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Azure云成熟度评估
我们的Azure专家顾问之一将促进一个面对面或通过Microsoft团队远程交付的研讨会。在本研讨会中，他们将通过一系列旨在帮助了解您组织的应用程序和服务的问题来指导讨论。
使用 Azure 机器学习实现负责任的 AI
误解认为，由于人工智能建立在严格的数学和统计范式之上，因此它是中立的，从这个意义上说是“公平的”。然而，人工智能是人类创造它的过程和决策、用于训练它的数据以及用于测试它的环境的产物。人工智能系统可能会在此过程中表现出不同的、有时是有害的行为。例如，训练数据通常来自社会和现实世界，因此它反映了社会对少数群体和弱势群体的偏见和歧视。通过表现出这些偏见，人工智能可以成为延续历史不公正的工具。如果人工智能影响人们获取就业、住房、保险、医疗保健或教育等相关服务的方式，这尤其有害。
m/s Azure Power Maple
在CEA主席CEA的主席将于13.10.2023在06:00 PM与CTUIL，GRID-INDIA和RE Developers的代表在混合模式下举行。参与者名单附有附件 - i。CEA主席指示首席工程师（网格管理），CEA介绍了会议议程。2。首席工程师（GM部门）表示，讨论的主要议程是解决可再生能源（RE）开发人员不合规的问题，该问题根据CEA（到30.09.2023）的CEA（技术标准）（技术标准），并讨论此方面要采取进一步行动的过程。他还向M/S Azure Power Maple Private Limited提交的请愿书，以寻求时间延长时间来安装拉贾斯坦邦巴德拉（Bhadla）连接的300 MW太阳能项目所需的反应性电力补偿设备。他说M/s Azure Power Maple Pvt。Ltd.由Hon'ble CERC指示，以解决CEA解决此问题。3。主席，CEA强调，根据RE开发人员本人所做的承诺和承诺，发出了条件/临时连通性/第一次收费，他们将在2023年6月30日之前遵守所有现有法规。遵守现有法规的时间表进一步延长至2023年9月30日，所有RE开发商都相互同意。这一扩展旨在促进将一代产生整合到电网中，以实现印度政府设定的可再生能源发电目标。4。主席，CEA表示，无法按照上述时间限制遵守的植物应该挺身而出，说他们错过了合规时间表，并可能采取适当的行动对他们采取适当的行动，包括Re Plant的断开连接。主席，CEA询问所有Re Replant和M/S Azure Power Maple Pvt。Ltd.尤其要分享他们为遵守现有法规而采取的措施，并履行自己的承诺和承诺，并在获得有条件的连通性 /首次收取批准时提交的承诺。Grid-India分享说，各自的RLDC与日期为13.09.2023的妈妈发出了信件，向所有临时/条件FTC发行了基于CEA Mom，日期为2023年3月5日和2023年5月22日，2023年5月22日。m/s Azure Maple Pvt。Ltd.提交了日期为28.03.2023的承诺，指出它应安装55 MVA额外的逆变器容量（0.185MVA×296 NOS。）根据RE工厂在2023年9月30日之前提交的研究。5。m/s Azure Maple Pvt。Ltd.指出，根据研究报告，大约需要55 MVA额外的逆变器才能满足反应性赔偿以满足合规性。大约24 MVA容量的逆变器（0.185MVA×130号）处于执行的各个阶段，并安装相同的安装应在2023年11月底完成。6。主席，CEA表示关注Re工厂未能履行自己的承诺，因为他们错过了他们同意的30.06.23的时间表，进一步的RE RE工厂也未能见面但是，鉴于他们的理解可能会改变反应性电力补偿要求可能会改变，但迄今为止，尚未采取任何措施。
Microsoft：Azure，AI和开发工具
