Примітка видавця Springer Nature залишається нейтральною щодо юрисдикційних претензій у опублікованих картах та інституційних приналежності.
Це підсумок: Лі, X. та ін. Статистична рамка для багаторазового аналізу рідкісних варіантів у масштабних дослідженнях секвенування цілих геномів. Нат. Обчислення. Наук. https://doi.org/10.1038/S43588-024-00764-8 (2025).
Хоча в ЗМІ рідко оприлюднюється, не все про розгортання-і, звичайно, не про навчання чи тонку настройку-моделі машинного навчання легко доступні через API. Для певних реалізацій успіх застосувань для підприємств мови залежить від обладнання, підтримуючи інфраструктуру та інші практичності, які потребують більше, ніж просто постачальника хмарних послуг.
Графічні підрозділи (GPU), мабуть, знаходяться на передньому плані цих міркувань, особливо для організацій, які мають власні центри обробки даних. Незважаючи на те, що GPU -графічні процесори обчислювальних ресурсів є незамінним для певних випадків використання ШІ (особливо для побудови моделей та інших реквізитів з наукових даних), вони не завжди доступні.
“Їх, здається, важко знайти, або вони приходять з великою кількістю струнних струн”, – зізнався Елі Лар, інженер старшого рішення Leaseweb. «Довгі зобов'язання, знаєте, великі суми передових витрат. Або компанії просто не можуть їх отримати, незалежно від того, скільки вони запитують або скільки грошей вони пропонують. Їх постачальники не мають їх доступних ».
Нещодавнє оголошення Leaseweb про наявність серії графічних процесорів NVIDIA було розроблено для пом'якшення цих проблем та зміцнення інфраструктури, необхідної для використання передового машинного навчання. Компанія пропонує NVIDIA L4, NVIDIA L40S та NVIDIA H100 NVL, які стають доступними через його лінійку виділених серверів.
“Вони в основному охоплюють все, від невеликих до великих випадків використання”, – згадав Девон Резерфорд, рішення з продажу та менеджер з операцій у Leaseweb. «Ми можемо робити кілька графічних процесорів на сервері. Ми працюємо з низкою різних клієнтів, які використовують наші графічні процесори для всього, від мовних моделей до відео -аналітики ».
Вартість GPU для корпоративних програм мовних моделей та інших випадків використання вдосконаленого машинного навчання є неоціненною. Більше того, вони виходять за межі основної парадигми підсумування та питання, що відповідають питанням, популяризували за допомогою ганчірки та інших методів швидкого збільшення. Натомість вони живлять додатки, які наближаються до реалізації повного масштабу AI підприємства для критичних випадків використання місії. Лар сформулював випадок використання охорони здоров’я, який, ймовірно, не може бути можливим, якщо масштабована обробка, що постачається GPUS.
Постачальник медичних послуг відбиває дані з ряду джерел, включаючи медичні записи, аналізує дані та використовує результати для персоналізації лікування пацієнтів. При такому підході організація “гарантує, що люди не приймають ліки, які вони не повинні приймати, або враховувати свою історію – сім'ю, генетика”, – прокоментував Лар. «Це просто неймовірна кількість даних. І тоді вони можуть порадити місцевих медичних працівників щодо того, що вони повинні робити, і не повинні робити з певним пацієнтом ».
Згадана організація охорони здоров’я LAHR використовує графічні процесори NVIDIA Leaseweb для цієї заявки. Однак є численні графічні процесори, які ставлять на підприємство, щоб вибрати потрібний, щоб відповідати його конкретним потребам. Конкретна програма майже завжди доводить у цьому відношенні визначальні. “Більш важлива, більша розмова, яку ми маємо вести з будь -яким з наших клієнтів, – це де ти з речами?” Виявив Лар. “Це модель висновку? Ми у виробництві? Ми тренуємось? “
Вимоги до наукових даних для побудови моделей з нуля або навіть тонко налаштовані моделі в деяких випадках, як правило, більш суворі, ніж для оператизаційних моделей. Однак, оскільки цикл наукових даних неминуче передбачає обидва кінці цього спектру, організації повинні стратегічно стратегізувати, які типи графічних процесорів вони отримують доступ. “Якщо ви тренуєтесь, вам, мабуть, потрібно трохи більше сили”, – зазначив Лар. “Тут дійсно надходять H100. До того часу, коли ви потрапите до виробничого навантаження, можливо, вам не знадобиться стільки потужності, і L4 або L40 можуть зробити”.
Згаданий Lahr H100S є найбільш здатним з GPUS Leaseweb в даний час, а L4 – найменше. Тим не менш, він може живити будь -яку кількість навантажень, включаючи ті, що є основними для науки про дані та натяків на еволюцію цих процесорів та їх загальну заслугу на підприємство. “L4, ми зараз називаємо це початковим рівнем, але це робить набагато більше, ніж середній рівень в останньому поколінні”,-прокоментував Лар. “Речі змінюються зовсім небагато, коли ми переходимо від групи до групи”.
Таким чином, під час використання графічних процесорів, можливо, організації можуть вибрати менш здібні (і менш дорогі), і розглянути можливість їх поєднання в навантаженнях – особливо, оскільки більше одного можна отримати через спеціальні сервери. “Це хороша стратегія для деяких, щоб залишитися з декількома маленькими картками замість однієї великої”, – сказав Лар. «Ми можемо побудувати відповідно. Ми так гнучкі ».
Графічні процесори є ключовими для надання обчислювальних ресурсів, які потребують масштабу своїх когнітивних обчислювальних потреб. Вони можуть прискорити ці розгортання для всіх аспектів ШІ, від побудови та тонких налаштувань моделей до розміщення їх у виробництві. Отже, вони, ймовірно, залишаться пріоритетними для ряду випадків використання, особливо тих, що включають аспекти високоефективних обчислень.
