉴了行业报告和专家预测，以全面概述这些发展将如何影响各个部门的企业。本文强调了这些趋势所带来的机遇和挑战，强调组织需要调整其策略，投资新技术和技能，并在其云采用旅程中优先考虑安全和可持续性。
人工智能与云安全与合规的整合：关键机遇与挑战
云计算彻底改变了企业的运营方式，但在这种动态环境中确保安全性和合规性可能具有挑战性。人工智能 (AI) 在云安全和合规性中的集成为这一问题提供了一个有希望的解决方案。通过利用人工智能，企业可以增强其安全措施并简化运营，以实现更高效的数字环境。然而，必须承认这种整合也带来了一系列挑战。随着我们继续驾驭这个快速发展的行业，保持知情并主动应对人工智能在云安全和合规性方面带来的机遇和障碍至关重要。
构建可信赖的云工程AI系统：
云工程中人工智能（AI）的快速发展既提出了构建值得信赖的系统的机会和挑战。本文探讨了基于AI值的关键原则，强调了透明，公平，问责制和数据隐私的重要性。随着组织越来越依赖云服务来实现运营效率，AI技术的集成必须与严格的数据保护法规（例如通用数据保护法规（GDPR）（GDPR）和《加利福尼亚州消费者隐私法》（CCPA）保持一致。通过一系列案例研究，本文说明了在云环境中的成功实现，这些云环境在增强了安全性和合规性的同时促进了用户信任。此外，它解决了与云计算中与AI相关的固有风险，包括数据隐私问题，算法偏见以及未经授权访问敏感信息。通过提出减轻这些风险的最佳实践和策略，本文旨在为开发不仅可靠和安全的AI系统提供全面的框架，而且还优先考虑用户数据保护和道德考虑。最终，建立值得信赖的AI系统对于维持云工程应用程序的完整性和安全性至关重要，以确保用户可以自信地利用AI技术。
混合云的生成式人工智能
其中一个例子是 DMC3 的 GenAI 优势，该优势为一家民政组织带来了好处，该组织多年来一直与 Deloitte 合作，依靠 DMC3 来构建其 IT 基础设施。随着此类组织的预期增长，数据和运营需求将进一步增加，从而导致对新云部署和额外存储配置的需求增加。在这些情况下，实施 GenAI 可以证明是有益的。该技术可以使 DMC3 开发人员以更快的速度工作，高效管理该机构的多云环境并减少所需的时间
使用加密算法在云中的安全数据存储
云存储服务已显示出非常强大且受到良好喜爱，这对于行业的快速扩展至关重要。但是，由于故意攻击和管理层忽略，仍有许多安全事件导致大量敏感数据在云存储层泄漏。本文提出了一种云安全存储机制（CSSM），以确保云数据的保密性。为了实现加密，切开和分散存储，CSSM并入了以防止存储层的数据泄露，使用分散的存储和数据分散。此外，为了停止加密材料的泄漏，CSSM集成的秘密共享具有分层管理结构。实验发现表明，建议的机制不仅适合保护存储层的数据安全性免受泄漏的影响，而且还可以有效地存储大量的云数据，而无需大量的时间承诺。例如，使用CSSM上传或下载5G大小的文件，仅需646秒或269秒即可，这是可以接受的。