Категорія: Великі Дані та Аналітика

  • Vertiv представляє компактний ДБЖ високої щільності для великих центрів обробки даних та інших критично важливих додатків

    Vertiv представляє компактний ДБЖ високої щільності для великих центрів обробки даних та інших критично важливих додатків

    Система безперебійного живлення Vertiv™ PowerUPS 9000 забезпечує високоенергоефективний, масштабований і надійний захист живлення в умовах обмеженого простору

    Vertiv (NYSE: VRT), глобальний постачальник критично важливої ​​цифрової інфраструктури та рішень для забезпечення безперервної роботи, сьогодні представив Vertiv™ PowerUPS 9000, енергоефективну систему безперебійного живлення (UPS) із високою щільністю електроенергії та компактною площею. Система розроблена для підтримки ІТ-додатків від традиційних обчислень до додатків високої щільності. Він доступний у всьому світі в моделях UL та CE, від 250 до 1250 кВт на одиницю.

    Vertiv представляє компактний ДБЖ високої щільності для великих центрів обробки Vertiv представляє компактний ДБЖ високої щільності для великих центрів обробки даних та інших критично важливих додатків

    Vertiv PowerUPS 9000 розроблений для високої щільності потужності, а також високої ефективності подвійного перетворення до 97,5%. Система забезпечує швидку та просту установку з верхнім або нижнім введенням кабелю, а також із захистом від зворотного зв’язку та опціями комплекту від замикань на землю, які вбудовані в систему без необхідності додаткового місця чи встановлення на місці. Підрозділи можна розгортати в будь-якій точці світу, що зменшує можливі неузгодженості закупівель і послуг, затримки доставки та простої.

    «ДБЖ Vertiv PowerUPS 9000 розроблено для максимального підвищення надійності та ефективності та мінімізації займаної площі та складності», сказав Джованні Занеї, віце-президент Large Power, Vertiv. «Завдяки своїй модульній структурі та високій щільності потужності він забезпечить енергоефективний, надійний захист живлення, який клієнти центрів обробки даних шукають для захисту як традиційних, так і змішаних програм ШІ».

    Коментування запускуВікас Шрівастава, директор – середня/велика пропозиція мережі змінного струму, Vertiv India сказав: «Ми в Vertiv завжди прагнемо надавати інноваційні рішення для наших клієнтів, щоб допомогти ефективно забезпечити наступне покоління центрів обробки даних. Універсальна сумісність і просте розгортання Vertiv PowerUPS 9000 підкріплює наші наміри спростити операції, оптимізуючи продуктивність, забезпечуючи високу цінність для клієнтів у компактному та високоефективному модулі».

    Vertiv PowerUPS 9000 є найефективнішим джерелом безперебійного живлення Vertiv у своєму класі продуктів, розмір якого на 32% менший, ніж у попередніх поколінь. Він сумісний із літієвим акумуляторним корпусом Vertiv™ EnergyCore та іншими технологіями акумуляторів, зокрема свинцево-кислотними з клапанним регулюванням (VRLA) і нікель-цинковими.

    Спеціальні розділені елементи керування та подвійні комунікаційні та контрольні плати з можливістю гарячої заміни дозволяють кожному силовому модулю працювати незалежно. У разі несправності уражений модуль може самоізолюватися, тим самим захищаючи інші модулі та забезпечуючи продовження роботи. Довготривалий твердотільний статичний перемикач байпасу оптимізує лінію байпасу, і система повністю підтримує гаряче обслуговування та гарячу заміну, що означає, що технічне обслуговування та оновлення можуть виконуватися без простоїв.

    Vertiv™ PowerUPS 9000 можна ввімкнути за допомогою Vertiv™ Next Predict, стратегії профілактичного обслуговування з розширеним моніторингом, аналітикою стану на основі даних і аналітикою, яка оптимізує роботу сайту. Використовуючи штучний інтелект і алгоритми машинного навчання для моніторингу фактичних умов обладнання та вимірювання справності обладнання, Vertiv пропонує комплексне рішення для оптимальної продуктивності та довговічності обладнання.

    У випробувальних лабораторіях Vertiv інженери Vertiv піддали Vertiv PowerUPS 9000 широким інженерним випробуванням (EVT) і випробуванням перевірки конструкції (DVT) у широкому спектрі робочих умов, щоб підтвердити його продуктивність і надійність у реальних сценаріях. Він також пройшов додаткові випробування на навколишнє середовище, продуктивність і кутові випробування, включаючи захист від уламків, структурні випробування на сейсмічність і довговічність, а також випробування на стрибки напруги та падіння напруги, які імітували екстремальні умови, з якими може зіткнутися система.

    Додаткову інформацію про Vertiv PowerUPS 9000 і повне портфоліо рішень для центрів обробки даних від Vertiv доступно на vertiv.com.

    # # #

    Про Вертів

    Vertiv (NYSE: VRT) об’єднує апаратне забезпечення, програмне забезпечення, аналітику та поточні послуги, щоб забезпечити безперервну роботу життєво важливих додатків своїх клієнтів, оптимальну продуктивність і зростання відповідно до потреб бізнесу. Vertiv вирішує найважливіші завдання, що постають перед сучасними центрами обробки даних, мережами зв’язку, комерційними та промисловими об’єктами, за допомогою портфоліо рішень і послуг для електроживлення, охолодження та ІТ-інфраструктури, які поширюються від хмари до периферії мережі. Vertiv зі штаб-квартирою у Вестервіллі, штат Огайо, США, веде бізнес у понад 130 країнах. Для отримання додаткової інформації та останніх новин і контенту від Vertiv відвідайте Vertiv.com.

  • Почніть 2025 рік сильніше: покращте свою звітність за допомогою нашого нового курсу цифрових розслідувань

    Почніть 2025 рік сильніше: покращте свою звітність за допомогою нашого нового курсу цифрових розслідувань

    У сучасному цифровому світі, який швидко розвивається, журналісти, комунікатори та дослідники перевантажені величезним обсягом інформації в Інтернеті. Як перевірити точність? Відстежувати цифрові сліди? Геолокація зображень і відео? Або використовувати AI, щоб виявити приховані зв’язки?

    Knight Center тут, щоб допомогти! Наш просунутий, недорогий онлайн-курс, «Нові методи цифрових розслідувань, які покращать ваш звіт», біжить від 13 січня – 16 лютого 2025 р. Протягом п’яти тижнів ви отримаєте практичний досвід роботи з основними інструментами та техніками, щоб процвітати в сучасній слідчій роботі. Цей курс є безцінним для тих, хто орієнтується в сучасному складному інформаційному ландшафті!

    На чолі з Крейг Сільверманвідомий репортер ProPublica, і Jane Lytvynenkoвідзначеного нагородами журналіста-фрілансера, цей курс озброїть вас необхідними навичками для вирішення завдань сучасної розслідувальної роботи. Ви навчитеся керувати цифровими активами, перевіряти та геолокувати зображення та відео, проводити перевірку репутації, знаходити джерела в Інтернеті та використовувати штучний інтелект для аналізу та дослідження даних. Маючи багаторічний досвід у журналістських розслідуваннях, Крейг і Джейн надають корисну інформацію та практичні тренінги, які ви можете негайно застосувати у своїй роботі.

    Сільверман і Литвиненко розкажуть вам про передові методи пошуку інформації в Інтернеті, включаючи інструменти картографування для виявлення візуального вмісту та відстеження цифрових слідів, пов’язаних з окремими особами та організаціями. Ви також дізнаєтеся про інструменти штучного інтелекту без коду, розроблені для онлайн-досліджень, аналізу документів, перевірки вмісту, а також про стратегії оптимізації робочих процесів для збору, організації та архівування цифрових активів.

