Категорія: Великі Дані та Аналітика

  • Microsoft представляє поверхню Copilot+ PC

    Microsoft представляє поверхню Copilot+ PC

    AI та кібербезпека переробляють робоче місце, і Microsoft рухає обидві поняття вперед із впровадженням свого нового поверхневого Copilot+ PC для бізнесу. Ці останні пристрої інтегрують можливості, керовані AI, та вдосконалені функції безпеки-включаючи процесор безпеки Microsoft Pluton,-запропонувати розумніший, більш стійкий досвід обчислень, пристосований для сучасного підприємства.

    Я відвідав інструктаж у пресі перед оголошенням, де прес -секретар Microsoft заявив: “Windows у поєднанні з Microsoft 365 та Surface забезпечує потужну платформу для підприємств, щоб надійно підвищити продуктивність, спростити робочі процеси та покращити співпрацю, скориставшись цими інноваціями. ”

    AI в основі: підвищення ефективності робочого місця

    Однією з найяскравіших особливостей поверхневого Copilot+ PC є їх інтеграція одиниць нейронної обробки, які дозволяють приносити можливості AI AI, що підвищують продуктивність та ефективність. Ці вдосконалення впорядковують робочі процеси, оптимізують ефективність та дозволяють бізнесу використовувати розуміння в режимі реального часу, не перевантажуючи традиційні ресурси процесора та графічного процесора.

    Microsoft розробила ці ПК, що працюють на AI, щоб безперешкодно інтегруватися з помічником AI Copilot Windows 11, що робить їх ідеальними для професіоналів, які покладаються на інструменти, що працюють на AI, для створення вмісту, аналізу даних та бізнес-операцій. Обробка AI обробляється локально на пристрої, забезпечуючи більш швидку продуктивність, зниження затримки та підвищення енергоефективності – критичну перевагу для гібридної та віддаленої робочої сили.

    Крім того, Microsoft 365 Copilot глибоко вбудований у додатки, що дозволяє зробити розумніший, інтуїтивний досвід. Допомога AI інтегрована в різні завдання в різних програмах – такі побиття, як “Клацніть”, щоб зробити “швидкі дії AI на основі контексту екрану, тоді як інструменти для написання AI, такі як” підсумувати “та” пояснити “, вбудовуються безпосередньо в щоденні робочі процеси.

    Безпека переосмислена: потужність Microsoft Pluton

    Безпека залишається головним пріоритетом для бізнесу, і Microsoft вирішує сучасні кіберзагрози з процесором безпеки Microsoft Pluton. За словами Microsoft, Pluton призначений для боротьби з атаками нашивки, крадіжками облікових даних та розширеними кіберзагробами, інтегруючи безпеку на основі апаратного забезпечення безпосередньо в процесор, що значне вдосконалення порівняно з традиційними модулями платформи.

    Прес -секретар Microsoft пояснив: “Плутон виступає в якості безпечного сховища в комп'ютері, гарантуючи, що навіть якщо хтось набуває фізичного доступу до пристрою, вони не можуть легко вкрасти критичні дані, такі як паролі, ідентифікація користувачів та клавіші шифрування.”

    Microsoft також постійно оновлює Плутон, щоб забезпечити захист від нових загроз. Компанія оголосила, що представить ключового постачальника зберігання для Copilot+ PCS, що працює на процесорах Intel Core Ultra Series 2 та процесорів Qualcomm Snapdragon X, подальше зміцнення криптографічного управління ключами.

    Крім Плутон, Windows 11 оптимізовано для безпеки, з новими функціями, такими як розумний контроль додатків, контроль додатків для ділової політики, розширена аутентифікація Windows Hello та розширений захист від фіксації та викуп.

    Коли підприємства готуються до кінця підтримки Windows 10 у жовтні 2025 року, Microsoft закликає підприємства до оновлення, зазначивши, що Windows 11 значно зменшує атаки програмного забезпечення та крадіжки облікових даних порівняно з його попередником.

    5G підключення у поверхневому ноутбуці для бізнесу

    Для професіоналів, які потребують постійного зв’язку, Microsoft представляє підтримку 5G у поверхневому ноутбуці для бізнесу. Це довгоочікуване доповнення гарантує, що мобільні працівники, гібридні працівники та ділові мандрівники можуть залишатися на зв’язку в районах з обмеженим доступом до Wi-Fi.

    Завдяки ультрашвиданому, низькочастотному підключенню 5G підприємства можуть безперешкодно співпрацювати, без зусиль передавати великі файли та підтримувати безпечний віддалений доступ до корпоративних мереж, не покладаючись на незахищені публічні з'єднання Wi-Fi.

    Добре мати можливість, я думаю. Але я не можу зрозуміти, чому хтось цього хотів би. Практично кожен вже має 5G -з'єднання у вигляді смартфона, і легко просто використовувати смартфон як точку доступу 5G, коли це необхідно, а не платити додаткові гроші, щоб вбудовано 5G підключення до ноутбука та додаткові гроші за окремі План даних.

    Продуктивність та обладнання: Побудований для майбутнього

    Нові поверхневі Popilot+ PC працюють на Ultra -процесорам Intel Core (серія 2). Microsoft стверджує, що це забезпечує продуктивність найвищого рівня в завдань AI, додатках для продуктивності та багатозадачних сценаріїв. У поєднанні з сенсорними дисплеями з високою роздільною здатністю, розширеним терміном роботи акумулятора та якістю створення преміум-класу ці пристрої мають на меті переосмислити обчислення підприємств шляхом об'єднання потужності, інтелекту та безпеки в один гладкий пакет.

    Портал управління поверхнею, інтегрований безпосередньо в Microsoft Intune, впорядковує управління цими пристроями. Security Copilot, помічник безпеки Microsoft AI, інтегрується в портал, пропонуючи розуміння безпеки в режимі реального часу, рекомендації щодо дотримання норм та активне управління загрозами. За словами прес -секретаря Microsoft, “ІТ -професіонал може швидко отримати необхідні розуміння та вжити заходів, щоб забезпечити безпеку їх флоту”.

    Чому підприємства повинні звертати увагу

    Поверхневий Copilot+ PC для бізнесу представляє стратегічну відповідь на розвиваючі потреби сучасних підприємств. Завдяки оптимізацією, орієнтованим на AI, безпеку, що посилюється Плутон та мобільністю, готовою до 5G, Microsoft прагне позиціонувати ці пристрої як ідеальний вибір для підприємств, які прагнуть залишатися вперед у конкурентному цифровому ландшафті.

    Попит на ринок вже узгоджується з цією зміною. Microsoft цитувала дослідження від IDC, які встановили, що 80% підприємств планують оновити свій портфель ПК до кінця 2025 року, а 70% споживачів оновлюватимуть свої ПК у найближчі два роки. Ці цифри підкреслюють зростаючу потребу в безпечному апаратному забезпеченні, яке забезпечують 11-ти пристроїв поверхні Windows.

    Остаточні думки

    Останнє оголошення Microsoft підкреслює чітке бачення: AI та безпека повинні працювати в тандемі, щоб переосмислити продуктивність бізнесу.

    Ці пристрої з підвищеною безпекою, що підтримують безпеку, цілком можуть стати золотим стандартом для підприємницьких обчислень в епоху ШІ. Оскільки Microsoft продовжує вдосконалювати свої апаратні, програмне забезпечення та інновації безпеки, поверхневий Copilot+ PCS встановлює підґрунтя для нового покоління інтелектуальних бізнес -пристроїв.

  • В результаті аналізу великих даних про репутацію брендів розважальних програм у лютому цього так ..

    В результаті аналізу великих даних про репутацію брендів розважальних програм у лютому цього так ..

    "Містер Трот 3" Репутація бренду розваг 1 місце.
    “Містер Трот 3” Репутація бренду розваг на 1 місце.

    В результаті аналізу великих даних про репутацію брендів розважальних програм у лютому цього року, проведеного Інститутом досліджень репутації Корейського підприємства, “Містер Трот 3” займає перше місце. Після цього “Король струн 2” вийшов на друге місце, і “Я живу один”, вийшов на третє місце відповідно.

