


SAP annonce de nombreuses nouvelles fonctionnalités d'IA générative, améliorant la plateforme Datasphere
SAP lance une multitude de nouvelles fonctionnalités d'IA générative et ces capacités seront bientôt disponibles sur la plateforme SAP Datasphere.
SAP a déclaré que les dernières fonctionnalités mises à jour offriront aux utilisateurs une expérience d'interaction avec les données d'entreprise plus intuitive et contribueront à promouvoir une transformation plus intelligente des entreprises. Ces nouvelles fonctionnalités incluent des outils copilotes pour automatiser une variété de tâches d'analyse de données et des capacités de bases de données vectorielles pour prendre en charge des charges de travail d'IA générative plus avancées. De plus, de nouveaux graphiques de connaissances sont lancés pour révéler diverses informations et modèles dans des ensembles de données complexes. L'introduction de ces fonctions apportera aux utilisateurs des flux de travail plus efficaces, améliorera les capacités d'analyse des données et fournira une assistance plus complète à la prise de décision de l'entreprise.
SAP Datasphere sort en mars 2023, à seulement deux jours de sa date de sortie. SAP a expliqué que SAP Datasphere est la prochaine génération de SAP Data Warehouse Cloud et est conçu pour servir de point centralisé principal pour connecter, coordonner et distribuer les données client à partir d'applications SAP et non SAP.
La plate-forme extrait des informations de divers fournisseurs de cloud, fournisseurs de données et systèmes sur site et rend toutes ces données accessibles en un seul endroit, en s'intégrant à des outils d'analyse tiers pour aider les entreprises à analyser ces informations afin d'obtenir des informations commerciales. L'avantage de SAP Datasphere est qu'il conserve automatiquement le contexte métier des informations collectées, contrairement aux autres entrepôts de données centralisés qui doivent utiliser des processus manuels pour capturer ce contexte.
Avec cette mise à jour, SAP Datasphere peut désormais offrir aux utilisateurs davantage d'avantages. Par exemple, SAP Analytics Cloud fournit l'IA générative de SAP - copilot Joule, qui peut être utilisée pour créer automatiquement des rapports, des tableaux de bord, des visualisations, des plans, etc.
SAP a noté que cette automatisation est réalisée grâce aux dernières capacités vectorielles de SAP HANA Cloud, qui sont désormais largement disponibles pour les utilisateurs. La recherche de vecteurs est une fonctionnalité importante de l’IA générative, permettant aux grands modèles de langage d’exploiter pleinement les données non structurées, améliorant ainsi encore la portée de leurs connaissances.
SAP a déclaré qu'afin de protéger les données des clients contre les fuites par Joule ou d'autres modèles d'IA générative, ils renforcent leur coopération avec Collibra. Assurez le respect des réglementations en matière de conformité et de confidentialité en intégrant la plateforme Collibra AI Governance à SAP Datasphere. Cette collaboration renforcera encore les mesures de gestion et de protection des données pour garantir la sécurité et la conformité des données clients.
Le nouveau SAP Datasphere Knowledge Graph fournira aux utilisateurs l'aide nécessaire pour découvrir des informations et des modèles cachés dans leur entreprise. Cette fonctionnalité permet aux responsables technologiques et commerciaux d'explorer plus en profondeur les relations entre les données, les métadonnées et les processus métier. Cette technologie peut également améliorer les performances de l’IA générative et offrir aux utilisateurs une meilleure expérience.
Enfin, SAP Datasphere est plus étroitement intégré à SAP Analytics pour fournir des analyses plus puissantes pour la planification interorganisationnelle. SAP a déclaré que les entreprises peuvent désormais tirer parti d'un modèle unique et flexible pour éliminer les silos de données et utiliser un outil unique pour la préparation, la modélisation et la planification des données.
Cette intégration apporte également une nouvelle fonctionnalité « Compass » à SAP Analytics Cloud pour améliorer les processus de planification et d'analyse avec des simulations basées sur les données. Les utilisateurs peuvent concevoir et exécuter des simulations complexes à l'aide d'une simple interface de discussion, les aidant ainsi à prévoir plus précisément les résultats commerciaux.
Juergen Mueller, directeur de la technologie de SAP, a déclaré que la capture de données pour prendre de meilleures décisions est devenue une priorité absolue pour les entreprises. Il a déclaré que les applications d'IA modernes reposent sur des données de haute qualité et que SAP Datasphere est une plate-forme parfaite pour obtenir ces données. Il a ajouté : « Nos dernières innovations SAP Datasphere et notre nouveau partenariat élargi avec Collibra représentent un pas de géant dans notre capacité à aider nos clients à conduire une transformation commerciale intelligente grâce aux données
Doug, analyste chez Constellation Research Henschen, a déclaré qu'il croyait en SAP. est sur la bonne voie avec Datasphere, notamment en mettant l'accent sur un écosystème de données ouvert et une couche sémantique qui se situe au-dessus de toutes les sources d'informations. Il a déclaré : « SAP exploite désormais la compréhension contextuelle de ses applications et des objectifs commerciaux de ses clients pour prendre en charge la recherche vectorielle, les graphiques de connaissances et l'IA générative. Les clients SAP me disent que l'architecture structurée de Datasphere leur donne la flexibilité nécessaire pour accéder à ce dont ils ont besoin dans le cloud. Le tout sans avoir à déplacer ou copier des données à un coût élevé. »
SAP a fait progresser ses initiatives en matière d'IA dans plusieurs domaines. Quelques semaines après le lancement de Joule, SAP a lancé une variété d'outils basés sur Joule pour les équipes de service client. Puis, en novembre de l'année dernière, SAP a lancé SAP Build Code, une version de la plateforme de développement low-code SAP Build, qui comprend des aides à la productivité basées sur l'IA optimisées pour le développement Java et JavaScript.
En juillet de l'année dernière, SAP a participé au financement de série B de 500 millions de dollars américains d'Aleph Alpha, une startup allemande axée sur le développement de modèles linguistiques à grande échelle. Le même mois, SAP a investi dans Anthropic et Cohere, un important développeur de modèles de langage, pour un montant non divulgué.
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Lors de la conversion des chaînes en objets dans vue.js, JSON.Parse () est préféré pour les chaînes JSON standard. Pour les chaînes JSON non standard, la chaîne peut être traitée en utilisant des expressions régulières et réduisez les méthodes en fonction du format ou du codé décodé par URL. Sélectionnez la méthode appropriée en fonction du format de chaîne et faites attention aux problèmes de sécurité et d'encodage pour éviter les bogues.

