Blog

Важкі стуки, як правило, викладають уроки, які не забуваються, в інвестування, а також у житті. Але, як знає більшість інвесторів, навчання з чужого досвіду-це набагато кращий спосіб виведення важко заробленої мудрості, ніж пережити труднощі спотикатися над викликами.

У криптовалюті є один конкретний урок, який майже кожен вчиться важким шляхом в той чи інший момент. Якщо ви ще не навчилися цього, зробіть все можливе, щоб це зробити зараз, перш ніж вам доведеться заплатити повну ціну на навчання.

Інвестування в “майбутнє фінансів” – це ризикована справа

Професійні інвестори з криптовалютою, як правило, вважають себе сміливою ділянкою, часто вважаючи, що при їх виборі активів вони інвестують у “майбутнє фінансів”. Багато з цих інвесторів вирішили вчасно інвестиції на основі Біткойн' (BTC -0,92%) Цикл вдвічі, який, на їхню думку, надає всьому сектору криптовалют циклічного характеру.

У межах цієї рамки вони, як правило, розподіляють свій капітал між біткойнами, стабілами та альткойнами. Ідея тут полягає в тому, що Bitcoin-це підходяща довгострокова інвестиція, яку потрібно придбати, коли це дешево, StableCoins призначені для паркування прибутку від більш ризикованих п’єс, а альткойни-це ризиковані п'єси, які, як кажуть, генерують непереборні прибутки. Таким чином, хоча криптовалюти, як правило, є досить ризикованими порівняно з портфелями акцій в середньому, навіть ті, хто комфортно з дещо спекулятивним характером простору вважає за краще мати принаймні міру диверсифікації.

Поширюючи свій капітал через StableCoins, Bitcoin та Gambles, мета полягає в тому, щоб максимізувати перевагу від мінливості криптовалюти, мінімізуючи ризик повністю знищити часто екстремальні повороти ринку. Для цих інвесторів є чітка дорожня карта, коли купувати монети та коли їх вивантажувати на основі того, де є ціна біткойна, і стосовно її вдвічі. Таким чином, випливає, що вони приблизно спрямовані на три-чотирирічний часовий горизонт для своїх інвестицій, оскільки Халвінг відбувається приблизно кожні чотири роки.

Мрія полягає в тому, щоб вибрати альткойни, які йдуть на Місяць, оскільки ці монети, швидше за все, експериментують з новими концепціями грошей, новими технологіями та іншими новими вимірами, які роблять їх захоплюючими порівняно зі старими монетами. Реальність полягає в тому, що більшість цих монет йдуть до нуля або страшенно виступають. Навіть знаючи цей факт заздалегідь, багато інвесторів вважають, що з їх особливою мудрістю можна буде досягти успіху.

Погляньте на цю діаграму, порівнюючи ціни на біткойн, Еферіум, Солана, Кардано, Ланцюгова лінія, Троні Літа За останні три роки, станом на це написання 14 березня 2025 року:

Дані про ціну біткойна від Ycharts

Майте на увазі, що всі ці монети або були, або в даний час є одними з найбільших ринкових обмежень, і вони, таким чином, мають найбільші бази бичачів інвесторів у цьому секторі.

Як бачите, лише Трон перевершив біткойн. Якщо ви вибрали, купили та тримали всі ці інші активи три роки тому, за межами Bitcoin та Tron, ви зараз перебуваєте під водою, у Брекен, або з посереднім прибутком. І це перший компонент важкого уроку.

Є простіший спосіб: просто складіть сат

Для більшості інвесторів, навіть штатних, шанси перевершити стратегію просто купувати та утримувати біткойн постійно в довгостроковій перспективі, неймовірно стрункі. Це друга частина важкого уроку.

Не має значення, якщо ви думаєте, що знаєте деякі спеціальні факти про чотирирічний цикл вдвічі та про те, як це, ймовірно, вплине на альткойни. Ці унікальні факти майже напевно недостатньо, щоб направити інвестора до вибору найкращих активів, що виникають, перш ніж вони доведені. І як тільки вони доведені, може бути вже пізно інвестувати і отримати пристойну віддачу.

Інвестори з криптовалютою, які засвоїли цей урок, мають особливу фразу, яка позначає їхні освічені знання: залишайтеся покірними та стеками SATS. Під цим вони мають на увазі послідовно накопичення Сатошів, найменшої можливої ​​частки біткойна, вартістю 0,00000001 BTC кожна.

Звичайно, це не означає, що ви повинні купувати лише біткойн і жодних інших криптовалют. Дух фрази – це заклик не голодувати ганяти за блискучими новими іграми, коли є перевірений актив (біткойн), який, здається, дуже може запропонувати набагато безпечніше і потенційно набагато більшу віддачу в довгостроковій перспективі.

Отже, знаючи це, вам слід спробувати прийняти це мислення та прийняти важкий урок, не сплачуючи повної ціни за нього. Якщо ви готові продовжувати триматися і накопичуватися, це буде важко помилитися, і ви, швидше за все, перевершите жадібніших інвесторів.

Алекс Карчіді займає позиції в біткойн, етереум та Солані. Мотлі дурня займає позиції і рекомендує біткойн, кардано, ланцюг, Ethereum та Solana. Мотлі дурня має політику розкриття інформації.