    На 2 -му Корейський науково -дослідний інститут корпоративної репутації проаналізував 117,330,142 бренду великих даних про 50 розважальних програм, полюблених громадськістю з 2 по 2 січня, щоб виміряти участь споживачів, спілкування, споживання медіа, розповсюдження бренду та споживання.

    Порівняно з 103,867 865 розважальною програмою Big Data у січні, він перевищив 12,96%. Згідно з детальним аналізом, участь бренду зросла на 20,86%, проблеми бренду зросли на 10,74%, зв'язок бренду зросла на 23,39%, дифузія бренду зросла на 11,30%, а споживання бренду зросло на 3,89%.

    Згідно з аналізом Big Data у лютому 2025 року репутації бренду розважальної програми, це було проаналізовано в порядку 1 -го містера Трота 3, 2 -е місце та активного співака Ванг 23 -го місця.

    Аналізуючи великі дані від репутації бренду, можна проаналізувати, де, як, чому і скільки споживачів говорять про бренди. Аналіз монітора бренду, що включає редакторів репутації бренду та індекс рекомендацій через сторінку рейтингу репутації бренду, включені як ваги.

    У лютому 2025 року 30 -е місце в репутації бренду розважальної програми був містер Трот 3, Active Singer 2, я живу один, бігаю, мій потворний хлопчик, знаєш свого брата, що ти робиш, коли граєш? Я соло, радіо зірка, 1 ніч 2 дні, найсильніший бейсбол, національний конкурс співу, безсмертні пісні, замаскована співачка, якщо ви побачите мене, будь ласка Концерт Gag, Superman повернувся, Укіз на блок, чоловіки з господарства, всезнаючий перегляд втручання, телевізійна ферма тварин, шоу в першій десятці Ханіла, TR

    Бренд Mr. Trot 3, який посіла перше місце в репутації бренду розваг, був проаналізований як 12,144,490 індексу участі 2,473,183 індексу медіа 3,388,121 індексу комунікації 1,726,637 індексу громади 1,913,094 індексу громади 1,45454. Порівняно з індексом репутації бренду в січні 7,374,191, він піднявся на 64,69%.

    Другий за величиною бренд Active Singer 2 був проаналізований як 10,046,525 з показником участі в 3,245,313 індексу медіа 2,117,597 індексу комунікацій 1,317,041 індекс спільноти 2,007,326 індексу глядачів 1,359,248. Порівняно з індексом репутації бренду в січні 6 647 551, він піднявся на 51,13%.

    По -третє місце, бренд Solo Sanda був проаналізований як 7,192,886, індекс участі в індексі 1,382,944 медіа в 2,062,497 індексу комунікацій в індексі 1,360 776 індексу громади в 1,373,411 індексу перегляду 1,013,258. Порівняно з індексом репутації бренду в січні 6 224,337, він піднявся на 15,56%.

    У цьому опитуванні репутації бренду розважальної програми в лютому 2025 року, містер Трот 3, Active Singer 2, я живу один, бігаю, потворний хлопчик, знайте мого брата, що ти робиш, якщо граєш, я сольний, радіо зірка, 1 ніч 2 дні, найсильніший бейсбол, національний конкурс співу, безсмертні пісні, замаскована співачка, якщо ви бачите мене, будь ласка, подбайте про холодильник, те саме ліжко, мій маленький хлопчик, як золото, коханець Йозеона, дивовижна субота, концерт Гаг, Супермен повернувся, YouQuiz на кварталі, господарські чоловіки, всезнаюча точка зору, телевізійна ферма тварин, шоу в першій десятці Hanil, Tralala Wandan Це складалося з відкритого концерту, фінської орендованої кімнати, гола світова історія, по -іншому, врятуй Холмса, вуха начальника – це ослів Вуха, Ліга Всесвіту, TalkFarone о 25:00, посадка квасолі та аналіз великих даних про бренд Leak Let Admo Toge, Stary Stare, Crossline Class та Park Win-Sok's Let Admer.

  • Дрю Джонсон Опідана на розробці центру обробки даних

    Дрю Джонсон Опідана на розробці центру обробки даних

    Джонсон Опідана на розробці центру обробки даних Дрю Джонсон Опідана на розробці центру обробки даних Слухайте цю статтю

    Коли APPIDAN Investment Co., заснована на Excelsior, почала працювати в секторі центрів обробки даних близько дев'яти років тому, початковий проект компанії зустрівся з деяким скептицизмом.

    “Щоб отримати нашу будівельну позику, нам довелося переконати банк у тому, що існує шлях до перетворення його на склад, якщо ця річ з центром обробки даних піде”, – згадує Дрю Джонсон, старший віце -президент з розвитку Опідана в регіоні Середнього Заходу.

    Цей початковий проект у Північній Вірджинії був доставлений у 2018 році. Через сім років можна з упевненістю сказати, що розробка центру обробки даних не просто пішла. На сьогоднішній день OPPIDAN доставив понад 10 мільйонів квадратних футів простору центру обробки даних із комбінованою вартістю близько 5 мільярдів доларів.

    У наступному інтерв'ю Джонсон розповідає про розвиток центру обробки даних у містах -побратимах і за її межами, серед іншого. Інтерв'ю було відредаговано на довжину та ясність.

    З: Я бачив на Опідана веб -сайт що компанія зробила понад 10 мільйонів квадратних футів проектів центру обробки даних із комбінованою вартістю 4,9 мільярда доларів та 2800 мегават влади. Розкажіть про це.

    A: Ми доставили наш перший центр обробки даних у 2018 році та почали працювати в просторі в 2016 році. Я все ще робив розробки змішаного використання. Центри обробки даних, я думаю, вже деякий час існували. Але що стосується інтерфейсу з боку нерухомості, порівняно з тим, що він був якоюсь угодою про бізнес-бізнес, це було лише в зародковому стані.

    Перший центр обробки даних, який ми поставили у Північній Вірджинії у 2018 році, щоб отримати нашу будівельну позику, нам довелося переконати банк у тому, що існує шлях, щоб перетворити його на склад, якщо цей центр обробки даних піде. Таким чином, ми показували нокаути для доків вантажівки та причепних крапель та паркування, і говорили про глибини Бей.

    Потрібно сказати, що темп просто прискорився з тих пір. З моменту нашого першого проекту у 2018 році ми поставили на обох узбережжях, працюючи з одним орендарем, почали потрапляти в багатоповерхові конструкції. А потім сайти стали більшими, потужність піднялася. Ми почали потрапляти в доставку підстанцій, дуже тісно працюючи з комунальними послугами. І тоді, приблизно три роки тому, ми висадили іншого гіпер-масштабного клієнта, якого ми надаємо на національному рівні.

    Один із проектів на національному рівні був щойно затверджений в EAGAN, тому ми дуже раді цьому. Це менші центри обробки даних. Вони розроблені для підвищення мережі та на зразок спрощення обчислення, оскільки інформація переживає фібероптичні мережі по всій країні.

    З: Ви згадали про проект EAGAN, про який я писав нещодавно. Скільки вашої діяльності в центрі обробки даних відбувається в штаті Міннесота?

    A: Міннесота відставала, на національній основі, на багатьох інвестиціях в центрі обробки даних, тому не так сильно на місцевому рівні. Це може змінитися. У нас тут хороша інфраструктура порівняно з багатьма місцями. Ми робили один із цих центрів обробки даних [in another region] І нам довелося побудувати… бак для сплеску, щоб наша каналізація могла виходити протягом ночі, оскільки міська каналізаційна потужність не отримала великих інвестицій, і це стало бар'єром для розвитку будь -якого продукту в цьому місті. Мій сенс полягає в тому, що Міннесота не має таких проблем. Вода, каналізація, влада, дороги, інфраструктура дуже здорова порівняно з багатьма іншими частинами країни, в яких ми розвиваємо.

    Міннесота є цікавим тим, що у нас є порівнянні стимули до центру обробки даних, який, ймовірно, ділиться половиною штатів по всій країні. Наші не настільки конкурентоспроможні, як деякі з інших регіонів чи деяких інших держав, але ми маємо хорошу інфраструктуру. У нас хороша робоча сила. У нас багато будівельних талантів. У нас є податкова програма стимулювання даних через дохід Міннесоти.