Коли Скотт Шервуд побудував плани, архітектурні конструкції та початкова база кодів для створення TestLodge Test Test Case Toolйого команда була зосереджена на – як не дивно – процедури тестування програмного забезпечення. Те, що вони зараз усвідомлюють, привело б їх до ще більш функціонального кінцевого продукту, це було (і є) більш визначеним фокусом на інженерії даних з самого початку аналітики, звітності, аудиту та оцінки. Крім того, у всесвіті програмного забезпечення, де AI настільки ж хороший, як і його життєва кров, надання даних тестових випадків (сам по собі) явно потребує певного тестування.
Як основна функція інженерії програмного забезпечення, яка повинна мати у всіх програмах технологій корпоративних технологій розумного розміру, управління тестовими випадками стосується відстеження дефектів за допомогою процедур створення тестових випадків, які щільно узгоджуються з контролем версій, щоб весь поточний код є частиною проведеного аналізу назовні.
Але чому важливе управління тестовими справами? Це насамперед тому, що управління тестовими випадками може покращити ефективність використання ресурсів випуску програмного забезпечення та програмного забезпечення (ресурси тут – як робочий час людини, так і обчислюють цикли обробки та вимоги до зберігання даних, а також “великі” дзвінки з аналітики даних тощо), щоб остаточні отримані отримані Програмне забезпечення відповідає більш високому рівню прийняття користувачів. Оскільки погана документація може погіршити управління тестом, дані, що стосуються тестового випадку, мають вирішальне значення для відстеження тестових випадків.
Коли Шервуд та його колеги вперше розробили свою платформу, вони визнають, що насправді дуже мало враховують, як вони використовуватимуть дані для зростання – окрім очевидних зобов'язань щодо безпеки та дотримання.
“Будучи інструментом управління справами, ми були суто зосереджені на робочому процесі виконання тестів, настільки насправді, що початкова бета -версія не мала жодної функції звітності”, – зізнається Шервуд. «Це швидко змінилося, коли відгуки користувачів почали зростати, і прагнення до детальних звітів з наших даних зростало. Складність виникла від різноманітних запитів з кожною компанією, здавалося б, бажає іншого підходу до того, як аналізуються та представлені її дані ».
Озираючись назад, Шервуд каже, що це проблема, яка часто мучила інженерів даних, тобто бажання зосередитись на конкретному результату чи інструменті, перш ніж зрозуміти самі дані, як вони рухаються по трубопроводу, як він зберігається тощо, як тільки вони почали дивитися на це Дані з трохи більше внутрішнього ока, вони почали визначати, які особливості матимуть найбільший вплив на (і для) користувачів.
“Ви повинні часом бути диктатором, як розробник, щоб переконатися, що ви не намагаєтесь бути всіма людьми. Ми витратили час на створення функції та моніторинг її використання, але якщо це виявилося менш популярним, ніж інші, нам доведеться прийняти важке рішення, щоб його видалити. Однак, замість того, щоб зробити жорсткий розріз, ми просто не надаємо новим користувачам доступ до нього, припиняючи його. Це тримає продукт худорлявим, не засмучуючи існуючих користувачів », – детально Шервуд.
Ще одним завданням для розробників є презентація даних та вимоги до ресурсів, які йдуть разом з нею.
UX інтерфейсу часто може бути визначальним фактором для залучення або утримання нових користувачів, тому йому дійсно потрібно звернутися до першого погляду. Як інструмент управління тестом, вони представили інформаційну панель користувачів, яка дала миттєве розуміння тестових заходів з першого погляду та виявилося дуже популярним. Складність цього підходу до презентації полягає у необхідності його завантаження миттєво, тому для підтримки ефективності він може повідомити лише про поточні дані та діяльність.
“Під час звітування ви стискаєте багато даних, тому вам потрібно присвятити свої ресурси лише аналізу даних, необхідних для потрібного результату – ніхто не хоче чекати години, щоб звіт про створення та доставку”, – сказав Шервуд. «Одне рішення – перемістити якомога більше цього на задній план і дозволити користувачам продовжувати інші завдання під час аналізу. Знову ж таки, значна частина цього покладається на те, наскільки добре ви використовуєте свої ресурси – оскільки додавання додаткових може бути дорогим, не обов'язково вдосконалюючи досвід користувача ».
Детально деталізуючи роботу тут, він сказав, що сторонні інтеграції-це чудовий спосіб дозволити користувачам вибирати та вибирати потрібні функції, не потребуючи внутрішнього розвитку. Насправді, сторонні інструменти аналізу даних потенційно пропонують величезний стрибок для розробників, які хочуть надати різні елементи звітності, з їх здатністю пройти дані та генерувати звіти за частку часу.
Однак перед тим, як запровадити їх, є ряд речей, які слід враховувати – які вартість цих інструментів, чи добре вони інтегруються, чи будуть керувати даними вашого користувача етично та відповідально, відповідати правилам конфіденційності тощо.
Отже, він запитує … як виглядає майбутнє для розробників, коли йдеться про використання та звітування про їхні дані?
«Важко з нетерпінням чекати цього чи будь -яку тему насправді, не згадуючи AI. Хоча його використання неминуче, виникає непорозуміння щодо ролі, яку вона відіграватиме. Можливо, увага, можливо, не повинна зосереджуватися на тему “Чи буде це видалити потребу в інженерах даних”, а більше – на те, як інженери використовуватимуть AI “, – сказав Шервуд. «Це випливає з загальної галузі упередженості, щоб зосередитись на інструментах, а не на основах – все починається з типу та якості ваших даних! Вирішення, які набори даних є правильними для конкретного аналізу, дасть вам набагато швидше та точніше, ефективні та відповідні звіти, які використовують менше ресурсів. Це зробить нас більш ефективними, але незабаром це не замінить потребу в людей ».
