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स्मार्ट रिफ्लेक्टिंग फ्लोर IRShield पर्यावरण पर निर्भर वाई-फाई चैनल को बाधित करने के लिए वाई-फाई राउटर के बगल में स्थित है। क्रेडिट स्कोर: कासा, माइकल श्वेटमैन

अच्छे गैजेट्स को हमारे नियमित जीवन को आसान बनाने के लिए कहा जाता है। उसी समय, फिर भी, वे निष्क्रिय श्रवण के लिए प्रवेश द्वार हैं। किसी के घर के अंदर गति प्रोफ़ाइल की प्राप्य निगरानी को रोकने के लिए, मैक्स प्लैंक इंस्टीट्यूट फॉर सेफ्टी एंड प्राइवेसी के शोधकर्ताओं, रूहर-यूनिवर्सिटैट बोचम में आईटी सेफ्टी के लिए होर्स्ट गोर्ट्ज इंस्टीट्यूट और कोलोन कॉलेज ऑफ यूटिलाइज्ड साइंसेज ने गोपनीयता की रक्षा के लिए एक उपन्यास प्रणाली विकसित की है। वाई-फाई संचार में। रणनीति, मुख्य रूप से चतुर प्रतिबिंबित सतहों के ज्ञान पर आधारित है, शोधकर्ताओं द्वारा 24 मई 2022 को सुरक्षा और गोपनीयता पर आईईईई संगोष्ठी पर पेश की जा सकती है।

दूर से परिसर की निगरानी

वॉयस असिस्टेंट, लॉक और कैमरों के समान लगभग सभी वेब-ऑफ-इश्यू गैजेट्स, मुख्य रूप से उच्च-आवृत्ति वाले रेडियो संकेतकों पर आधारित वाई-फाई कनेक्शन पर निर्भर करते हैं। हालांकि क्रिप्टोग्राफ़िक तरीके पहले से ही ज्ञान की गोपनीयता सुनिश्चित करने के लिए उपयोग में हैं, फिर भी निष्क्रिय ईव्सड्रॉपर शोषण कर सकते हैं इंटरसेप्टेड रेडियो फ्रीक्वेंसी इंडिकेटर्स से। यह संभव है क्योंकि संकेतकों का प्रसार उपकरणों के भौतिक परिवेश से प्रभावित होता है – विभाजन, वस्तुओं और मौजूद लोगों के प्रतिबिंबों द्वारा। हमलावर इस तरह के परिणामों को दूर से समझ सकते हैं और आसान सांख्यिकीय रणनीतियों का उपयोग करके, उदाहरण के लिए, यह निष्कर्ष निकाल सकते हैं कि एक व्यक्ति वर्तमान में निगरानी कक्ष में स्थानांतरित हो रहा है।

वाई-फाई छिपकर बात करने के हमलों की दिशा में क्रांतिकारी तरीका

इस तकनीक का मुकाबला करने के लिए जिसे अक्सर “प्रतिकूल वाई-फाई सेंसिंग” कहा जाता है, कर्मचारियों ने चतुर प्रतिबिंबित सतहों (आईआरएस) का उपयोग करके जांच की। आईआरएस को चतुर वाई-फाई वातावरण स्थापित करने के लिए एक दूरंदेशी तकनीक के बारे में सोचा जाता है: यहीं, कई चिंतनशील भागों को एक मंजिल पर वितरित किया जाता है और उनकी चिंतनशील आदतों को व्यक्तिगत और इलेक्ट्रॉनिक रूप से समायोजित किया जा सकता है। यह मौसम को गतिशील रूप से घटना रेडियो तरंगों में हेरफेर करने की अनुमति देता है। उदाहरण के लिए, आईआरएस को किसी विशेष पाठ्यक्रम में संकेतकों को दोहराने के लिए कॉन्फ़िगर किया जा सकता है।

अपने तरीके से, शोधकर्ता आईआरएस को निष्क्रिय वाई-फाई ईव्सड्रॉपिंग हमलों के खिलाफ एक समझदार प्रतिवाद के रूप में सुझाव देने वाले पृथ्वी पर प्राथमिक हैं। एक उपन्यास प्रतिवाद के रूप में, उन्होंने “आईआरशील्ड” नामक एक प्रणाली विकसित की है। IRShield एक विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए एल्गोरिथम का उपयोग करता है जो एक यादृच्छिक IRS कॉन्फ़िगरेशन बनाता है, अर्थात, परावर्तक भागों को बेतरतीब ढंग से संरेखित करता है। यह वाई-फाई चैनलों को इस तरह से छुपाता है कि हमलावर साइन से कमरे के भीतर की गतिविधियों के बारे में विवरण नहीं जान सकते।

इस संदर्भ में, IRShield को वर्तमान वाई-फाई अवसंरचना में प्लग-एंड-प्ले एकीकरण के लिए एक स्टैंडअलोन, गोपनीयता-अनुकूल विस्तार के रूप में डिज़ाइन किया गया है। विषय में पहले के विश्लेषण के विपरीत, IRShield शोधकर्ता अपनी पद्धति से तीन महत्वपूर्ण आवश्यकताओं को पूरा करने की स्थिति में थे: उत्तर गैजेट्स, रेडियो तरंगों और उपयोग की जाने वाली आवश्यकताओं से स्वतंत्र रूप से काम करता है; यह वाई-फाई हाइपरलिंक के मानक से समझौता नहीं करता है; और यह बहुत अधिक चैनल आक्षेप प्राप्त करता है।