    Нові цифрові методи розслідування

    Нові цифрові методи розслідування, щоб покращити ваш звіт відкритий для журналістів, редакторів, бібліотекарів, дослідників, студентів, викладачів і всіх, хто прагне вдосконалити свої навички цифрових розслідувань. Незалежно від того, чи є ви досвідченим журналістом, чи новачок у цій галузі, у вас буде можливість навчатися, ділитися досвідом і вдосконалювати свій інструментарій разом із різноманітною групою учасників.

    Після завершення курсу ви зможете:

    • Розробіть робочий процес і набір інструментів для збору, організації та архівування цифрових активів під час розслідувань
    • Визначайте потенційні джерела та ефективніше звертайтеся до них
    • Створюйте власні карти, які можна опублікувати, і використовуйте безкоштовні супутникові та картографічні служби
    • Точне географічне розташування зображень і відео
    • Проаналізуйте цифрові сліди окремих осіб і організацій
    • Використовуйте безкоштовні інструменти ШІ для онлайн-досліджень, аналізу документів і перевірки вмісту

    Цей курс пропонує гнучкий досвід навчання завдяки поєднанню відеолекцій, читань, дискусій і вікторин. Асинхронний формат дозволяє учасникам працювати з матеріалами у власному темпі, дозволяючи їм виконувати дії та приєднуватися до обговорень, як це дозволяє їхній графік. Після успішного виконання вимог курсу учасники матимуть право на безкоштовний сертифікат про проходження, хоча офіційний академічний кредит не пов’язаний із сертифікатом.

    Зараз відкрита реєстрація на цей доступний тренінг! Не пропустіть можливість оволодіти передовими інструментами та методами розслідування, навчаючись у лідерів галузі.

    Зареєструйтеся сьогодні, щоб розпочати 2025 рік зі знаннями та інструментами для покращення ваших журналістських розслідувань!

  • До 2030 року обсяг аналітики великих даних в галузі освіти досягне 57,14 мільярдів доларів США

    До 2030 року обсяг аналітики великих даних в галузі освіти досягне 57,14 мільярдів доларів США

    Big Data Analytics на освітньому ринку

    Big Data Analytics на освітньому ринку

    Переваги великих даних, розвиваються системи навчання та збільшення інвестицій в освіту для покращення адміністрування сприяють зростанню ринку освітньої аналітики.

    ВІЛМІНГТОН, DE, СПОЛУЧЕНІ ШТАТИ, 11 грудня 2024 р. /EINPresswire.com/ — Аналітика великих даних дозволяє організаціям аналізувати великі масиви даних, щоб виявити цінну інформацію, як-от тенденції ринку, уподобання клієнтів, приховані закономірності та невідомі факти, тим самим підвищуючи їх здатність приймати рішення.

    У секторі освіти зростаючі переваги великих даних, зростаюче проникнення Інтернету, попит на покращені адміністративні послуги та необхідність скорочення витрат на освіту є ключовими рушійними силами глобального ринку. Проте висока вартість початкових інвестицій залишається серйозною проблемою, яка може перешкоджати зростанню ринку.

    Завантажте зразок звіту (отримайте повну інформацію у форматі PDF – 265 сторінок) за адресою: https://www.alliedmarketresearch.com/request-sample/2797

    Відповідно до нещодавнього звіту, опублікованого Allied Market Research, глобальна аналітика великих даних на освітньому ринку оцінювалася в 13,58 мільярда доларів США в 2020 році, і, за прогнозами, досягне 57,14 мільярда доларів США до 2030 року, зареєструвавши CAGR 15,3%

    Зростання глобальної аналітики великих даних на ринку освіти в основному зумовлене прибутковими перевагами великих даних у секторі освіти, збільшенням проникнення Інтернету та потребою в покращенні адміністративних послуг разом із необхідністю скоротити витрати на освіту. Проте очікується, що висока вартість початкових інвестицій перешкоджатиме зростанню аналітики великих даних на ринку освіти. Навпаки, очікується, що швидкий розвиток комунікаційних технологій разом із поширенням мобільних пристроїв і зростанням впровадження аналітики навчання створить вигідні можливості для зростання аналітики великих даних у зростанні індустрії освіти.

    У 2020 році за компонентами аналітики великих даних на ринку освіти домінує сегмент програмного забезпечення. Зростання цього сегменту в основному пов’язано з поширенням програмних засобів аналітики великих даних, які витягують дані з багатьох джерел і готують їх для аналізу та візуалізації, щоб виявити глибше розуміння закономірностей, тенденцій і зв’язків у даних. Проте очікується, що сегмент послуг зростатиме найвищими темпами протягом прогнозованого періоду завдяки значному збільшенню впровадження аналітичних послуг великих даних у секторі освіти, оскільки це забезпечує ефективне функціонування аналітичних платформ та програмного забезпечення великих даних.

    Для налаштування звіту: https://www.alliedmarketresearch.com/request-for-customization/2797

    За моделлю розгортання аналітика великих даних на освітньому ринку в 2020 році домінувала в локальному сегменті, і очікується, що вона збереже своє домінування в наступні роки. Проте очікується, що хмарний сегмент буде демонструвати найбільше зростання. Хмарна аналітика великих даних не вимагає капітальних витрат, а також низьких вимог до технічного обслуговування, і тому вона може бути найбільш відданою для фінансових установ середнього розміру. Крім того, зростання рівня впровадження хмарної аналітики великих даних як серед великих, так і середніх навчальних закладів значною мірою сприяє зростанню ринку.

    У 2020 році глобальна аналітика великих даних на освітньому ринку оцінювалася в 13,58 мільярда доларів США, а до 2030 року, за прогнозами, досягне 57,14 мільярда доларів США, зареєструвавши CAGR 15,3%. Через спалах пандемії COVID-19 аналітика великих даних на освітньому ринку значно зросла. Це пов’язано із запровадженням карантинних режимів урядами більшості країн і зростанням поширення культури онлайн-викладання серед студентів і викладачів.

    Крім того, зростання попиту на хмарні технології великих даних серед навчальних закладів прискорює зростання ринку. Аналіз успішності студентів, виявлення цікавих студентів і моніторинг студентів після закінчення коледжу є одними з важливих переваг великих даних і бізнес-аналітики в освіті, які сприяють зростанню ринку.

    Придбайте зараз і отримайте знижку до 50% на цей звіт: https://www.alliedmarketresearch.com/big-data-analytics-in-education-market/purchase-options

    Ключові результати дослідження

    1. За компонентами у 2020 році програмне забезпечення домінувало серед аналітики великих даних на ринку освіти. Проте очікується, що сегмент послуг демонструватиме значне зростання під час аналітики великих даних у прогнозований період ринку освіти.

    2. Залежно від режиму розгортання, локальний сегмент отримав найвищий дохід у 2020 році. Проте очікується, що хмарний сегмент значно зросте протягом прогнозованого періоду.

    3. Що стосується регіону, то в аналітиці великих даних в галузі освіти домінував регіон Північної Америки. Проте найближчими роками в Азіатсько-Тихоокеанському регіоні очікується значне зростання.

    Деякі з ключових гравців, зазначених у звіті, включають Alteryx, Inc., Blackboard Inc., Fintellix Solutions pvt. ltd., LatentView Analytics, International Business Machines Corporation, Microsoft Corporation, Oracle Corporation, SAP SE, SAS Institute Inc., Tableau Software і TIBCO Software Inc. Це дослідження включає тенденції ринку, аналітику великих даних в аналізі ринку освіти та майбутні оцінки визначити неминучі інвестиційні кишені.