Нарешті, як уже торкалося, Шервуд каже, що етика та використання даних-це занепокоєння, яке лише зросте-оскільки більше розробників використовують сторонні інструменти, скільки проходитимуть через тонкий друк і подивиться, де ці дані фізично зберігаються ? Як він буде використаний, ділиться чи, можливо, продається? Як ви можете гарантувати, що дані ваших користувачів захищені через кілька платформ, юрисдикцій та відповідей?
Підсумовуючи тут, екіпаж TestLodge нагадує нам, що розробникам зобов’язано забезпечити безпеку даних користувачів та забезпечити широке розуміння того, як сторонні інтеграції в них. Довіра-це товар, який ми рідко можемо дозволити собі втратити, і зростаючи Вік автоматизації, як відомо, що етика у вашій інженерії допоможе вам виділитися.
TestLodge-це веб-інструмент для управління тестовими випадками та тестовими запусками. Він призначений для того, щоб допомогти командам забезпечення якості (QA) впорядкувати свої тестування та співпрацювати більш ефективно. Це інтегрується з трекерами випуску, тобто він може автоматично створювати проблеми у відстеженні випуску команди розробників, коли тест не вдається. Особливості співпраці Середній тестова дозволяє користувачам легко обмінюватися інформацією та працювати разом над тестуванням проектів. Він може надати звіти та показники тестування на якості, а також допомогти розробникам побачити, які вимоги мають пов'язані тестові випадки. TestLodge може автоматично створювати квитки в трекері випуску, коли тест виходить з… і автоматично оновлювати стан проблем у трекері випуску.
Було опубліковано багато статей, які підтримують перспективу кращого догляду за пацієнтами та балансу робочого життя з AI за кермом нового світу. AI використовує силу комп'ютерних систем для імітації процесів інтелекту людини.1,2
Важливо зрозуміти нюанси та ключові відмінності щодо термінології, пов'язаної з цією технологією. Наприклад, “великі дані” – це термін, що використовується, коли набір даних досяг розміру, який вимагає розширених інструментів для його управління, включаючи придбання та аналіз даних.3
Розглядаючи всі дані, отримані та зібрані заявниками резиденції та стипендії, директорами програм та сторонніми організаціями, такими як Національна програма відповідності резидентів (NRMP) та Служба додатків електронної резиденції, серед інших, можна лише уявити значну кількість Точки даних, отримані протягом більш ніж 70 років з моменту існування системи матчу.4
Хоча процеси продовжують розвиватися щодо електронних систем додатків, зміни, що відбулися, зокрема протягом останніх кількох років, були трансформаційними, включаючи американський медичний огляд, що перетворюється на систему пропуску/відмови, а не пронумеровану оцінку (крок 1) , і підйом чатгпта, який є генеративним чатом AI, який може генерувати розмовні відповіді, подібні до людини.
Як заявники, директори програми та професія стратегічно та успішно використовувати ці інструменти для створення кращого майбутнього для хірургічної допомоги?
Організаційний процес, необхідний щороку для процесу матчу, не є незначним. Значна кількість часу витрачається директорами програми та координаторами програм, що надсилають електронні листи запрошення та нагадування про терміни та планують інтерв'ю.5 Інструменти AI можуть допомогти створити та надсилати ці повідомлення, тим самим зменшуючи лідерство програм та адміністративні навантаження.
Інструменти AI також можуть допомогти зібрати та узагальнити інформацію про програми проживання (тобто, статистика відповідності, інтереси викладачів, досвід резидентів, можливості досліджень, статистика американської ради хірургії підготовки), яка може бути представлена заявникам протягом дня їх співбесіди.
AI здатний аналізувати великі обсяги даних та пакетів додатків, тому одне з великих обіцянок того, як ця технологія може революціонізувати процес відповідності в скринінгу та рейтингу заявників більш ефективно.6 За даними NRMP, понад 50 000 претендентів, зареєстрованих у головному матчі резиденції 2024 року, за весь час високим та на 4,7% вище, ніж у 2023 році.
Оскільки кількість програм проживання продовжує зростати,7,8 Лідерству програми стає все більш складним для перегляду всіх заявок та пошуку людей, які найкраще підходять до своєї програми. Наприклад, програма резиденції внутрішньої медицини в Меморіальній лікарні з питань охорони здоров'я в університеті Індіани в Мансі отримує приблизно 2000 заявок на рік на 10 посад. Лідери програми можуть особисто взяти інтерв'ю лише 4% заявників. Університет Джона Хопкінса в Балтіморі, штат Меріленд, щороку отримує сотні заявок на свої висококонкурентні програми хірургічного проживання, а програма проживання ортопедичної хірургії отримала понад 730 заявок в останні роки.
Технологія AI може проаналізувати величезну кількість даних заявників, таких як оцінки, тестові бали, рекомендаційні листи, особисті заяви та клінічний досвід для виявлення закономірностей, які можуть бути не очевидними для людських рецензентів, і AI може завершити цей процес набагато швидше, ніж керівництво програми .
Згідно з Chatgpt, детальна оцінка програми – з ретельним аналізом, який включає “розбір неструктурованих даних” (наприклад, особисті твердження), займе 1–2 хвилини, тоді як, як очікується Застосування.
Крім того, використання AI для перегляду заявок може допомогти визначити сильних кандидатів, яких інакше можна не помітити. Насправді, аналізуючи дані заявників проти конкретних критеріїв програми, AI може створити рейтинговий перелік заявників на основі їх потенційних відповідності потреб та цілей програми.