अग्रणी विश्लेषण परिणाम

कर्मचारियों ने जांच की कि आईआरशील्ड ऑफ-द-शेल्फ वाई-फाई उपकरणों का उपयोग करके अत्याधुनिक मानव आंदोलन का पता लगाने वाले हमलों को कितनी कुशलता से रोक सकता है: आईआरशील्ड के कारण 95 प्रतिशत हमले असफल रहे थे। कुछ निश्चित परिस्थितियों में, इसने गति का पता लगाना भी काफी हद तक संभव नहीं बना दिया, चाहे हमलावर की तकनीक कुछ भी हो। कर्मचारियों के निष्कर्ष आईआरएस कॉन्फ़िगरेशन को अनुकूलित करने या अधिक बेहतर हमलावरों द्वारा उपयोग की जाने वाली जांच रणनीतियों के लिए बहुत अधिक काम शुरू करने के लिए एक जगह काम कर सकते हैं।


समय, अन्य कारकों के अलावा, अगली पीढ़ी के वायरलेस संचार में उम्र बढ़ने में सुधार करता है


अधिक जानकारी:

IRShield: एडवरसैरियल फिजिकल-लेयर वाई-फाई सेंसिंग की ओर एक प्रतिवाद, सुरक्षा और गोपनीयता पर IEEE संगोष्ठी, यूएसए, 2022, डीओआई: 10.1109/एसपी46214.2022.0097. doi.ieeecomputersociety.org/10 … 9/SP46214.2022.0097

उद्धरण:
अवांछित वाई-फाई निगरानी की दिशा में नया प्रतिवाद (2022, 24 मई)
पुनः प्राप्त 24 मई 2022
https://techxplore.com/information/2022-05-countermeasure-unwanted-wireless-surveillance.html से

यह दस्तावेज़ कॉपीराइट का विषय है। व्यक्तिगत जांच या विश्लेषण के उद्देश्य से किसी भी ईमानदार सौदे के अलावा, नहीं
आधा भी लिखित अनुमति के बिना पुन: प्रस्तुत किया जा सकता है। सामग्री सामग्री केवल सूचना कार्यों के लिए पेश की जाती है।

अंतिम प्रबंधित होस्टिंग प्लेटफ़ॉर्म

स्रोत लिंक

पोस्ट अवांछित वायरलेस निगरानी के खिलाफ नया प्रतिवाद पहली बार दिखाई दिया आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में नवीनतम | एआई रोबोटिक्स | मशीन लर्निंग न्यूज.

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जोखिम प्रबंधन मॉडल में पूर्वाग्रह और निष्पक्षता को कैसे दूर करें – आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में नवीनतम | एआई रोबोटिक्स

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How to address bias and fairness in risk management models

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बिजनेस एनालिटिक्स (बीए) द्वितीय विश्व युद्ध के बाद से अस्तित्व में है। प्रौद्योगिकी में प्रगति और डेटा क्रांति ने केवल व्यापार संचालन में विश्लेषण को अधिक महत्व दिया है। बिजनेस एनालिटिक्स डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने और निर्णय लेने की सुविधा के लिए सूचना प्रौद्योगिकी, डेटा और सांख्यिकीय विश्लेषण तकनीकों को जोड़ती है।

बिजनेस एनालिटिक्स डेटा का विश्लेषण करने और भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए डेटा माइनिंग, मॉडलिंग, एआई, मशीन लर्निंग और अन्य तकनीकों को नियोजित करता है। शक्ति डेटा के भीतर छिपी जानकारी का लाभ उठाने में है। लेकिन सबसे पहले, एक व्यावसायिक विश्लेषिकी पेशेवर को यह जानना होगा कि कच्चे डेटा को उपयोगी जानकारी में कैसे परिवर्तित किया जाए।

दूसरे, एक पेशेवर के लिए एक कार्य करना पर्याप्त नहीं है व्यापार विश्लेषण पाठ्यक्रम. नॉलेज नॉलेज दुनिया तेजी से विकसित हो रही है। एक बीए कुशल को वर्तमान विकास के लिए उत्सुक होना चाहिए और कंपनी को आक्रामक बढ़त हासिल करने के लिए प्रेरित करना चाहिए।

एंटरप्राइज एनालिटिक्स पिछले उद्यम दक्षता को जानने के लिए ऐतिहासिक ज्ञान का उपयोग करता है; मुद्दों, छिपे हुए विकास और अंतर्दृष्टि को स्थापित करना; और उन्हें हल करने के लिए डेटा-संचालित चयन करें। एंटरप्राइज एनालिटिक्स को विशेष रूप से उद्यम की जरूरतों को पूरा करने के लिए लक्षित किया जाता है। लेन-देन, सोशल मीडिया इंटरैक्शन, एंटरप्राइज़ प्रोग्राम और अतिरिक्त से उत्पन्न ज्ञान की भारी मात्रा के कारण।