Очікується, що попит на пропускну здатність Центру обробки даних (DCI) протягом наступних п'яти років, завдяки швидкому розширенню ШІ, буде шість разів, згідно з недавнім дослідженням мережевої технологічної фірми Ciena.

Дослідження понад 1300 осіб, які приймають рішення Центру обробки даних, у 13 країнах виявили, що DCI потрібно буде розвиватися для підтримки зростаючого масштабу операцій ШІ.

Більше половини опитаних (53%) визначили робочі навантаження AI як основний фактор, що сприяє майбутньому попиту на інфраструктуру DCI, обгрунтування хмарних обчислень (51%) та аналітики великих даних (44%).

Важливо, що очікується, що понад 40% нових об'єктів центрів обробки даних будуть спеціально розроблені для розміщення навантажень AI, при цьому тренування моделі AI та висновки вимагають великої кількості руху даних.

Юрген Хатейєр, головний директор з технологій Ciena, підкреслив важливість модернізації інфраструктури, зазначивши, що “AI налаштований на прискорення зростання мережевого трафіку, тобто оператори переосмислюють свої архітектури для розміщення цієї нової реальності”.

Опитування також вказувало на важливість стійких рішень для управління посиленими потребами ШІ.

Практично всі (98%) респондентів погодилися, що підключена оптика (компактна, енергоефективна компоненти) відіграватиме вирішальну роль у зменшенні як споживання електроенергії, так і фізичного сліду мережевої інфраструктури.

Крім того, 80% респондентів очікують, що навчання великих мовних моделей (LLMS) буде більше поширюватися в декількох центрах обробки даних.

Цей розподілений підхід потребує посиленого зв’язку між об'єктами, майже 70% учасників вибирають для керованих оптичних волоконних мереж (MOFN) над традиційними розчинями темного волокна для підключення центру обробки даних довгого руху.

“Революція AI – це не лише обчислення – це про зв’язок”, – додав Хатейєр. “Без правильної мережі Фонд, повний потенціал AI не може бути реалізований.

Токенізовані гаджети, що працюють на блокчейні та криптовалюті, трансформують власність техніки, дозволяючи перевірити цифрові докази, децентралізовані ринки та інноваційні моделі передплати. Від розумних контрактів, які автоматизують транзакції до посилення заходів щодо безпеки та проти крадіжок, ця зміна пропонує більший контроль споживачів, хоча такі проблеми, як регулювання та прийняття користувачів, залишаються.

Цифрова епоха спричинила швидкий технологічний прогрес, принципово перетворюючи те, як ми взаємодіємо з гаджетами. Від розумних домашніх пристроїв до носіння, технологічні продукти стали більш складними та взаємопов'язаними. Однак зараз розгортається значний зсув: токенізовані гаджети, що працюють на блокчейні та криптовалюті, переосмислюють концепцію власності у просторі побутової електроніки. У цій публікації детально описані токенізовані гаджети, як блокчейн та криптовалюта дозволяють їх та що це означає для власності на техніку в майбутньому.

Що таке токенізовані гаджети?

Токенізація – це процес перетворення прав власності на цифрові активи, що зберігаються на блокчейні. При застосуванні до гаджетів це означає, що технологічні пристрої можуть бути пов'язані з унікальними цифровими жетонами, що представляють право власності, права на використання або навіть доступу до привілеїв.

Наприклад, замість того, щоб купувати смартфон прямо, користувач може володіти часткою пристрою через блокчейн-маркер. Ця концепція виходить за рамки ліцензій на апаратне забезпечення, оновлення прошивки та цифрові права також може бути токенізована. Це дозволяє споживачам по -справжньому володіти та контролювати свої пристрої децентралізовано. Деякі приклади реальних гаджетів включають:

• Ігрові консолі, що працюють на блокчейн, які використовують NFT для перевірки власності ігор.
• Розумні домашні пристрої З зашифрованими, Blockchain, що зберігаються на блокчейн, для безпеки.
• Носіння з токенізованими моделями власностідозволяючи перепродажу без посередників.

Як блокчейн та криптовалюта революціонують на власність техніки

1. Справжня власність та цифровий дефіцит

Однією з найбільших проблем у сучасній технологічній екосистемі є те, що споживачі часто не справді «володіють» своїми пристроями. Багато гаджетів мають власні обмеження програмного забезпечення, обмежуючи те, що користувачі можуть робити зі своїми продуктами. Токенізація вирішує цю проблему, дозволяючи доказом власності на основі блокчейна.
Наприклад, NFT, пов'язаний з блокчейном (неправа маркера), може діяти як цифровий сертифікат, що підтверджує, що користувач є законним власником пристрою. Це дозволить усунути сірі області цифрових прав та не дозволяло компаніям віддалено відкликати доступ.

2. Децентралізовані ринки для гаджетів

В даний час технологічні ринки секонд-хенду покладаються на централізовані платформи, такі як eBay або Facebook Marketplace, де користувачі повинні довіряти третім сторонам для транзакцій. За допомогою токенізованих гаджетів споживачі можуть купувати, продавати або торгові пристрої, що мають рівні на ринках на основі блокчейн без посередників.

За допомогою розумних контрактів транзакції можуть бути автоматизовані-коли покупець придбає токенізований гаджет, права власності миттєво передаються на блокчейн, що робить процес довірливим та захищеним від шахрайства.

