Blog

Магнітний 3D об'єднав сили з віртуальною та розширеною реальністю (Varlab) університету Центральної Флориди (UCF) для вивчення нових кордонів у цифровій технології Twin. Завдяки цій співпраці дослідники використовуватимуть голографічні дисплеї без окулярів Magnetic 3D для покращення занурених методів візуалізації в різних галузях.

Varlab спеціалізується на використанні вдосконалених методів моделювання та моделювання для вирішення бізнес -проблем. Магнітний 3D-100-дюймовий. Без окулярів 3D відображає можливість дослідникам візуалізувати та вдосконалювати складні макети, такі як виробничі споруди, у повністю зануреному середовищі. Інтегруючи дані в реальному світі, вони можуть перевірити конфігурації та моделювати бізнес-процеси для оптимізації ефективності. Цей розумний підхід до виробництва дає змогу компаніям упорядкувати операції, зменшувати витрати та вдосконалювати розробку, розробку та інженерні робочі процеси, перш ніж взяти на себе фізичне будівництво. Крім того, пов’язування цифрового близнюка з датчиками в реальному світі забезпечує розуміння в реальному часі для постійних вдосконалень.

Однією з основних переваг цифрових близнюків є їх здатність надавати динамічні 3D-моделювання реальних процесів. Магнітна технологія 3D покращує цей досвід, додаючи глибинне сприйняття, дозволяючи зацікавленим сторонам зайти всередину моделювання для більш інтуїтивного розуміння. Ця здатність особливо цінна в розробці концепції на ранній стадії, де інженери можуть використовувати занурюючу 3D-візуалізацію, щоб представити свої ідеї та ефективніше забезпечити купівлю зацікавлених сторін.

Доктор Кароліна Крус-Нейра, трейблейзер у віртуальній реальності та співавтор печери (печера автоматичного віртуального середовища), виконує функції спів-директора Varlab і займає професію голови Агере в UCF. Її експертиза в іммерсивних технологіях допоможе сприяти інноваційним застосуванню голографічних 3D-дисплеїв у цифрових дослідженні Twin, подальше подолання розриву між віртуальними моделюваннями та реалізацією реального світу.

“Ми схвильовані щодо нашого партнерства з магнітним 3D, оскільки їх 3D-дисплеї без окулярів мають неймовірні переваги та багато корисних для багатьох додатків у нашій галузі”,-сказала вона у прес-релізі. “Наша дослідницька група в першу чергу зосереджується на моделюванні та моделюванні в 3D -середовищах, тому ми цінуємо магнітну платформу 3D, що дозволяє нам візуалізувати та співпрацювати в 3D як група, не носячи 3D окуляри або гарнітури.”

Іржа, Німеччина, 18 березня 2025 року / Prnewswire/-MSI, провідний глобальний постачальник високопродуктивних серверних рішень, представив свої серверні платформи нового покоління-сервери DC-MHS та сервери NVIDIA MGX ™ AI-на CloudFest 2025, утримується 18-20 березня на стенді H02. Сервери ORV3 зосереджуються на модульності та стандартизації, щоб забезпечити безперебійну інтеграцію та швидку масштабованість для зростання гіперштабів. Доповнюючи це, сервери DC-MHS підкреслюють модульну гнучкість, що дозволяє швидкій реконфігурації адаптуватися до різноманітних вимог центру обробки даних, одночасно максимізуючи щільність стійки для стійких операцій. Разом з серверами NVIDIA MGX AI, які забезпечують виняткові показники для навантаження AI та HPC, всебічні рішення MSI надають можливість підприємствам та гіперсакалам переосмислити хмарну інфраструктуру з неперевершеною гнучкістю та продуктивністю.

“Ми раді представити бачення MSI на майбутнє хмарної інфраструктури”. сказаний Денні ХсуГенеральний менеджер рішень платформи MSI Enterprise. “Наші платформи серверів нового покоління вирішують критичні потреби масштабованості, ефективності та стійкості. Пропонуючи модульну гнучкість, безшовну інтеграцію та виняткові показники, ми розширюємо можливості бізнесу, гіперцалерів та центрів обробки даних підприємств для інновацій, масштабу та веде в цю епоху, що спрямовується на хмар”.

AMD, що працюють на AMD, сервери DC-MHS для швидкого розгортання хмари

Лінійка серверів MSI DC-MHS, що працює від процесорів серії AMD EPYC ™ 9005, забезпечує модульну гнучкість, продуктивність високої щільності та розширену масштабованість для задоволення різноманітних потреб сучасної хмарної інфраструктури. Розроблені з слотами DDR5 DIMM та PCIE 5.0, ці платформи забезпечують неперевершену щільність обчислення та безшовну масштабованість. Побудована на архітектурі OCP DC-MHS та містить модуль MGT1 DC-SCM, вони спрощують процеси розгортання, перевірки та технічного обслуговування, що розширює можливості постачальників хмарних послуг для надання спритних, ефективних та економічних послуг у масштабі.