एक विशिष्ट उद्यम मूल्यांकन पाठ्यक्रम में अगले चरण शामिल हैं

  • उद्यम मूल्यांकन पाठ्यक्रम के उद्देश्य का पता लगाने के लिए उद्यम बिंदुओं का पता लगाना
  • कई स्रोतों से ज्ञान एकत्र करें, जैसे, उद्यम कार्यक्रम, सोशल मीडिया, विज्ञापन और विपणन अभियान, IoT इकाइयां, और आगे
  • खनन ज्ञान। यह जानकारी का एक एकीकृत दृष्टिकोण रखने के लिए एक केंद्रीय गोदाम, ज्ञान झील, या डेटाबेस में ज्ञान को साफ करने, संसाधित करने, छांटने और एकीकृत करने की विधि है। मशीन अध्ययन एल्गोरिदम इस पाठ्यक्रम में महत्वपूर्ण भूमिका निभा रहे हैं क्योंकि वे छिपे हुए पैटर्न और अंतर्दृष्टि को जल्दी और अधिक प्रभावी ढंग से उजागर करते हैं, विशेष रूप से बड़ी मात्रा में ज्ञान के लिए।
  • मूल्यांकन पद्धति तय करें। एंटरप्राइज़ एनालिटिक्स के तीन प्रमुख वर्ग वर्णनात्मक, भविष्य कहनेवाला और प्रिस्क्रिपटिव एनालिटिक्स हैं। पूर्ण उद्यम विकल्पों की पेशकश करने के लिए ये तीनों अक्सर परस्पर जुड़े होते हैं। जबकि वर्णनात्मक विश्लेषण पिछले अवसरों में अंतर्दृष्टि प्रदान करने का लक्ष्य रखता है, भविष्य कहनेवाला विश्लेषण भविष्य की घटनाओं के पूर्वानुमान पर ध्यान केंद्रित करता है, और प्रिस्क्रिपटिव एनालिटिक्स प्रस्तावित किए गए इनमें से पूर्ण सर्वोत्तम संकल्प / परिणाम निर्धारित करता है।
  • समूह के भीतर उद्यम संचालन के दौरान धारणा प्राप्त करने के लिए कई सांख्यिकीय मूल्यांकन रणनीतियों का उपयोग करने वाली जानकारी का विश्लेषण करें। एंटरप्राइज एनालिटिक्स उपकरण मशीन अध्ययन फैशन, सांख्यिकीय क्षमताओं के साथ स्प्रेडशीट, विज़ुअलाइज़ेशन इंस्ट्रूमेंट्स और अन्य से भिन्न होते हैं
  • विज़ुअलाइज़िंग और रिपोर्टिंग में व्याख्या को पूरा करने की अनुमति देने के लिए विश्लेषण प्रस्तुत करना शामिल है।

एंटरप्राइज एनालिटिक्स क्यों जरूरी है?

एंटरप्राइज़ विश्लेषिकी के उद्यम संचालन में खरीदार संबंध प्रशासन, विज्ञापन और विपणन, और प्रचार, मौद्रिक प्रशासन और रणनीतिक योजना के साथ-साथ कई उद्देश्य हैं। एंटरप्राइज़ एनालिटिक्स का सामान्य उद्देश्य निर्णय लेने की सुविधा के लिए कच्चे ज्ञान से डेटा का दोहन करना है, अंत में जब यह उत्पादकता, प्रभावशीलता और लाभप्रदता की बात आती है तो उद्यम संचालन को बढ़ाता है।

साथ ही, उद्यम विश्लेषण अगले कारणों के लिए महत्वपूर्ण है:

  • एंटरप्राइज एनालिटिक्स बिना पके ज्ञान को सार्थक डेटा में बदलने में मदद करता है, जिसके उपभोग से उद्यम संचालन में सुधार होता है।
  • इसमें कंपनी की आय और बाजार हिस्सेदारी बढ़ाने की क्षमता है। यह बेहतर संचालन और ग्राहकों को उच्च, अतिरिक्त जानकार सेवा आपूर्ति के कारण है।
  • मात्रात्मक अंतर्दृष्टि, विकास और जड़ों को इंगित करता है कि उद्यम भविष्य के परिणामों को प्राप्त करने के लिए लाभ उठा सकता है और आक्रामक लाभ प्राप्त करने के लिए गति के सक्रिय कार्यक्रम ले सकता है। जबकि डेटा में प्रवेश कंपनियों के लिए भी जारी हो सकता है, एक उद्यम ज्ञान से निकाले गए ज्ञान का कितना सही उपयोग करता है, यह एक उग्र आक्रामक बाजार में इसके आक्रामक लाभ को निर्धारित करता है।
  • एक केंद्रीय भंडार में ज्ञान का समेकन संचार चाल और संचालन को सुव्यवस्थित करने के लिए समूह के सभी खिलाड़ियों को एक ही वेब पेज पर रखता है।
  • सभी ग्राहकों के लिए डेटा को सुलभ बनाने के लिए संगठन ज्ञान से विज़ुअलाइज़ेशन बनाने के लिए एनालिटिक्स सॉफ़्टवेयर प्रोग्राम का उपयोग करते हैं और उनके लिए छिपे हुए पैटर्न और ज्ञान से अंतर्दृष्टि प्राप्त करना आसान बनाते हैं।

एंटरप्राइज एनालिटिक्स के लिए आगे का रास्ता

बड़े आंकड़ों के इस दौर में कंपनियों के लिए क्रंचिंग नंबर कभी भी ज्यादा जरूरी नहीं रहे हैं। ज्ञान का मूल्य है कि कंपनियों को अपनी दक्षता का अनुकूलन करना चाहिए। जैसा कि हमने देखा, एंटरप्राइज एनालिटिक्स में नॉलेज माइनिंग, नॉलेज एग्रीगेशन, विज़ुअलाइज़ेशन और प्रेडिक्शन शामिल हैं, जो किसी भी एंटरप्राइज ऑपरेशन के लिए महत्वपूर्ण हैं। एंटरप्राइज एनालिटिक्स समय के साथ काफी उन्नत हुआ है और तकनीकी विकास से काफी प्रभावित हुआ है।

पुन: कार्य संचालन, निर्णय लेने और भविष्य के परिणामों को पेश करने में उद्यम विश्लेषण का उद्देश्य संशोधित नहीं हुआ है। लेकिन, जिस तरह से एंटरप्राइज एनालिटिक्स किया जाता है, उसमें लोड में बदलाव आया है। बीए के लिए दीर्घावधि निश्चित रूप से तकनीकी है, जैसा कि निम्नलिखित ध्यान देने योग्य विकासों के भीतर स्पष्ट है।