AI також може відігравати важливу роль у зменшенні несвідомого упередженості рецензентів додатків, зосереджуючись на об'єктивних критеріях, зменшуючи вплив особистих упереджень, що зберігаються людськими рецензентами, і призводить до більш справедливого процесу відповідності.9-11 Алгоритми AI можуть проаналізувати великі обсяги даних заявників, таких як навчальні показники, стандартизовані показники тестів, оцінка клінічних ротацій та досвід досліджень, зосереджуючись виключно на відповідних показниках, а не на суб'єктивні інтерпретації, на які впливають такі фактори, як гендер, етнічна приналежність або альма -матер. Системи AI також можуть анонімізувати програми, видаливши ідентифіковану інформацію, як імена та демографічні показники; Це допомагає гарантувати, що рецензенти оцінюють кваліфікацію, не впливаючи на особисті характеристики.
З точки зору заявника, AI може бути неоціненним ресурсом для визначення ідеальних програм та оптимізації програми кандидата. Інструменти AI можуть допомогти проаналізувати відповідну програму заявника, порівнюючи кваліфікацію та уподобання заявників із програмними вимогами та культурою.
AI може надати персоналізовані рекомендації як заявникам, так і програмам щодо ймовірності хорошої відповідності, використовуючи історичні дані про поточних та попередніх мешканців певної програми проживання.11 Окрім редагування особистих тверджень та пропонування переконливих “хобі”, AI може посилити програми резиденції змістовно. Рекомендаційні листи відіграють значну роль у відборі резидентів, але можуть бути придушені неявними ухилами директора програми, зокрема для жінок та недостатньо представлених груп.12,13 Моделі AI можуть бути використані для виявлення випадків неявного зміщення мовою10,14,15 та створити більш стандартизовані гендерно нейтральні описи кандидатів.16,17
AI допомагає синтезувати велику кількість даних як для окремого заявника, так і для програми. Як можна зробити цю технологію на крок далі, щоб допомогти хірургічній професії в цілому? Що робити, якщо тенденції щодо хірургічних спеціальностей були встановлені з вже наявних даних, а AI використовували прогнозні моделі, щоб зрозуміти конкретний дефіцит робочої сили -хірурга через десять років?
Ця інформація також може бути використана заявниками, щоб визначити, чи можна знайти роботу в межах обраної спеціальності та бажаного географічного розташування. Директори програми також можуть використовувати AI, щоб допомогти вибрати заявників із інтересами, які відповідають їх географічному розташуванню. Ці можливості можуть призвести до того, що хірурги, які задовольняються своєю спеціальністю на вибір, і задовольнили, що ринок праці узгоджується з цими інтересами у їхньому бажаному регіоні.
Інструменти підтримки рішень на основі AI, такі як Career Insights, можуть допомогти заявникам приймати обґрунтовані рішення, інтегруючи всі відповідні дані, включаючи спеціальність та місцезнаходження. Ці програмні системи використовують алгоритми AI для аналізу великої кількості даних, визначення моделей, надання розуміння для надання допомоги людям у прийнятті рішень у різних галузях, таких як охорона здоров'я та пропонують рекомендації та прогнози на основі аналізованих даних. Інструменти включають аналіз SWOT, матриці рішення, оцінки розвитку кар’єри, аналіз розриву в навичках, звіти про тенденції ринку праці, запаси інтересів, оцінки особистості, дерева рішень та різні платформи планування кар'єри в Інтернеті, які надають дані, орієнтовані на дані, щоб допомогти людям зробити обгрунтований вибір кар'єри Виходячи з їх сильних, уподобань та вимог на ринку.
Поперечне дослідження було проведено з жовтня по листопад 2023 р ємність навчання 60–70 жителів ECCM. Спеціалізована лікарня Tikur Anbesa – це найбільша лікарня в Ефіопії з понад 700 ліжками та 24 ліжками в галузі диспансерів у різних спеціалізованих одиницях, таких як медична диспансерка, хірургічна інтенсивна терапія, відділення серцевої допомоги та педіатрія. Відповідно до звіту про клінічний аудит відділення невідкладної допомоги [14].
Медичний коледж Св. Павла тисячоліття (SPHMMC) регулюється Радою в рамках Федерального міністерства охорони здоров'я та має понад 2800 клінічних, академічних та допоміжних персоналу, що має середню стаціонарну здатність 700 ліжок. В середньому 1200 пацієнтів, які щодня спостерігаються в лікарні як у відділенні невідкладної допомоги, так і амбулаторного. У лікарні є 13 ліжок, присвячених інтенсивної терапії, і швидка допомога обробляє в середньому 800–1000 пацієнтів щомісяця [15].
Усі 91 старший мешканці, всі жителі третього року та 2 -го року, які закінчили перші шість місяців навчання та відвідували навчання з жовтня по листопад 2023 року, отримали право та зараховані до дослідження.
Залежний Змінні:
Компетентність ідентифікації ≥ 4 ПВА.
Кількість ідентифікованих PVA.
Ідентифікація типів PVA.
Незалежний Змінні:
Вік, стать, рік досвіду, рік резиденцій, участь у семінарах з МВ, тренування з МВ, проведення лекцій з механічних вентиляторів, кількості та типу інтенсивної терапії з більшістю ротацій.
Аналіз форми хвиль: візуальний огляд графічного опису подачі вдихів механічному вентилятору.
невідповідність між дихальними зусиллями пацієнта та підтримкою механічного вентилятора.
Визначте> 70% або ≥ 4 з 6 ПВА, правильно, як у медичних працівників адвокатів Південної Африки, що продовжує професійний розвиток (PASS MARK) [16].