    Запит перед покупкою: https://www.alliedmarketresearch.com/purchase-enquiry/2797

    Про нас:

    Allied Market Research (AMR) — це відділ ринкових досліджень і бізнес-консультацій Allied Analytics LLP, що надає повний спектр послуг, що знаходиться в Портленді, штат Орегон. Allied Market Research надає світовим підприємствам, а також середньому та малому бізнесу неперевершену якість «Звітів про дослідження ринку» та «Рішень бізнес-аналітики». AMR має цілеспрямований погляд на надання ділової інформації та консультування, щоб допомогти своїм клієнтам у прийнятті стратегічних бізнес-рішень і досягненні сталого зростання у відповідних сферах ринку.

    Паван Кумар, генеральний директор Allied Market Research, керує організацією, яка надає високоякісні дані та ідеї. Ми підтримуємо професійні корпоративні відносини з різними компаніями. Це допомагає нам викопувати ринкові дані, які допомагають нам створювати точні таблиці даних досліджень і підтверджувати найкращу методологію закупівель, яка включає в себе детальну інформацію, представлену в опублікованих нами звітах, отриману шляхом первинних інтерв’ю з високопосадовцями з провідних онлайнових і офлайн-досліджень, а також обговорення з обізнаними професіоналами та аналітиків у галузі.

    Контакти:
    Девід Корреа
    1209 Orange Street,
    Центр довіри корпорації,
    Вілмінгтон, Нью-Касл,
    Делавер 19801 США.
    Міжнародний телефон: +1-503-894-6022
    Безкоштовний номер: + 1-800-792-5285
    Великобританія: +44-845-528-1300
    Індія (Пуна): +91-20-66346060
    Факс: +1-800-792-5285
    help@alliedmarketresearch.com

    Девід Корреа
    Дослідження ринку союзників
    +1 800-792-5285
    напишіть нам тут
    Відвідайте нас у соціальних мережах:
    Facebook
    X

    Юридична відмова від відповідальності:

    EIN Presswire надає цей вміст новин «як є» без будь-яких гарантій. Ми не несемо жодної відповідальності за точність, зміст, зображення, відео, ліцензії, повноту, законність або надійність інформації, що міститься в цій статті. Якщо у вас є скарги або проблеми з авторським правом, пов’язані з цією статтею, зв’яжіться з автором вище.

    2030 року обсяг аналітики великих даних в галузі освіти До 2030 року обсяг аналітики великих даних в галузі освіти досягне 57,14 мільярдів доларів США

  • Використання можливостей аналізу даних для клінічних випробувань

    Використання можливостей аналізу даних для клінічних випробувань

    Арена клінічних випробувань стає дедалі більше керованою даними, і зростає попит на спонсорів доступу до даних у режимі реального часу та поточних оновлень протягом дослідження, а не лише остаточного звіту. Своєчасне надання чистої та точної інформації вимагає використання цифрових систем, які підтримують ефективну обробку, аналіз і звітність даних.

    можливостей аналізу даних для клінічних випробувань Використання можливостей аналізу даних для клінічних випробувань

    Автор зображення: ArtemisDiana/Shutterstock.com

    Нові технології, такі як штучний інтелект (AI) і машинне навчання (ML), поступово застосовуються для клінічних досліджень, хоча вони залишаються інструментами, а не повними рішеннями. Особливо це стосується таких галузей, як дерматологія та ревматологія, де результати часто залежать від суб’єктивних спостережень людини за результатами, а не від кількісних вимірювань біомаркерів захворювання.

    Завдання для сектору клінічних випробувань полягає в тому, як включити цифрові платформи, що постійно розвиваються, у свої процеси, щоб покращити управління даними та оптимізувати операції, одночасно забезпечуючи високоякісні результати та максимальну цінність для спонсорів.

    Дані в режимі реального часу дозволяють оперативно діяти

    У міру ускладнення клінічних випробувань зростають і величезні потоки даних, які потребують точного аналізу та інтерпретації. Високоякісні дані необхідні для підтримки прийняття рішень на основі доказів; будь-які помилки чи невідповідності можуть спричинити дорогі затримки або навіть зробити пробну версію недійсною. Тому надійні системи для збору та інтеграції даних є життєво важливими для успіху.

    Історично звіти про аналіз даних надавалися ретроспективно після клінічних випробувань. Недоліком цього підходу є те, що вже було втрачено дорогоцінний час, якщо були виявлені неточності або дані неадекватні; була втрачена можливість адаптувати протокол у ході дослідження. Ці проблеми можна вирішити, надаючи безперервний прозорий потік корисної інформації.

    Доступ до даних у режимі реального часу пропонує всі переваги, підвищуючи якість і оперативність випробування. Такі проблеми, як затримки підбору персоналу в певних демографічних показниках, відхилення протоколів або попередні дані, що демонструють неочікуваний несприятливий ефект, можна виявити та виправити на ранній стадії, що підвищить ефективність процесу та потенційно призведе до швидшого прийняття рішень, оптимізованого використання ресурсів, більш етичних випробувань і кращого результати пацієнтів. Розширені системи керування даними, які можуть безпечно інтегрувати та ділитися живими даними зі спонсорами без шкоди для цілісності чи конфіденційності даних, є ключовими для досягнення цієї мети.

    1733855033 132 Використання можливостей аналізу даних для клінічних випробувань Використання можливостей аналізу даних для клінічних випробувань

    Автор зображення: Gorodenkoff/Shutterstock.com

    Від необроблених даних до практичних ідей

    Зібрати дані клінічних випробувань із географічно розкиданих дослідницьких сайтів є складним і може призвести до непослідовних форматів даних, несумісних систем і розосередженого зберігання даних, що призведе до неефективності, затримок і навіть помилок протоколу. Ефективні системи інтеграції даних можуть значно покращити цю ситуацію та мають вирішальне значення для отримання максимальної віддачі від наявних зараз потужних інструментів аналізу даних. Аналітика даних відіграє вирішальну роль у ефективності роботи, перетворюючи необроблені дані на ефективні ідеї шляхом виявлення закономірностей і вдосконалення методологій.

    Яке місце займає ШІ?

    Потужність аналітики розширюється завдяки технологіям на основі ШІ, таким як машинне навчання та прогнозна аналітика. Однак важливо чітко розуміти відмінності між цими методологіями та їхніми можливостями, щоб справді зрозуміти їхній потенціал та обмеження на арені клінічних випробувань.

    Інструменти штучного інтелекту можуть допомогти передбачити проблеми до їх виникнення, забезпечуючи оптимізацію розподілу ресурсів. Вони також відіграють ключову роль в обробці та узгодженні різних типів даних, зібраних під час сучасних випробувань — від результатів, про які повідомляють пацієнти, і переносних пристроїв до результатів лабораторних досліджень і електронних медичних записів — розкриваючи шаблони, які можуть інформувати про розробку та виконання протоколів. Вони також можуть допомогти автоматизувати очищення та перевірку даних, дозволяючи дослідникам зосередитися на високоцінному аналізі замість повторного сортування.

    Хоча штучний інтелект та машинне навчання готові зробити революцію в клінічних дослідженнях у майбутньому, їм ще потрібно пройти певний шлях, щоб стати повним рішенням. Вони можуть аналізувати величезні масиви даних, виявляти приховані закономірності та генерувати цінну інформацію, що дозволяє приймати рішення на основі даних. Проте все ще залишаються питання щодо якості та розміру репрезентативних наборів даних, які можна використовувати для навчання цих моделей. Оскільки можливості штучного інтелекту та машинного навчання продовжують розвиватися, і вони стають все більш невід’ємною частиною клінічних випробувань, дуже важливо підтримувати баланс між технологічними інноваціями та досвідом людини.

    ШІ слід розгортати там, де він може додати цінності, але людське судження залишається вирішальним; ШІ не вистачає контекстуального розуміння, необхідного для прийняття тонких рішень щодо догляду за пацієнтами або коригування випробувань.