    Але ми дійсно відставали від інвестицій в центрі обробки даних, як на душу населення, так і на відносній основі. Такі райони, як Де -Мойн та Омаха, значно більші – незважаючи на те, що вони менші міста та менші MSA – на присутності в центрі обробки даних. Ви могли б подумати, що це почне змінюватися, навіть якщо деякі наші мережі та наші витрати на владу та наші дозволені терміни довші. Але ми побачимо.

    З: У той же час ми бачимо деякі великі проекти. Amazon придбав 348 десятин для великого проекту центру обробки даних у Беккері. Мета -проект у розмірі 800 мільйонів доларів будується в Rosemount. Чи вірите ви, що ми зараз починаємо продовжувати цю траєкторію вгору?

    A: Я думаю, що ми є, і я думаю, що це буде трохи підходить і починається. Ми відстежуємо всі ці проекти і, наскільки нам відомо, проект у Беккері – і я думаю, що Microsoft також закрилася на землі – ми не бачили нічого публічного для подання земельних ділянок або дозволів на будівництво. Я думаю, що проект, який найдалі є, – це проект CloudHQ в Часці. Я думаю, що вони на 100% через місто. Мета – єдиний, хто насправді будується.

    Це не так, як небо наповнене башти кранів, що піднімають усі ці речі. Проекти настільки великі, а строки дизайну настільки довгі, що ця ідея, де все буде будуватися одразу – якщо хтось це скаже – не відповідає дійсності. Я думаю, що це буде виміряти через п’ять років, 10 років, коли вони наростають і будують, підключаються до потужності тощо.

    Питання: Який загальний прогноз для проектів центру даних Twin Cities у 2025 році?

    A: Ми сподіваємось, що цього літа/восени на нашому закладі Eagan. Час виконання настільки довгі на стільки цього великого обладнання. Ми жартуємо, що зазвичай замовляємо генератори, трансформатори, підрозділи HVAC, чекаємо три місяці, а потім починаємо шукати землю. І до того часу, як ви знайдете землю, розробляйте її, отримайте під назвою, ви можете почати будівництво. І ваші речі вже місяці.

    Я не думаю, що тут буде багато для 2025 року, просто тому, що проекти забирають так довго, а час виступу так довгі. Чи може бути 2026, старти? Я думаю, що так. Але кайф, який ми чуємо на медіа -каналах, ця ідея про те, що хтось збирається прокинутися, а потім бути оточеним центри обробки даних та лінії електропередач, затемнення … ці проекти просто займають так довго, що це не так. Це не перемикач світла, або як склад специфікації, де вам просто потрібно, якщо ви маєте право, просто замовляйте сталеві та бетонні панелі, а потім ви виїжджаєте на перегони. У цих центрах обробки даних ви повинні замовити складні механічні та електричні системи років заздалегідь, щоб він був готовий у масштабі.

    З: Повернувшись до історії про ваш перший проект, дивно, як далеко ми зайшли в цьому просторі.

    A: Повністю. І навіть про прийняття капіталу, оскільки ці проекти збільшуються, є стільки ще пенсійних фондів та інституційних грошей, які дуже подобаються простором центру обробки даних. … Там стільки грошей, які намагаються отримати повернення. І для цих основних груп ці страхові компанії та пенсійні фонди, які просто хочуть, щоб стабільна депутатська прибутковість 5%, я думаю, що ця збірка, гідна кредитного центру обробки даних, справді корисна для цієї сторони ринку капіталу.

  • Дослідники UCR покращують аналіз даних LIGO за допомогою безконтрольних методів машинного навчання

    Дослідники UCR покращують аналіз даних LIGO за допомогою безконтрольних методів машинного навчання

    Пошук шаблонів та зменшення шуму у великих складних наборах даних, що генеруються за допомогою гравітаційного об'єкта, що виявлять хвилі, просто стало простіше, завдяки роботі вчених Каліфорнійського університету, Ріверсайд.

    Дослідники UCR представили документ на недавньому семінарі з великими даними IEEE, що демонструє новий, непідконтрольний підхід машинного навчання для пошуку нових моделей у даних допоміжних каналів лазерного інтерферометра, що поєдинку гравітаційної хвилі або ліго. Ця технологія також потенційно застосовна для експериментів з прискорювачем великих масштабів та великих складних промислових систем.

    Ліго – це об'єкт, який виявляє гравітаційні хвилі – перехідні порушення в тканині самої космічної часи, що генеруються прискоренням масивних тіл. Це було першим, хто виявив такі хвилі з об'єднання чорних дірок, підтвердивши ключову частину теорії відносності Ейнштейна. У Ліго є два широко розділені інтерферометри довжиною 4 км-у Ханфорді, Вашингтоні та Лівінгстоні, Луїзіана-які працюють разом, щоб виявити гравітаційні хвилі, використовуючи потужні лазерні промені. Відкриття цих детекторів пропонують новий спосіб спостерігати за всесвітом та вирішити питання щодо природи чорних дірок, космології та найгустіших станів речовини у Всесвіті.

    Кожен з двох детекторів LIGO фіксує тисячі потоків даних або канали, які складають вихід екологічних датчиків, розташованих на ділянках детектора.

    “Підхід до машинного навчання, який ми розробили у тісній співпраці з комісарами LIGO та зацікавленими сторонами, визначає закономірності в даних повністю самостійно”, – сказав Джонатан Річардсон, доцент фізики та астрономії, який очолює групу UCR Ligo. “Ми виявляємо, що він відновлює екологічні” держави “, відомі операторам на місцях детектора Ліго, без вкладу людини. Це відкриває двері до потужного нового експериментального інструменту, який ми можемо використовувати, щоб допомогти локалізувати шумні муфти та безпосередньо спрямовувати майбутні вдосконалення детекторів ».

    Річардсон пояснив, що детектори LIGO надзвичайно чутливі до будь -якого типу зовнішніх порушень. Рух землі та будь -який тип вібраційного руху – від вітру до океанських хвиль, що вражають узбережжя Гренландії або Тихого океану – можуть вплинути на чутливість експерименту та якість даних, що призводить до «глюків» або періодів посиленого шуму, – сказав він .

    “Моніторинг умов навколишнього середовища постійно проводиться на сайтах”, – сказав він. «LIGO має понад 100 000 допоміжних каналів із сейсмометрами та акселерометром, що відчувають середовище, де розташовані інтерферометри. Розроблений нами інструмент може визначити різні екологічні стани, що представляють інтерес, такі як землетруси, мікросайзми та антропогенний шум, у ряді ретельно відібраних та кураційних каналів зондування ».

  • DeepSeek означає закінчення великих даних, а не кінця Nvidia

    DeepSeek означає закінчення великих даних, а не кінця Nvidia

    DeepSeek закликає кінець домінування великих даних та великого ШІ, а не кінця Nvidia. Його фокус на ефективності стрибки запускає гонку для невеликих моделей AI на основі худорлявих даних, споживання струнких обчислювальних ресурсів. Ймовірним впливом недорогих та вільних моделей AI Deepseek буде переорієнтація великих технологій нас від того, щоб покладатися виключно на їх конкурентну орієнтацію “більшого” та прискорене розповсюдження стартапів AI, орієнтоване на ” маленький прекрасний “.

    Більшість висвітлення Deepseek та всієї реакції Уолл -стріт були зосереджені на її претензії на розробку моделі AI, яка виконує, а також ведучи моделі США за часткою витрат на навчання. Окрім того, що є «обчислювальними» та використанням відносно невеликої моделі (отримана з більших), однак, підхід DeepSeek є ефективний.

    Інженери DeepSeek зібрали та куратор навчальний набір даних, що складається з “лише” 800 000 прикладів (600 000 відповідей, пов'язаних з міркуваннями), демонструючи, як перетворити будь-яку велику мовну модель на модель міркування. Джек Кларк антропіки назвав цю “найбільш недооціненою частиною цього [DeepSeek model]

    випуск. ” Тоді команда Гонконгського університету з науки та технологій оголосила, що повторив модель DeepSeek лише 8000 прикладів.