є тими, хто на третьому курсі та 2 -му курсі мешканців, які закінчили першу половину другого курсу.
Онлайн або особисті курси МВ від визнаних установ за> 100 год.
Дані збирали за допомогою заздалегідь перевіреного, структурованого та самопровідного анкети, підготовленого шляхом перегляду пов’язаної літератури у світлі цілей. Розробка предметів анкети була здійснена шляхом адаптації огляду літератури [10, 11, 12, 17, 18, 19]а адаптований інструмент дослідження зазнав необхідних переглядів на основі рекомендацій чотирьох експертів у області критичної допомоги. Анкета містить питання закритого типу та відкритого типу, включаючи соціодемографічні характеристики, основну інформацію про мешканців та механічні форми хвиль вентилятора ПВА. Анкета написана англійською мовою. Інформована згода була отримана від учасників у письмовій формі перед збором даних. Анкету підготували програмне забезпечення Kobotoolbox. org та поділяються за допомогою онлайн -посилання, наданого Kobotoolbox. Орг на їх електронну пошту або телеграму для кожного мешканця. Дані були зібрані від мешканців, які співпрацювали з надання згоди.
Форми хвиль складалися з шести різних поширених зображень хвиль скаларії часу тиску та потоку, які є поширеними і, як відомо, мають несприятливі клінічні результати, якщо не виправляються в літературі, наприклад неефективне спрацьовування, Передчасне їзда на велосипеді, Автоматичне спрацьовування, голодування, Затримка їзди на велосипеді та автоматичне. Форми хвиль були прийняті з попереднього дослідження та витягнуті з веб -блогів [12, 17]. Зображення форми хвиль були показані чотирма різними консультантами: пульмонологів, серцевого анестезіолога та інтенсивістських, консультант з питань надзвичайних ситуацій та критичної допомоги, дорослий та педіатричний пульмонолог та співробітник критичної допомоги. Усі відповідають за відповідні лікарні в галузі критичної допомоги. Ці фахівці домовилися про тип асинхронії до 100%. Після того, як кожне зображення було показано, мешканців попросили вибрати тип PVA з 12 можливих варіантів. Збірник даних Tash був головним дослідником, а інший колектор даних надав дані SPHMMC. Перед збором даних повнота дані була перевірена. Претести проводили на 5% учасників. Проведено попередній тест на п'ять учасників, а внутрішня надійність даних була перевірена Альфа Кронбаха. Претест оцінював чіткість та розумність інструменту оцінювання. Поки дані збиралися, регулярний нагляд до збору даних для моніторингу їх дотримання протоколу дослідження, вирішення будь -яких проблем, з якими вони стикалися, та забезпечити загальну якість зібраних даних. Щоб зменшити ефект здогадів, можливий вибір становив 12 для 6 форм хвиль. Більшість даних були зібрані, поки респонденти зібралися в присутності колектора даних. Дані були зібрані за посиланням, наданим Kobotoolbox. Програмне забезпечення та використовували лише один раз на відповідача, щоб захистити того самого користувача від самітування більше одного разу. Перш ніж вводити інформацію в програмному забезпеченні SPSS, відповіді були розглянуті на всебічність даних.
Повні дані були завантажені з коробки інструментів Kobo в Excel та експортовані до SPSS версії 27 для аналізу. Якісні номінальні змінні представлені за допомогою абсолютних та відносних (%) значень. Для ненормально розподілених безперервних та порядкових даних використовували медіану з міжквартильним діапазоном. Перед застосуванням цих заходів нормальність даних оцінювали за допомогою тесту Шапіро-Вілка. Незалежні змінні Категоричні та первинні змінні результатів були відображені за допомогою таблиць частот та перехресних табіляцій, які потім оцінювали за допомогою точного тесту Фішера або тесту Chi-квадрата. Медіану безперервних даних між двома групами та залежною змінною порівнювали за допомогою непараметричних тестів, таких як тест Манна-Вітні U. Для вивчення зв'язку між усіма незалежними змінними та компетентністю ідентифікації PVA було проведено багатовимірну логістичну регресію. Ідентифікацію ≥ 4 ПВА вважалася залежною змінною після проведення тесту на придатність моделі за допомогою тестів Hosmer та Lemeshow. Фітнес моделі оцінювали за допомогою тесту Пірсона, і ми розглядали с-в.> 0,05, щоб бути значущим. Бінарні залежні категоричні та безперервні змінні аналізували за допомогою багатовимірної бінарної логістичної регресії зі змінними с-значення p-значення
Це дослідження було проведено відповідно до Декларації Гельсінкі. Етичне схвалення було отримано від дослідницького комітету відділення невідкладної допомоги при інституційній комісії з огляду Університету Аддіс -Абеби (Посилання №559/2015).
Етика людини та згода на участь у деклараціях: Інформована згода була отримана від усіх окремих учасників, включених у дослідження через письмові форми до процесу збору даних. Конфіденційність учасників була забезпечена, дозволяючи респондентам заповнити анкету анонімно та опустивши будь -які ідентифікатори учасників. Доступ до зібраних даних був обмежений лише дослідницькою групою.
У сучасному цифровому світі великі дані стали зміною ігор у галузях. Від охорони здоров'я до роздрібної торгівлі організації використовують аналітику даних для покращення прийняття рішень та покращення досвіду клієнтів. Фінансовий сектор, особливо споживчий фінанс, не є винятком. Але що означає це перетин для позичальників? Давайте вивчимо, наскільки великі дані переробляють кредитний ландшафт і що це означає для осіб, які шукають фінансові рішення.