Résumé: Il existe les méthodes suivantes pour convertir les tableaux de chaîne Vue.js en tableaux d'objets: Méthode de base: utilisez la fonction de carte pour convenir à des données formatées régulières. Gameplay avancé: l'utilisation d'expressions régulières peut gérer des formats complexes, mais ils doivent être soigneusement écrits et considérés. Optimisation des performances: Considérant la grande quantité de données, des opérations asynchrones ou des bibliothèques efficaces de traitement des données peuvent être utilisées. MEILLEUR PRATIQUE: Effacer le style de code, utilisez des noms de variables significatifs et des commentaires pour garder le code concis.

L'article présente le fonctionnement de la base de données MySQL. Tout d'abord, vous devez installer un client MySQL, tel que MySQLWorkBench ou le client de ligne de commande. 1. Utilisez la commande MySQL-UROot-P pour vous connecter au serveur et connecter avec le mot de passe du compte racine; 2. Utilisez Createdatabase pour créer une base de données et utilisez Sélectionner une base de données; 3. Utilisez CreateTable pour créer une table, définissez des champs et des types de données; 4. Utilisez InsertInto pour insérer des données, remettre en question les données, mettre à jour les données par mise à jour et supprimer les données par Supprimer. Ce n'est qu'en maîtrisant ces étapes, en apprenant à faire face à des problèmes courants et à l'optimisation des performances de la base de données que vous pouvez utiliser efficacement MySQL.

Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles la startup MySQL échoue, et elle peut être diagnostiquée en vérifiant le journal des erreurs. Les causes courantes incluent les conflits de port (vérifier l'occupation du port et la configuration de modification), les problèmes d'autorisation (vérifier le service exécutant les autorisations des utilisateurs), les erreurs de fichier de configuration (vérifier les paramètres des paramètres), la corruption du répertoire de données (restaurer les données ou reconstruire l'espace de la table), les problèmes d'espace de la table InNODB (vérifier les fichiers IBDATA1), la défaillance du chargement du plug-in (vérification du journal des erreurs). Lors de la résolution de problèmes, vous devez les analyser en fonction du journal d'erreur, trouver la cause profonde du problème et développer l'habitude de sauvegarder régulièrement les données pour prévenir et résoudre des problèmes.

Afin de définir le délai d'expiration de Vue Axios, nous pouvons créer une instance AxiOS et spécifier l'option Timeout: dans les paramètres globaux: vue.prototype. $ Axios = axios.create ({timeout: 5000}); Dans une seule demande: ce. $ axios.get ('/ api / utilisateurs', {timeout: 10000}).

Traiter efficacement 7 millions d'enregistrements et créer des cartes interactives avec la technologie géospatiale. Cet article explore comment traiter efficacement plus de 7 millions d'enregistrements en utilisant Laravel et MySQL et les convertir en visualisations de cartes interactives. Exigences initiales du projet de défi: extraire des informations précieuses en utilisant 7 millions d'enregistrements dans la base de données MySQL. Beaucoup de gens considèrent d'abord les langages de programmation, mais ignorent la base de données elle-même: peut-il répondre aux besoins? La migration des données ou l'ajustement structurel est-il requis? MySQL peut-il résister à une charge de données aussi importante? Analyse préliminaire: les filtres et les propriétés clés doivent être identifiés. Après analyse, il a été constaté que seuls quelques attributs étaient liés à la solution. Nous avons vérifié la faisabilité du filtre et établi certaines restrictions pour optimiser la recherche. Recherche de cartes basée sur la ville

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L'optimisation des performances MySQL doit commencer à partir de trois aspects: configuration d'installation, indexation et optimisation des requêtes, surveillance et réglage. 1. Après l'installation, vous devez ajuster le fichier my.cnf en fonction de la configuration du serveur, tel que le paramètre innodb_buffer_pool_size, et fermer query_cache_size; 2. Créez un index approprié pour éviter les index excessifs et optimiser les instructions de requête, telles que l'utilisation de la commande Explication pour analyser le plan d'exécution; 3. Utilisez le propre outil de surveillance de MySQL (ShowProcessList, Showstatus) pour surveiller la santé de la base de données, et sauvegarde régulièrement et organisez la base de données. Ce n'est qu'en optimisant en continu ces étapes que les performances de la base de données MySQL peuvent être améliorées.