    CRO, які впроваджують штучний інтелект, повинні дотримуватися обережного, контрольованого підходу для забезпечення надійності, віддаючи пріоритет точності та підзвітності. Цей баланс між інноваціями та досвідом має життєво важливе значення для цілісності клінічних досліджень і відображає прихильність до безпеки пацієнтів та етичної практики. Це особливо актуально в таких сферах захворювань, як дерматологія, де результати пацієнтів базуються на суб’єктивних кінцевих точках.

    Удосконалення процесу для оптимізації потоку даних

    Незалежно від того, покладаються CRO на штучний інтелект чи ні, потік даних є основним результатом, тому покращення доступу, потоку та аналізу часто є центральним напрямком ініціатив щодо вдосконалення процесів. Ефективність процесу має важливе значення для тих, хто працює в нішевих показаннях, наприклад, спеціаліст з дерматології та ревматології Innovaderm, забезпечуючи високоякісні результати та ефективне управління витратами, які є життєво важливими для збереження конкурентоспроможності з великими гравцями.

    Інтеграція цифрових інструментів у SOP компанії вимагає ретельного розгляду, щоб зрозуміти, чого саме можна досягти та як найкраще це зробити. Наприклад, зменшення ручного навантаження, пов’язаного із введенням даних або залученням пацієнтів, може звільнити ресурси, які можна буде перенаправити на спеціалізовані послуги, такі як експертиза конкретних захворювань.

    Такий акцент на ефективності приносить користь і спонсорам, які отримують своєчасні точні результати на основі думок експертів у відповідній галузі. Подібним чином використання інтегрованих систем керування випробуваннями гарантує плавність робочих процесів і безперебійний перетікання даних від одного відділу до іншого, зменшуючи розриви та уникаючи збоїв у зв’язку. Інтегровані системи особливо цінні під час роботи із зовнішніми партнерами, такими як дослідницькі сайти або спонсори, яким потрібен доступ до відповідних даних і оновлень.

    1733855034 290 Використання можливостей аналізу даних для клінічних випробувань Використання можливостей аналізу даних для клінічних випробувань

    Авторство зображення: MUNGKHOOD STUDIO/Shutterstock.com

    Висновок

    Клінічні випробування стають дедалі складнішими та вимагають великої кількості даних, і CRO мають орієнтуватися в умовах, які вимагають ефективності, прозорості та високоякісних даних.

    Штучний інтелект і аналітика даних є перспективними інструментами, які оптимізують операції та нададуть інформацію спонсорам у реальному часі, але ШІ, зокрема, є саме цим – інструментом, а не повним рішенням, де людський досвід залишається центральним у процесі прийняття рішень.

    Для CRO, особливо тих, хто працює в таких спеціалізованих галузях, як дерматологія та ревматологія, ключем до успіху є баланс між технологічними досягненнями та операційною ефективністю.

    Ретельно інтегруючи штучний інтелект, покращуючи процеси керування даними та розвиваючи системи співпраці, CRO можуть задовольнити потреби спонсорів, що розвиваються, надаючи точні та високоякісні дані вчасно та ефективно. У міру розвитку галузі ті, хто зможе досягти цього балансу, матимуть хороші можливості для проведення випробувань, які принесуть користь як спонсорам, так і пацієнтам.

    Про Innovaderm Research Inc.1733855034 124 Використання можливостей аналізу даних для клінічних випробувань Використання можливостей аналізу даних для клінічних випробувань

    Innovaderm Research Inc. є спеціалізованою CRO з подвійним фокусом на дерматології та ревматології. Вони допомагають біофармацевтичним спонсорам розпочати та завершити клінічні випробування.


    Політика щодо спонсорованого вмісту: News-Medical.net публікує статті та пов’язаний вміст, який може бути отриманий з джерел, з якими ми маємо комерційні відносини, за умови, що такий вміст додає цінності основному редакційному духу News-Medical.Net, який полягає в навчанні та інформуванні відвідувачів сайту, зацікавлених у медицині. дослідження, наука, медичні прилади та лікування.

  • Як великі дані змінюють охорону здоров'я для кращих результатів для пацієнтів

    Як великі дані змінюють охорону здоров'я для кращих результатів для пацієнтів

    Використання великих даних в охороні здоров’я змінює спосіб прийняття рішень лікарями та лікарнями. Аналізуючи великі обсяги даних про пацієнтів, постачальники медичних послуг можуть точніше прогнозувати результати, персоналізувати лікування та покращити лікування для кожного. У цій статті ми досліджуємо, як передові технології та аналіз даних допомагають медичним працівникам краще розуміти та задовольняти потреби пацієнтів.

    Як ми вимірюємо успіх у прогностичних моделях охорони здоров’я

    Щоб забезпечити ефективну роботу прогностичних моделей, дослідники використовують кілька ключових заходів:

    1. Точність: Це говорить нам про те, як часто модель загалом правильно прогнозує. Наприклад, якщо модель передбачає, наскільки ймовірно, що пацієнт добре відреагує на лікування, точність вимірює, як часто це відбувається правильно.
    2. Точність: Це визначає, скільки «позитивних» прогнозів насправді правильні. Подумайте про це як про спосіб переконатися, що модель не видає занадто багато помилкових тривог.
    3. Нагадаємо: Це показує, наскільки добре модель вловлює всі важливі справи. Наприклад, якщо модель ідентифікує пацієнтів, які потребують невідкладної допомоги, функція відкликання показує нам, наскільки успішно вона знаходить усіх, хто відповідає цій категорії.
    4. Оцінка F1: Це поєднує в собі точність і запам’ятовування в одне число, збалансовуючи як точність, так і здатність знаходити ключові випадки.

    Використовуючи ці інструменти, дослідники можуть краще зрозуміти сильні та слабкі сторони моделі.

    Що нам говорять дані про пацієнтів

    Md Nagib Mahfuz Sunny і його команда провели дослідження, використовуючи великі дані для аналізу догляду за пацієнтами. Вони розглянули широке коло пацієнтів із середнім віком 15,5 років і виявили деякі цікаві тенденції:

    Поширені проблеми зі здоров'ям: Такі захворювання, як дефіцит вітаміну D і астма, були одними з найчастіших проблем.

    Успіх лікування: Близько 81% пацієнтів добре відреагували на лікування, що свідчить про те, наскільки ефективним може бути лікування на основі даних.

    Дослідження також порівнювало різні типи прогнозних моделей, щоб побачити, яка з них працює найкраще. Модель «Випадковий ліс» виділялася тим, що була не тільки точною, але й справедливою, навіть коли передбачала результати менш поширених випадків.

    Що найважливіше для результатів пацієнтів

    Дослідження висвітлило деякі ключові фактори, які впливають на реакцію пацієнтів на лікування:

    1. Частота візитів до лікаря: Пацієнти, які регулярно відвідують своїх лікарів, як правило, мають кращі результати для здоров’я.
    2. Тривалість лікування: Дотримання планів лікування протягом тривалого часу є великим провісником успіху.
    3. Індекс маси тіла (ІМТ): ІМТ пацієнта, який вимірює масу тіла відносно зросту, також був важливим фактором.

    Ці результати показують важливість розгляду ширшої картини при лікуванні пацієнтів, а не лише їхніх безпосередніх симптомів.

    Як великі дані можуть покращити охорону здоров’я

    Великі дані – це не просто обробка цифр; йдеться про те, щоб зробити охорону здоров’я розумнішою. За допомогою прогностичної аналітики лікарі можуть:

    Рано виявляйте проблеми зі здоров’ям, дозволяючи своєчасно втручатися.

    Персоналізуйте плани лікування відповідно до індивідуальних потреб кожного пацієнта.

