


Zukünftige Trends in der Cloud und generativer künstlicher Intelligenz
Im sich ständig weiterentwickelnden Geschäftsumfeld vervielfachen sich die Daten in alarmierendem Tempo. Die Datenexplosion hat in Unternehmen aller Größen und Branchen einen dringenden Bedarf an effizientem Datenmanagement geschaffen. Datenverantwortliche stehen vor der Herausforderung, auf diese (internen, externen, dritten) Daten zuzugreifen, sie zu verwalten, zu verteilen und einen Mehrwert daraus zu ziehen und gleichzeitig ihre Relevanz und ihren Wert zu wahren.
Die neue Schreibweise lautet: Im traditionellen Ansatz setzen wir auf traditionelle Systeme, Architekturen und Speichermethoden, was nicht nur zu Ressourcenbeschränkungen führt, sondern auch hohe Kosten mit sich bringt. Aus diesem Grund nutzen immer mehr Unternehmen die Cloud als revolutionäre Lösung. Mit dieser Transformation werden nicht nur die Kosten deutlich gesenkt, sondern auch die Zugänglichkeit und Machbarkeit in der heutigen datengesteuerten Welt verbessert
Im aktuellen dynamischen Geschäftsumfeld spielen Cloud-Technologie und generative künstliche Intelligenz eine entscheidende Rolle, insbesondere wenn es darum geht bis hin zur Cloud-Migration bietet eine Vielzahl von Vorteilen. Unter anderem ist die Datensicherheit ein entscheidender Vorteil auf dieser transformativen Reise. Cohen betonte, dass Cloud-Technologie und generative künstliche Intelligenz in einem sich weiterentwickelnden Geschäftsumfeld unverzichtbare Säulen sind, um den Geschäftserfolg und die Differenzierung voranzutreiben.
Die Cloud-Migration spart nicht nur enorme Kosten und verbessert die Skalierbarkeit; Datensicherheit ist ein grundlegender Bestandteil der Umstellung auf die Cloud. Cloud-Anbieter investieren stark in Sicherheitsmaßnahmen, halten strenge Compliance-Zertifizierungen ein und setzen starke Verschlüsselung ein. Dadurch können Unternehmen sicher sein, dass ihre Daten weiterhin gut vor Datenschutzverletzungen, Cyber-Bedrohungen und unbefugtem Zugriff geschützt sind.
Kosteneinsparungen sind zur Hauptantriebskraft für die Cloud-Transformation geworden. Die Kosten für die Wartung von Speicher, Servern und Betrieb vor Ort veranlassen Unternehmen zur Migration. Berichten zufolge können Unternehmen durch die Cloud-Migration bis zu 30 % der Kosten einsparen. Diese Einsparungen ergeben sich aus der Eliminierung der Vorlaufkosten für Hardware, der Reduzierung des Energieverbrauchs und der Möglichkeit, Ressourcen je nach Bedarf zu skalieren und die finanziellen Ausgaben an die tatsächliche Nutzung anzupassen.
Herkömmliche Data Warehouses sind eine weitere Herausforderung, mit der Unternehmen konfrontiert sind. Untersuchungen zufolge verschlingt die Wartung dieser Systeme durchschnittlich 70 % des IT-Budgets und lässt nur begrenzten Spielraum für Innovation und Wachstum. Die schiere Komplexität und Menge der von diesen Systemen verarbeiteten Daten stellen eine Belastung für ihre Fähigkeiten dar, da sie ursprünglich nicht für die Bewältigung der Anforderungen moderner Datenströme konzipiert waren.