    Там у вас є: ми вирушаємо на перегони, зокрема, починаємо нову гонку AI – невеликі змагання з даних.

    Turing Post, інформаційний бюлетень, що повідомляє про AI Developments, під назвою DeepSeek “одним із найбільш захоплюючих прикладів досліджень, орієнтованих на цікавість в AI … на відміну від багатьох інших перегонів для перемоги в орієнтирах, DeepSeek вирішив вирішити конкретні проблеми, сприяючи інноваціям, що виходить за межі звичайних метрик “.

    У статті, що описує їхню останню модель AI, інженери DeepSeek виділяють одну з цих конкретних проблем: “Чи можна вдосконалити ефективність міркувань або конвергенція прискорена шляхом включення невеликої кількості високоякісних даних як холодного старту?” Проблема «Холодного старту» фіксує відсутність «досвіду», що програма навчання підкріплення має в новій ситуації без попередніх даних, щоб провести її, показуючи приклади правильних чи неправильних дій. Інженери DeepSeek описують декілька етапів, які вони розробляли для генерації, збору та тонкої настройки відповідних даних, що завершується “для кожного підказки, ми вибираємо кілька відповідей і зберігаємо лише правильні”. Винахідливість людини, а не автоматизація для очищення даних, на роботі.

    Чому ця інновація є найбільш недооціненою частиною випуску DeepSeek? Чому кошти на 6 мільйонів доларів захопили всі заголовки, а не лише 800 000 прикладів, що успішно перекваліфікують великі мови? Через те, що я б назвав Законодавство Мура.

    Дві домінуючі американські великі технологічні компанії США відповідали за годування та просування цієї залежності. IBM винайшов у 1950 -х роках термін “обробка даних” і став найважливішою комп'ютерною компанією, підкреслюючи обробку, продаж швидкості розрахунку, вища “продуктивність” будь -яких дій, які вживали його великі мейнфрейми. Щоразу, коли мейнфрейм задихався (часто через виклик пошуку розширення обсягів даних з того місця, де вони зберігалися), IBM сказав своїм клієнтам придбати більший мейнфрейм.

    Коли епоха ПК приїхала, Intel взяла на себе посаду, сприяючи “Закону Мура”, переконаючими підприємствами (а пізніше споживачами), що більший і швидший кращий. Ця парадигма була настільки закріплена, що навіть нові стартапи з силіконової долини «цифрового походження» (наприклад, Google) прийняли це як мантру «в масштабі». Це приводить нас до сьогоднішніх “законів про масштабування”, переконання, що лише більші моделі з більшою кількістю даних, що працюють на останніх та найвищих процесорах, тобто Nvidia Chip , повністю ігноруючи ефективність даних DeepSeek та спостереження його колеги).

    NVIDIA народилася, коли почала з'являтися нова ера «обробки даних» з додатковим, поступово сильним акцентом даніяк у “великих даних”. У 1993 році три співзасновники NVIDIA визначили ринок спеціалізованих мікросхем, які генеруватимуть швидше та реалістичнішу графіку для відеоігор. Але вони також вважали, що ці підрозділи обробки графіки можуть вирішити нові проблеми, які не можуть комп'ютерних мікросхем загального призначення.

    Нові виклики здебільшого стосувалися зберігання, розповсюдження та використання швидко зростаючої кількості даних та оцифрування всіх типів інформації, чи то в тексті, аудіо, зображеннях чи відео. У 1986 році 99,2% усієї ємності для зберігання у світі було аналоговим, але в 2007 році 94% ємності зберігання було цифровим, повним відміною ролей. Веб здійснив цю оцифровку та вибух даних та розробку нового програмного забезпечення та алгоритмів управління даними, спеціально розроблених для використання великих даних. “Ідеальна буря” великих даних, вдосконалені алгоритми та графічні процесори призвели до повторного обміну методологією розпізнавання машинного навчання (штучні нейронні мережі) як “глибоке навчання”, а пізніше як “AI”.

    Вже минулого року ми побачили деякий рух від парадигми “Більше краще”. Окрім питань практикуючих та спостерігачів щодо можливих меж «законів про масштабування», ряд стартапів представили достовірні спроби робити те, що робили великі хлопці, але з меншими моделями та/або менше даних. Навіть Nvidia хеджував свої ставки, виходячи за межі центру обробки даних, переслідуючи обчислення Edge та приводячи свої мікросхеми до настільних комп'ютерів розробників.

    Увага, яка приділяється DeepSeek, з правильних і неправильних причин, ймовірно, прискорить цю тенденцію до “маленького прекрасного”. Ось до нової парадигми, яка може стати новою залежністю: менші моделі або ще більш складні моделі, які використовують невеликі дані.

  • Еволюція пілотів AI: реактивна до ініціативної

    Еволюція пілотів AI: реактивна до ініціативної

    Суть

    • Активна допомога AI. Інструменти AI для маркетингу розвиваються від реактивних помічників до проактивних пілотів AI, які надають розуміння, перш ніж їх явно вимагають.

    • Цілеспрямований AI. Інструменти AI підходять до конкретних організаційних потреб. Вони надають розуміння між відділами та підтримують розумніші рішення, керовані даними.

    • Постійні можливості навчання. Пілоти AI навчаються та адаптуються з часом, і вони стають більш ефективними в передбаченні потреб користувачів та вдосконаленні їх допомоги.

    Термін PILOT AI стає все більш поширеним у бізнес-програмному забезпеченні, але, як я бачу, багато реалізацій на ринку не відповідають справжній функціональності ко-пілот.

    Більшість сьогоднішніх інструментів AI зазвичай чекають явних підказок, перш ніж надати цінність, що створює реактивні відносини, а не проактивні, спільні стосунки. Це трохи схоже на те, щоб мати у вашому розпорядженні студента-студент; Хоча вони можуть бути здатні надати певну інформацію, одразу видно, що вони не стали надійними експертами у своєму домені.

    Крім цього, я розмовляю з багатьма людьми, які відчувають тиск, щоб стати експертом “оперативними інженерами”. Програми вимагають, щоб ми створили ідеальні запити для отримання цінності з систем AI, і люди мають дуже реальний страх, що випливає з початкового покоління інструментів AI для маркетингу, які вимагали точних, ретельно побудованих підказок отримати значущі результати.

    Однак я вважаю, що припливи обертаються, і я прогнозую, що в наступному році ми налаштовані побачити велику зміну в майбутньому допомоги AI, з проактивними системами, які можуть передбачити потреби та забезпечити вартість автоматично. Я сподіваюся, що це буде еволюція, яка відобразить пілоти людини, які передбачають потреби та активно поділять відповідні уявлення.

    Зрештою, ми прагнемо до майбутнього, де спільні пілоти включають поінформованість контексту та постійне навчання для переходу від простих інструментів реагування на запит до справжніх партнерів спільної роботи.

    Зміст

    Обіцянка цільової побудованої AI

    Для великих організацій проактивна допомога AI, ймовірно, матиме великий вплив. Підприємства часто борються зі складними проблемами, з якими традиційні підходи щодо управління інформацією не можуть ефективно вирішити. Масові силоси даних, відключені бізнес -підрозділи та значні інформаційні прогалини створюють істотну неефективність.

    Наприклад, як хтось із маркетингу продуктів, мені потрібно приймати рішення на основі даних, які існують майже в кожній команді моєї компанії. Протягом усієї своєї кар’єри мені довелося наполегливо працювати, щоб залишатися на вершині цих даних, або мені потрібно інстинктивно знати, чиє плече натиснути, щоб отримати доступ до цих даних.

    Побудований цільовим AI може подолати ці поділи та діяти як інтелектуальна сполучна тканина по всій організації. Отримавши сенс складних організаційних ландшафтів, ці інструменти AI для маркетингу можуть зробити плече для мене та надати єдині, діючі розуміння, що перевершують межі відомства. Вони можуть визначити закономірності, виділити потенційні синергії та пропонувати рекомендації, які можуть бути невидимими для спостерігачів людини, обмеженими їх конкретними ролями чи перспективами.

