Rolul tehnologiei IoT în măsurarea și detecția sonoră
Tehnologia Internet of Things (IoT) a revoluționat modul în care colectăm și analizăm datele din mediul înconjurător. Prin intermediul senzorilor inteligenți, rețelele IoT permit monitorizarea continuă a parametrilor de orice formă, oferind date esențiale pentru luarea deciziilor informate. Măsurarea zgomotului este crucială pentru evaluarea nivelurilor de poluare fonică, identificarea surselor de sunet și implementarea soluțiilor adecvate. Utilizarea tehnologiei IoT contribuie la crearea unor orașe inteligente și la protejarea sănătății publice.
Automatizarea Wwise Soundcaster cu Max/MSP
Max/MSP, un descendent Pure Data, a devenit în unul dintre cele mai notabile limbaje de programare pentru sound design și muzică experimentală, datorită formatului vizual, ce permite utilizatorilor să urmărească mai ușor flow-ul într-un program („patch”) prin conexiunile dintre obiecte. Pentru cei curioși, Ovidiu Mățan prezintă o bază solidă a workflow-ului în Pure Data, articole publicate în Today Software Magazine.
Raluca Mureșanu Specialist Information Security and Data Protection @ msg systems Romania
ISO/IEC 27001:2022 – Ce s-a schimbat și cum facem tranziția fără bătăi de cap
Standardul ISO/IEC 27001 reprezintă pilonul principal al managementului securității informației pentru organizații din întreaga lume. Într-un peisaj tot mai digitalizat, în care atacurile cibernetice devin mai sofisticate, iar datele trebuie protejate riguros, versiunea din 2022 aduce o schimbare esențială. După aproape un deceniu de la ediția anterioară, această actualizare reflectă noile provocări legate de cloud, mobilitate, dezvoltare software și reglementări în continuă schimbare.
Impactul GenAI asupra industriilor
Inteligența Artificială Generativă (GenAI) reprezintă o tehnologie inovatoare care transformă modul în care software-ul generează conținut digital. Aceasta utilizează arhitecturi transformer, care permit înțelegerea eficientă a contextului precum și modele de difuzie, ce creează conținut complex într-un mod incremental. Astfel, GenAI poate produce articole, cod, designuri vizuale sau date sintetice realiste, utile inclusiv pentru antrenarea altor modele AI.
De la modele de inteligență artificială la asistenți conversaționali: Un ghid practic cu Amazon Bedrock
Evoluția rapidă a inteligenței artificiale generative (GenAI) din ultimii ani deschide noi orizonturi pentru crearea de asistenți conversaționali capabili de interacțiuni complexe și sarcini automatizate. Odată cu popularizarea acestei tehnologii, devine din ce în ce mai important să înțelegem pașii pentru integrarea modelelor de inteligență artificială în aplicațiile noastre într-un mod scalabil, securizat și responsabil. În acest articol, vom explora cum putem crea cu ușurință asistenți conversaționali (chatbots) utilizând Amazon Bedrock, un serviciu cloud de inteligență artificială generativă oferit de Amazon Web Services (AWS).
Efectul Zero Trust Architecture în contextul securității cibernetice
Transformarea digitală rapidă a companiilor și instituțiilor a determinat o reevaluare a strategiilor de securitate cibernetică. Pe măsură ce organizațiile migrează către medii cloud, adoptă munca la distanță și integrează dispozitive IoT, modelele tradiționale de securitate nu mai sunt suficiente. Aceste modele mai vechi presupuneau existența unui perimetru securizat, având încredere în utilizatorii și sistemele interne, concentrându-se în principal pe amenințările externe. Totuși, amenințările cibernetice moderne au devenit mult mai avansate, iar această abordare nu mai reușește să protejeze împotriva atacurilor care reușesc să ocolească mecanismele tradiționale de apărare a perimetrului.
ML.net și era AI
În mod clar, trăim în era AI, fie că interacționăm cu boți inteligenți din ce în ce mai prezenți în interacțiunile noastre zilnice, fie că suntem consumatori de conținut generat de AI, sub formă de text, imagini sau chiar video-uri. În acest articol, vom discuta despre ML.net și despre rolul și modul de utilizare al acestuia în marele ecosistem .NET.
Tehnologia care potențează aptitudinile și cunoștințele unui BA
Într-o lume în care inteligența artificială își face simțită prezența în tot mai multe arii profesionale, iar omul încearcă să o înțeleagă, să o modeleze și să îi pună în aplicare utilitatea, într-o lume în care chiar și meseria de BA (Business Analyst) este pusă uneori sub semnul întrebării, am încercat să ies din tiparele discuțiilor care converg spre a defini o nouă ocupație, cea de ‚prompt engineer’ și să caut câteva instrumente AI care să mă ajute să îmbunătățesc fie rezultatul, fie procesul din spatele unor activități din sfera analizei de business. Veți găsi în rândurile ce urmează un ghid sumar al acestora, cartografiat după ariile de utilizare: data analytics și reporting, integrare de date, analiză de text, descifrarea comportamentului uman sau facilitare de brainstorming. La final, voi explica de ce consider că împletirea utilizării AI cu mintea umană este, deocamdată, varianta câștigătoare.
Darius Dima Software System Engineer @ Centrul de Inginerie Bosch Cluj
Introducere în sistemele RAG
Într-o eră digitală în care informația curge într-un ritm amețitor, tehnologiile care combină căutarea eficientă cu generarea de conținut devin esențiale. Aceste soluții inovatoare ne ajută să navigăm mai eficient prin complexitatea datelor și să găsim rapid răspunsuri relevante la întrebările noastre. Odată cu popularizarea modelelor de limbaj de mari dimensiuni (LLM), căutările semantice au evoluat semnificativ, devenind un instrument valoros în procesul de informare. Din păcate, antrenarea unui LLM necesită resurse greu accesibile, iar situațiile în care căutarea trebuie să extragă rezultate precise și de actualitate sunt tot mai frecvente. În acest context, sistemele care integrează extragerea informațiilor cu generarea de conținut vin să acopere acest gol punând în valoare puterea căutărilor semantice pe date relevante.
NUMĂRUL 154 - AI vs. Tradițional
Design contribution