Entfesseln Sie das Potenzial für Veränderungen
Beim Umschreiben ändert sich die Bedeutung des Originaltextes nicht und muss ins Chinesische übersetzt werden. Hier ist der neu geschriebene Inhalt: Die Vorteile der Cloud-Migration gehen über Kosteneinsparungen hinaus und können das Potenzial eines Unternehmens für erweiterte Analysen und künstliche Intelligenz/maschinelles Lernen freisetzen. Diese Technologien senken nicht nur die Kosten, sondern ermöglichen auch datenbasierte Entscheidungen mit beispielloser Genauigkeit und Geschwindigkeit. Durch KI-gestützte Erkenntnisse können Unternehmen das Kundenerlebnis verbessern, indem sie Dienstleistungen entsprechend den Kundenerwartungen anpassen. Darüber hinaus kann KI/ML verborgene Datenmuster aufdecken, die Produktentwicklung verbessern und neue Einnahmequellen erschließen. Im heutigen Wettbewerbsumfeld ist die Cloud-Migration nicht nur ein strategischer Schritt, sondern sichert auch das Überleben des Unternehmens, fördert Innovationen und hilft ihm, langfristigen Erfolg zu erzielen
Generative KI ist eine Teilmenge von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz, ein bahnbrechender Prozess. Spitzentechnologie, die autonom Inhalte vom Text bis hin zu ganzen Anwendungen erstellt. Die Technologie nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens, um die Branche zu revolutionieren, indem sie die Erstellung von Inhalten automatisiert, Benutzererlebnisse personalisiert und kreative Prozesse rationalisiert. Ein Beispiel aus der Einzelhandelsbranche verdeutlicht die transformative Wirkung generativer KI. Ein führender Einzelhandelsriese verlagerte Daten in die Cloud und nutzte generative KI-Funktionen, indem er fortschrittliche Algorithmen für maschinelles Lernen implementierte
Diese Algorithmen sagen nicht nur die Verbrauchernachfrage genau voraus, sondern treffen auch fundierte Entscheidungen über Lagerbestände und Produktplatzierung. Das Ergebnis: erhebliche Kosteneinsparungen und eine erhöhte Kundenzufriedenheit. Generative KI ist nicht auf den Einzelhandel beschränkt; sie verändert das Geschäft in verschiedenen Branchen, einschließlich der Biowissenschaften. Generative KI revolutioniert Prozesse und verbessert die Ergebnisse in der Biowissenschaftsbranche, indem sie die Entdeckung von Arzneimitteln beschleunigt, personalisierte Medizin ermöglicht und die wissenschaftliche Forschung vorantreibt.
Diese Beispiele aus der Praxis zeigen, wie generative KI Innovationen vorantreiben, die Effizienz steigern und letztendlich die menschliche Gesundheit verbessern kann. Die Automatisierung der generativen KI und die verbesserten Fähigkeiten zur Generierung von Inhalten und zur Entscheidungsfindung verändern die Branche und werden zu einer starken treibenden Kraft für Unternehmen, die sich für die Cloud-Migration entscheiden Ressourcen. Die Skalierbarkeit der Cloud stellt sicher, dass Unternehmen ohne Infrastruktureinschränkungen ehrgeizige generative KI-Projekte in Angriff nehmen können. Darüber hinaus erleichtert die Zugänglichkeit der Cloud die Zusammenarbeit zwischen verteilten Teams und fördert die Fernarbeit, die in der heutigen globalen Geschäftslandschaft eine wichtige Rolle spielt
Cloud-Dienstanbieter bieten außerdem flexible Preismodelle an, die es Unternehmen ermöglichen, nur für die von ihnen genutzten Rechenressourcen zu zahlen. Dieser kostengünstige Ansatz ermöglicht es, mit generativen KI-Modellen zu experimentieren, Projekte zu iterieren und bei Bedarf nahtlos zu skalieren. Es ist außerdem wichtig, dass Cloud-Service-Anbieter stark in Sicherheitsmaßnahmen investieren und strenge Compliance-Zertifizierungen einhalten, was für Unternehmen, die mit sensiblen Daten und regulatorischen Anforderungen arbeiten, von entscheidender Bedeutung ist. Die Cloud-Plattform bietet starke Sicherheitsfunktionen, Datenverschlüsselung und umfangreiche Compliance-Optionen, um sicherzustellen, dass generative KI-Projekte den Industriestandards entsprechen und die Datenintegrität wahren.