    На відміну від платформ, навчених на широких даних в Інтернеті, створений цільовим AI також ретельно розроблений для задоволення конкретних організаційних потреб. Ці інструменти ретельно розробляються, щоб зрозуміти нюансований, специфічний в галузі контексти, і вони дають розуміння, що виходять далеко за рамки загального збору інформації.

    Навчання на цільових наборах даних

    Ще одна ключова сила цих цільових систем AI полягає в їх здатності проходити навчання на цільових наборах даних. Орієнтуючись на конкретні типи даних та включення власної організаційної інформації, ці пілоти можуть забезпечити безпрецедентні рівні контекстуального розуміння. Вони не просто обробляють інформацію; Вони вивчають унікальну мову, виклики та цілі певного бізнесу чи галузі.

    Пілоти AI також розроблені для постійного адаптації та навчання. Вони стають більш складними з кожною взаємодією та розвивають все більш вдосконалене розуміння потреб користувачів, стилів спілкування та організаційних тонкощів. Ця адаптивна здатність перетворює їх із простих інструментів у інтелектуальних співробітників, які можуть передбачити та підтримувати вимоги користувачів.

    Пов’язана стаття: Роль AI у формуванні майбутнього досвіду клієнтів

    Перехід від реактивної до активної допомоги AI

    Наступна еволюція пілотів AI буде стосуватися проактивності. Замість того, щоб чекати конкретних запитів, ці вдосконалені інструменти AI для маркетингу в основному змінять те, як ми працюємо. Вони розроблять можливість передбачити потреби користувачів та надавати небажані, але контекстно відповідні уявлення. Що ще важливіше, вони навчатимуться та адаптуються до індивідуальних стилів роботи та стають все більш персоналізованими та ефективними з часом.

    Уявіть собі інструменти AI для маркетингу, які автоматично генерують щомісячні звіти про больові точки клієнтів, не будучи явно. Цей інструмент проактивно проаналізує джерела зворотного зв’язку користувача, такі як квитки на підтримку, огляди магазину додатків та дзвінки з продажу на поверхневі тенденції, проаналізують складні набори даних та нададуть розуміння, які в іншому випадку можуть залишатися непоміченими. Це по суті виступає як асистент безперервного навчання, який розуміє та прогнозує потреби користувачів, перш ніж вони навіть сформульовані.

    Пов’язана стаття: 3 випадки використання AI, які можуть серйозно підвищити досвід клієнтів

    Нова епоха AI-пілотів у маркетингу

    Зрештою, пілоти AI будуть представляти зміну парадигми в технологіях на робочому місці. Вони потребують лише мінімальної тривалої підготовки, інтуїтивно розуміють контекст і надають цінність без постійного ручного втручання або замовлення. Ця модель виконає обіцянку такого типу AI, на який ми сподіваємось, що може тримати вкладки про все, що відбувається у світі, що професіонали не встигають стежити, тим самим залишаючи їм більше часу для творчого мислення, що призводить до кращого бізнесу результати.

  • Стійка мобільність: громадяни та великі дані Об'єднайте

    Стійка мобільність: громадяни та великі дані Об'єднайте

    З міцною місцевістю та мобільністю, зосередженими на особистій власності автомобілів, об'єднання жителів Окінави з зручним та екологічно чистим транспортом-це нелегкий подвиг.

    Але стійкий транзит є ключовим як для декарбонізації, так і для інклюзивної регіональної мобільності. І тепер, новий дослідницький проект, який отримав назву So-Smart (проактивна соціальна основа для розумного транспорту), має на меті знайти стійкі та доступні громадські транспортні засоби за допомогою інноваційного підходу, побудованого на участі громадян. Щоб відзначити початок проекту, експерти з місцевих муніципалітетів, а також національних та міжнародних дослідників приєдналися до жителів районів Онна та Ішикава Окінава в Інституті науки і техніки Окінава (OIST) в Ідіатоні 5 грудня 2024 року.

    Замість того, щоб створювати дорогі нові транспортні засоби, дослідження налаштовані на створення модульної, інтерактивної платформи для оптимізації існуючих засобів комунального транспорту, наприклад, надання єдиного огляду різних графіків автобусних та трансферних автобусів, а також вивчення нових варіантів транспорту з використанням Великі дані, машинне навчання та залучення громад. So-Smart керується спільним підходом до проведення досліджень, де мешканці беруть участь у всьому проекті, від проектування до впровадження. Як професор Крістоф Кларамунт з Інституту мистецтв та Метьє технологічного інституту у Франції та вченим з відвідування OIS Процес вони знають свої спільноти та особисті потреби, а інтеграція своїх перспектив у процес досліджень може сприяти інноваційним дизайнерським рішенням “.

    Окрім того, щоб зробити перші, невеликі кроки до вдосконалення громадського транспорту в районах Онна та Ішікава Окінава, So-Smart буде служити справою для майбутніх проектів для створення розумних транспортних систем у префектурі, по всій Японії та міжнародного. “Я сподіваюся, що цей дизайн досліджень стане прототипом пошуку інноваційних рішень для транспортних питань у всьому світі”, – передбачає професор Кларамунт.

    IDATHON була організована за допомогою програми відвідування OIST. Після переговорів про проблеми мобільності в Окінаві, тематичні дослідження низових зусиль для створення доступних рішень громадського транспорту по всій Японії та дослідження майбутнього електромобілів, змішаних груп представників місцевих муніципалітетів та від префектурного уряду, національних та міжнародних дослідників, місцевих Лідери бізнесу та мешканці були сформовані, щоб придумати розумні (специфічні, вимірювані, досяжні, реалістичні та своєчасні) транспортні рішення. Їх дискусії були обґрунтовані статистикою про поточний стан транспорту в Окінаві та Японії, а також про тверезих історій про те, що означає мобільність у повсякденному житті: один житель Онна поділився своїми труднощами з приведення своїх дітей до школи та їхати на роботу в районі недооцінений громадським транспортом та домінував сильно перевантажені дороги.

    Групова сесія гудувала з позитивною енергією – один учасник зазначив, наскільки цікаво було бачити різних зацікавлених сторін, як представник автобусної компанії та дослідник, зібратися разом, розважитися та мозковий штурм. Незважаючи на те, що дослідницький проект знаходиться на ранній стадії, учасники чітко об'єднані у своїй загальній рішучості та ентузіазмі створити підґрунтя для створення стійкої та доступної мобільності.

    Фото містера Акіхіко Хоші, що надає основну адресу про стан мобільності в Окінаві.

    Містер Акіхіко Хоші, директор з транспорту та туризму в Генеральному бюро кабінету Окінава, подає основну адресу про стан мобільності в Окінаві та поточні зусилля щодо переробки транспорту в префектурі. Коли він завершив, “ми раді бути частиною міжнародного альянсу, щоб створити кращу стратегію мобільності. Давайте почнемо інтегрувати наші знання, щоб розробити кращий світ разом!”

    Джефф Прін / Ойст

    Наприкінці ідейтона групи представили широкий спектр ініціатив, від простих, але ефективних засобів для поліпшення громадського транспорту, над цілеспрямованою рамкою для встановлення правильних показників для вимірювання успіху SO-Smart, до визначення потреб громадян через Додаток та заохочення міжрегіональної співпраці. Доктор Джонас Фішер, менеджер секції відвідувальної програми та ведучий проекту So-Smart в OIST, узагальнює подію: “Захоплююче з'єднати міжнародні експерти з місцевою спільнотою Окінаван, щоб спільно створити рішення, що сприяють більш стійкому та Зручна мобільність в нашій місцевості, сприяючи глобальним дослідженням розумних транспортних рішень “.

    So-Smart-це співпраця між університету Сезегед в Угорщині, Університет Карабюк в Тюркіє, Університет Західної Бретані у Франції та Інститут технологій Кіото (KIT), Інститут науки та технологій NARA (наївство) та OIST в Японії. Він фінансується концертом Європейської групи інтересів (EIG), спільною ініціативою про сприяння та підтримці співпраці в галузі науки, технологій та інновацій між європейським регіоном та Японією.

    Мешканці ONNA та Ishikawa вже можуть внести свій внесок у дослідження, подавши відгуки про їх місцевий транспорт через додаток Line, доступний тут.

