Телеком

Управление большими данными в исследовательских инфраструктурах

Сегодня нет единой формы представления больших научных данных, доступной для коммерциализации, что затрудняет получение выгоды от инвестиций в исследовательские инфраструктуры. Принципы FAIR управления данными без вмешательства пользователя — один из первых шагов к формированию цифровой инфраструктуры, обеспечивающей трансфер научных результатов в форму, понятную инвесторам, чиновникам, обществу и обеспечивающую контроль за объемами научных данных.

Как стать data-driven-компанией?

Стать «data-driven» непросто — для этого предприятию требуются терпение, непредвзятость и готовность к рискам.

«Небо» проясняется?

Многие компании, столкнувшись с рядом трудностей, возвращают свои приложения в корпоративные ЦОДы. Почему так происходит и что требуется для переноса данных и важного для бизнеса ПО снова в облака?

Программная инженерия для систем аналитики данных

Создание зависимого от данных ПО отличается от разработки традиционных программ: соответствующие методы должны учитывать ошибки и в коде, и в данных. Необходимо помнить, что отладка производительности так же важна для исследователей данных, как и отладка корректности.

Аналитическая платформа Visiology

Системы бизнес-аналитики — неотъемлемая часть корпоративной инфраструктуры, однако эффективность их эксплуатации зависит от соответствия задачам бизнеса. Архитектура аналитической платформы Visiology изначально создавалась для решения задач управления бизнесом корпораций.

Атаки на системы машинного обучения

Как бы слабо ни была развита сегодня дисциплина обеспечения безопасности систем машинного обучения, благодаря достижениям исследователей ситуация исправится. И когда это произойдет, то самым слабым звеном в безопасности систем машинного обучения, как и в криптографии, окажется программное обеспечение, используемое для поддержки их работы.

Графы знаний как средство улучшения искусственного интеллекта

Интеллектуальные системы, работающие на основе алгоритмов машинного обучения, требуют больших объемов размеченных данных. Используя фактические сведения справочного характера, можно восполнять нехватку размеченных данных для обучения алгоритмов, причем для многих практических применений удобно организовывать справочные сведения в форме графа знаний. Объединение сведений из графов знаний с обучающими выборками позволяет существенно улучшить результативность работы алгоритмов машинного обучения, в том числе используемых в системах предоставления рекомендаций и анализа структуры сообществ. Графы знаний позволяют не только повысить точность работы таких систем, но и обеспечить объяснимость получаемых результатов.

Архитектура Интернета будущего

Контент — главный элемент информационно-центричной модели сети. Его можно кэшировать и перераспределять в рамках такой сети. Внедрение этой модели в крупномасштабной беспроводной сети Интернета вещей, с одной стороны, позволило бы существенно повысить ее эффективность, а с другой — оставило бы за бортом многие традиционные решения для безопасности. Однако на этом пути остается еще много проблем обеспечения безопасности и приватности.

Платформа роботизации нефтегазовых месторождений

Роботизация бизнес-процессов позволит отрасли добычи углеводородов минимизировать риски для исполнителей работ, ускорить процесс принятия решений, сократить сроки выполнения операций и повысить эффективность разработки нефтегазовых месторождений.

Интернет данных

Мы используем cookie, чтобы сделать наш сайт удобнее для вас. Оставаясь на сайте, вы даете свое согласие на использование cookie. Подробнее см. Политику обработки персональных данных