3. Моделі власності на основі підписки

Уявіть, що платите за ноутбук, гарнітуру VR або смарт-телевізор через модель підписки на блокчейн. Замість значних витрат наперед, користувачі можуть платити мікро-транзакції в криптовалюті для доступу та використання гаджетів протягом обмеженого періоду.

Це дозволило б виробникам пропонувати апаратне забезпечення як послугу (хаас), зменшуючи електронні відходи та підвищення стійкості. Крім того, токенізовані гаджети можуть застосовувати автоматичні оновлення програмного забезпечення за допомогою blockchain, гарантуючи, що користувачі завжди мають новітню технологію, не потребуючи часто замінювати свої пристрої.

4. Посилені механізми безпеки та протиузлівки

Токенізовані гаджети представляють новий рівень безпеки, запобігаючи несанкціонованому використанню або крадіжці. Оскільки технологія blockchain дозволяє нехвальними та перевірити записи власності, викрадені пристрої можуть бути заблоковані та відстежувати на децентралізованій книзі.

Наприклад, викрадений смарт -годинник або смартфон може бути винесений марним, якщо законний власник не передає маркер власності. Такий підхід може значно зменшити крадіжку техніки та заохотити етичні продажі секонд-хенду.

Роль криптовалют у токенізованих гаджетах

Криптовалюта відіграє ключову роль у забезпеченні токенізованих гаджетів шляхом сприяння безшовних транзакцій, розумних контрактів та децентралізованих моделей фінансів (DEFI). Деякі застосування криптовалют у цьому просторі включають:

Криптоваки за токенізовані гаджети

Споживачі можуть купувати та торгувати технологічними пристроями за допомогою криптовалют, таких як Ethereum, Bitcoin або StableCoins. Інтеграція криптовалют видаляє міжнародні бар'єри транзакцій, роблячи покупки транскордонних прикордонних пристроїв більш доступними.

Стійка та оренда гаджетів

Користувачі могли тимчасово ставити жетони для доступу до пристроїв високого класу, подібно до оренди автомобіля. Це відкриває можливості для моделей тимчасової власності без ризику постійно втратити доступ.

Токенізована гарантія та ремонт

Замість того, щоб мати справу з тривалими гарантійними претензіями, споживачі можуть утримувати гарантійні жетони на основі блокчейн, які автоматично запускають послуги на основі заздалегідь встановлених умов. Зі зростанням прийняття блокчейн, основні криптовалюти, такі як Kraken ETH, надають користувачам легкий доступ до Ethereum, який забезпечує багато проектів токенізації. Зі збільшенням популярності криптовалютних транзакцій токенізовані гаджети стануть ще більш доступними в найближчі роки.

Виклики та міркування

Хоча токенізовані гаджети представляють захоплюючі можливості, слід вирішити деякі виклики для широкого прийняття:

Регуляторні перешкоди

Положення про блокчейн та криптовалюти змінюються залежно від країни, що робить складним для встановлення стандартизованих моделей власності для токенізованих гаджетів у всьому світі. Урядам потрібно буде розробити чіткі юридичні рамки для власності на цифровий актив.

Освіта користувачів та усиновлення

Не всі споживачі знайомі з блокчейном та криптовалютою, що може перешкоджати прийняттю. Технологічні компанії повинні інвестувати в зручні для користувачів інтерфейси та освітні ресурси, щоб зробити моделі токенізованої власності доступними для основних користувачів.

Екологічні проблеми

Деякі мережі блокчейн споживають велику кількість енергії. Однак екологічно чисті блокчейни, такі як Ethereum 2.0 та Solana, працюють над зменшенням вуглецевого сліду, роблячи токенізовані гаджети більш стійкими.

Майбутнє токенізованих гаджетів

У міру розвитку технології blockchain токенізовані гаджети перероблять, як ми володіємо, торгуємо та взаємодіємо з технічними пристроями. Перехід до децентралізованої власності дозволить споживачам:

• Більше контролю над їх цифровими активами
• Безпечні та прозорі транзакції
• Інноваційні моделі підписки та лізингу

Основні технологічні бренди вже вивчають інтеграції Web3, і у міру збільшення криптовалют, токенізовані гаджети стануть основною реальністю.

Інтеграція сумісності та перехресної платформи

Однією з найбільш захоплюючих перспектив токенізованих гаджетів є їх потенціал для безшовної інтеграції між платформами. В даний час багато технологічних екосистем заблоковані в рамках власних рамок; Пристрої Apple найкраще працюють з іншими продуктами Apple, а конкретні гаджети розумного дому потребують конкретних центрів.

Токенізація на основі блокчейна може розбити ці бар'єри, створивши децентралізовані, універсальні записи власності, які дозволяють пристроям взаємодіяти на різних платформах. Наприклад, токенізований смарт -годинник може бути аутентифікованим у будь -якому додатку для фітнесу, не вимагаючи окремого входу, або ігрова консоль може перевірити право власності на різні бренди без обмежувальних політики DRM. Ця зміна може спричинити нову еру свободи споживачів, де користувачі справді володіють та контролюють свої пристрої незалежно від виробника.