Великі дані відносяться до величезного обсягу інформації, що генерується щодня, від онлайн -транзакцій до взаємодій соціальних медіа. У споживчих фінансах кредитори використовують ці дані для оцінки профілів позичальників, оцінки ризиків та адаптаційних пропозицій позики. Звичайні методи оцінювання кредитів в першу чергу зосереджуються на вузькому наборі даних, таких як дохід та кредитна історія. Навпаки, Big Data розширює цей підхід, включаючи нетрадиційні фактори, такі як платежі за комунальні послуги, схеми витрат та навіть активність у соціальних мережах.
Аналізуючи це багатство інформації, кредитори отримують глибше розуміння фінансової поведінки людини. Це допомагає створити більш точну та всебічну оцінку ризику, що дозволяє фінансовим установам пропонувати позики більш широкій аудиторії, включаючи тих, кого, можливо, не помічали звичайними методами.
Одним з найважливіших наслідків великих даних є його здатність персоналізувати фінансові продукти. Позичальникам більше не потрібно орієнтуватися на параметри позики одного розміру. Натомість кредитори можуть використовувати аналітику даних для налаштування умов позики, процентних ставок та планів погашення на основі індивідуальних фінансових профілів. Наприклад, позичальнику з послідовними моделями оплати та низькими витратами може бути запропоновано нижчі процентні ставки порівняно з тим, хто має нерегулярну фінансову поведінку.
Цей персоналізований підхід не тільки приносить користь позичальникам, роблячи позики більш доступними, але й допомагає кредиторам пом'якшити ризики. Вирівнюючи умови позики з конкретними обставинами позичальника, фінансові установи можуть збільшити ймовірність своєчасних виплат.
Історично у людей з обмеженими або поганими кредитними історіями стикаються значні проблеми у забезпеченні позик. Великі дані допомагають подолати цю прогалину, пропонуючи альтернативні способи оцінки кредитоспроможності. Такі фактори, як платежі за оренду, комунальні рахунки та навіть звички в Інтернеті, тепер можуть сприяти профілю позичальника.
Ця зміна відкрила двері для мільйонів осіб, які, можливо, не мали кваліфікації для позик за традиційними моделями. Наприклад, той, хто постійно платить оренду вчасно, але не вистачає кредитної історії, тепер може бути визнаний надійним позичальником.
Пройшли дні тривалих процесів подання позики. Big Data впорядкували схвалення позики, що дозволило позичальникам приймати рішення за лічені хвилини. Автоматизовані алгоритми аналізують величезну кількість даних у режимі реального часу, зменшуючи потребу в ручному втручанні.
Для позичальників, що стикаються з фінансовими надзвичайними ситуаціями – такі як несподіваний ремонт автомобілів, медичні рахунки або термінові витрати на дому – ця швидкість може бути рятувальником. Незалежно від того, чи це невелика альтернативна позика на день, щоб покрити незначний дефіцит, короткостроковий позику на розстрочку для розповсюдження платежів, або більший особистий позик у розмірі 2000 доларів або більше за більші фінансові перешкоди, швидкий доступ до коштів має все значення.
Наприклад, особиста позика в розмірі 700 доларів може допомогти покрити менші термінові витрати без зайвих затримок. Ця гнучкість гарантує, що люди можуть швидко вирішити фінансові ситуації, вибираючи розмір позики, який найкраще відповідає їх потребам.
Швидка обробка позик є особливо критичною для тих, хто має обмежену економію. Завдяки гнучким варіантам позики, позичальники можуть швидко забезпечити кошти, уникати альтернатив хижацького кредитування та ефективніше керувати фінансовим стресом.
Ще однією помітною перевагою великих даних є його потенціал для підвищення прозорості в процесі кредитування. Розширена аналітика дозволяє кредиторам надавати чіткі та детальні пояснення умов позики, процентних ставок та зборів. Позичальники можуть приймати більш обґрунтовані рішення, розуміючи справжню вартість запозичень та уникнення прихованих зборів.
Ця прозорість створює довіру між кредиторами та позичальниками, сприяючи довгострокових відносинах та заохочуючи відповідальні практики запозичення.
Хоча переваги великих даних є незаперечними, важливо вирішити потенційні ризики. Одне занепокоєння – конфіденційність даних. Використання особистої інформації у прийнятті фінансових рішень викликає питання про те, як збираються, зберігаються та ділиться дані. Позичальники повинні гарантувати, що вони мають справу з авторитетними кредиторами, які надають пріоритетній безпеці даних.
Ще одним завданням є ризик упередженості в алгоритмах. Якщо не ретельно контролюється, аналітика даних може увічнити існуючі нерівності, надаючи перевагу певній демографії над іншими. Кредитори повинні прагнути розробити етичну та інклюзивну практику, щоб забезпечити справедливий доступ до кредитів для всіх.
По мірі того, як технологія продовжує розвиватися, роль великих даних у споживчих фінансах буде розширюватися лише. Очікується, що нові тенденції, такі як штучний інтелект та машинне навчання, додатково вдосконалюють аналітику даних, що дозволяє ще більш точні оцінки ризику та персоналізовані фінансові рішення.
Для позичальників це означає більший доступ до гнучких та індивідуальних варіантів позики, швидших процесів затвердження та покращення фінансового включення. Однак це також підкреслює важливість залишатися поінформованими та пильними щодо конфіденційності даних та відповідальних практик запозичення.
Big Data перетворює індустрію споживчих фінансів, пропонуючи неперевершені можливості як для позичальників, так і для кредиторів. Використовуючи силу аналітики даних, фінансові установи можуть створювати більш інклюзивні, ефективні та прозорі процеси кредитування. Для позичальників це означає доступ до фінансових рішень, які відповідають їх унікальними потребами та обставинами, що полегшує навігацію несподіваних проблем життя.
