Xeon Phi
Обнаружение подпоследовательностей во временных рядах
Повседневная жизнь человека неразрывно связана с временными рядами: курсы валют, электрокардиограммы и другие показатели предоставляют сырье, интеллектуальный анализ которого приносит сегодня немалую пользу, в частности, позволяя автоматически обнаруживать аномальные явления. Однако решение данных задач для больших временных рядов требует особых алгоритмов, максимально использующих потенциал современных многоядерных ускорителей.
.jpg)
LLM в инструментах Data Governance и их практическое применение
Использование и применение моделей искусственного интеллекта как ответ на усиление требований к информационной безопасности
Самое читаемое
- Склад, шкаф и здравый смысл: почему файловое и объектное хранилище не конкурируют, а дополняют друг друга
- ВТБ: построение промышленной BI-платформы на open source
- red_mad_robot: Daisy — единое окно для быстрого доступа к лучшим LLM
- Дженсен Хуанг: Токены – новая валюта эпохи ИИ
- «Апатит»: поддержка с помощью GPT
- «ЛАБХАБ»: углубленный скрининг данных медицинских лабораторий без дополнительных затрат
- Петербургская Биржа: торговля и клиринг на российских технологиях
- РСХБ: ИИ и аналитика на единой платформе
- Как превратить электронные таблицы в управляемую среду данных предприятия
- Юбилейный форум «Данные+ИИ»: честный разговор о реальной ценности данных и ИИ
- Газпромбанк и Data Sapience: маркетинг на российской платформе
- «АстраЗенека», Axenix, TData: платформа управления данными для фармацевтики