Кінцева дота

Незалежно від того, чи використовує це NFT для перевірки власності, купівлі гаджетів через криптовалюту або оренду пристроїв за допомогою розумних контрактів, майбутнє власності на техніку децентралізоване, безпечне та блокчейн. Ви готові до наступної хвилі інновацій? Слідкуйте за тим, як Blockchain революціонує споживчу техніку, оскільки майбутнє є токенізованим.

У травні 2024 року CloudFlare підписав Агентство кібербезпеки та інфраструктурної безпеки (CISA) Захищено дизайном обіцянка. З тих пір CloudFlare працює над підвищенням безпеки наших продуктів, гарантуючи, що користувачі краще захищені від розвиваються загроз.

Сьогодні ми раді розповісти про вдосконалення, які ми зробили до Гол номер один У заставі, яка вимагає збільшення багатофакторної аутентифікації (МЗС). MFA приймає багато форм у галузі, від аутентифікації на основі додатків та аутентифікації апаратних ключів, до електронної пошти або SMS. З моменту підписання застави CISA ми продовжували повторювати наші варіанти MFA для користувачів, а останнім часом додали підтримку соціальних входів з Apple та Google, спираючись на міцний фундамент, який обидва ці партнери пропонують своїм користувачам необхідний МЗС для більшості облікових записів. З моменту впровадження соціальних входів минулого року близько 25% наших користувачів використовують його щотижня, і це складає значну частину наших користувачів, що забезпечуються MFA. У цьому просторі потрібно зробити набагато більше, і ми продовжуємо інвестувати в більше варіантів, щоб допомогти забезпечити ваші рахунки.

Згідно 2024 Звіт про розслідування даних про порушення даних Verizonпросочені дані продовжують залишатися головною причиною порушень застосування. Навіть коли користувачі використовують сильні паролі, зловмисники часто використовують такі методи Начинка для облікових данихАБО Розпилення паролящоб отримати несанкціонований доступ до рахунків. Ці підходи ґрунтуються на попередніх порушеннях даних і набагато швидше, ніж напади грубої сили минулого.

Зрештою, найбільш ефективним захистом від цих загроз є Багатофакторна автентифікація (MFA). Потрібен додатковий крок перевірки за межі лише пароля, MFA значно зміцнює безпеку облікового запису. Насправді дослідження показують, що МЗС може блокувати 99,9% автоматизованих атакзменшення ризику несанкціонованого доступу, навіть якщо ваші облікові дані будуть порушені.

Кожен користувач на CloudFlare захищений нашим вбудована система викликівщо спонукає користувачів до багатофакторного коду аутентифікації з їх електронної пошти, коли вони входять з нової IP-адреси. Це забезпечує важливий рівень захисту за замовчуванням.

У CloudFlare, MFA доступний для все Клієнти CloudFlare, і ми наполегливо заохочуємо кожного користувача дозволити принаймні один додатковий фактор аутентифікації, щоб краще захистити їх рахунок.

Ми зробили ряд вдосконалень протягом 2024 року, щоб захистити вас, з більшою кількістю способів забезпечити свій рахунок та прийняти МЗС.

Соціальний вхід з Google та Apple

Соціальний вхід дозволяє входити в CloudFlare за допомогою безпечних облікових даних, які ви вже використовуєте для облікових записів Google або Apple. Більшість облікових записів Apple та Google мають обов'язкову багатофакторну автентифікацію, тому такий підхід забезпечує безперебійний і надійний шар безпеки. Зменшуючи необхідність управління окремими обліковими записами, Social Login також полегшує клієнтам забезпечити свої облікові записи з самого початку.

Соціальний вхід швидко став одним з наших найкращих методів входу, що складає близько 25% усіх входів щотижня на Cloudflare.

Просочені сповіщення про пароль

CloudFlare автоматично виявляє та повідомляє користувачів, які використовують відомі, просочені паролі. Потім цих користувачів просять змінити свій пароль, коли вони входять у CloudFlare. Це гарантує, що користувачі з просоченими паролями можуть легко вирішити цей проміжок безпеки та захистити себе.

Якщо ви ще не використовуєте MFA у своєму обліковому записі, у вас є варіанти. Ніколи не пізно переоцінити свою безпеку!

Замініть паролі за замовчуванням на сильні паролі

Наскільки ми зосереджені на МЗС, створення сильного пароля – це перший рядок захисту для безпечної МЗС! Захистити наших користувачів та вирівнювання з Ціль CISA №2 (паролі за замовчуванням)CloudFlare не надає користувачам попередньо налаштованими паролями або “паролями за замовчуванням” під час початкового генерації паролів. Це сприяє зменшенню ризику автоматизованих атак, таких як начинка з обліковими записами та спроби грубої сили, які часто спрямовані на входи за замовчуванням.

Натомість захисники Cloudflare для сильних паролів, створених користувачем. В ідеалі користувачі вибирають унікальні паролі, якими вони раніше не використовували, і зустрічаються Рекомендації CISA щодо створення пароля. Використання менеджера паролів може допомогти користувачам прийняти сильні паролі та зменшити тертя. Забезпечуючи унікальні сильні паролі, наша компанія забезпечує більш високий рівень безпеки, що робить несанкціонований доступ значно складніше.