  • एंटरप्राइज़ एनालिटिक्स में AI और मशीन का अध्ययन

एआई और एमएल क्रांति ने उद्यम विश्लेषिकी के क्षेत्र को नहीं बख्शा है। एआई और मशीन अध्ययन ने संचालन की प्रभावशीलता को एक नए चरण में ले लिया है। ग्राहक सहायता, खरीदार संबंध प्रशासन, व्यक्तिगत विज्ञापन और विपणन, और साइबर सुरक्षा में मशीन अध्ययन की उपयोगिता। लोगों द्वारा पहले से किए गए कर्तव्यों को पूरा करने में मशीनों के उच्च होने के साथ, स्वयं सेवा सॉफ्टवेयर प्रोग्राम नियमित रूप से हो रहा है। चैटबॉट और वॉयस असिस्टेंट न केवल ग्राहक सहायता सेवाएं प्रदान कर रहे हैं, बल्कि वे उद्यम विश्लेषण के लिए आवश्यक जानकारी भी एकत्र कर रहे हैं।

  • ज्ञान का बढ़ता महत्व उच्च गुणवत्ता

यहां तक ​​​​कि अनिवार्य रूप से सबसे परिष्कृत अनुप्रयुक्त विज्ञान भी चाहते हैं कि आवश्यकता के अनुसार अच्छी गुणवत्ता वाला ज्ञान हो। ज्ञान उच्च गुणवत्ता दो विशेषताओं, सटीकता और विश्वसनीयता का एक संचालन है। गलत ज्ञान का परिणाम केवल खराब उद्यम चयन हो सकता है, जो बदले में उद्यम की दक्षता पर नकारात्मक प्रभाव डालता है। इस प्रकार, जैसे-जैसे जानकारी आगे बढ़ रही है और सभी प्रकार के ज्ञान किस्मों के कारण अतिरिक्त शोर ज्ञान उत्पन्न होता है, ज्ञान उच्च गुणवत्ता प्रशासन में उद्यम विश्लेषकों की स्थिति बहुत अधिक महत्वपूर्ण हो जाती है।

  • उद्यम विश्लेषिकी में ज्ञान स्वचालन की बढ़ती स्थिति

एक केंद्रीय भंडार में ज्ञान को मैन्युअल रूप से एकत्र करने, संसाधित करने और संग्रहीत करने से दूर, जो एक त्रुटि-प्रवण, समय लेने वाला पाठ्यक्रम साबित हुआ है। ज्ञान स्वचालन ने ज़ेटाबाइट्स की धुन पर उत्पन्न होने वाली ज्ञान की उच्च मात्रा और वेग के साथ कर्षण प्राप्त किया है। ज्ञान तब तक सार्थक रहता है जब तक उसे समय पर संसाधित और उपभोग किया जाता है। नॉलेज ऑटोमेशन रोबोटिक रूप से एक ओपन नॉलेज पोर्टल पर ज्ञान को अपडेट करने की विधि है। ज्ञान प्रशासन के लिए आगे का रास्ता स्वचालन है। स्वचालन अतिरिक्त रूप से पर्यावरण के अनुकूल ज्ञान प्रसंस्करण और कम कीमत पर कई स्रोतों से विशाल ज्ञान मात्रा से निपटने के लिए उन्नत क्षमता सुनिश्चित करता है। अंत में, स्वचालन उद्यम विश्लेषकों के समय को मुक्त करता है जिससे उन्हें अध्ययन और व्याख्या के अतिरिक्त आवश्यक कर्तव्यों से निपटने की अनुमति मिलती है।

  • प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स हार्ट स्टेज लेता है

प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स एंटरप्राइज एनालिटिक्स अनुशासन को आकार देने में एक बड़ी भूमिका निभाएगा। जैसे-जैसे ग्राहक व्यक्तिगत व्यापार की मांग करते हैं, मुख्य फोकस भविष्य कहनेवाला विश्लेषण पर केंद्रित हो जाता है। प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स संगठनों को खरीदार की इच्छा का अनुमान लगाने और इन जरूरतों को पूरा करने के लिए लगातार माल तैयार करने की अनुमति देता है। भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी उपयोग परिस्थितियों के अच्छे उदाहरणों में सलाह कार्यक्रम, निर्माण में भविष्य कहनेवाला रखरखाव, साइबर सुरक्षा में धोखाधड़ी की भविष्यवाणी, स्वास्थ्य सेवा में स्टाफ की भविष्यवाणी, और बहुत कुछ शामिल हैं। प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स उपकरण गणितीय फैशन का उपयोग करते हुए ऐतिहासिक और वर्तमान ज्ञान में छिपे पैटर्न और विकास का विश्लेषण करके काम करते हैं जिसके बाद भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए निष्कर्षों का उपयोग करते हैं।

  • क्लाउड कंप्यूटिंग और एंटरप्राइज एनालिटिक्स

ऑन-प्रिमाइसेस कार्यक्रमों में अब क्षमता नहीं है और स्केलेबिलिटी उद्यम विश्लेषिकी के लिए उपयोग किए जाने वाले बड़े पैमाने पर ज्ञान को संभालना चाहती है। क्लाउड कंप्यूटिंग उच्च लचीलापन, चपलता, कंप्यूटिंग ऊर्जा और मापनीयता प्रदान करता है। क्लाउड इंटरनेट होस्टिंग के लिए स्केलेबल इंटरेक्टिव डैशबोर्ड और विभिन्न एंटरप्राइज़ एनालिटिक्स इंस्ट्रूमेंट्स के लिए एक बड़ा प्लेटफॉर्म प्रदान करता है। साथ ही, क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म इस समय स्वयं-सेवा और बेहतर एनालिटिक्स सॉफ़्टवेयर प्रोग्राम के प्रयोग, विकास और परीक्षण के लिए सफलतापूर्वक उपयोग किए जाते हैं। इसके अलावा, ये सभी प्रत्येक स्टार्ट-अप और स्थापित कंपनियों के लिए उचित मूल्य के टिकट पर आते हैं।