    Групове фото з ідейтона.

    Групове фото від Idathon, на якому були багато професорів OIST, національних та міжнародних дослідників, місцевих жителів та кількох експертів з муніципальних та префектурних агентств.

    Джефф Прін / Ойст

  • Keysight представляє комплексне рішення LPDDR6 для наскрізного проектування пам’яті та робочих процесів тестування

    Keysight представляє комплексне рішення LPDDR6 для наскрізного проектування пам’яті та робочих процесів тестування

    Keysight представляє комплексне рішення LPDDR6 для наскрізного проектування пам’яті та робочих процесів тестування

    • Надає повне рішення для проектування та перевірки для Low-Power Double Data Rate 6 (LPDDR6)пам'ять у мобільних, клієнтських обчисленнях і програмах ШІ.

    • Підтримує постійну розробку JEDEC нового стандарту пам'яті LPDDR6.

    • Забезпечує розширений аналіз продуктивності, зосереджуючись на оптимізації швидкості, енергоефективності та перевірці надійності.

    • Має вдосконалену технологію компенсації шуму на основі вимірювань для чудової цілісності сигналу.

    Keysight Technologies, Inc. (NYSE: KEYS) анонсувала дизайн LPDDR6 (Low-Power Double Data Rate 6) ірішення для тестування, повне рішення для проектування та тестування для підтримки наступної хвилі технологій для систем пам’яті. Рішення значно покращує перевірку пристроїв і систем, надаючи нові інструменти автоматизації тестування, необхідні для вдосконалення штучного інтелекту, особливо в мобільних і периферійних пристроях.

    Цей прес-реліз містить мультимедіа. Переглянути повний випуск тут: https://www.businesswire.com/news/home/20250127250966/en/

    LPDDR6 solution with TX and RX Keysight представляє комплексне рішення LPDDR6 для наскрізного проектування пам’яті та робочих процесів тестування

    Комплексне рішення Keysight для тестування LPDDR6, включаючи осцилограф реального часу UXR0334B 33 ГГц і високопродуктивний BERT M8040A. Доступно кілька конфігурацій, які відповідають потребам клієнтів залежно від сценарію використання та потреб у продуктивності. (Фото: Business Wire)

    Ринок пам’яті розвивається через зростання попиту на високопродуктивні обчислення, ШІ та енергоефективні мобільні програми. LPDDR6 значно підвищує продуктивність і ефективність для підтримки вимог до обчислювальної системи наступного покоління, що робить його важливим оновленням для сучасних пристроїв.

    Складність тестування зросла з впровадженням пристроїв пам’яті нового покоління, таких як LPDDR6, HBM4 і GDDR7. Ці технології вимагають передових методів тестування для забезпечення надійності та продуктивності, а скорочення часу тестування при збереженні точності є постійною проблемою.

    Повне рішення робочого процесу Keysight складається з програм для тестування передавача та приймача та рішення робочого процесу Advanced Design System (ADS) Memory Designer. Рішення для тестування LPDDR6 можна поєднати з програмним забезпеченням Keysight EDA та пакетом Keysight Memory Designer, щоб досягти швидшої впевненості проектування від моделювання до перевірки та тестування. Рішення для автоматизації тестування LPDDR6 базується на осцилографі Keysight UXR і високопродуктивному тестері коефіцієнта бітових помилок M8040A.

    Очікується, що вплив LPDDR6 сягне не тільки мобільних пристроїв. Поєднання високої продуктивності та енергоефективності нового стандарту пам’яті робить його особливо придатним для додатків штучного інтелекту та машинного навчання, високошвидкісних цифрових обчислень, автомобільних систем, центрів обробки даних та інших областей периферійних додатків, де баланс між обчислювальною потужністю та енергоспоживанням має вирішальне значення. .

    Ключові переваги тестового рішення LPDDR6 від Keysight:

    Прискорення виходу на ринок за допомогою розширеного тестування передавача

    • Скоротіть час перевірки за допомогою повністю автоматизованого тестування відповідності та визначення характеристик

    • Швидко знімайте точні вимірювання за допомогою передової технології з низьким рівнем шуму

    • Швидше виправляйте проблеми з дизайном за допомогою спрощених інструментів аналізу даних

    • Проаналізуйте продуктивність пристрою BER за допомогою екстрапольованого тестування запасу маски для очей

    • Досягніть точних вимірювань сигналу безпосередньо з корпусів BGA зі спеціалізованими можливостями девбудовування

    Оптимізуйте продуктивність пристрою за допомогою всебічного тестування приймача

    • Упевнено перевіряйте проекти, використовуючи перевірену методологію тестування коефіцієнта бітових помилок

    • Завчасно виявляйте проблеми з продуктивністю, перевіряючи різні сценарії тремтіння, перехресних перешкод і шуму

    • Збільште цілісність сигналу завдяки детальному аналізу BER і оптимізації вирівнювання приймача

    • Забезпечте високу сумісність із перевіркою пристроїв і хост-контролерів

    Запропонуйте рішення пам’яті нового покоління

    • Увімкніть швидшу роботу користувача завдяки підтримці вищої швидкості передачі даних

    • Подовжте термін служби батареї та зменшіть енергоспоживання в мобільних додатках і додатках центрів обробки даних

    • Створюйте більш надійні продукти з покращеними функціями цілісності даних і стабільності системи

    Доктор Йоахім Пірлінгс, віце-президент і генеральний директор відділу рішень для мереж і центрів обробки даних компанії Keysight, сказав: «Як лідер у розробці пам’яті та рішеннях для тестування, Keysight продовжує співпрацювати з JEDEC для розробки стандарту LPDDR6. Цей новий стандарт LPDDR6 покликаний зробити революцію на ринку, пропонуючи безпрецедентну швидкість, ефективність і надійність, уможливлюючи розгортання галузі AI Edge. Оскільки розгортання та використання пристроїв пам’яті наступного покоління зростає, компанія Keysight досягла важливої ​​віхи в тому, щоб швидше вивести на ринок конструкції пам’яті LPDDR6».

    Нове рішення приймача та передавача буде вперше показано публіці на DesignCon 2025, 29-30 січня, на стенді номер 1039 у Санта-Кларі, Каліфорнія.

    Ресурси

    Про Keysight Technologies

    У Keysight (NYSE: KEYS) ми надихаємо новаторів і надаємо їм можливість втілювати в життя технології, що змінюють світ. Як компанія S&P 500, ми надаємо найкращі на ринку рішення для проектування, емуляції та тестування, щоб допомогти інженерам розробляти та розгортати швидше, з меншим ризиком протягом усього життєвого циклу продукту. Ми є глобальним інноваційним партнером, що дозволяє клієнтам у сферах комунікацій, промислової автоматизації, аерокосмічної та оборонної промисловості, автомобільної промисловості, напівпровідників та загальної електроніки прискорювати інновації, щоб об’єднати та захистити світ. Дізнайтесь більше в Keysight Newsroom та www.keysight.com.

    Keysight представляє комплексне рішення LPDDR6 для наскрізного проектування пам’яті та робочих процесів тестування

    Контакти Keysight Media

    PR-команда Північної Америки

    pdl-americas-keysight-pr@keysight.com

    Фусако Дохі

    Азії

    +81 42 660-2162

    fusako_dohi@keysight.com

    Дженні Галлачер

    Європа

    +44 (0) 7800 737 982

    jenny.gallacher@keysight.com

    Переглянути вихідну версію на businesswire.com: https://www.businesswire.com/news/home/20250127250966/en/

  • Нові якісні продуктивні сили за підтримки цифрової економіки

    Нові якісні продуктивні сили за підтримки цифрової економіки

    якісні продуктивні сили за підтримки цифрової економіки Нові якісні продуктивні сили за підтримки цифрової економіки

    Відвідувач взаємодіє з роботом служби підтримки клієнтів під час фінансової виставки в Пекіні. DU JIANPO/ДЛЯ КИТАЮ ЩОДНЯ

    Зі швидким зростанням цифрової економіки цифрові фінанси докорінно змінили традиційні фінансові операції та моделі обслуговування. Він не лише представляє цифрову модернізацію фінансових послуг, але й слугує потужною силою, що спонукає до структурної оптимізації економіки та розвитку нових якісних продуктивних сил через розширення можливостей технологій.