Коли ми рухаємось вперед, перетин великих даних та фінансів споживачів продовжуватиме формувати майбутнє запозичень. Незалежно від того, забезпечуючи невелику аварійну позику чи вдосконалення кредитного доступу, великі дані прокладають шлях для більш пов'язаного та фінансово уповноваженого світу.
Кредит на зображення: Творці кампанії/Unsplash
Ви, напевно, це вже знаєте, але я знову скажу це. Дані завжди керували ринком нерухомості – від цінностей майна та тенденцій місцезнаходження до процентних ставок та економічних показників. Насправді ми живемо в світі, керованому даними.
Однак вручну аналіз цієї інформації є трудомістким і часто призводить до помилок людини. Ось тут приходить AI.
AI перетворює аналіз ринку нерухомості за допомогою автоматизації збору даних, ідентифікації тенденцій та високоточного прогнозування прогнозування. Інструменти, що працюють на AI, можуть допомогти будь-кому від інвестора, агента чи домашнього покупця приймати розумніші рішення, керовані даними.
Але як можна використовувати AI, щоб дати вам перевагу в нерухомості? У цій статті ми побачимо переваги, інструменти та як використовувати AI для аналізу ринку нерухомості.
Ринок нерухомості дійсно спостерігав вплив ШІ на швидкість. AI може швидко обробляти велику кількість даних. Це виходить за рамки відчуттів кишечника або застарілих робіт, щоб допомогти професіоналам зробити підтримку даних, прийняття рішень у режимі реального часу.
Ось як AI перетворює галузь:
Зазвичай першим кроком в аналізі нерухомості є збір даних. Але збір даних вручну з різних джерел займає багато часу. AI робить цей процес набагато менш виснажливим, витягуючи дані з декількох джерел даних у режимі реального часу.
Приклад:
Дізнайтеся, як 30 000+ творців та експертів використовують ШІ, щоб заощадити час, масштабувати їх вміст та збільшити їх дохід.
Zillow Zestimate збирає та аналізує дані, використовуючи AI, щоб забезпечити оцінку вартості будинку на основі тенденцій ринку. Навіть реалотор теж. Вони не тільки перераховують властивості, але й надають розуміння тенденцій на ринку.
Цінність: Орендодавці, інвестори та агенти з нерухомості можуть використовувати ринкові дослідження, що працюють на AI, щоб визначити ідеальні сфери для інвестицій та визначити фактори ризику.
Я не впевнений, що існує багато важливих речей, як знайти правильну ціну при продажу, купівлі чи інвестуванні. Інструменти оцінки AI допомагають визначити цінність нерухомості, вивчаючи такі фактори, як:
Як правило, інструменти оцінки AI можуть допомогти покупцям та інвесторам, щоб уникнути переплати за властивості або недооцінки своїх активів.
Приклад:
HouseCanary використовує AI для створення оцінок цінностей на дому, потенціалу доходу від оренди та майбутнього.
AI може помітити тенденції нерухомості, перш ніж вони будуть очевидними. AI аналізує історичні та в режимі реального часу для прогнозування:
Ці прогнози AI допоможуть інвесторам купувати нерухомість до того, як ціни зростають або не відмовиться від областей, де ціни можуть знизитися.
Приклад:
Revaluate аналізує соціальні та економічні змінні, що вказує на зміни на ринку нерухомості.
Властивості повинні бути оцінені інвесторами на прибутковість. AI робить це, розбиваючи важливі інвестиційні показники, такі як:
Інвестори можуть просто підключити дані про власність до інструментів AI, щоб дізнатися, чи буде власність вигідною перед придбанням.
Приклад:
Mashvisor-це власність, що працює на AI, яка допомагає інвесторам у розміщенні найвищих властивостей оренди на основі аналізу даних.
Для агентів з нерухомості переваги величезні, оскільки AI посилює генерацію свинцю за рахунок виявлення високопотужних покупців та продавців. Системи CRM, що працюють на AI, допомагають проаналізувати:
За допомогою CRM, керованих AI, агенти можуть визначити пріоритетні потенційних клієнтів, які, швидше за все, перетворюються, що економить час та покращує продажі.
Приклад:
AI використовується прем'єр -агентом Zillow для того, щоб агенти з нерухомості на зв’язок з покупцями, які мотивовані.
AI CAWROS щодо пропозицій нерухомості відповідно до того, що бажає покупець. Замість того, щоб наполегливо фільтруючи списки, AI рекомендує властивості, які відповідають критеріям покупця, наприклад:
Приклад:
Пошукова система Redfin, керована AI, пропонує будинки відповідно до налаштувань та поведінки користувачів.
Значення: Домашні покупці з платформами AI можуть швидше виявити властивості за набагато менше часу, ніж пошук списків вручну.
Ця захоплююча річ, яка називається віртуальною реальністю, тут не залишається. Розумний аналіз зображень та віртуальні домашні тури, що працюють на AI, перетворили списки властивостей. Ai може:
Покупці можуть практично ходити через будинки, а продавці та агенти можуть скласти списки, використовуючи AI-серверні зображення.
Приклад:
Чи знаєте ви Restb.ai використовує алгоритм машинного навчання для аналізу зображень списку та автоматично вказувати на функції властивості? Гаразд, тепер ти.
Так, AI також може обробляти соціальні медіа, статті новин та огляди в Інтернеті для вимірювання публічних настроїв щодо даного ринку нерухомості. Це допомагає визначити:
Приклад:
Localize використовує AI для оцінки настроїв на місцевому ринку житла та прогнозувати тенденції житла.
Значення: Інвестори можуть використовувати аналіз настроїв AI для виявлення недооцінених ринків з потенціалом для зростання.