निष्कर्ष

तकनीकी विकास और बड़े पैमाने पर ज्ञान के विस्फोट से प्रभावित होने के कारण एंटरप्राइज़ इंटेलिजेंस समय के साथ उल्लेखनीय रूप से बेहतर है। वर्तमान समय में, एंटरप्राइज़ एनालिटिक्स ऐतिहासिक रूप से कहीं अधिक प्रभावी साधन है।

एआई जैसे ऑटोमेशन और राइजिंग एप्लाइड साइंस, मशीन लर्निंग, संवर्धित वास्तविकता, IoT और क्लाउड निश्चित रूप से उद्यम विश्लेषण के लिए आगे के रास्ते को आकार देने में एक बड़ी भूमिका निभाएंगे। ये अनुप्रयुक्त विज्ञान स्रोतों के एक समूह, विश्लेषण, और कंपनियों द्वारा ज्ञान की खपत, ज्ञान मात्रा और चयन से ज्ञान वर्गीकरण को सुव्यवस्थित करेंगे।



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तिलचट्टे को मारने के लिए एक लेजर को लक्षित करने के लिए एआई का उपयोग करना – आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में नवीनतम | एआई रोबोटिक्स

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Using AI to target a laser for killing roaches

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टेस्ला का उद्देश्य-निर्मित एआई सुपरकंप्यूटर ‘डोजो’ इतना अधिक प्रभावी है कि इसने क्षमता ग्रिड को तोड़ दिया।

पिछले साल टेस्ला के वार्षिक एआई डे में डोजो का अनावरण किया गया था लेकिन मिशन अभी भी अपनी प्रारंभिक अवस्था में था। AI दिवस 2022 में, टेस्ला ने 12 महीनों के दौरान डोजो के साथ की गई प्रगति का खुलासा किया।

सुपरकंप्यूटर केवल एक चिप और कोचिंग टाइल से पूर्ण अलमारी में परिवर्तित हो गया है। टेस्ला का दावा है कि यह संभवतः एक एकल डोजो टाइल के साथ छह जीपीयू पैकिंग कंटेनरों को बदल सकता है, जो कहता है कि यह एक जीपीयू क्षेत्र से सस्ता है।

प्रति ट्रे, छह डोजो टाइलें हैं। टेस्ला का दावा है कि हर ट्रे “तीन से 4 फुल-लोडेड सुपरकंप्यूटर रैक” के बराबर है। दो ट्रे एक ही डोजो अलमारी में एक नंबर मीटिंग के साथ स्लॉट कर सकते हैं।

ऐसे सुपरकंप्यूटर में स्वाभाविक रूप से एक बड़ी ऊर्जा होती है। डोजो को इतनी ऊर्जा की आवश्यकता होती है कि वह पालो ऑल्टो में ग्रिड की यात्रा करने में सफल रही।

“इस 12 महीने की शुरुआत में, हमने अपनी ऊर्जा और शीतलन बुनियादी ढांचे का परीक्षण शुरू किया। डोजो के लिए टेस्ला के प्रिंसिपल सिस्टम इंजीनियर इनवॉइस चांग ने कहा, “हम अपने सबस्टेशन को ट्रिप करने और शहर से एक कॉल प्राप्त करने से पहले इसे 2 मेगावाट से अधिक आगे बढ़ाने में सक्षम थे।”

संचालित करने के प्रयास में, टेस्ला को अपने व्यक्तिगत उच्च-शक्ति वाले शीतलन और ऊर्जा प्रणाली के साथ डोजो के लिए अनुकूलित बुनियादी ढांचे का निर्माण करने की आवश्यकता थी।

एक ‘ExaPOD’ (कुछ Dojo अलमारी से मिलकर) में निम्नलिखित विशेषताएं हैं:

  • 1.1 ईएफएलओपी
  • 1.3 टीबी एसआरएएम
  • 13टीबी नाटक

सात ExaPOD वर्तमान में पालो ऑल्टो में रखे जाने पर विचार कर रहे हैं।

डोजो एआई के लिए बनाया गया है और अपने वाहनों से वीडियो डेटा का उपयोग करके तंत्रिका जाल को प्रशिक्षित करने के लिए टेस्ला की क्षमता में काफी वृद्धि कर सकता है। ये तंत्रिका जाल टेस्ला के सेल्फ-ड्राइविंग प्रयासों और इसके ह्यूमनॉइड रोबोट ‘ऑप्टिमस’ के लिए आवश्यक होंगे, जिसने इस साल के इस आयोजन में भी एक नज़र डाली।

ऑप्टिमस

ऑप्टिमस का भी पहली बार पिछले साल अनावरण किया गया था और डोजो की तुलना में अपनी प्रारंभिक अवस्था में बहुत अधिक था। सच तो यह है, यह सब उस समय था जब स्पैन्डेक्स में एक व्यक्ति अच्छी तरह से चला गया और कुछ PowerPoint स्लाइड।

जबकि यह स्पष्ट है कि ऑप्टिमस के पास अभी भी पहले जाने के लिए एक विस्तारित समाधान है, इससे पहले कि यह संभवतः खरीद कर सकता है और हानिकारक हैंडबुक श्रम कर्तव्यों का पालन कर सकता है, जैसा कि टेस्ला ने कल्पना की है, हमने एआई दिवस 2022 पर रोबोट के एक कार्यशील प्रोटोटाइप को कम नहीं देखा।

टेस्ला के सीईओ एलोन मस्क ने कहा, “मुझे अपने ऑप्टिमस रोबोट के संबंध में कुछ उम्मीदें स्थापित करने की आवश्यकता है।” “जैसा कि आप पहले से ही जानते हैं, पिछले 12 महीनों में रोबोट में केवल एक विशेष व्यक्ति ही अच्छा था। हालांकि, हम एक बड़ी दूरी तय कर चुके हैं और इसकी तुलना में यह बहुत ही शानदार होने वाला है।”

