Prognoza stocurilor face parte din familia analizei predictive, fiind folosită pentru a prezice necesarul de produse și pentru a optimiza lanțul de comenzi și activităţile operaţionale. Incluzând metode bazate pe date istorice, ea este strâns legată și de prognoza cererii și ofertei dar și de prognoza producției, acestea fiind folosite pentru dimensionarea capacității de stocare sau pentru decizii legate de intrarea în piețe noi.

În deep learning, rețelele neuronale care sunt cel mai des folosite la analiza imaginilor sunt cele convoluționale (ConvNet / CNN). În acest articol se va prezenta logica din spatele acestor rețele şi straturile de bază din care sunt formate. O astfel de rețea poate să aibă o împărțire ca în fig. 1. Ca input este dată o imagine (de exemplu, o poză cu cifra 2). Această imagine este trecută prin mai multe straturi, ca în final să dea ca rezultat cifra “2”.

Îți amintești ce simți atunci când conduci pe autostradă și brusc ratezi o ieșire? Ce simți atunci când pentru o secundă de neatenție mai ai de condus 30 de minute în plus? Cum te simți atunci când ajungi într-un oraș nou și nu înțelegi ce scrie pe semnele de circulație? Dacă termenul “Frustrare” îți vine în minte, atunci suntem pe aceeași lungime de undă. Cu toții experimentăm această stare, mai ales cand suntem stresați, când riscul este mare sau atenția noastră trebuie să fie concentrată. Însă tehnologia vine cu o soluție atunci când timpul se compactează, viteza crește și adrenalina ne curge prin vene. 

Publicat în Numărul 93 Citeşte mai mult

A Dockerfile is a text document that contains all the commands a user could call on the command line to assemble an image. Using docker build users can create an automated build that executes several command-line instructions in succession.

Cercetătorul și profesorul Carol Dweck folosește termenul „mentalitate” pentru a descrie modul în care oamenii gândesc despre abilitate și talent. Dweck definește două mentalități pe care le avem cu toții.

Publicat în Numărul 93 Citeşte mai mult

Termenul internship derivă de la cuvântul „intern” care, poate surprinzător pentru unii, a apărut inițial în domeniul medical. Un doctor cu o diplomă medicală dar fără licență era practic internul de dinainte de Primul Război Mondial.  Azi, internshipurile sunt mai populare decât multe poziții entry-level, internii fiind liceeni, studenți sau absolvenți. Dobândirea de „experiență” este motivul pentru care se caută internship-urile, deși de multe ori acest lucru de fapt înseamnă a face cafea și a te preface că lucrezi la calculator. Noi ne-am dorit un internship care, în primul rând, să fie benefic internului, astfel încât acesta să dobândească cunoștințe și experiență profesională, nu doar încă un rând de pus în CV. 

O dată cu trecerea timpului, tehnologiile disponibile evoluează, însă la fel și modul în care interacționăm cu ele. Această creștere este naturală, întrucât pentru companiile de produse software, utilitatea tehnologilor se regăsește mai ales în interacțiunea cu utilizatorul final. Domeniul interfațării om-mașină sau, pe scurt, HMI se află într-o continuă expansiune și creează multe modalități noi de interacțiune cu tehnologiile deja prezente sau care vor urma să apară. Unul dintre aceste noi moduri de interacțiune este prin asistenți vocali, care, după cum sugerează și numele, ne ajută prin prelucrarea indicațiilor noastre vocale să îndeplinim anumite sarcini pe care le poate îndeplini doar tehnologia cu care comunică aceștia. În acest articol vom arunca o privire asupra unuia dintre cei mai cunoscuți asistenți vocali, și anume, Amazon Alexa.

Publicat în Numărul 93 Citeşte mai mult

Acest articol se dorește a fi o prezentare despre conceptul cloud, despre modul cum acesta a apărut, a evoluat, cât și despre problemele cu care s-a confruntat programarea în cloud.

Publicat în Numărul 93 Citeşte mai mult

Pornim de la un fișier de cod sursă. Fișierul conține informații care pot fi înțelese datorită modului în care sunt aranjate unitățile sale de bază. Ne referim la faptul că o persoană care citește acest fișier înțelege ce este acolo dacă i se dă timp suficient. Fișierele de cod sursă pot fi interpretate, citite și de un lexer (analizator lexical ce convertește un stream de date sau un șir de caractere în unități de bază sau tokens, adică elemente ce pot fi mapate pe un model de date). Un lexer este un program de computer, deci un sistem ce poate citi și înțelege conținutul unui fișier de cod sursă.

Când discutăm despre inteligenţa artificială, trebuie să considerăm faptul că aceasta poate fi utilizată atât în scopurile precise și bine intenţionate pentru care a fost creată, dar și în scopuri neautorizate, îndepărtate de intenţia iniţială. Trebuie subliniat faptul că inteligenţa artificială este astăzi utilizată în sisteme software și hardware foarte avansate și performante, dar și pentru protejarea a nenumărate resurse și echipamente valoroase, din ce în ce mai diversificate, disponibile în cloud și nu numai.