Увімкніть MFA для свого облікового запису

CloudFlare підтримує кілька методів МЗС. Найяскравіший варіант-використовувати фішинстійкий ключ безпеки, як Yubikey, або апаратний ключ, який вбудований у ваш первинний комп'ютер, як Windows Hello або Apple TouchID. Ми також підтримуємо одноразові паролі на основі часу (TOTP) за допомогою програми мобільного автентифікатора, як Authenticator Google або Microsoft Authenticator. Важливо, що ці програми підтримують необов'язкову резервну копію хмари, тому, якщо ви коли -небудь втратите телефон, ви все одно зможете потрапити у свій рахунок. Не забудьте завантажити коди резервного копіювання та зберігати їх десь у безпеці, як ваш менеджер паролів, якщо ви втратите свій пристрій MFA! Налаштуйте MFA для вашого облікового запису зараз на інформаційній панелі Cloudflare.

Вимагати МЗС для всіх користувачів у вашому обліковому записі Cloudflare

Якщо ви адміністратор облікового запису CloudFlare і хочете переконатися, що всі ваші користувачі використовують MFA, ви можете встановити це як політику на обліковому записі в досвіді управління членами. Примітка, цей параметр недоступний, якщо ви не використовували MFA, або якщо ваші користувачі використовують соціальний вхід. Для соціального входу ми заохочуємо користувачів налаштувати МЗС на пов'язаних з ними облікових записах.

Увімкнути SSO для свого підприємства

Для клієнтів Enterprise, Одиночний вхід (SSO) є одним із найбільш безпечних та зручних способів управління автентифікацією в масштабі. У CloudFlare ми пропонуємо SSO безкоштовно для всіх клієнтів підприємства та активно заохочуємо організації, щоб він міг забезпечити його більш сильну безпеку.

Пандемія Covid-19 представила неперевершені виклики глобальними системами охорони здоров'я, що спонукало термінову потребу в розширених та надійних моделях прогнозування для підтримки управління захворюваннями, формулювання політики та стратегії утримання^1,2,3,4. Такі моделі мають вирішальне значення для відстеження прогресування захворювання, оцінки факторів ризику та оптимізації розподілу ресурсів у режимі реального часу. Згорні нейронні мережі (CNNS), потужний клас глибокого навчання, що в цьому плані стали перспективною технологією, демонструючи здатність обробляти та аналізувати різноманітні типи даних про здоров'я, включаючи медичні зображення, геномні дані та інформацію про часові серії. Їх застосування щодо прогнозування результатів, пов'язаних з Covid-19, привернуло увагу через їх потенціал для виявлення складних закономірностей та кореляцій у високомірних наборах даних. Незважаючи на зростаючу популярність, розгортання CNN в умовах охорони здоров’я, особливо для прогнозування Covid-19, загрожує проблемами, які повинні звертатися до їхньої відповідальності. Ця дослідницька робота має вичерпну перспективу науки про дані, щоб дослідити критичні обмеження моделей прогнозування на основі CNN для даних про здоров'я Covid-19. Дослідження визначає три основні напрямки: якість даних, архітектура моделі та узагальнення, кожен з яких відіграє ключову роль у формуванні продуктивності та надійності моделей CNN^5,6,7.

По -перше, питання якості даних є значною перешкодою. Набори даних Health-19 Covid-19 часто страждають від неповних, галасливих або незбалансованих даних, які можуть перекосити модельну підготовку та призвести до упереджених прогнозів^8,9. Відсутність стандартизованих та репрезентативних наборів даних у різних регіонах та популяціях ще більше ускладнює розробку узагальнених моделей. У цьому документі підкреслюється необхідність вдосконалених практик курації даних, включаючи надійні методи попередньої обробки, стратегії збільшення даних та включення синтетичних даних для пом'якшення цих проблем. По -друге, досліджуються архітектурні обмеження CNN з особливим акцентом на їх залежність від великих обчислювальних ресурсів та чутливості до установок гіперпараметра. У статті йдеться про те, як ці обмеження можуть перешкоджати масштабованню та ефективності CNN, особливо в налаштуваннях, що обмежуються ресурсами. Більше того, складність архітектур CNN може призвести до перевитрати при навчанні на обмежених наборах даних, зменшуючи їх здатність надійно виконувати невидимі дані^{10,11,12,13,14}. Для вирішення цих питань пропонуються стратегії, як передача навчання з попередньо підготовленими мережами, такими як Resnet та EffectiveNet, а також інтеграція вдосконалених методів оптимізації. По-третє, узагальнення залишається критичною проблемою для моделей CNN в контексті Covid-19. Моделі, які навчаються на конкретних наборах даних, часто намагаються адаптуватися до змін у розподілі даних у різних популяціях та клінічних умовах^15,16,17. Ця відсутність адаптивності підриває довіру прогнозів у реальних програмах. У статті підкреслює важливість перехресної перевірки, зовнішньої перевірки на незалежних наборах даних та прийняття мультимодальних підходів, які містять додаткові джерела даних, такі як демографія пацієнта та результати лабораторії, для підвищення стійкості прогнозів.

Систематично висвітлюючи ці виклики, це дослідження дає корисну інформацію для дослідників та практиків, які мають на меті розгорнути CNN для прогнозування даних про здоров'я Covid-19. Дослідження також підкреслює трансформаційний потенціал CNN у поєднанні з передовими методологіями, такими як методи регуляризації, функції фокусних втрат та пристосування, що стосуються домену, для подолання існуючих бар'єрів. Зрештою, цей документ сприяє більш широкому дискурсу про роль глибокого навчання в галузі охорони здоров'я, пропонуючи дорожню карту для розробки надійних, масштабованих та клінічно відповідних моделей CNN. Звертаючись до окремих обмежень, це дослідження має на меті подолати розрив між теоретичним прогресом та практичною реалізацією, сприяючи створенню інструментів, що працюють на AI, які можуть значно покращити результати охорони здоров'я під час пандемії Covid-19 та за її межами.