    Цифрові фінанси стосуються надання фінансових послуг за допомогою онлайнових та інтелектуальних засобів, що ґрунтуються на таких технологіях, як великі дані, штучний інтелект, блокчейн і хмарні обчислення.

    Він охоплює традиційні фінансові послуги, такі як платежі, кредитування, інвестиції та страхування, а також дає початок новим сферам, таким як інтелектуальне інвестиційне консультування та цифрові валюти. Це не просто розширення традиційних фінансів, а й продукт глибокої інтеграції фінансів і технологій.

    Завдяки збору, аналізу та застосуванню даних цифрові фінанси дають змогу створювати більш розумні та керовані даними послуги. Він підвищує інклюзивність, знижуючи бар’єри для фінансових послуг, забезпечуючи також переваги малого бізнесу та окремих осіб. Крім того, автоматизація та інтелектуальні технології покращують загальну ефективність фінансових послуг.

    У листопаді Народний банк Китаю — центральний банк країни — та кілька інших міністерств спільно випустили план дій, який сприяє високоякісному розвитку цифрових фінансів.

    У плані пояснюється, що мета цифрових фінансів полягає в тому, щоб краще служити економічному розвитку, зосереджуючись на прискоренні цифрової трансформації фінансового сектора, наданні високоякісних послуг для цифрової економіки та сприянні інтеграції цифрової та реальної економіки.

    Загальна мета полягає в тому, щоб до кінця 2027 року створити фінансову систему, яка добре адаптується до цифрової економіки, йдеться в плані.

    Зокрема, план дій підкреслив основоположну роль цифрових фінансів у підтримці розвитку ключових секторів, таких як технологічне фінансування, зелене фінансування та інклюзивне фінансування.

    Він також підкреслив, що розширення можливостей технологічних фінансових інновацій є критично важливим способом підтримки розвитку нових якісних продуктивних сил.

    Продуктивні сили нової якості стосуються продуктивності, що обумовлюється такими технологіями, як оцифрування, штучний інтелект і мережеві зв’язки, що пропонує кілька визначальних характеристик. Він ґрунтується на нових технологіях, таких як інформаційні технології, штучний інтелект, великі дані, хмарні обчислення та блокчейн, які значно покращують як виробництво, так і ефективність розподілу ресурсів.

    Дані стали центральним ресурсом, що дозволяє підприємствам оптимізувати рішення, підвищувати ефективність і створювати нові бізнес-моделі. Нові якісні продуктивні сили наголошують на інтелектуальному та автоматизованому виробництві та послугах, зменшуючи залежність від людської праці за рахунок використання ШІ та автоматизації.

    Інтернет та IoT забезпечують глобальний розподіл ресурсів і тіснішу співпрацю між галузями, створюючи високо взаємопов’язану екосистему. Інновації, знання та креативність є ключовими двигунами економічного зростання, що робить наукомісткі галузі критично важливими для економічного розвитку.

    Нарешті, нові якісні продуктивні сили зосереджені на сталих практиках, оптимізуючи використання ресурсів, одночасно сприяючи захисту навколишнього середовища.

    Через ці характеристики традиційне фінансування стикається з кількома проблемами під час підтримки нових якісних продуктивних сил.

    Однією з ключових проблем є невідповідність між природою нових якісних продуктивних сил і фінансовою підтримкою. Нові якісні продуктивні сили часто пов’язані з передовими технологіями та галузями, що розвиваються, які мають високий ризик і невизначеність.

    Традиційним фінансовим установам важко оцінити ці ризики, що призводить до труднощів із забезпеченням фінансування. Крім того, ці підприємства, як правило, покладаються на нематеріальні активи, такі як інтелектуальна власність, технології та дані, що ускладнює традиційним фінансовим установам надання позик під матеріальну заставу.

    Нові якісні сектори продуктивних сил також вимагають довгострокових циклів розвитку, що робить варіанти короткострокового фінансування неадекватними для галузей, які генерують невизначені грошові потоки в короткостроковій перспективі.

    Інший виклик полягає в неадекватності існуючої фінансової системи. Традиційні фінансові системи більше підходять для зрілих галузей промисловості з недостатньою підтримкою для секторів, що розвиваються.

    Відсутність спеціалізованих фінансових продуктів і послуг для цих галузей ще більше ускладнює ситуацію. Крім того, фінансовим установам бракує ефективних механізмів розподілу ризиків, таких як державні гарантії чи страхування, що зменшує їхню готовність інвестувати в нові якісні підприємства продуктивної сили.

    Малі та середні підприємства та стартапи в новому якісному просторі продуктивних сил також стикаються з проблемами доступу до ринків капіталу, оскільки бар’єри для входу на лістинг є високими, а можливості фінансування залишаються обмеженими.

    Ще однією перешкодою є інформаційна асиметрія. Фінансовим установам часто важко визначити технологію, ринкові перспективи та бізнес-моделі нових якісних підприємств продуктивної сили, що ускладнює оцінку їх справжнього потенціалу.

    Крім того, фінансовим установам може бракувати спеціального досвіду та розуміння цих галузей, що розвиваються, що ускладнює точну оцінку ризиків і можливостей таких підприємств.

    Політичні та нормативні прогалини також перешкоджають розвитку нових якісних продуктивних сил. Існуюча політика фінансової підтримки, така як податкові пільги та спеціальні фонди, не повністю задовольнила потреби нових якісних секторів продуктивних сил. Реалізація цієї політики також потребує подальшого посилення.

    Крім того, нормативно-правова база не повністю адаптована до міжгалузевої та міжгалузевої природи нових якісних продуктивних сил, що призводить до проблем із дотриманням вимог для фінансових установ, які підтримують ці підприємства.

    Для вирішення цих проблем інновації в цифровому фінансуванні відіграють більшу роль. У плані дій, наприклад, наголошується на необхідності цифрових фінансів для створення сприятливого середовища, де технологічне фінансування, зелене фінансування, інклюзивне фінансування та пенсійне фінансування можуть розвиватися разом.

    Він також закликав до більшої узгодженості між цифровими фінансовими продуктами та послугами з ключовими стратегіями, критичними сферами та слаборозвиненими секторами.

    Зокрема, у сфері технологічного фінансування план дій виступав за цифрове фінансування для підвищення якості та ефективності технологічного фінансування, заохочуючи фінансові установи використовувати великі дані для комплексної оцінки технологічних підприємств, покращувати відбір клієнтів та ефективність маркетингу, а також здійснювати кращу оцінку ризиків. .

    Однак для підтримки розвитку нових якісних продуктивних сил цифрове фінансування має зосередитися на наступних сферах.

    По-перше, оптимізація каналів фінансування є важливою для вирішення проблем фінансування. Платформи цифрового ланцюжка поставок можна розробити за допомогою Інтернету, великих даних і блокчейну, щоб полегшити фінансування нових якісних підприємств, пов’язаних із продуктивними силами.

    По-друге, підвищення ефективності розподілу ресурсів має вирішальне значення для підтримки нових якісних продуктивних сил. Великі дані можуть підвищити точність інвестицій і фінансування, надаючи комплексне уявлення про робочий стан і ринкові перспективи нових якісних підприємств продуктивної сили.

    Інтелектуальні фінансові послуги на основі штучного інтелекту можуть допомогти пропонувати персоналізовані послуги, підвищуючи ефективність використання коштів і знижуючи транзакційні витрати.

    Цифрове фінансування також може сприяти розвитку зеленого фінансування, сприяючи інноваціям у таких сферах, як платформи для торгівлі вуглецевими газами та екологічні кредити, які задовольняють фінансові потреби екологічно свідомих підприємств.

    По-третє, інновації в механізмах управління ризиками необхідні для пом'якшення фінансових ризиків. Цифрові фінанси можуть допомогти побудувати цифрові кредитні системи, використовуючи великі дані та блокчейн для створення комплексних кредитних профілів, що може покращити ідентифікацію та оцінку ризиків для фінансових установ.