    Використовуйте ресурси ефективніше, забезпечуючи пацієнтам необхідну допомогу без зайвих тестів чи лікування.

    Наприклад, дані можуть показати, що пацієнту з певним захворюванням, ймовірно, буде корисно певне лікування. Це може допомогти лікарям приймати кращі рішення та покращити результати лікування пацієнтів.

    Що далі: блокчейн і ШІ в охороні здоров’я

    Майбутнє охорони здоров’я, ймовірно, включатиме ще більш передові технології, такі як блокчейн і штучний інтелект (ШІ):

    Блокчейн: Ця технологія може захистити конфіденційну інформацію пацієнтів, що робить безпечнішим і простішим безпечний обмін даними між постачальниками.

    Нейронні мережі: Ці інструменти на основі штучного інтелекту можуть аналізувати складні дані, як-от генетичну інформацію або моніторинг у режимі реального часу з переносних пристроїв, щоб надавати ще точніші прогнози.

    Ці інструменти можуть революціонізувати наше мислення та надання медичної допомоги, зробивши її більш персоналізованою, ефективною та безпечною.

    Чому це дослідження має значення

    Дослідження під керівництвом Md Nagib Mahfuz Sunny і його команда демонструє неймовірний потенціал поєднання передових технологій із досвідом охорони здоров’я. Аналізуючи дані тисяч пацієнтів, вони створили структуру, яку постачальники медичних послуг можуть використовувати для покращення лікування та результатів.

    Від виявлення пацієнтів, яким може знадобитися додаткова підтримка, до адаптації лікування для кращих результатів, великі дані пропонують потужний спосіб вирішення проблем сучасної охорони здоров’я.

    Винос

    Великі дані вже змінюють охорону здоров’я в Сполучених Штатах і за їх межами, роблячи її більш точною, ефективною та результативною. Оскільки нові технології, такі як блокчейн і ШІ, продовжують розвиватися, можливості для покращення догляду за пацієнтами безмежні.

    Для пацієнтів це означає кращі результати, швидшу діагностику та більш індивідуальний догляд. Для постачальників медичних послуг це означає розумніше використання ресурсів і здатність випереджати складні медичні виклики.

    Використовуючи потужність системи охорони здоров’я, що керується даними, ми можемо створити систему, яка працюватиме краще для всіх

    Щоб дізнатися більше, відвідайте: https://www.scirp.org/journal/paperinformation?paperid=136721

    Інформація для ЗМІ:

    Назва компанії: Md Nagib Mahfuz Sunny

    сайт: https://www.linkedin.com/in/nagibsunny/

  • Нурк С. та ін. Повна послідовність геному людини. Наука 37644–53 (2022).

    Стаття CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • McCarthy, S. та ін. Еталонна панель із 64 976 гаплотипів для визначення генотипу. Нац. Жене. 481279–1283 (2016).

    Стаття CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • Menschaert, G. & Fenyö, D. Протеогеноміка з точки зору біоінформатики: поле, що розвивається. Мас-спектр. Рев. 36584–599 (2017).

    Стаття CAS PubMed Google Scholar

  • Несвіжський А. І. Протеогеноміка: концепції, застосування та обчислювальні стратегії. Нац. методи 111114–1125 (2014).

    Стаття CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • Wang, X. & Zhang, B. customProDB: пакет R для створення налаштованих баз даних білка з даних RNA-Seq для пошуку в протеоміці. Біоінформатика 293235–3237 (2013).

    Стаття CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • Umer, HM та ін. Створення баз даних протеогеноміки на основі ENSEMBL сприяє ідентифікації неканонічних пептидів. Біоінформатика 381470–1472 (2022).

    Стаття CAS PubMed Google Scholar

  • Spooner, W. та ін. Гаплозавр обчислює білкові гаплотипи для використання в розробці точних ліків. Нац. Поширений. 94128 (2018).

    Стаття PubMed PubMed Central Google Scholar

  • Cao, X. & Xing, J. PrecisionProDB: покращення продуктивності протеоміки для прецизійної медицини. Біоінформатика 373361–3363 (2021).

    Стаття CAS PubMed Google Scholar

  • Ліцензія MIT (2024) https://choosealicense.com/licenses/mit/ (перевірено 24 січня 2024).

  • Auton, A. та ін. Глобальна довідка про генетичні варіації людини. природа 52668–74 (2015).

    Стаття PubMed Google Scholar

  • Lowy-Gallego, E. та ін. Варіант із використанням збірки GRCh38 із даними третьої фази проекту 1000 геномів. Welcome Open Res 450 (2019).

    Стаття PubMed PubMed Central Google Scholar

  • Vašíček, J. Послідовності білкових гаплотипів, отримані ProHap із набору даних 1000 Genomes Project. Зенодо https://zenodo.org/records/12671237 (2024).

  • Vašíček, J. Послідовності білкових гаплотипів, отримані ProHap з набору даних Haplotype Reference Consortium Release 1.1. Зенодо https://doi.org/10.5281/zenodo.12671302 (2024).

  • Ляо, В.-В. та ін. Проект посилання на пангеном людини. природа 617312–324 (2023).

    Стаття CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • Vašíček, J. Послідовності білкових гаплотипів, отримані ProHap з набору даних Human Pangenome Reference Consortium. Зенодо https://doi.org/10.5281/zenodo.12686819 (2024).

  • Vašíček, J. та ін. Знаходження гаплотипових ознак у білках. GigaScience 12giad093 (2023).

    Стаття PubMed Central Google Scholar

  • Geyer, PE та ін. Протеоміка виявляє вплив тривалої втрати ваги на протеом плазми людини. мол. сист. Biol. 12901 (2016).

    Стаття PubMed PubMed Central Google Scholar

  • Vašíček, J. & Skiadopoulou, D. Повторна обробка набору даних «Профілювання протеома плазми виявляє вплив втрати ваги на сімейство аполіпопротеїнів і статус системного запалення». Зенодо https://doi.org/10.5281/zenodo.12725746 (2024).

  • Бадер, Дж. М., Альбрехт, В. і Манн, М. Протеоміка рідин організму на основі MS: кінець початку. мол. Стільниковий. Протеоміка 22100577 (2023).

    Стаття CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • Skiadopoulou, D. та ін. Час утримання та предиктори фрагментації підвищують впевненість у ідентифікації поширених варіантів пептидів. J. Proteome Res. 223190–3199 (2023).

    Стаття CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • Морено-Естрада, А. та ін. Генетика Мексики повторює субструктуру індіанців і впливає на біомедичні ознаки. Наука 3441280–1285 (2014).

    Стаття CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • Фокс, К. Ілюзія інклюзії: дослідницька програма «Усі ми» та ДНК корінних народів. Н. англ. J. Med. 383411–413 (2020).

    Стаття PubMed Google Scholar

  • Hudson, M. та ін. Права, інтереси та очікування: погляди корінного населення на необмежений доступ до геномних даних. Нац. Преподобний Женет. 21377–384 (2020).

    Стаття CAS PubMed Google Scholar

  • Birney, E., Inouye, M., Raff, J., Rutherford, A. & Scally, A. Мова раси, етнічної приналежності та походження в генетичних дослідженнях людини. Препринт на https://doi.org/10.48550/arXiv.2106.10041 (2021).

  • Cunningham, F. та ін. Ансамбль 2022. Nucleic Acids Res. 50D988–D995 (2022).

    Стаття CAS PubMed Google Scholar

  • Kowalski, MH та ін. Використання >100 000 послідовностей цілого генома консорціуму NHLBI Trans-Omics for Precision Medicine (TOPMed) покращує якість імпутації та виявлення асоціацій рідкісних варіантів у змішаному африканському та латиноамериканському/латиноамериканському населеннях. PLoS Genet. 15e1008500 (2019).