•为学生的Azure：▪使用UCI电子邮件地址为学生注册Azure。通过微软的验证过程验证学术状况。•Microsoft为学生学习：▪访问Microsoft Learn。导航到学生部分。为学生量身定制的教程，课程和模块。•Azure开发工具用于教学：▪通过Azure Dev工具访问免费软件，开发人员工具和学习资源。•认知服务：▪开始使用Azure的认知服务。尝试AI服务，例如视觉，语音和语言处理。•Azure机器学习：▪探索Azure机器学习。使用Azure的集成工具构建，训练和部署机器学习模型。•Visual Studio：▪下载Visual Studio社区版，是学生的免费版本。访问软件开发和AI集成的内置工具和库。•GitHub学生开发人员包：▪注册GitHub学生开发人员包。从Azure积分，开发工具和其他Microsoft Outings中受益。•Microsoft AI学校：▪深入Microsoft AI学校。访问以AI为重点的教程，项目和挑战。•Microsoft Bot框架：▪与Bot Framework的官方网站互动。学会创建和集成AI驱动的聊天机器人。•Microsoft的学生研究：▪访问Microsoft Research的网站。访问适用于学术追求的数据集，工具和AI研究项目。
Apgate SDP用于Azure参考体系结构
•为混合云创建：AppGate旨在保护所有企业云资源，包括在Azure中运行的那些工作负载。AppGate具有灵活的分布式部署模型，可适应任何体系结构，自动检测服务器实例创建，并利用用户和服务器属性确定访问。AppGate还桥梁并集成了企业混合云基础架构的所有元素，以控制对身份验证的用户的访问权限，无论其何处，都可以使用适当的云资源。•无缝集成：AppGate可以降低成本，复杂性和配置第三方访问，特权用户访问和云基础架构管理的工作。它结合了一个系统中的授权，加密和访问控制，取代了许多传统的点产品。AppGate还将与大多数身份和SIEM解决方案集成在一起，从而使企业可以利用现有的安全基础结构。这可以实施强大的身份验证，并使组织可以将网络安全与其身份管理工具联系起来。•以用户为中心的网络安全性：AppGate提供应用程序和特定于服务的身份验证和授权，该验证和授权控制（网络）访问用户内部或外部连接是否。appgate动态创建一个基于用户属性为每个用户会话量身定制的安全，加密的网络段。网络访问规则并非曾经保存过一次，而是实时创建和执行。•合规性是关键：Appgate可以通过降低范围和审计复杂性来帮助企业降低监管合规成本。Azure组件有助于进行多种监管控制，Appgate可以进一步增强这些控制。AppGate还可以减少属于审计范围内的数字系统，从而消除了对某些监管控制本身的需求。强大的记录提供了满足审核员要求所需的所有可能证据。本文档提供了有关如何在Azure中部署Appgate的介绍，其次是四个详细的体系结构方案。如果您不熟悉AppGate实施的软件定义的周围（SDP）体系结构，请访问https://www.appgate.com/Resources/ebooks/zero-trust-network-work-work-work-access-access-ackess-一切
Azure：云计算服务白皮书
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AI-900T00：Microsoft® Azure® AI 基础知识
课程描述 本课程介绍与人工智能 (AI) 相关的基本概念，以及可用于创建 AI 解决方案的 Microsoft Azure 服务。本课程并非旨在教导参与者成为专业的数据科学家或软件开发人员，而是旨在提高对常见 AI 工作负载的认识以及识别 Azure 服务以支持它们的能力。目标受众 本课程适用于：
Azure AI 和高级分析功能
UST 经验丰富的数据科学家、AI 工程师和机器学习开发人员为您的组织提供最佳实践，并帮助您快速掌握最新的 Microsoft Azure 机器学习功能 - 快速轻松地构建、训练和部署机器学习模型。他们的专业知识可帮助您利用尖端技术，如自动化机器学习、Fairlearn、Jupyter、Visual Studio Code 框架（如 PyTorch Enterprise、TensorFlow 和 Scikit-learn）。借助自动化机器学习和拖放界面等低代码和无代码工具，您可以扩展数据科学团队并更快地生成模型。此外，使用 ONNX Runtime，您可以使用 Azure Kubernetes 服务 (AKS) 轻松大规模部署并最大化机器学习推理。
Azure AI 基础知识 - 技能测量
描述 AI 解决方案中公平性的考虑因素 描述 AI 解决方案中可靠性和安全性的考虑因素 描述 AI 解决方案中隐私和安全性的考虑因素 描述 AI 解决方案中包容性的考虑因素 描述 AI 解决方案中透明度的考虑因素 描述 AI 解决方案中问责制的考虑因素
