


Microsoft favorise l'intégration continue du cloud public évolutif dans le secteur de la santé
Microsoft a annoncé jeudi qu'à partir du Mount Sinai Health System, l'un des plus grands systèmes médicaux universitaires de la ville de New York, les clients d'Epic peuvent profiter de Microsoft Azure Large Instances, une plate-forme conçue pour exécuter à grande échelle Epic Une solution conçue pour bases de données de dossiers de santé (DSE) pouvant gérer jusqu'à 50 millions d'accès aux bases de données par seconde. Azure Large Instances exploite des ressources dédiées pour permettre à Mount Sinai et à d'autres clients d'Epic d'évoluer au-delà des limites des précédentes solutions d'infrastructure de cloud public
Mount Sinai Institute of Digital and Information Technology, en étroite collaboration avec Accenture Kristin Myers, présidente , vice-président exécutif et directeur du numérique et de l'information, a déclaré qu'il était très enthousiaste à l'idée de déplacer de nombreuses charges de travail vers Azure, ce qui en fait la plus grande instance de production Epic exécutée sur Azure au monde. Cette initiative favorise la transformation numérique, accélère l'IA et l'innovation, offre évolutivité et flexibilité et réduit les coûts d'infrastructure initiaux, améliorant ainsi les soins et la découverte et rationalisant les opérations. dossier centré sur le patient appelé DSE. Ce dossier contient l'historique de santé et de traitement du patient afin de mieux comprendre les soins prodigués au patient. Alors que les organisations de soins de santé gèrent des environnements de plus en plus complexes et des conditions économiques difficiles, il existe un désir de consolider les centres de données et de s’efforcer de permettre davantage d’innovation. « Pour permettre la transformation numérique, nous devons collaborer avec des partenaires essentiels à la mission du système de santé et aux soins aux patients », a déclaré Joseph Gimigliano, directeur de la technologie chez Mount Sinai. Microsoft et Epic entretiennent un partenariat de longue date et utiliseront Epic dans le cadre d'une collaboration continue. tests et ingénierie. Tom McGuinness, vice-président mondial de la santé et des sciences de la vie chez Microsoft, a déclaré que grâce à son partenariat avec Epic, ils visent à fournir aux clients des solutions innovantes sur Azure pour aider les organisations de soins de santé à réduire la complexité de la gestion des infrastructures et à contrôler les coûts. , les aidant à réussir dans l'économie actuelle
Pour de nombreux prestataires de soins de santé, passer à un modèle informatique axé d'abord sur le cloud est la clé de la numérisation pour réduire les coûts et de meilleurs soins. La clé de la stratégie de transformation. Les établissements de santé sont confrontés à une augmentation des coûts liés au matériel, aux logiciels, à l'installation, à la maintenance et à la gestion, ainsi qu'à des difficultés à recruter et à retenir le personnel nécessaire pour créer et gérer des environnements hautement disponibles, sécurisés et conformes. En confiant la gestion du centre de données et du matériel à Microsoft, Azure offre des opportunités de flexibilité, de gestion des coûts et de réduction des risques. En réalisant plus rapidement la valeur des investissements dans le cloud et en tirant parti des opportunités d'innovation des données et de l'IA, les organisations peuvent repenser la façon dont elles exploitent les plateformes de santé numérique
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Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine

Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.

Selon les informations de ce site du 14 août, lors de la journée d'événement Patch Tuesday d'aujourd'hui, Microsoft a publié des mises à jour cumulatives pour les systèmes Windows 11, notamment la mise à jour KB5041585 pour 22H2 et 23H2 et la mise à jour KB5041592 pour 21H2. Après l'installation de l'équipement mentionné ci-dessus avec la mise à jour cumulative d'août, les changements de numéro de version attachés à ce site sont les suivants : Après l'installation de l'équipement 21H2, le numéro de version est passé à Build22000.314722H2. le numéro de version est passé à Build22621.403723H2. Après l'installation de l'équipement, le numéro de version est passé à Build22631.4037. Le contenu principal de la mise à jour KB5041585 pour Windows 1121H2 est le suivant : Amélioration : Amélioré.

L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes

Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S

Au second semestre 2024, le blog officiel de sécurité Microsoft a publié un message en réponse à l'appel de la communauté de la sécurité. La société prévoit d'éliminer le protocole d'authentification NTLAN Manager (NTLM) dans Windows 11, publié au second semestre 2024, pour améliorer la sécurité. Selon des explications précédentes, Microsoft a déjà pris des mesures similaires auparavant. Le 12 octobre dernier, Microsoft a proposé un plan de transition dans un communiqué de presse officiel visant à supprimer progressivement les méthodes d'authentification NTLM et à inciter davantage d'entreprises et d'utilisateurs à passer à Kerberos. Pour aider les entreprises susceptibles de rencontrer des problèmes avec les applications et services câblés après avoir désactivé l'authentification NTLM, Microsoft fournit IAKerb et

Récemment, Samsung Display et Microsoft ont signé un important accord de coopération. Selon l'accord, Samsung Display développera et fournira des centaines de milliers de panneaux OLEDoS pour les visiocasques de réalité mixte (MR) à Microsoft. Microsoft développe un appareil MR pour le contenu multimédia tel que les jeux et les films. Il sera lancé une fois les spécifications OLEDoS finalisées, destiné principalement au domaine commercial, et devrait être livré dès 2026. Technologie OLEDoS (OLED sur silicium) OLEDoS est une nouvelle technologie d'affichage qui dépose des OLED sur un substrat de silicium. Par rapport aux substrats en verre traditionnels, elle est plus fine et comporte des pixels plus élevés. Écran OLEDoS et affichage ordinaire
