XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System加速数据
利用 NetApp AI 和 Run:AI 加速数据科学计划
解决方案 NetApp 和 Run:AI 合作简化了 AI 工作负载的编排，简化了深度学习 (DL) 的数据管道和机器调度流程。通过简化、加速和集成经过验证的 NetApp ONTAP AI 架构的数据管道，您可以充分实现 AI 和 DL 的前景。Run:AI 的 AI 工作负载编排增加了一个专有的基于 Kubernetes 的调度和资源利用率平台，以帮助研究人员管理和优化 GPU 利用率。这些产品共同支持在不同的计算节点上并行运行大量实验，并快速访问集中存储上的许多数据集。
自动响应勒索软件。加速数据恢复。
Cohesity、Cohesity 徽标、SnapTree、SpanFS、DataPlatform、DataProtect、Helios 和其他 Cohesity 标志是 Cohesity, Inc. 在美国和/或国际上的商标或注册商标。其他公司和产品名称可能是与其相关的各自公司的商标。本材料 (a) 旨在为您提供有关 Cohesity 和我们的业务和产品的信息；(b) 在撰写时被认为是真实准确的，但可能会随时更改，恕不另行通知；(c) 按“原样”提供。Cohesity 不承担任何明示或暗示的条件、陈述和任何类型的保证。
利用 CLAIRE AI Engine 实现数据治理自动化，加速数据驱动的决策制定
Informatica (NYSE: INFA) 通过帮助企业实现其最关键资产的变革力量，将数据和人工智能带入生活。如果正确解锁，数据将成为一种活生生的、值得信赖的资源，并在整个组织中普及，将混乱变为清晰。通过 Informatica Intelligent Data Management Cloud™，公司正在为其数据注入活力，以推动更大的想法、创建改进的流程并降低成本。它由我们的人工智能引擎 CLAIRE ® 提供支持，是唯一一款专用于管理任何类型、模式、复杂性或任何位置的工作负载的数据的云 - 所有这些都在单一平台上完成。
使用可穿戴传感器收集的心率和手动加速数据评估大学生的精神压力
压力是各种心理健康障碍，包括大学生的抑郁和焦虑。早期压力诊断和干预可能会降低患精神疾病的风险。我们使用了一种基于机器学习的方法来使用自然主义研究中收集的数据鉴定压力，该研究利用自我报告的压力作为基础真理以及生理数据，例如心率和手动加速。这项研究涉及来自一个大型校园的54名大学生，他们使用可穿戴腕部的传感器和移动健康（MHealth）应用程序连续40天使用。该应用程序收集了生理数据，包括以一个Hertz频率的心率和手动加速。该应用程序还通过敲击手表面来使用户能够自我报告压力，从而产生了自我报告的压力的时间标记记录。我们使用心率和加速度计数据创建，评估和分析的机器学习算法，用于识别大学生之间的压力事件。XGBoost方法是最可靠的模型，AUC为0.64，精度为84.5％。手动加速度的标准偏差，心率的标准偏差和最小心率是压力检测的最重要特征。该证据可能支持使用智能手表传感器识别生理反应中的模式的功效，并可能为实时检测压力的未来工具的设计提供信息。关键字：心理健康，机器学习，压力，学生，检测
加速数据中心基础设施上的 AI 训练和推理
NVIDIA EGX™ 平台使企业 IT 能够在高性能且经济高效的基础设施上提供完整的 AI 解决方案。该平台基于 NVIDIA 认证系统（由高性能 GPU 和高速、安全的 NVIDIA ® Mellanox ® 网络组成的企业级服务器）由我们的合作伙伴构建和销售。NVIDIA EGX 平台通过标准化单一统一架构以实现轻松的管理、部署、操作和监控，使客户能够为未来做好准备，同时降低成本。