XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System中心的
数据中心的重要性
今天，有些人使用现代电子通信设备，并在本地，区域和国际网络上共享大量信息。仍然，他们不知道促进此信息交换所需的内容。除了共享个人信息的个人外，政府机构和私人实体除了基于信息的决策到目标营销活动的不同目的收集信息。数字转换如火如荼，数据中心被认为是骨干。从支持AI驱动的技术到云计算和物联网应用程序，数据中心赋予了无缝处理和存储大量信息的能力。加勒比地区也不例外；随着采用全球技术趋势的渴望越来越大，我们需要迅速解决一些独特的挑战，以确保该地区参与数字经济。这些挑战包括连通性，高运营成本和IT专业人员的短缺。这些挑战可以阻止该地区的数字转换过程以与世界其他地区相同的速度发展。
以数据为中心的安全性
我知道，我知道……多年来，TechVision Research称身份为“新外围”。，但身份（演员）只是强大的安全姿势的一部分。数据（资源）可以被视为新的周边，因为传统的安全措施（例如强大的网络周围，防火墙和入侵检测系统）不再足以防止复杂的网络威胁。重点已转移到保护数据本身，因为它是网络犯罪分子的主要目标。这种方法涉及将访问决策更接近数据本身，确保只有授权的用户才能访问，并使数据加密无缝且用户友好。“零信任网络”的概念强调，安全性不应仅依靠外围防御，而应包括强大的数据保护策略。这种转变是由网络攻击的频率和复杂性（例如勒索软件和双重勒索）驱动的，这些勒索软件和双重敲诈勒索的目标是有价值和敏感的数据。因此，确保数据本身在维护组织资产和维持监管合规性方面已变得至关重要。
Sema4：以患者为中心的
Natalis：• 补充新生儿筛查诊断面板：• 听力和视力丧失 • 心脏缺陷 • 原发性免疫缺陷/IBD • 神经发育面板，包括 Noonan 综合征和 ASD • 骨骼发育不良/肢体缺陷 • 小头畸形 • 诊断外显子组
以数据为中心的人工智能
摘要 以数据为中心的人工智能（data-centric AI）代表了一种新兴范式，强调了系统地、大规模地增强数据以构建有效、高效的基于人工智能的系统的重要性。这种新范式是对最近以模型为中心的人工智能的补充，后者专注于使用一组固定的数据集根据模型的变化来提高基于人工智能的系统的性能。本文的目的是向商业和信息系统工程（BISE）领域的从业者和研究人员介绍以数据为中心的人工智能。本文定义了相关术语，提供了以数据为中心的人工智能范式与以模型为中心的人工智能范式对比的关键特征，并介绍了一个框架来说明以数据为中心的人工智能的不同维度。此外，本文还概述了以数据为中心的人工智能的可用工具，并将这种新范式与相关概念区分开来。最后，本文讨论了以数据为中心的 AI 对 BISE 社区的长期影响。
以心脏为中心的领导
作者布雷恩·布朗（Brene Brown）以她在《脆弱性》上的泰特（Tedtalk）而闻名，他写了一本精彩的书，名为《大胆》（Daring）：脆弱的勇气如何改变我们的生活，爱，父母和铅（2012）。“勇气始于出现并让自己被看到，”她写道。这听起来很棒，但是我知道真正让自己被看到是多么艰难。如果其他人真正见到我，那么他们会注意到我的某些部分“在关节中松散，而且非常破旧”。（好吧，从字面意义上讲，由于我正在练习诚实，因此也有一点。）只有当我能够进入我所有的“破旧”场所的接收场所和热爱时，我才能对真实的关系开放。因为我们所有人都有自己内心的位置，所以我们认为自己是不好的。我们世界上的大部分伤害来自试图彼此隐藏这些地方。一旦我们将“ shabbens”作为我们自己的一个可以接受的部分，就有可能更加联系，含义和喜悦。
以数据为中心的零信任
2010 年，时任 Forrester Research 分析师的 John Kindervag 提出了这样一种观点，即组织不应将信任扩展到其边界内外的任何事物。在此过程中，他创造了零信任的概念。从本质上讲，零信任是一种思考安全策略的方式，其理念是“不信任任何人，验证一切”。它通常被称为零信任安全模型或零信任框架，是一种设计和实施安全程序的方法，其理念是任何用户、设备或代理都不应具有绝对信任。相反，任何人或任何事物（设备或系统）如果试图访问公司资产，都必须证明它值得信任。零信任假设不存在传统的网络边缘；网络可以是本地的、在云端的，也可以是与任何地方的资源以及任何位置的工作人员的组合或混合。
