XiaoMi-AI文件搜索系统
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sayed abd elmaqsoud
具有 +3年系统设计和实施经验的软件工程师。我精通机器和深度学习，计算机视觉和人工智能工程。我使用Java，Python和Php.i具有强大的编程技能（数据结构，OOP，干净的代码，设计模式，...）。
使用光束偏转法云技术：在教育过程中使用作为高级管理的一种方式
现代教育的改进目前与将新信息技术引入教育过程有关。这种方法基于对现代专家的信息水平和教育培训水平的高要求。引入现代信息技术可以提高教育质量，确保学生动机的水平，更有效地组织独立工作，并使用个人的学习方法进行学习。信息技术的使用允许实现教育目标，例如思维的发展（空间，直觉，直觉，创造性，创造性，思维的理论类型），形成技能的形成，从可能的选择中做出最佳决策，开展实验性研究活动的技能（例如，通过实施计算机模型的实施），信息文化和信息文化的形成和信息，以1的形成和信息进行信息。
云端节能存储解决方案...
随着基于云的存储服务越来越多地融入企业运营，节能存储解决方案的需求也越来越大。为了保持基于云的存储即服务 (STaaS) 的性能、可扩展性和可靠性，本研究探索了降低能耗的创新方法。本研究探讨了虚拟化、节能硬件使用、分层存储、数据重复数据删除和节能数据放置等多种策略。本研究重点关注功耗、成本效益和环境影响，对传统存储系统和节能技术进行了比较。为了评估这些节能技术的实际实施效果，本研究方法融合了顶级云提供商的案例研究、实验分析和模拟建模。研究结果旨在帮助创建更经济、更环保的云存储基础设施。
使用基于云的 AI 平台的优势和挑战
然而，尽管有这些优势，基于云的 AI 平台也面临着一系列挑战。数据隐私和安全问题十分突出，尤其是当敏感数据存储在第三方提供商的异地时。组织必须确保云提供商遵守必要的监管标准并投资安全措施以降低风险。此外，企业还面临着供应商锁定的问题，这可能会限制灵活性并增加对特定云提供商的依赖。与现有 IT 系统（尤其是遗留基础设施）的集成可能非常复杂且耗费资源，从而延迟采用并增加成本。最后，对于希望充分利用基于云的 AI 解决方案的组织来说，缺乏 AI、机器学习和云技术方面的熟练人才仍然是一个主要障碍。
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。