Банк -шахрайство зростає з шахрайством з нерухомістю. AI зміцнює безпеку, визнаючи підозрілу поведінку в рамках транзакцій, включаючи:
Приклад:
Ocrolus використовує AI для перегляду документів про транзакцію нерухомості та виявлення ризиків шахрайства.
Покупці, кредитори та агенти можуть використовувати інструменти виявлення шахрайства AI для забезпечення безпечних та безпечних транзакцій.
Для власників нерухомості та орендодавців AI спрощує управління нерухомістю:
Орендодавці та менеджери нерухомості, впорядковують звичайну роботу та покращують задоволеність орендарів за допомогою AI.
Приклад:
Appfolio використовує застосований AI для автоматизації завдань управління нерухомістю, таких як відстеження оренди та поновлення оренди.
| Інструмент AI | Основні особливості | Найкраще |
|---|---|---|
| Zillow Restimate | Оцінка власності на AI | Покупці, продавці, агенти |
| Мейвізор | Аналіз інвестицій в оренду | Інвестори з нерухомості |
| Оновлювати | Прогнозування тенденцій нерухомості | Агенти, інвестори |
| Домашній | Аналітика ринку та прогнозування | Кредитори, інвестори |
| Дах AI | AI Chatbot для бізнесу з нерухомості | Агенти, брокери |
Розвиток AI ніколи не зупиняється, і його вплив на нерухомість стане лише сильнішим. Протягом наступних кількох років ми побачимо:
Інструменти AI пропонують цінні відомості про прийняття рішень, будь то інвестор, агент чи покупець. Хочете почати? Відкрийте свій наступний рівень нерухомості за допомогою інструментів нерухомості, що працюють на AI, сьогодні!
Нью -Йорк, 3 лютого 2025 року / Prnewswire/ – звіт про те, як AI сприяє трансформації ринку – глобальний ринок цифрових трансформацій у розмірі нафтогазової промисловості оцінюється, що зростає 56,4 мільярда доларів З 2025-2029 рр., За даними Technavio. За оцінками, ринок зростає на CAGR на 14,5% протягом прогнозного періоду. Підвищення інвестицій та партнерських відносин сприяє зростанню ринку з тенденцією до використання цифрових технологій -близнюків. Однак відсутність кваліфікованої праці викликає виклик. Ключові гравці на ринку включають Accenture Plc, Amazon.com Inc., Aveva Group PLC, Emerson Electric Co., General Electric Co., Halliburton Co., Informatica Inc., Intel Corp., International Business Machines Corp., Microsoft Corp, Nvidia Corp ., Oracle Corp, Rockwell Automation Inc., SAP SE, Siemens AG, Sierra Wireless Inc., Tata Consultancy Services Ltd., Teradata Corp. та Tibco Software Inc ..
Основні уявлення про еволюцію ринку за допомогою аналізу AI. Досліджувати тенденції, сегментацію та драйвери зростання- Переглянути безкоштовний зразок PDF
|
Ринок цифрових трансформацій в масштабі нафтогазової промисловості |
|
|
ЗВІТ |
Деталі |
|
Базовий рік |
2024 |
|
Історичний період |
2019 – 2023 |
|
Прогнозний період |
2025-2029 |
|
Імпульс зростання та CAGR |
Прискорити при CAGR 14,5% |
|
Зростання ринку 2025-2029 |
56,4 мільярда доларів |
|
Ринкова структура |
Фрагментований |
|
Зростання YOY 2022-2023 (%) |
12.7 |
|
Регіональний аналіз |
APAC, Північна Америка, Близький Схід та Африка, Європа та Південна Америка |
|
Виконання ринкового внеску |
APAC на 31% |
|
Ключові країни |
США, Китай, Саудівська Аравія, Росія, Індія, Японія, Канада, Великобританія, Німеччина та ОАЕ |
|
Ключові компанії профілювали |
Accenture PLC, Amazon.com Inc., Aveva Group PLC, Emerson Electric Co., General Electric Co., Halliburton Co., Informatica Inc., Intel Corp., International Business Machines Corp., Microsoft Corp, Nvidia Corp., Oracle Corp Corp , Rockwell Automation Inc., SAP SE, Siemens AG, Sierra Wireless Inc., Tata Consultancy Services Ltd., Teradata Corp. та Tibco Software Inc. |
Ринковий водій
Нафтогазова промисловість зазнає значної цифрової трансформації. Такі тенденції, як великі дані, хмарні обчислення, IoT, AI та цифрові близнюки, революціонують на операції вгору за течією, середньою течією. У дослідженні платформи Geoscience використовують науку про дані для аналізу перспектив буріння. При переробці, моделювання на основі AI та приписування технічного обслуговування оптимізують пропускну здатність нафтопереробної заробіток та ефективність виготовлення. Системи промислового контролю автоматизуються для кращого використання активів та управління ризиками. Розширені рішення реальності відстежують критичні активи та споруди, підвищуючи безпеку та запобігання пожежам. Польові пристрої та сенсорні системи використовують прогнозну аналітику для профілактичного обслуговування. Процеси попиту на нафту та нафтопереробний завод контролюються в режимі реального часу для оптимальних показників. Інструменти планування комп'ютера та планування повороту забезпечують ефективність та безпеку виробництва. Енергетична промисловість охоплює оцифрування – від АЗС до нафтохімічних речовин, для покращення управління ризиками та досконалості роботи.
Microsoft Surface Copilot+ PC обіцяє продуктивність, керовану AI, та підвищена безпека для сучасного … [+]
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. ”
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 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 Pluton: Вбудована безпека для захисту бізнес-даних та захисту від сучасної … [+]
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.
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.
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”.
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.
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 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.