    У довгостроковій перспективі цифрові фінанси надають всебічну підтримку новим якісним продуктивним силам через розширення можливостей технологій, оптимізацію ресурсів та інновації в управлінні ризиками.

    Оскільки цифрові технології продовжують розвиватися та політичне середовище покращується, цифрові фінанси відіграватимуть дедалі важливішу роль у просуванні нових якісних продуктивних сил і стимулюванні високоякісного економічного розвитку.

    Співпраця між урядом, фінансовими установами та бізнесом також буде ключовою для реалізації глибокої інтеграції цифрових фінансів з новими якісними продуктивними силами.

    Погляди не обов’язково збігаються з поглядами China Daily.

    Письменник є директором Шанхайського інституту фінансів і розвитку.

  • Розблокуйте Local Insights! Отримайте дані з вашої країни!

    Розблокуйте Local Insights! Отримайте дані з вашої країни!

    Дізнайтеся, як отримати доступ до цільових ринкових даних! Якщо ви хочете вдосконалити аналіз даних і зосередитися на конкретних регіональних ідеях, першим кроком стане зміна прапора ринку. Це просте налаштування дозволяє отримувати індивідуальну інформацію, яка безпосередньо стосується вашої цікавої країни. Просто увійдіть у меню та перемкніть прапорець Market, щоб розблокувати велику кількість локалізованих даних.

    Покращуйте свій досвід створення діаграм! Для тих, хто шукає розширені параметри діаграм, меню «Інтерактивна діаграма» пропонує безліч інструментів для налаштування візуалізації. Клацнувши правою кнопкою миші на діаграмі, ви можете заглибитися в функції, які покращують представлення даних.

    Навігація з легкістю! Хочете дослідити різні символи даних? Використовуйте стрілки вгору та вниз на клавіатурі, щоб легко прокручувати доступні параметри. Ця функція не тільки спрощує ваш досвід, але й дозволяє швидко та ефективно аналізувати дані.

    Виконуючи ці кроки, ви можете покращити процес дослідження даних. Незалежно від того, чи є ви аналітиком ринку чи просто зацікавлені в місцевих тенденціях, ці інструменти створені, щоб надати глибшу інформацію відповідно до ваших потреб. Взаємодійте зі своїми даними, як ніколи раніше, і дізнайтеся, що має значення!

    Крім цифр: ширший вплив цільових ринкових даних

    Оскільки компанії та споживачі все більше покладаються на аналітику даних, наслідки доступу цільові ринкові дані виходять далеко за межі індивідуального прийняття рішень. Удосконалюючи аналіз до конкретних регіональних ідей, організації оптимізують свої стратегії, які можуть змінити місцеві економіки. Здатність пристосовувати підходи до різних ринків посилює конкуренцію та інновації, що призводить до більш динамічних економічних екосистем.

    Крім того, наголос на налаштуванні інструментів візуалізації сприяє розвитку культури грамотності даних. Оскільки все більше професіоналів працюють зі складними наборами даних, a зсув можна спостерігати в динаміці робочого місцяде рішення на основі даних стають нормою. Ця тенденція підкреслює важливість технологічного рівня виховання економічна стійкість і адаптація.

    Однак не можна не помічати вплив посиленого аналізу даних на навколишнє середовище. Оскільки підприємства впроваджують алгоритми для аналізу ринку, попит на центри обробки даних і обчислювальна енергія зростає, сприяючи вуглецеві сліди. Розробка екологічніших технологій для аналізу даних має важливе значення для пом’якшення цього впливу, гарантуючи, що прогрес не відбуватиметься за рахунок планети.

    Заглядаючи вперед, майбутнє аналізу ринку готове до ще більшої витонченості. З появою штучного інтелекту прогнозна аналітика, ймовірно, революціонізує те, як бізнес прогнозує тенденції. Такі досягнення можуть слугувати важливими інструментами для вирішення проблеми глобальні викликивід збоїв у ланцюзі постачання до змін споживчого попиту, спричинених такими подіями, як пандемії чи зміни клімату.

    Розкрийте силу аналізу ринку: вичерпний посібник

    Доступ до цільових ринкових даних

    Щоб покращити ваші можливості аналізу даних, важливо використовувати цільові ринкові дані. Першим кроком для досягнення цього є зміна прапора ринку. Це налаштування дає вам доступ до локалізованої інформації, що стосується вашої цікавої країни. Ось як ви можете максимально використати цю функцію:

    1. Доступ до меню: знайдіть меню, у якому надаються параметри прапора ринку.
    2. Змініть прапор ринку: переключіть його на відповідну країну чи регіон. Це негайно оновлює інформацію, яку ви отримуєте, щоб краще відповідати динаміці місцевого ринку.
    3. Оцініть Local Insights: використовуйте локалізовані дані для кращого прийняття рішень у своїх ринкових стратегіях.

    Покращте свій досвід створення діаграм

    Візуалізація відіграє вирішальну роль в аналізі даних. Використовуючи меню інтерактивної діаграми, користувачі можуть отримати доступ до різноманітних інструментів, призначених для розширеного налаштування діаграми. Ось як ви можете покращити свій досвід створення діаграм:

    Параметри правої кнопки миші: клацніть правою кнопкою миші на будь-якій діаграмі, щоб відкрити безліч параметрів налаштування, які можуть адаптувати зовнішній вигляд вашого представлення даних.
    Типи діаграм: Експериментуйте з різними типами діаграм, такими як лінійні, стовпчасті або точкові, щоб знайти найкращий спосіб представлення зібраних даних.
    Інтерактивні функції: Використовуйте такі функції, як масштабування, показники порівняння та спеціальні індикатори, щоб отримати глибшу інформацію.

    Ефективна навігація для аналізу даних

    Навігація різними символами даних має бути безперебійним процесом. Використання комбінацій клавіш може значно підвищити вашу ефективність:

    Клавіші зі стрілками: використовуйте клавіші зі стрілками вгору та вниз на клавіатурі, щоб швидко прокручувати доступні символи даних.
    Швидкий вибір: ця функція призначена для швидкого аналізу даних, допомагаючи вам легко перемикатися між точками даних.

    Випадки використання

    Аналітики ринку, інвестори та бізнес-стратеги можуть отримати значну користь від цих інструментів:

    Аналітики ринку: використовуйте спеціальні дані для уточнення ринкових звітів.
    Інвестори: доступ до локалізованої статистики, щоб зробити обґрунтований інвестиційний вибір.
    Стратеги: створюйте бізнес-стратегії на основі регіональних тенденцій даних.

    Обмеження, які слід враховувати

    Хоча ці функції пропонують численні переваги, важливо пам’ятати про деякі обмеження:

    Доступність даних: не всі регіони можуть надавати вичерпні дані, що призводить до розбіжностей в аналізі.
    Крива навчання: користувачі, які не знайомі з інструментами аналізу даних, можуть зіткнутися з кривою навчання ефективному використанню розширених функцій діаграм.

    Майбутні тенденції та інновації

    Оскільки технологія аналізу даних розвивається, ми можемо очікувати:

    Підвищена інтеграція: Майбутні платформи, ймовірно, інтегруватимуть дані в режимі реального часу з розширеною аналітикою для отримання миттєвішого розуміння.
    Покращення AI: використання штучного інтелекту може покращити інтерпретацію даних, роблячи тенденції більш помітними.

    Аспекти безпеки та стійкості

    Забезпечення безпеки ринкових даних має першочергове значення. Компанії повинні прийняти суворі протоколи захисту даних, щоб запобігти порушенням. Крім того, сприяння екологічним методам збору даних може підвищити надійність і довіру серед користувачів.

    Висновок

    Максимально використовуючи інструменти, доступні для цільового аналізу ринкових даних, користувачі можуть отримати цінну інформацію та сприяти прийняттю обґрунтованих рішень. Незалежно від того, чи є ви професіоналом у цій галузі чи людиною, яка дуже цікавиться ринковими тенденціями, ці інноваційні підходи дають вам можливість взаємодіяти зі своїми даними, як ніколи раніше.

    Додаткові ресурси щодо аналізу даних і аналізу ринку див. на сторінці Аналіз ринкових даних.