• The CD281-S4051-X2: 2OU 2-node server engineered for the 21″ 2OU2N 48VDC ORv3 infrastructure, delivering modular flexibility and high-density performance for scalable cloud environments. Each node supports a single AMD EPYC 9005 Series processor, 12 DDR5 DIMM slots, and configurable options for 12 E3.S NVMe SSD bays, ensuring exceptional compute and storage можливості.
• CD270-S4051-X4: 2U 4-вузловий сервер, побудований для хмарних обчислень високої щільності. Кожен вузол працює від процесора серії AMD EPYC 9005 і підтримує 12 слотів DDR5 DDR5 для видатної продуктивності пам'яті. З трьома затоками PCIE 5.0 X4 U.2 NVME на вузол, цей сервер забезпечує ефективну масштабованість зберігання. Його модульна архітектура підтримує охолодження повітря до 400 Вт або рідке охолодження до 500 Вт, забезпечуючи оптимальне теплове управління для вимогливих хмарних розгортань наступного покоління.
• CX271-S4056: 2U Сервер з однокрутним сервером, оптимізований для масштабованої хмарної інфраструктури. Він підтримує процесор серії AMD EPYC 9005 до 500 Вт з 24 слотами DDR5 DIMM на 12 каналах пам'яті, що забезпечує пропускну пропускну здатність пам'яті в галузі. Ця платформа пропонує гнучкі конфігурації зберігання, включаючи 8 або 24 PCIE 5.0 X4 U.2 NVME Bays та PCIE 3,0 м.2 Порти, що робить його ідеальним вибором для хмарних постачальників, які шукають продуктивності та пристосованість для динамічних навантажень.

Серверні рішення на основі Intel для мейнстріму розгортань

Серверні платформи MSI з Intel розроблені для обробки найвибагливіших хмарних додатків з винятковою продуктивністю та масштабованість. CX270-S5062-це 2U-сервер з подвійною косою, побудована для обчислювальних хмарних навантажень. Завдяки подвійним процесорам Intel® Xeon® 6 (до 350 Вт TDP), 32 слотів DDR5 DIMM та підтримка до 24 слотів PCIE 5.0 NVME та 6 PCIE 5.0 X16 слотів, ця платформа забезпечує безперебійну масштабованість, зберігання високої швидкості та гнучкість для різноманітних хмарних розгортань.

Крім того, серверні дошки D3065 та D3060 MSI пропонують універсальні рішення для мейнстріму. Підтримуючи процесори Intel Xeon 6, що мають до 350 Вт TDP та 8 слотів DDR5 DIMM, D3065 фокусується на високоефективних, обмежених просторі розгортання з розширеними мережами, включаючи слот для стрільців PCIE 5.0 X32 та 2x 25G SFP28 ETHERNET PORTS, що робить його ідеальним для DENESS-середовищ, що вимагають високошвидкісного підключення. D3060 підкреслює розширюваність та масштабованість, що містить 4 слоти PCIE 5.0 X16 та 2x 10GBase-T-TERNET PORTS, що забезпечує безперебійну інтеграцію для хмарних інфраструктури, які надають пріоритет гнучких периферійних конфігурацій.

NVIDIA MGX AI SERVER для розв’язання продуктивності AI та HPC HPC

CG480-S5063-це 4U сервер AI, створений для високопродуктивних навантажень AI та HPC, забезпечуючи виняткову обчислення та масштабованість для задоволення потреб сучасних центрів обробки даних. Працюючи від подвійних процесорів Intel Xeon 6 та підтримуючи до 8 GPUS-GPU з подвійною шириною FHFL, він має 32 слоти DDR5 DIMM для високої пропускної здатності пам'яті та 20 PCIE 5.0 E1.S NVME Bays для ультра швидкого доступу до даних, надання пам'яті та продуктивності зберігання, необхідних для складних додатків, керованих даними. Цей сервер, розроблений для енергоефективних підприємств з повітряним охолодженням, цей сервер підтримує гнучкі конфігурації, які прискорюють робочі навантаження AI та HPC будь-якого розміру, пропонуючи підприємствам надійне та масштабоване рішення для вимогливих обчислювальних середовищ.

Підтримка ресурсів:

Перегляньте відео, щоб побачити, як останні сервери на основі процесорів AMD EPYC MSI та сервери на основі процесорів Intel Xeon 6-це переосмислення продуктивності центру обробки даних.

Фото – https://mma.prnewswire.com/media/2637591/msi_powers_the_future_of_cloud_computing_at_cloudfest_2025_pr_newswire.jpg

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.