Фон

Пандемія Covid-19 каталізував неабияке збільшення обсягу та різноманітності даних про здоров'я, зібраних по всьому світу. Ці дані охоплюють широкий спектр джерел, включаючи медичні способи візуалізації, такі як рентген грудної клітки та комп'ютерну томографію (КТ), електронні записи про здоров'я (EHRS), що деталізують клінічні історії пацієнта, молекулярні профілі, такі як геномні послідовності та білкові маркери Ці багатогранні набори даних пропонують безпрецедентну можливість використовувати розширені моделі прогнозування для діагностики випадків Covid-19, прогнозування траєкторій захворювань, прогнозування результатів пацієнтів та оптимізації розподілу ресурсів охорони здоров'я. Однак аналіз даних про здоров'я Covid-19 вводить унікальні проблеми, що відрізняють його від традиційних медичних наборів даних. На ранніх етапах пандемії наявність даних Covid-19 обмежувалася кількома факторами. По-перше, концентрований вплив захворювання на конкретні регіони та популяції призвів до високо незбалансованих наборів даних, з надмірною репрезентацією певних демографічних груп та недостатньо представлення інших. Ця відсутність різноманітності в даних запроваджувала упередження в модельному навчанні та перешкоджала розвитку узагальнених алгоритмів прогнозування. Крім того, обмежений обсяг ранніх даних Covid-19 ускладнив підготовку надійних моделей, здатних захоплювати складні візерунки та кореляції.

У міру розвитку пандемії з'явилися нові виклики з появою нових варіантів SARS-COV-2, кожна з яких виявляє чіткі характеристики трансмісійності, тяжкості та ухилення імунітету. Цей динамічний характер вірусу вимагав від прогнозованих моделей постійно адаптуватися, враховуючи мінливий ландшафт клінічних та епідеміологічних даних. Моделі, які добре працювали під час початкових хвиль пандемії, часто намагалися підтримувати свою точність та надійність в умовах нових варіантів та зміщення демографії пацієнтів. Такі виклики підкреслили важливість розробки гнучких та пристосованих рамок прогнозування, які могли б розвиватися поряд з пандемією. Крім того, інтеграція неоднорідних типів даних, що стосуються даних візуалізації, до клінічної та молекулярної інформаційної технічної складності з точки зору попередньої обробки даних, стандартизації та вилучення функцій. Відсутність стандартизованих протоколів для обміну даними та анотації ще більше ускладнила ці проблеми, обмежуючи масштабованість та відтворюваність прогнозних моделей у різних умовах охорони здоров'я. Незважаючи на ці виклики, розробка ефективних та надійних моделей прогнозування залишається критичним пріоритетом для спільноти наукових даних. Прогностичні алгоритми мають величезний потенціал для трансформації боротьби з пандемією, забезпечуючи ранню діагностику, стратифікацію ризику та оптимізацію ресурсів. Наприклад, точні моделі прогнозування можуть допомогти визначити пацієнтів з високим рівнем ризику, які потребують негайного медичного втручання, прогнозування регіональних сплесків у випадку, щоб керувати політикою охорони здоров'я та визначити пріоритетність розподілу вакцини у недооцінених популяціях.

Термінованість цих потреб призвела до значного прогресу у застосуванні машинного навчання та методик глибокого навчання до даних про здоров'я Covid-19. Зокрема, CNN показали обіцянку при обробці та аналізі високовимірних даних, таких як медичні зображення, що дозволяє автоматизувати та точні прогнози. Однак їх застосування також виявило критичні обмеження, включаючи чутливість до якості даних, перевитрати на обмежені набори даних та проблеми у узагальненні до небачених населення. На закінчення, пандемія Covid-19 створила безпрецедентний попит на інноваційні та адаптивні моделі прогнозування. Розробка таких моделей вимагає подолання значних перешкод, включаючи дисбаланс даних, появу нових варіантів вірусу та інтеграцію неоднорідних джерел даних. Вирішення цих викликів є життєво важливим для використання повного потенціалу підходів, керованих даними в управлінні пандемією та формуванню майбутніх відповідей на глобальні кризи охорони здоров'я. Ця стаття досліджує ці виклики поглибленими та обговорює роль ЦНН у навігації щодо складності прогнозування даних про здоров'я Covid-19.

Мотивація

Машинне навчання (ML) та глибоке навчання (DL), інтегральні гілки штучного інтелекту (AI), використовують нейронні мережі для обробки величезних наборів даних та розкриття складних моделей. Їх пристосованість призвела до трансформаційних досягнень у численних областях^{18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29}. У галузі охорони здоров’я глибоке навчання стало незамінним у таких сферах, як медична візуалізація, розробка наркотиків, прогнозна аналітика, персоналізовані стратегії лікування та робототехнічна хірургія^30,31. Проводячи високоточні та ефективні рішення, глибоке навчання продовжує переробляти галузі та підвищувати якість життя. Однак такі проблеми, як забезпечення конфіденційності даних та вирішення значних вимог до обчислювальних ресурсів, залишаються критичними для його стійкого прогресу.

