“ 23。在我们看来,NGT在这方面意识到了其局限性,因此向州政府发出了指示,以重新考虑已经做出的任命,但是开创性的问题确实是NGT是否可以完全可以接受提出的性质的主张。出于上述原因,答案必须为否定,而NGT要求要求索赔人向原始申请中的救济求助是更合适的。因此,必须将NGT给出的方向搁置为没有管辖权。但是,我们被告知,有些州已经实施了NGT的命令,并撤职了一些成员,而另一些州已接近该法院并获得了临时住宿命令。那些根据NGT的命令(包括上诉人Techi Tagi Tara)被撤职的官员具有独立的诉讼因由,我们将其敞开来,以挑战他们在适当和独立的诉讼中挑战他们的撤职。这是被撤职的官员与州政府之间的一个问题 - 删除不是公共利益问题,我们不能扭转局势。”该判决无疑地阐明了任命
加密覆盖范围。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>2个TLS版本和密码套件。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。2在Linux上的SAS VIYA全部部署中的加密。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3在Linux上仅使用SAS VIYA编程部署中的加密。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4在Windows上的SAS VIYA部署中加密。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4术语。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4
简介。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3导航。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3编辑配置实例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4创建配置实例。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>4回顾默认配置值。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>5设置SAS VIYA Web应用程序的超时间隔。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 6禁用选择通知。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 95设置SAS VIYA Web应用程序的超时间隔。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6禁用选择通知。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9
整个数据和人工智能生命周期中涉及的任务和团队生产力通常受到所需时间、复杂性和资源的阻碍。数据和人工智能生命周期的每个阶段都带来独特的挑战,通常需要付出大量努力、使用复杂的工具和由专家数据专业人员组成的团队。克服这些障碍可以显著提高生产力,推动更快的决策、创新、节约成本、增加收入和竞争优势。为了应对这些挑战,组织已转向各种方法,包括商业和非商业数据和人工智能平台。虽然基于开源技术的非商业工具可以提供重要的功能,但它们通常需要相当多的专业知识来实施,最重要的是管理。商业平台通常利用云来增强协作并减少管理要求,同时提供内置功能和自动化以简化生命周期。虽然市场上有许多数据和人工智能平台,但它们的功能和对生产力的总体影响各不相同。
SAS云分析服务。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 SAS工作区服务器和SAS计算服务器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5连接到CAS服务器并创建CAS会话。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6批次和交互式线模式处理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 python,Lua,R和Java的开源代码。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8
尽管传统 AI 取得了进展,但公共和私营部门在从数据中提取价值、确保高质量成果和应对项目复杂性方面仍然面临障碍。GenAI 可以利用现有数据来加速决策和提高生产力。然而,组织正在谨慎行事,与数据策略、隐私协议和基础设施能力保持一致。过去,集成 AI 系统带来了挑战——具体来说,部署复杂性消耗了大量资源。
一个特别突出 SAS Viya 在处理复杂数据集方面优势的示例是使用具有 50K 个观测值(行)和 10K 个特征(列)的数据集进行逻辑回归测试。在下面的图 6 中,SAS Viya 在最大的 CPU 实例上的表现比竞争对手高出 137 倍。同样值得注意的是,SparkML 未能完成 5 种配置中的 4 种。SAS Viya 不仅胜过所有竞争对手,而且在 8 CPU 小型配置下运行 Viya 可在 77 秒内产生结果。相比之下,下一个最快的时间是在 72 CPU 实例上运行的竞争对手 A,它需要 567 秒才能产生类似的结果。因此,在最小实例上运行的 SAS Viya 比在最大实例大小上运行的下一个最接近的替代方案快 7.3 倍。
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• 更好的分析带来业务增长和扩展机会。受访者认为,SAS Viya on Azure 支持的分析活动在他们以前的环境中是不可能实现的。这些新功能开辟了新的见解,有助于新产品、新收入来源以及整体收入和业务增长。受访者根据他们的分析见解瞄准了新的客户群。银行业的受访者增加了他们向客户提供的信用额度,吸引了更多客户。他们确定了风险较低的客户,做出了更好的业务决策,从而降低了违约率。一些受访者指出,他们的制造公司由于 SAS Viya on Azure 的分析而改善了保修索赔的欺诈管理,每年为他们节省了高达 320 万美元。