    Стаття PubMed PubMed Central Google Scholar

  • Morales, J. та ін. Спільний набір стенограм NCBI та EMBL-EBI для клінічної геноміки та досліджень. природа 604310–315 (2022).

    Стаття CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • Declercq, A. та ін. РС2Rescore: перерахунок на основі даних значно підвищує швидкість ідентифікації імунопептидів. мол. Стільниковий. Протеоміка 21(8), 100266 (2022).

    Стаття CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • Hickey, G. та ін. Побудова графа пангенома з вирівнювання генома за допомогою Minigraph-Cactus. Нац. Біотехнологія. 42663–673 (2024).

    Стаття CAS PubMed Google Scholar

  • Stawiński, P. & Płoski, R. Genebe.net: впровадження та підтвердження автоматичного призначення критеріїв патогенності варіанту ACMG. Clin. Жене. 106119–126 (2024).

    Стаття PubMed Google Scholar

  • Водел, М., Барснес, Х., Бервен, Ф. С., Сікманн, А. та Мартенс, Л. SearchGUI: графічний інтерфейс користувача з відкритим кодом для одночасного пошуку OMSSA та X!Tandem. Протеоміка 11996–999 (2011).

    Стаття CAS PubMed Google Scholar

  • Водель, М. та ін. PeptideShaker дає змогу повторно аналізувати набори протеомних даних, отриманих із MS. Нац. Біотехнологія. 3322–24 (2015).

    Стаття CAS PubMed Google Scholar

  • Fenyö, D. & Beavis, RC Метод оцінки статистичної значущості ідентифікації білка на основі мас-спектрометрії з використанням загальних схем оцінки. анальний Chem. 75768–774 (2003).

    Стаття PubMed Google Scholar

  • Park, CY, Klammer, AA, Käll, L., MacCoss, MJ & Noble, WS. Швидка та точна ідентифікація пептиду з тандемних мас-спектрів. J. Proteome Res. 73022–3027 (2008).

    Стаття CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • Käll, L., Canterbury, JD, Weston, J., Noble, WS & MacCoss, MJ. Напівкероване навчання для ідентифікації пептидів із наборів даних протеоміки дробовика. Нац. методи 4923–925 (2007).

    Стаття PubMed Google Scholar

  • Bouwmeester, R., Gabriels, R., Hulstaert, N., Martens, L. & Degroeve, S. DeepLC може передбачити час утримування для пептидів, які несуть ще невідомі модифікації. Нац. методи 181363–1369 (2021).

    Стаття PubMed Google Scholar

  • Declercq, A. та ін. Оновлений веб-сервер MS2PIP підтримує найсучасніші програми протеоміки. Nucleic Acids Res. 51W338–W342 (2023).

    Стаття CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • Unger, L., Mathisen, AF, Chera, S., Legøy, TA & Ghila, L. Код GLI контролює рівні HNF1A під час диференціації передньої кишки. Міжн. J. Dev. Biol. https://doi.org/10.1387/ijdb.230220lg (2024).

  • Конг, А. Т., Лепревост, Ф. В., Автономов, Д. М., Меллахеруву, Д. і Несвіжський, А. І. MSFragger: надшвидка та повна ідентифікація пептидів у протеоміці на основі мас-спектрометрії. Нац. методи 14513–520 (2017).

    Стаття CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • Teo , GC , Polasky , DA , Yu , F. & Nesvizhskii , AI Алгоритм швидкого деізотопування та його реалізація в пошуковій системі MSFragger . J. Proteome Res. 20498–505 (2021).

    Стаття CAS PubMed Google Scholar

  • Yang, KL та ін. MSBooster: покращує показники ідентифікації пептидів за допомогою функцій глибокого навчання. Нац. Поширений. 144539 (2023).

    Стаття CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • Claeys, T. та ін. lesSDRF — це більше: максимізація цінності даних протеоміки за допомогою спрощеної анотації метаданих. Нац. Поширений. 146743 (2023).

    Стаття CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • Käll, L., Storey, JD & Noble, WS. Непараметрична оцінка ймовірностей задньої помилки, пов’язаної з пептидами, визначеними тандемною мас-спектрометрією. Біоінформатика 24i42–i48 (2008).

    Стаття PubMed PubMed Central Google Scholar

  • Бізнес-клас університету Монтани поєднує аналіз даних із пивом

    Бізнес-клас університету Монтани поєднує аналіз даних із пивом

    МІССУЛА. Щоб зробити аналіз даних менш сухим, бізнес-курс Університету Монтани представив пиво. Дані про продаж пива, тобто.

    Доктор Джон Чандлер, клінічний професор маркетингу в Коледжі бізнесу, хотів дати студентам у своєму класі «Розповідаючи історії з великими даними» набір реальних даних для аналізу.

    Тож сім років тому Чендлер уклав партнерські відносини з Dram Shop, розливною кімнатою та автозаправною станцією для вирощування в Міссулі з 40 кранами розливного пива, вина, сидру та газованої води.

    Місцевий бізнес належить випускникам університету Захарі та Сарі Міллар, які надали Чендлеру повний доступ до сотень мегабайт даних у своїй системі продажу. Вихідні дані включають продажі за день, годину та тип проданих напоїв.

    Партнерство дозволяє студентам UM використовувати дані для відповідей на важливі запитання та вирішення реальних проблем місцевого бізнесу.

    «Коледж бізнесу — це місце, де академічні кола зустрічаються з реальним світом», — сказав Чендлер. «Студенти можуть зустрітися із Захарі та Сарою та спробувати їм допомогти, що, на мою думку, не завжди можна отримати в аналітичних програмах».

    Кожного осіннього семестру Чендлер розбиває свій клас на групи, які працюють над відповідями на різні запитання, використовуючи дані про продажі. Аналіз допоміг Dram Shop відслідковувати свій бізнес під час пандемії COVID-19, розвивати клуб клієнтів Dram Fam і змінювати ціни.

    Закарі Міллар відвідує клас щороку, щоб почути думку студентів і отримати їхню інформацію, яка базується на даних. За його словами, результати допомагають Міллару вирішити, куди спрямувати свою енергію та ресурси.

    «Чудова річ у тому, щоб робити це рік за роком, це дає нам можливість зібрати історичні дані та побачити, як все змінюється з часом», — сказав Міллар. «Ми можемо робити припущення про те, що, на нашу думку, відбувається, а потім можемо перевірити дані, щоб побачити, чи це насправді правда чи ні».

    Міллар закінчив UM у 1999 році зі ступенем творчого письма. Він 11 років працював у Big Sky Brewing у Міссулі, у тому числі шість років працював координатором розподілу. Він і його дружина відкрили Dram Shop на Фронт-стріт у 2015 році, а в 2019 році відкрили другу локацію біля Пакссон-стріт.

    Міллар сказав, що завжди відчував підтримку UM. Його оригінальний бізнес-план для Dram Shop був розроблений за допомогою UM's Blackstone LaunchPad, некомерційної організації, яку підтримує Blackstone Charitable Foundation, яка допомагає студентам і випускникам розвивати підприємницькі навички.

    Коли Чандлер звернувся до нього з проханням допомогти з класом даних, Міллар не вагався. Він вважає партнерство безпрограшним для свого бізнесу та досвіду студентів.

    «Я думаю, що на студентів більше впливає, коли вони дивляться на нас і ми справжні. Ми не є моделлю даних, яку хтось створив», — сказав Міллар. «Це дає їм більше володіння роботою, яку вони виконують, і дає їм відчуття, що вони можуть справити реальний вплив, що надихає як студента».

    Клас Чендлера викликає інтерес у багатьох аспірантів і студентів, які вивчають журналістику, математику, інформатику або отримують ступінь MBA чи магістра з аналітики.