Цілі дослідження

Основна мета цього дослідження-провести всебічне дослідження проблем та обмежень, пов'язаних із використанням CNN для прогнозування даних про здоров'я Covid-19. Дослідження тягне за собою ретельне вивчення складностей, пов'язаних із збору даних, попередньою обробкою та архітектурою моделі, з всебічною метою визначення потенційних факторів, які можуть негативно вплинути на точність та узагальненість прогнозних моделей на основі CNN. Крім того, дослідження намагаються надати приклади випадків у реальному житті, які пояснюють практичні наслідки цих проблем, пропонуючи при цьому можливі стратегії пом'якшення наслідків для підвищення стійкості та надійності моделей прогнозування на основі CNN в контексті даних про здоров'я Covid-19. Це наукове розслідування має на меті внести цінні відомості до спільноти з наукових даних та запропонувати підтримку постійним починанням у ефективному управлінні та контролі пандемії Covid-19.

Обсяг та обмеження

Це дослідження присвячене дослідженню проблем та обмежень щодо застосування CNN у домені прогнозування даних про здоров'я Covid-19. Дослідження спеціально зосереджено на вивченні різноманітного масиву джерел даних про здоров'я, що використовуються в цьому контексті, що охоплюють рентгенологічні образи, клінічні записи та генетичні профілі. Проводячи ретельний аналіз, стаття має на меті забезпечити всебічний огляд перешкод, що виникають під час використання CNN для прогнозного моделювання з цими різноманітними джерелами даних. Більше того, це дослідження намагається забезпечити цінну інформацію про потенційні вдосконалення, які можуть бути зроблені для розробки більш надійних та інтерпретаційних моделей прогнозування. Ключові фактори включають дефіцит даних, притаманні ухили, обчислювальні складності та здатність моделей ефективно узагальнювати нові варіанти Covid-19. Приклади в реальному житті та емпіричні аналізи представлені на всій території висновків, а стаття завершується, пропонуючи цінні рекомендації дослідникам та практикам у галузі наукових даних, вносячи вагомий внесок у глобальні починання в управлінні та пом'якшенні пандемії Covid-19-19^32,33.

“Ця трансформація також включає те, як ми працюємо та співпрацюємо на наших промислових та науково-дослідних сайтах. 5G, у поєднанні з розширеними реальними додатками, допоможе сприяти інноваціям, а також співпраці між нашими сайтами та інженерами в режимі реального часу завдяки силі зв’язку та цифровізації, що підтримуються передовими технологіями AI”,-сказав Камал Балі, президент та MD, Volvo Group India.

Ціна XRP знизилася вище 2,42 долара в п'ятницю, відзначивши 28% відновлення після щотижневих термінів у розмірі 1,90 долара. Мітинг був підживлений американською комісією з цінних паперів та бірж (SEC), що розпочав переговори про врегулювання з Ripple, та спекуляції, які BlackRock міг запустити продукти деривативів Altcoin.

Солана (SOL) збільшився на 9% у п’ятницю після результату недавнього документа про вдосконалення Солани (SIMD) 0228 Голосування управління, який не змогла виконати необхідні 66,67% Поріг затвердження голосів за участю.

Ethereum (ETH) у п'ятницю здобув 3%, торгуючи вище 1900 доларів під час преси. Незважаючи на нещодавні незначні вигоди, верхній альткойн може викликати величезні втрати в секторі Дефі, якщо він відновить ведмежину тенденцію і знизиться до 1000 доларів.

---

У епоху, коли дані генеруються з безпрецедентними темпами, організації стикаються з важкою битвою в управлінні, утримуванні та захисті критичної інформації. Завдання полягає в навігації величезних обсягів даних, забезпечуючи дотримання регуляторних мандатів та підтримці оперативної ефективності. На щастя, штучний інтелект (AI) пропонує трансформаційні рішення для спрощення та оптимізації стратегій зберігання даних.

Складність зберігання даних

Традиційно збереження даних було трудомістким та інтенсивним ресурсним завданням. Вирішити, які дані для збереження, видалення чи стиснення часто вимагають значних ручних зусиль, що ускладнює узгодження з законними та оперативними вимогами. Це стає ще складнішим, оскільки організації стикаються зі зростаючими вимогами для зберігання та зростанням витрат.

Управління даними AI-AIS змінює гру, автоматизуючи ці процеси та зменшуючи навантаження на ІТ-команди. Використовуючи передові алгоритми, AI може проаналізувати та класифікувати дані на основі відповідності, цінності та профілю ризику, впорядкування рішень про те, що зберегти та що видаляти.

AI в дії: Автоматична класифікація та стиснення

Однією з найбільш переконливих переваг ШІ в управлінні даними є його здатність автоматично класифікувати дані. Це означає виявлення інформації, яка є високою, цінною або зайвою з мінімальним втручанням людини. Наприклад, конфіденційні дані можна позначити для шифрування та тривалого утримання, тоді як застарілі або нерелевантні файли можуть бути виділені для видалення.