ऑप्टिमस अब इधर-उधर घूम सकता है और अगर छत से उपकरण से जुड़ा हो, तो फसलों को पानी देने जैसे कुछ बुनियादी काम कर सकता है:

ऑप्टिमस का प्रोटोटाइप कथित तौर पर छह महीने पहले विकसित किया गया था और टेस्ला को “बाद के कुछ महीनों … या वर्षों” में एक काम करने वाला डिज़ाइन मिलने की उम्मीद है। मूल्य टैग “सबसे अधिक संभावना $ 20,000 से कम” है।

ऑप्टिमस के सभी प्रमुख बिंदु अभी भी बीच के समय में अस्पष्ट हैं, लेकिन डोजो सुपरकंप्यूटर में अतिरिक्त निश्चितता से कम नहीं है।

उद्योग जगत के नेताओं से एआई और बड़े डेटा के बारे में अधिक जानना चाहते हैं? चेक आउट एआई और बिग डेटा एक्सपो एम्स्टर्डम, कैलिफोर्निया और लंदन में नीचे जा रहा है।

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बिजनेस एनालिटिक्स का भविष्य क्या है? – आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में नवीनतम | एआई रोबोटिक्स

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What is the Future of Business Analytics

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बिजनेस एनालिटिक्स (बीए) द्वितीय विश्व युद्ध के बाद से अस्तित्व में है। प्रौद्योगिकी में प्रगति और डेटा क्रांति ने केवल व्यापार संचालन में विश्लेषण को अधिक महत्व दिया है। बिजनेस एनालिटिक्स डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने और निर्णय लेने की सुविधा के लिए सूचना प्रौद्योगिकी, डेटा और सांख्यिकीय विश्लेषण तकनीकों को जोड़ती है।

बिजनेस एनालिटिक्स डेटा का विश्लेषण करने और भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए डेटा माइनिंग, मॉडलिंग, एआई, मशीन लर्निंग और अन्य तकनीकों को नियोजित करता है। शक्ति डेटा के भीतर छिपी जानकारी का लाभ उठाने में है। लेकिन सबसे पहले, एक व्यावसायिक विश्लेषिकी पेशेवर को यह जानना होगा कि कच्चे डेटा को उपयोगी जानकारी में कैसे परिवर्तित किया जाए।

दूसरे, एक पेशेवर के लिए एक कार्य करना पर्याप्त नहीं है व्यापार विश्लेषण पाठ्यक्रम. नॉलेज नॉलेज दुनिया तेजी से विकसित हो रही है। एक बीए कुशल को वर्तमान विकास के लिए उत्सुक होना चाहिए और कंपनी को आक्रामक बढ़त हासिल करने के लिए प्रेरित करना चाहिए।

एंटरप्राइज एनालिटिक्स पिछले उद्यम दक्षता को जानने के लिए ऐतिहासिक ज्ञान का उपयोग करता है; मुद्दों, छिपे हुए विकास और अंतर्दृष्टि को स्थापित करना; और उन्हें हल करने के लिए डेटा-संचालित चयन करें। एंटरप्राइज एनालिटिक्स को विशेष रूप से उद्यम की जरूरतों को पूरा करने के लिए लक्षित किया जाता है। लेन-देन, सोशल मीडिया इंटरैक्शन, एंटरप्राइज़ प्रोग्राम और अतिरिक्त से उत्पन्न ज्ञान की भारी मात्रा के कारण।

एक विशिष्ट उद्यम मूल्यांकन पाठ्यक्रम में अगले चरण शामिल हैं

  • उद्यम मूल्यांकन पाठ्यक्रम के उद्देश्य का पता लगाने के लिए उद्यम बिंदुओं का पता लगाना
  • कई स्रोतों से ज्ञान एकत्र करें, जैसे, उद्यम कार्यक्रम, सोशल मीडिया, विज्ञापन और विपणन अभियान, IoT इकाइयां, और आगे
  • खनन ज्ञान। यह जानकारी का एक एकीकृत दृष्टिकोण रखने के लिए एक केंद्रीय गोदाम, ज्ञान झील, या डेटाबेस में ज्ञान को साफ करने, संसाधित करने, छांटने और एकीकृत करने की विधि है। मशीन अध्ययन एल्गोरिदम इस पाठ्यक्रम में महत्वपूर्ण भूमिका निभा रहे हैं क्योंकि वे छिपे हुए पैटर्न और अंतर्दृष्टि को जल्दी और अधिक प्रभावी ढंग से उजागर करते हैं, विशेष रूप से बड़ी मात्रा में ज्ञान के लिए।
  • मूल्यांकन पद्धति तय करें। एंटरप्राइज़ एनालिटिक्स के तीन प्रमुख वर्ग वर्णनात्मक, भविष्य कहनेवाला और प्रिस्क्रिपटिव एनालिटिक्स हैं। पूर्ण उद्यम विकल्पों की पेशकश करने के लिए ये तीनों अक्सर परस्पर जुड़े होते हैं। जबकि वर्णनात्मक विश्लेषण पिछले अवसरों में अंतर्दृष्टि प्रदान करने का लक्ष्य रखता है, भविष्य कहनेवाला विश्लेषण भविष्य की घटनाओं के पूर्वानुमान पर ध्यान केंद्रित करता है, और प्रिस्क्रिपटिव एनालिटिक्स प्रस्तावित किए गए इनमें से पूर्ण सर्वोत्तम संकल्प / परिणाम निर्धारित करता है।
  • समूह के भीतर उद्यम संचालन के दौरान धारणा प्राप्त करने के लिए कई सांख्यिकीय मूल्यांकन रणनीतियों का उपयोग करने वाली जानकारी का विश्लेषण करें। एंटरप्राइज एनालिटिक्स उपकरण मशीन अध्ययन फैशन, सांख्यिकीय क्षमताओं के साथ स्प्रेडशीट, विज़ुअलाइज़ेशन इंस्ट्रूमेंट्स और अन्य से भिन्न होते हैं
  • विज़ुअलाइज़िंग और रिपोर्टिंग में व्याख्या को पूरा करने की अनुमति देने के लिए विश्लेषण प्रस्तुत करना शामिल है।

एंटरप्राइज एनालिटिक्स क्यों जरूरी है?

