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优化云中的数据科学工作流...
1 tummalachervu@gmail.com摘要：本文探讨了在云计算环境中优化数据科学工作流的挑战和创新。首先要强调数据科学在现代行业中的关键作用以及云计算在启用可扩展有效的数据处理方面的关键作用。主要重点在于识别和分析云基础结构中部署的当前数据科学工作流中遇到的关键挑战。这些挑战包括与处理大量数据有关的可伸缩性问题，优化计算资源的资源管理复杂性，成本管理策略以平衡绩效与费用以及确保强大的数据安全和隐私措施。手稿随后深入研究了旨在应对这些挑战的创新解决方案和技术。它讨论了诸如简化重复任务的工作流动自动化工具和框架，例如Docker和Kubernetes等容器化技术，以进行有效的应用程序部署和管理，以及使用无服务器体系结构以增强可扩展性并降低操作成本。此外，它探讨了并行处理框架（例如Apache Spark和Hadoop）在优化数据处理任务中的好处。还研究了用于动态工作流优化的机器学习算法和云环境中有效的数据管理策略的集成。通过详细的案例研究和各个领域的应用示例，手稿说明了这些优化策略的实际实施和结果。此外，它讨论了云技术的新兴趋势，AI驱动的自动化在提高工作流效率方面的作用以及围绕云计算中数据科学运营的道德考虑。该手稿以发现结果的摘要，对寻求增强其数据科学工作流程的组织的实践建议，以及对未来研究方向的见解，以应对不断发展的挑战。
人工智能威胁情报，用于云基础设施中的主动安全监控
1 Tummalachervu@gmail.com 摘要：在当今数字技术时代，云计算已成为全球企业和组织的重要组成部分。云具有多种优势，包括可扩展性、灵活性和成本效益，使其成为数据存储和处理的诱人选择。云环境中敏感信息的存储量不断增加，引起了人们对此类系统安全性的极大担忧。专门针对云基础设施的网络威胁和攻击的频率不断增加，对企业的数据、声誉和财务稳定性构成了巨大威胁。面对日益复杂和动态的威胁，传统的安全方法可能会变得不足。人工智能 (AI) 技术能够通过快速识别和阻止攻击、适应新出现的风险以及为主动安全行动提供智能视角，显著改变云安全。本研究的目的是调查人工智能技术在增强云计算系统内的安全措施方面的应用。本文旨在通过分析云安全的现状、人工智能的功能以及将人工智能纳入云安全策略可能带来的优势和障碍，为寻求保护其基于云的资产的企业提供重要的见解和建议。
建立英国的云计算能力-Demos
在本政策摘要中，我们讨论了如何获得基于AI技术的计算资源在实现英国公众AI福利方面成为关键的关键。，人们非常希望AI可以通过改革和提供新服务并改善响应能力和个性化来帮助支持英国的公共服务。但是，如果没有可靠地访问足够和安全的计算资源来训练和运行使用的模型，就无法实现这些目标。大型公司计算机提供商目前为英国提供大多数计算资源，尽管英国政府不应也不应目的与这些提供商竞争，但必须提供足够的计算来支持其自己的公共部门，在必须处理必须处理私人和敏感数据的情况下，这一点很重要。更重要的是，公共委员会将有助于将人工智能纳入公共服务，对日益关键的资源进行更加无缝和安全的整合，并有机会吸引公民参与决策，以确保正在开发AI解决方案，以解决对公众最重要的社会挑战的开发。
利用llm进行零日的利用检测
云网络安全性面临挑战，因为网络威胁的复杂性和不断发展的性质，使传统的基于规则的监视系统不足。本文通过解决基于规则的方法的局限性，探讨了大语言模型（LLM）对革命云安全性的潜力。我们调查了LLM如何增强异常检测，产生可行的威胁智能并自动化事件响应过程。通过现实世界中的示例和案例研究，我们证明了LLMS在强化云网络安全方面的实际应用。但是，我们也承认与LLM部署相关的挑战和道德考虑，例如幻觉，偏见和隐私问题。我们提出策略来减轻这些风险，并强调人类监督在LLM驱动的安全系统中的重要性。这项全面的审查强调了LLM在塑造云网络安全的未来方面的重要性，并为这个迅速发展的领域中的研究人员，从业人员和决策者提供了宝贵的见解。
Cloudonyx云功能套件
我们的供应商 - 不合时宜的方法避免了锁定，而不会牺牲简单，速度或易用性。我们的构件模型使用预先批准的云服务块和蓝图（通过服务目录订购）的快速组装和部署复杂的应用程序环境。我们久经考验的迁移策略和方法（例如，云图，行业过程分解）削减了转换时间，成本和风险较低。
使用机器学习加强图书馆聊天机器人，然后大声读
摘要：使用Read-Aloud Technology Project使用机器学习来增强库聊天机器人，旨在增强用户体验并使用流线框架，因为它的前端并利用了对话式AI技术。此聊天机器人将作为虚拟助手，为用户提供有关图书馆资源的信息，例如书籍，开放时间和活动。此外，它将有助于回答与图书馆相关的常见问题，指导用户通过库的物理布局，并根据其偏好推荐书籍。聊天机器人将提供24/7的支持。它将结合自然语言处理能力，以有效地理解和响应用户查询，并具有读取技术。关键字 - 辉煌的聊天机器人，阅读大声技术，机器学习。
respivac trt
•通过向利益相关者提供支持，在第一个WP下开发的简单，并预见了通过电信运营商部署联合5G边缘节点的新措施，从而延续了云到边缘基础架构和服务的活动，并预见了一项新的措施，用于部署•针对EU的部署•针对EU的部署，以范围为基于群体的范围内部范围，该数据集中在范围内，该群体的专业范围是在范围内部署的云高度，该部件的范围是界面，该部件的范围是界面范围的，该部件的范围是在范围内部署公共数据，该群体的空间是云在第一个WP中启动的欧盟企业和公共部门可以访问的服务。委员会正在在战略经济领域和公共利益领域（例如健康，绿色协议，能源和运输）中投资于欧洲共同的数据空间。•除了继续进行AI参考测试和实验设施的工作以及建立协同作用和建立现有计划的作品外，还引入了旨在支持准备
Prithvi Foundation的云间隙刺激...
在多光谱卫星图像中填充多云的像素对于准确的数据分析和下游应用程序至关重要，尤其是对于需要时间分配数据的任务。为了解决此问题，我们将基础元素变压器（VIT）模型的性能与基线条件生成对抗网络（CGAN）模型进行了比较，以在多型卫星图像的时间序列中缺少价值插补。我们使用现实世界云面具随机掩盖了卫星图像的时间序列，并训练每个模型以重建缺失的像素。VIT模型是根据预处理的模型微调的，而CGAN则是从头开始训练的。使用定量评估指标，例如结构相似性指数和平均绝对误差以及定性的视觉分析，我们评估插补准确性和上下文保存。
Rajiv Gandhi Proudyogiki Vishwavidyalay，Bhopal
注意：1。实践考试将在理论论文之后进行，但直到6月12日至2024年。2。如果发现了主题名称/代码的任何差异，请在3天内向考试单元通知考试单元。