    «Я намагаюся зібрати туди різноманітну групу», — сказав Чандлер. «Чим більше у вас точок зору, тим більше у вас різних способів розуміння інформації».

    Студент UM Капоно Моссман, старший фахівець з маркетингу з Пукалані, Гаваї, зарахувався до класу Чендлера минулого семестру. Йому було цікаво навчитися використовувати дані в маркетинговому плані, а також мав інтерес до математики.

    Для проекту Dram Shop Моссман працював у групі, яка займалася маркетингом і зростанням. Група проаналізувала соціальні мережі Dram Shop і з’ясувала, чи існує кореляція з продажами.

    Група Моссмана вивчила публікацію в Instagram від 22 травня, в якій рекламувалося нове пиво від Fremont Brewing із Сіетла, яке нещодавно було доступне в Dram Shop. Студенти переглянули дані про продажі за цей тиждень і виявили, що продажі пива зросли на 20%, що свідчить про вплив соціальних мереж.

    Моссман поділився своїми висновками з Dram Shop і закликав їх продовжувати регулярні публікації на своїх каналах соціальних мереж, оскільки це веде до збільшення продажів.

    «Провести таку роботу, і реальний бізнес у місті врахує ваші відгуки, це дуже круто», — сказав Моссман.

    Моссман сказав, що у нього ніколи не було такого класу, який пропонував би стільки реального досвіду від роботи з місцевим бізнесом до фактичного надання бізнесу корисних відгуків. Отримання такого практичного досвіду є важливою причиною, чому Моссман вирішив стати фахом маркетингу.

    «Я вирішив змінити свою спеціальність і піти в коледж бізнесу, тому що вони пишаються своїм партнерством з бізнесом і надають вам реальний досвід у класі», — сказав він.

  • Технологічний підхід – OpenGov Asia

    Технологічний підхід – OpenGov Asia

    Barisan Nasional (BN) використовує технології як основну рушійну силу своєї стратегії трансформації в рамках «Руху вперед». Оголошений головою BN Datuk Seri доктором Ахмадом Західом Гаміді під час святкування Золотого ювілею коаліції, він зосереджений на узгодженні політичних підходів із цифровим ландшафтом Малайзії, що розвивається.

    підхід – OpenGov Asia Технологічний підхід – OpenGov Asia
    Автори зображення: BERNAMA

    Зусилля з ребрендингу базуються на трьох стовпах – ребрендинг, перевизначення та перебудова. Кожна з них підкреслює важливість сучасних стратегій, технологічної взаємодії та політичних інновацій, щоб вивести Малайзію в цифрове майбутнє. Доктор Ахмад Захід підкреслив необхідність інтеграції технологій для зв’язку з дедалі більш цифровим і молодим населенням.

    «BN має перетворитися на партію, що керується даними, використовуючи передові технології для розуміння суспільних настроїв і моделей мислення», — сказав він. «Наші стратегії мають відображати прагнення молодого покоління Малайзії, яке живе в цифрову еру».

    Стовп «Ребрендування» зосереджується на модернізації іміджу BN за допомогою підходу «Гуманізація бренду», коли лідери приймають привабливу персону та безпосередньо спілкуються з громадянами через цифрові платформи. Основні зусилля включають оновлення матеріалів кампанії, використання соціальних медіа та створення контенту, який відповідає сучасним комунікаційним тенденціям.

    «Ми повинні використовувати платформи, на які щодня покладається цифрове покоління. Соціальні медіа — це не просто можливість, а необхідність залишатися актуальною», — сказав він.

    Цей цифровий ребрендинг має на меті зрушити наратив BN у майбутнє, використовуючи інноваційну комунікацію для залучення молодих виборців, жінок і багаторасових спільнот за межі традиційної бази.

    Стовп «Перевизначення» передбачає переналаштування підходу BN, щоб узгодити його з майбутніми прагненнями Малайзії. Доктор Ахмад Захід закликав коаліцію вийти за межі традиційної політичної практики та прийняти культуру, що керується даними. Передові технології, зокрема аналіз даних, дозволять BN розшифровувати суспільні настрої, аналізувати тенденції та формулювати політику, яка вирішуватиме проблеми в реальному часі.

    «Сьогоднішня політика має підтримуватися надійними даними. Нам потрібно знати, що думають люди, що їм потрібно і де ми можемо зробити краще. Рішення на основі даних – це майбутнє», – сказав він.

    Він також наголосив на важливості інтелектуалізму та меритократії, підкресливши, що трансформація BN має надавати пріоритет обґрунтованому прийняттю рішень за допомогою цифрових інструментів і аналітики. «Сучасна політична культура має відображати готовність Малайзії прийняти цифровізацію в усіх секторах».

    У рамках принципу «Realign» BN планує зміцнити свої масові рухи та відновити довіру громадськості, використовуючи інклюзивні підходи, що базуються на техніці. Доктор Ахмад Захід визнав важливість платформ, де різні голоси – молоді люди, жінки та недостатньо представлені громади – можуть активно формувати напрямок партії.

    Технології відіграватимуть ключову роль у сприянні діалогу, зміцненні взаємодії на місцевому рівні та вирішенні суспільних проблем. «Ми повинні використовувати цифрові інструменти для створення платформ, на яких малазійці зможуть висловлювати свої прагнення та співпрацювати над вирішенням спільних проблем», — сказав він.

    Трансформація BN узгоджується з цілями цифрової економіки Малайзії, зосереджуючись на таких ключових питаннях, як зміна клімату, відновлювана енергетика та зелені технології — пріоритети для молодого покоління, яке шукає інноваційні рішення для глобальних викликів.

    Доктор Ахмад Захід закликав BN відійти від оборонних позицій і прийняти зміни, спричинені технологіями та даними. Він зазначив, що цифрова ера змінила політичну участь і очікування виборців. Щоб залишатися актуальними, сторони повинні прийняти стратегії, які є одночасно перспективними та технологічно складними.

    «Наша робота має відповідати нинішнім реаліям. Цифрова економіка, залучення соціальних медіа та стратегії на основі даних тепер є невід’ємною частиною політичного успіху», – сказав він.

    Використовуючи технології для трансформації своєї діяльності, BN прагне позиціонувати себе як перспективну коаліцію, готову вести Малайзію в цифрове майбутнє. Це відображає ширшу тенденцію, коли технологія є важливою для політичного виживання та зростання у все більш цифровому світі.

    У міру просування Малайзії до своїх цифрових прагнень роль технологій у формуванні політичних наративів, взаємодії з громадянами та стимулюванні національного розвитку лише зростатиме.

  • Sallar оголошує про запуск свого децентралізованого обчислення

    Sallar оголошує про запуск свого децентралізованого обчислення

    ТАЛЛІНН, Естонія, 7 грудня 2024 р. (GLOBE NEWSWIRE) – Sallar, піонерський проект DePIN (мережа децентралізованої фізичної інфраструктури), оголошує про випуск своєї революційної програми, призначеної для використання обчислювальної потужності багатьох пристроїв у всьому світі. Ця інновація позиціонує Sallar як одну з перших у світі, яка використовує децентралізовані обчислювальні ресурси в такому масштабі.

    Нещодавно запущений додаток Sallar дозволяє користувачам використовувати невикористану обчислювальну потужність зі своїх смартфонів і пристроїв, створюючи децентралізовану інфраструктуру, яка підтримує такі галузі, як штучний інтелект (AI), обробка великих даних, криптографія тощо. Натомість користувачі отримують Жетони Sallar ($ALL) як винагороди, що розподіляються безпосередньо через перевірений смарт-контракт.