Cloud Computing fungiert im Wesentlichen als Katalysator, der es Unternehmen ermöglicht, das Potenzial künstlicher Intelligenz und anderer Technologien voll auszuschöpfen Spitzentechnologien. Es bietet die Infrastruktur, Skalierbarkeit, Kostenverwaltung, Zugänglichkeit und Sicherheit für die Bereitstellung und Nutzung dieser innovativen Lösungen. Dadurch entsteht eine beispiellos hohe Effizienz und Kreativität
Unter Berücksichtigung von Ressourcenfaktoren
Der Rechenbedarf generativer künstlicher Intelligenz ist enorm und erfordert große Mengen an Rechenressourcen und Speicherkapazität. 78 % der Unternehmen glauben, dass Cloud Computing für Initiativen zu künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen von entscheidender Bedeutung ist. Zu den wichtigsten Aspekten der Rolle der Cloud bei der Generierung künstlicher Intelligenz gehören Skalierbarkeit, Zugänglichkeit, Kostenmanagement, Datensicherheit und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
Das Training generativer Modelle der künstlichen Intelligenz erfordert die Verwendung großer Datensätze. Cloud-Plattformen stellen skalierbare Rechen- und Speicherressourcen bereit, sodass Unternehmen Ressourcen nach Bedarf konfigurieren können. Diese Skalierbarkeit stellt sicher, dass Unternehmen bei der Bewältigung ehrgeiziger generativer KI-Projekte nicht durch die Infrastruktur eingeschränkt werden. Darüber hinaus kann von überall über eine Internetverbindung auf cloudbasierte generative KI-Tools zugegriffen werden, was die Zusammenarbeit zwischen geografisch verteilten Teams erleichtert und Remote-Arbeit ermöglicht.
Generative KI-Projekte können erhebliche Ressourcen erfordern. Daher bieten Cloud-Dienstanbieter flexible Preismodelle an. Unternehmen können auf der Grundlage der von ihnen genutzten Ressourcen bezahlen, was kosteneffiziente Experimente, Projektiterationen und skalierbare Bereitstellungen ermöglicht.
Wenn Unternehmen eine Cloud-Migration in Angriff nehmen, sind sorgfältige Planung und Durchführung von entscheidender Bedeutung. Starke Geschäftsanwendungsfälle, eine gemeinsame Vision und eine umfassende Datenverwaltung schaffen die Grundlage für den Erfolg. Unternehmen müssen den aktuellen Stand erfassen, Lücken identifizieren und durchdachte Pläne und Roadmaps entwickeln, um den Wert von Daten, Berichten, Analysen und KI zu erkennen. Die Festlegung von Standards und Anforderungen für die Datenerfassung, -identifizierung, -speicherung und -nutzung ist für die Datenverwaltung und die Aufrechterhaltung vertrauenswürdiger Erkenntnisse von entscheidender Bedeutung.
Angesichts des rasanten Zuwachses an Tools und Technologien benötigen Unternehmen eine starke Datenstrategie, um ihre Investitionen effektiv zu skalieren und aufrechtzuerhalten. Eine solche Strategie identifiziert Schlüsselfunktionen und skizziert Pläne für Datenmigration, Integration, Bereinigung, Standardisierung und Governance, wobei die Datenverwaltung als Programm behandelt wird. Angesichts des rasanten Zuwachses an Tools und Technologien benötigen Unternehmen eine starke Datenstrategie, um ihre Investitionen effektiv zu skalieren und aufrechtzuerhalten. Eine solche Strategie identifiziert Schlüsselfunktionen und skizziert Pläne für Datenmigration, Integration, Bereinigung, Standardisierung und Governance, wobei die Datenverwaltung als Prozess behandelt wird erhöhen die Anforderungen an ein effizientes Datenmanagement weiter. Cloud-Technologie und generative KI sind zu unverzichtbaren Säulen geworden, um dieser Herausforderung zu begegnen und den Geschäftserfolg voranzutreiben. Die Cloud-Migration spart nicht nur Kosten, sondern sorgt auch für Skalierbarkeit, Zugänglichkeit und mehr Sicherheit und stellt sicher, dass die finanziellen Ausgaben der tatsächlichen Ressourcennutzung entsprechen Treffen Sie Entscheidungen, verbessern Sie das Kundenerlebnis und entdecken Sie bisher unentdeckte Datenmuster. Generative KI ist eine Spitzentechnologie, die nicht nur Kosten senken, sondern auch die Erstellung, Personalisierung und kreative Prozesse von Inhalten in verschiedenen Branchen revolutionieren kann. Eine erfolgreiche Cloud-Migration erfordert jedoch sorgfältige Planung, leistungsstarke Datenverwaltung und Anleitung durch erfahrene Cloud-Experten . Diese Experten können die richtigen Cloud-Dienste auswählen, skalierbare Architekturen entwerfen, Kosten optimieren und strenge Sicherheits- und Compliance-Maßnahmen gewährleisten. Kurz gesagt, eine erfolgreiche Cloud-Migration wird die Agilität, Skalierbarkeit und Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens verbessern und eine erfolgreiche und innovative Zukunft für das Unternehmen schaffen
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Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen

Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

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