एंटरप्राइज़ विश्लेषिकी के उद्यम संचालन में खरीदार संबंध प्रशासन, विज्ञापन और विपणन, और प्रचार, मौद्रिक प्रशासन और रणनीतिक योजना के साथ-साथ कई उद्देश्य हैं। एंटरप्राइज़ एनालिटिक्स का सामान्य उद्देश्य निर्णय लेने की सुविधा के लिए कच्चे ज्ञान से डेटा का दोहन करना है, अंत में जब यह उत्पादकता, प्रभावशीलता और लाभप्रदता की बात आती है तो उद्यम संचालन को बढ़ाता है।

साथ ही, उद्यम विश्लेषण अगले कारणों के लिए महत्वपूर्ण है:

  • एंटरप्राइज एनालिटिक्स बिना पके ज्ञान को सार्थक डेटा में बदलने में मदद करता है, जिसके उपभोग से उद्यम संचालन में सुधार होता है।
  • इसमें कंपनी की आय और बाजार हिस्सेदारी बढ़ाने की क्षमता है। यह बेहतर संचालन और ग्राहकों को उच्च, अतिरिक्त जानकार सेवा आपूर्ति के कारण है।
  • मात्रात्मक अंतर्दृष्टि, विकास और जड़ों को इंगित करता है कि उद्यम भविष्य के परिणामों को प्राप्त करने के लिए लाभ उठा सकता है और आक्रामक लाभ प्राप्त करने के लिए गति के सक्रिय कार्यक्रम ले सकता है। जबकि डेटा में प्रवेश कंपनियों के लिए भी जारी हो सकता है, एक उद्यम ज्ञान से निकाले गए ज्ञान का कितना सही उपयोग करता है, यह एक उग्र आक्रामक बाजार में इसके आक्रामक लाभ को निर्धारित करता है।
  • एक केंद्रीय भंडार में ज्ञान का समेकन संचार चाल और संचालन को सुव्यवस्थित करने के लिए समूह के सभी खिलाड़ियों को एक ही वेब पेज पर रखता है।
  • सभी ग्राहकों के लिए डेटा को सुलभ बनाने के लिए संगठन ज्ञान से विज़ुअलाइज़ेशन बनाने के लिए एनालिटिक्स सॉफ़्टवेयर प्रोग्राम का उपयोग करते हैं और उनके लिए छिपे हुए पैटर्न और ज्ञान से अंतर्दृष्टि प्राप्त करना आसान बनाते हैं।

एंटरप्राइज एनालिटिक्स के लिए आगे का रास्ता

बड़े आंकड़ों के इस दौर में कंपनियों के लिए क्रंचिंग नंबर कभी भी ज्यादा जरूरी नहीं रहे हैं। ज्ञान का मूल्य है कि कंपनियों को अपनी दक्षता का अनुकूलन करना चाहिए। जैसा कि हमने देखा, एंटरप्राइज एनालिटिक्स में नॉलेज माइनिंग, नॉलेज एग्रीगेशन, विज़ुअलाइज़ेशन और प्रेडिक्शन शामिल हैं, जो किसी भी एंटरप्राइज ऑपरेशन के लिए महत्वपूर्ण हैं। एंटरप्राइज एनालिटिक्स समय के साथ काफी उन्नत हुआ है और तकनीकी विकास से काफी प्रभावित हुआ है।

पुन: कार्य संचालन, निर्णय लेने और भविष्य के परिणामों को पेश करने में उद्यम विश्लेषण का उद्देश्य संशोधित नहीं हुआ है। लेकिन, जिस तरह से एंटरप्राइज एनालिटिक्स किया जाता है, उसमें लोड में बदलाव आया है। बीए के लिए दीर्घावधि निश्चित रूप से तकनीकी है, जैसा कि निम्नलिखित ध्यान देने योग्य विकासों के भीतर स्पष्ट है।

  • एंटरप्राइज़ एनालिटिक्स में AI और मशीन का अध्ययन

एआई और एमएल क्रांति ने उद्यम विश्लेषिकी के क्षेत्र को नहीं बख्शा है। एआई और मशीन अध्ययन ने संचालन की प्रभावशीलता को एक नए चरण में ले लिया है। ग्राहक सहायता, खरीदार संबंध प्रशासन, व्यक्तिगत विज्ञापन और विपणन, और साइबर सुरक्षा में मशीन अध्ययन की उपयोगिता। लोगों द्वारा पहले से किए गए कर्तव्यों को पूरा करने में मशीनों के उच्च होने के साथ, स्वयं सेवा सॉफ्टवेयर प्रोग्राम नियमित रूप से हो रहा है। चैटबॉट और वॉयस असिस्टेंट न केवल ग्राहक सहायता सेवाएं प्रदान कर रहे हैं, बल्कि वे उद्यम विश्लेषण के लिए आवश्यक जानकारी भी एकत्र कर रहे हैं।