Алгоритми AI також можуть оптимізувати зберігання за допомогою інтелектуальних методів стиснення. Ці методи зберігають цілісність даних, мінімізуючи необхідну кількість місця, зменшуючи витрати, пов'язані з непотрібним накопиченням даних. Крім того, стиснуті дані простіше отримати, підвищуючи операційну ефективність.

Забезпечення даних за допомогою ШІ та найкращих практик

Після того, як дані класифікуються та стискаються, організації можуть інтегрувати ці процеси в надійну основу безпеки. Наприклад, конфіденційна інформація може бути зашифрована та зберігається відповідно до правила резервного копіювання 3-2-1:

1. Зберігайте щонайменше три примірники своїх даних.
2. Використовуйте щонайменше два різні носії для зберігання.
3. Зберігайте принаймні одну копію за межами або офлайн.

Однак останні дослідження Apricorn показують, що лише 38% організацій Великобританії дотримуються цього золотого стандарту. Дослідження також підкреслило тривожні прогалини у відновленні даних, лише 27% компаній змогли відновити всі дані з резервних систем, підкреслюючи необхідність вдосконалених процесів.

Управління даними AI-AIS не тільки зміцнює відповідність правилам 3-2-1, але й додає шари захисту через шифрування, зменшуючи ризики, що створюються за допомогою викупного програмного забезпечення, людської помилки та інших кібер-загроз.

Інтегруючи ці заходи, організації можуть знизити тиск на працівників, посилити дотримання та створити стійкість проти всебічних загроз. Проактивна освіта та добре керована політика становлять основу сильної системи безпеки.

Посилення дотримання автоматизованого інтелекту

Відповідність також є надзвичайно складною, коли мова йде про збереження даних, зокрема з розвитковими правилами, такими як GDPR та CCPA. Ці рамки накладають суворі вимоги щодо того, як збираються, зберігаються та видаляються дані. Недотримання може призвести до здоровенних штрафів.

Використання AI для автоматизації ідентифікації конфіденційних даних та забезпечення їх обробки відповідно до нормативних стандартів, також спрощує відповідність. Скануючи величезні набори даних, AI може визначити інформацію про високий ризик, наприклад записи клієнтів або фінансові реквізити, та застосовувати відповідні політики утримання. Це не тільки знижує ручне навантаження, але й підвищує точність, мінімізуючи ризик помилок, які можуть призвести до порушення або штрафних санкцій.

Досягнення дотримання вимагає від організацій вирішувати внутрішні невідповідності в практиці управління даними та захисту. Нерозуміння або неправильна політика можуть залишити підприємства, що піддаються ризику, і перешкоджати їх здатності відповідати регуляторним вимогам. Для побудови культури дотримання організації повинні надати пріоритет чітко визначену, прозору та просту у виконанні політики захисту даних. У поєднанні з постійними, поглибленими ініціативами з навчання та освіти, ці зусилля можуть надати можливість працівникам стати активними учасниками в міцній стратегії безпеки.

Однак лише освіта та чіткість політики недостатня в умовах розвиваються загрози та збільшення вимог дотримання. Організації також повинні прийняти комплексні стратегії управління для зменшення залежності від пильності працівників.

Роль шифрування у відповідності та зберігання даних

Шифрування залишається життєво важливим компонентом будь-якої стратегії захисту даних, орієнтованої на відповідність. Шифрування конфіденційних даних гарантує, що навіть якщо пристрої втрачаються або викрадені, інформація залишається захищеною та недоступною для несанкціонованих користувачів. Нещодавні результати опитування з Apricorn виявили значне зростання у прийнятті шифрування з організаціями, які явно вживають заходів для підвищення стратегій захисту даних. Зараз приголомшливі 96% організацій виконують політику, яка передбачає шифрування для всіх даних, що зберігаються на знімних ЗМІ. Вирішення цих прогалин повинно бути пріоритетним для будь -якої організації, яка прагне захистити дані та підтримувати відповідність.

Ефективність економії утримання AI

Незважаючи на те, що впровадження рішень, керованих AI, спочатку може здатися дорогим, довгострокові переваги є значними. Зменшуючи обсяг непотрібних даних та оптимізуючи використання зберігання, організації можуть досягти значної ефективності витрат.

Апаратні пристрої USB та пристрої для зберігання забезпечують потужну комбінацію безпеки та зберігання високої ємності. По мірі розширення потужностей пристрою вони стають ідеальним рішенням для управління вдосконаленими та стисненими наборами даних. Цей підхід не тільки забезпечує захист конфіденційної інформації, але й максимально збільшує ефективність зберігання, що дозволяє організаціям економити простір та зосередитись на збереженні лише найбільш релевантних та найцінніших даних.

Забезпечення зберігання на місці також дозволяє швидше відновити та скорочувати час простою, забезпечуючи, щоб критичні дані не тільки надійно стали резервними, але й легко доступними при необхідності.

Автоматизуючи ключові аспекти управління даними, організації можуть мінімізувати ризики людських помилок, зберігаючи безперервність в умовах перебоїв, забезпечуючи їх практику управління даними як економічно ефективними, так і готові до майбутнього.

Хочете дізнатися більше про кібербезпеку та хмару від лідерів галузі? Ознайомтеся з Cyber ​​Security & Cloud Expo, що проходить в Амстердамі, Каліфорнії та Лондоні.

Вивчіть інші майбутні події технологій підприємства та вебінари, що працюють від Techforge тут.