    Молитва

    Як працює програма Sallar

    Користувачі можуть завантажити програму Sallar, підключити свої пристрої та почати ділитися обчислювальною потужністю. Внески вимірюються та винагороджуються через регулярні проміжки часу, при цьому винагороди за майнінг структуровані за рівнями на основі кількості токенів, які зберігаються в додатку.

    Наприклад:

    • Холдинг 0 жетонів отримує основну винагороду в розмірі 2 жетони Sallar кожні 4 години.
    • Холдинг 1 000 000 токенів збільшує винагороду до 85 жетонів кожні 4 години.
    • Користувачі, які тримають 100 000 000 токенів можна заробити до 9194 жетони кожні 4 години.

    Ця багаторівнева система винагород заохочує участь, надаючи додаткові стимули для довгострокових власників.

    Роль токенів $ALL

    The Токен Sallar ($ALL) є основою екосистеми, функціонуючи одночасно як механізм винагороди та маркер корисності. Накопичуючи токени, користувачі можуть розблокувати вищі винагороди за майнінг, зміцнюючи свою роль у мережі.

    Токени $ALL — це більше, ніж просто винагорода — вони представляють собою міст між співавторами та реальними програмами. Використовуючи ці токени, галузі можуть отримати доступ до децентралізованої мережі для виконання обчислювальних завдань, а користувачі отримають вигоду від екологічної альтернативи традиційним центрам обробки даних.

    Застосування децентралізованої обчислювальної потужності

    Обчислювальна потужність, зібрана через додаток Sallar, підтримує широкий спектр програм, зокрема:

    • Штучний інтелект: прискорення навчання та розгортання моделі ШІ.
    • Обробка великих даних: Забезпечення ефективного аналізу великих наборів даних.
    • Криптографія: Підтримка безпечних і розподілених методів шифрування.

    Надаючи ці ресурси, Sallar не лише розширює можливості користувачів, але й підтримує інновації в багатьох галузях.

    Про Салара

    Запущено як проект DePIN на блокчейні Solana, Молитва має на меті переосмислити, як використовуються децентралізовані обчислювальні ресурси. З максимальним запасом токенів 12 мільярдів і загальний запас 2,6 мільярдатокеноміка Sallar забезпечує стійкість, водночас винагороджуючи спільноту майнерів. Проект пройшов ретельний аудит Hacken і QuickIntel, що підтверджує його прагнення до прозорості та безпеки.

    Sallar представляє майбутнє децентралізованих обчислень, долаючи розрив між учасниками та галузями, надаючи відчутні переваги всім учасникам.

    Щоб дізнатися більше, відвідайте https://sallar.io.

    Щоб запустити програму, відвідайте https://app.sallar.io.

    Контакт для ЗМІ:
    Молитва
    Електронна пошта: contact@sallar.io

    Відмова від відповідальності: цей вміст надано спонсором. Заяви, погляди та думки, висловлені в цій колонці, належать виключно постачальнику вмісту. Інформація, надана в цьому прес-релізі, не є проханням про інвестиції та не призначена як інвестиційна, фінансова або торгова порада. Наполегливо рекомендуємо вам проводити належну обачність, включаючи консультації з професійним фінансовим консультантом, перш ніж інвестувати в криптовалюту та цінні папери чи торгувати ними. Будь ласка, проведіть власне дослідження та інвестуйте на свій власний ризик.

    Фото, яке супроводжує це оголошення, доступне за адресою https://www.globenewswire.com/NewsRoom/AttachmentNg/0d16b0b5-8db7-4051-a195-830a6aa902cf

    Sallar оголошує про запуск свого децентралізованого обчислення Sallar оголошує про запуск свого децентралізованого обчислення

  • Патент Apple розкриває систему безпеки за допомогою розпізнавання обличчя та даних, пов’язаних із тілом

    Патент Apple розкриває систему безпеки за допомогою розпізнавання обличчя та даних, пов’язаних із тілом

    Apple отримала новий патент у США, який міг би значно покращити системи домашньої безпеки, поєднуючи розпізнавання обличчя з аналізом даних, пов’язаних із тілом, для покращення точності ідентифікації, що, за чутками, може передвіщати новий акцент компанії на пристроях для розумного дому та потенційній камері безпеки.

    Патент США № 12 154 386, виданий 26 листопада 2024 року, описує систему, призначену для ідентифікації людей не лише за їх обличчям, але й за такими характеристиками, як форма тіла, одяг, хода та жести. Цей підхід має на меті запропонувати більш надійну ідентифікацію, особливо коли лише розпізнавання обличчя є неможливим.

    Патент, ідентифікований аналітиком Apple Мін-Чі Куо, з’явився на тлі поширення чуток про те, що, як видається, новий акцент на розумному домашньому просторі. Apple, як повідомляється, розробляє кілька нових пристроїв, орієнтованих на розумний дім, включаючи два дисплеї, HomePod з екран і камеру спостереження.

    Згідно з патентним документом, система вирішує проблему прикриття обличчя людини або відвернення від камери, зберігаючи додаткові фізичні риси, пов’язані з людиною, що дозволяє системі розпізнавати їх на основі форми тіла або навіть стилю ходьби.

    Після того, як особу було впізнано за допомогою розпізнавання обличчя, система фіксує та пов’язує ці фізичні характеристики з її особистістю. У наступних зустрічах між особою та системою камери система може перехресно посилатися на ці збережені дані з новими відеоканалами, щоб визначити, чи присутня та сама особа, навіть якщо її обличчя не видно.

    Патент Apple має застосування в камерах безпеки та інтеграції в розумний дім

    Камери відеоспостереження, які часто розміщуються таким чином, що не завжди дають чіткі зображення обличчя, наприклад, коли обличчя людини закрите або кут камери не ідеальний, все одно можуть ідентифікувати знайомих людей, аналізуючи дані, пов’язані з тілом. Це забезпечує більш надійний метод для розпізнавання відомих відвідувачів або виявлення зловмисників.

    Окрім покращення безпеки, ця технологія може мати ширше застосування в персоналізованому розумному домі. Хоча це прямо не вказано в патенті, система може регулювати освітлення, клімат-контроль або запускати інші процедури, адаптовані до вподобань користувача, без необхідності безпосередньої взаємодії.

    Патент також містить мову, яка описує сповіщення для мобільних пристроїв і навіть смарт-телевізорів про ідентифікованих осіб, які наближаються до вхідних дверей будинку, що важливо, враховуючи, що керування розумним будинком на телевізорах, здається, є зростаючою тенденцією.

    Це також відкриває нові можливості для інтеграції біометричної ідентифікації в розумні будинки, створюючи ще більш безпечне та індивідуальне середовище для користувачів.

    Розширені амбіції Apple щодо розумного дому

    Патент, який було видано 26 листопада, слідує за повідомленнями аналітиків Apple про майбутнє розумного будинку Apple, згідно з якими компанія розробляє камеру безпеки, розумні домашні дисплеї та новий HomePod.

    Аналітик Apple Мін-Чі Куо був першим, хто припустив, що компанія планує вийти на ринок IP-камер для розумного дому, виробництво якого, як очікується, почнеться в 2026 році. Якщо цей продукт буде реалізовано, очікується, що він глибоко інтегрується в екосистему Apple. .

    Журналіст Apple з Bloomberg Марк Гурман висвітлив кілька чуток, у тому числі про центральний дисплей для розумного дому та більший з роботизованою рукою. Гурман також припустив, що Apple знову вивчає можливість розробки власного телевізора.

    Хоча незрозуміло, чи це той самий пристрій, про який повідомляв Гурман, Куо також каже, що очікується, що Apple випустить новий HomePod з дисплеєм наприкінці 2025 року.

    пост

    Якщо вам сподобалася ця стаття і ви хочете отримувати більше цінного галузевого вмісту, клацніть тут, щоб підписатися на наші цифрові інформаційні бюлетені!