  • ज्ञान का बढ़ता महत्व उच्च गुणवत्ता

यहां तक ​​​​कि अनिवार्य रूप से सबसे परिष्कृत अनुप्रयुक्त विज्ञान भी चाहते हैं कि आवश्यकता के अनुसार अच्छी गुणवत्ता वाला ज्ञान हो। ज्ञान उच्च गुणवत्ता दो विशेषताओं, सटीकता और विश्वसनीयता का एक संचालन है। गलत ज्ञान का परिणाम केवल खराब उद्यम चयन हो सकता है, जो बदले में उद्यम की दक्षता पर नकारात्मक प्रभाव डालता है। इस प्रकार, जैसे-जैसे जानकारी आगे बढ़ रही है और सभी प्रकार के ज्ञान किस्मों के कारण अतिरिक्त शोर ज्ञान उत्पन्न होता है, ज्ञान उच्च गुणवत्ता प्रशासन में उद्यम विश्लेषकों की स्थिति बहुत अधिक महत्वपूर्ण हो जाती है।

  • उद्यम विश्लेषिकी में ज्ञान स्वचालन की बढ़ती स्थिति

एक केंद्रीय भंडार में ज्ञान को मैन्युअल रूप से एकत्र करने, संसाधित करने और संग्रहीत करने से दूर, जो एक त्रुटि-प्रवण, समय लेने वाला पाठ्यक्रम साबित हुआ है। ज्ञान स्वचालन ने ज़ेटाबाइट्स की धुन पर उत्पन्न होने वाली ज्ञान की उच्च मात्रा और वेग के साथ कर्षण प्राप्त किया है। ज्ञान तब तक सार्थक रहता है जब तक उसे समय पर संसाधित और उपभोग किया जाता है। नॉलेज ऑटोमेशन रोबोटिक रूप से एक ओपन नॉलेज पोर्टल पर ज्ञान को अपडेट करने की विधि है। ज्ञान प्रशासन के लिए आगे का रास्ता स्वचालन है। स्वचालन अतिरिक्त रूप से पर्यावरण के अनुकूल ज्ञान प्रसंस्करण और कम कीमत पर कई स्रोतों से विशाल ज्ञान मात्रा से निपटने के लिए उन्नत क्षमता सुनिश्चित करता है। अंत में, स्वचालन उद्यम विश्लेषकों के समय को मुक्त करता है जिससे उन्हें अध्ययन और व्याख्या के अतिरिक्त आवश्यक कर्तव्यों से निपटने की अनुमति मिलती है।

  • प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स हार्ट स्टेज लेता है

प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स एंटरप्राइज एनालिटिक्स अनुशासन को आकार देने में एक बड़ी भूमिका निभाएगा। जैसे-जैसे ग्राहक व्यक्तिगत व्यापार की मांग करते हैं, मुख्य फोकस भविष्य कहनेवाला विश्लेषण पर केंद्रित हो जाता है। प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स संगठनों को खरीदार की इच्छा का अनुमान लगाने और इन जरूरतों को पूरा करने के लिए लगातार माल तैयार करने की अनुमति देता है। भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी उपयोग परिस्थितियों के अच्छे उदाहरणों में सलाह कार्यक्रम, निर्माण में भविष्य कहनेवाला रखरखाव, साइबर सुरक्षा में धोखाधड़ी की भविष्यवाणी, स्वास्थ्य सेवा में स्टाफ की भविष्यवाणी, और बहुत कुछ शामिल हैं। प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स उपकरण गणितीय फैशन का उपयोग करते हुए ऐतिहासिक और वर्तमान ज्ञान में छिपे पैटर्न और विकास का विश्लेषण करके काम करते हैं जिसके बाद भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए निष्कर्षों का उपयोग करते हैं।

  • क्लाउड कंप्यूटिंग और एंटरप्राइज एनालिटिक्स

ऑन-प्रिमाइसेस कार्यक्रमों में अब क्षमता नहीं है और स्केलेबिलिटी उद्यम विश्लेषिकी के लिए उपयोग किए जाने वाले बड़े पैमाने पर ज्ञान को संभालना चाहती है। क्लाउड कंप्यूटिंग उच्च लचीलापन, चपलता, कंप्यूटिंग ऊर्जा और मापनीयता प्रदान करता है। क्लाउड इंटरनेट होस्टिंग के लिए स्केलेबल इंटरेक्टिव डैशबोर्ड और विभिन्न एंटरप्राइज़ एनालिटिक्स इंस्ट्रूमेंट्स के लिए एक बड़ा प्लेटफॉर्म प्रदान करता है। साथ ही, क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म इस समय स्वयं-सेवा और बेहतर एनालिटिक्स सॉफ़्टवेयर प्रोग्राम के प्रयोग, विकास और परीक्षण के लिए सफलतापूर्वक उपयोग किए जाते हैं। इसके अलावा, ये सभी प्रत्येक स्टार्ट-अप और स्थापित कंपनियों के लिए उचित मूल्य के टिकट पर आते हैं।

निष्कर्ष

तकनीकी विकास और बड़े पैमाने पर ज्ञान के विस्फोट से प्रभावित होने के कारण एंटरप्राइज़ इंटेलिजेंस समय के साथ उल्लेखनीय रूप से बेहतर है। वर्तमान समय में, एंटरप्राइज़ एनालिटिक्स ऐतिहासिक रूप से कहीं अधिक प्रभावी साधन है।

एआई जैसे ऑटोमेशन और राइजिंग एप्लाइड साइंस, मशीन लर्निंग, संवर्धित वास्तविकता, IoT और क्लाउड निश्चित रूप से उद्यम विश्लेषण के लिए आगे के रास्ते को आकार देने में एक बड़ी भूमिका निभाएंगे। ये अनुप्रयुक्त विज्ञान स्रोतों के एक समूह, विश्लेषण, और कंपनियों द्वारा ज्ञान की खपत, ज्ञान मात्रा और चयन से ज्ञान वर्गीकरण को सुव्यवस्थित करेंगे।



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