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30 search results for "HIPAA"

“Q4 Inc. 如何利用 Amazon Bedrock、RAG 和 SQLDatabaseChain 解决数值和结构化数据集挑战,构建他们的问答聊天机器人”

此文章由Q4 Inc.的Stanislav Yeshchenko共同撰写企业们越来越多地采用检索增强生成(RAG)作为构建问答聊天机器人的主流方法我们继续看到源于现有数据集种类的新挑战这些数据集通常是数值和文本数据的混合,有时是结构化的,…

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扩展基于亚马逊SageMaker的数百种模型的基础模型推断-第一部分

随着粉底模型(FM)的民主化越来越普遍,并且对AI增强服务的需求不断增加,软件即服务(SaaS)提供商正在寻求使用支持多租户的机器学习(ML)平台,以便为他们组织内部的数据科学家和外部客户提供服务越来越多的公司意识到使用FM来生成[…]的价值

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在云计算领域,Microsoft Azure发挥着巨大的推动作用作为一种跨平台、可扩展且安全可靠的云服务,Azure为企业和个人提供了无限的可能性 Azure的优势之一在于其强大的计算能力无论是数据分析、人工智能还是大规模的应用开发,Azure的计算资源可以满足不同的需求同时,Azure的全球数据中心覆盖范围广泛,为用户提供了高速、高效的云服务

发现微软Azure对现代企业和技术环境的影响探索关键功能,优势和使用案例

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使用MONAI Deploy在AWS上构建医学影像AI推理流程

在这篇文章中,我们向您展示如何创建一个可在使用MONAI Deploy App SDK构建的应用程序中重复使用的MAP连接器,以与AWS HealthImaging集成并加速从云原生DICOM存储中检索图像数据,用于医学影像人工智能工作负载MONAI Deploy SDK可用于支持医院运营我们还演示了两种托管选项,以便在SageMaker上大规模部署MAP AI应用程序

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了解亚马逊药店如何使用亚马逊SageMaker创建了他们基于LLM的聊天机器人

亚马逊药房是亚马逊网站上的一家全方位药房,提供透明的定价、临床和客户支持,以及免费将药品送到您的门口客户服务代理在快速准确地获取与药房信息相关的信息方面起着至关重要的作用,包括处方澄清和转移状态、订单和发药详细信息以及患者信息

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谷歌将其顶点AI搜索更新为医疗和生命科学功能 (Gǔgē jiāng qí dǐan AI sōusuǒ gēngxīn wéi yīliáo hé shēngmìng kēxué gōngnéng)

<img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/10/Screenshot-2023-10-13-at-2.35.11-PM-1024×627.png”/><img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/10/Screenshot-2023-10-13-at-2.35.11-PM-150×150.png”/><p>在医疗领域,人工智能(AI)的出现成为一束希望的明灯,承诺引领进一步高效和精准的新时代。谷歌云与医疗领域的领导者合作,牵头推进人工智能技术的进展,即将改变医疗和生命科学的格局。从优化流程到加速医学研究,这项卓越技术的潜力无限,承载着更健康、更充实生活的希望。</p><p>基因AI在医疗保健领域最直接的应用之一在于增强个人获取重要信息并从中获取洞见的能力。通过谷歌云的顶点AI搜索,医疗专业人士现在可以利用经过医学调整的人工智能高效从各种来源(包括FHIR数据,临床笔记和电子健康记录(EHR))中提取准确的临床信息。这种搜索能力的飞跃解决了一个关键需求,因为医护人员经常面临从大量结构化和非结构化数据中筛选重要信息的挑战,其中关键信息很容易被忽视。</p><p>对于生命科学公司来说,基因AI是推动业务增强的动力,实现更精简的流程并支持精准医学的发展。顶点AI搜索与谷歌云的医疗保健API和医疗数据引擎的整合进一步加强了这一进展,确保符合《健康保险流通职责与问责法案》(HIPAA)的严格要求。</p><p>作为医疗保健领域的开拓者,Highmark Health设想未来医疗经验将类似于顶级零售商提供的无缝互动体验。通过他们的Living Health模型,Highmark Health旨在通过利用生成式AI来提高内部生产力、信息的可访问性以及医生和会员的整体体验,从而彻底改变客户和临床人员的互动方式。顶点AI和大型语言模型(LLMs)的整合承诺以前所未有的规模个性化会员材料和其他公开可用信息。</p><p>作为医疗保健领域的另一个阵容强大的公司,Hackensack Meridian Health正在通过将关键数据、应用和资源迁移到谷歌云上进行重大的IT现代化。这种过渡增强了敏捷性、可靠性和安全性,并从多样数据源中解锁了大量见解,加速了发现和创新。这种合作是Hackensack Meridian Health与谷歌云的更广泛合作的一部分,涵盖了人工智能利用、数据分析和生产力软件。</p><p>为了应对全国性的护士和医护人员心力交瘁和短缺的挑战,care.ai提供了基于生成式AI的解决方案。他们的智能护理设施平台由谷歌的大型语言模型提供支持,旨在减轻行政负担、缓解人员不足,并使临床医生能够更多地投入到患者护理中。care.ai致力于建立一个基于实时数据的生态系统,赋予临床和运营团队以无与伦比的有效性,通过创建持续学习环境和利用环境智能传感器来满足患者需求。</p><p>由谷歌开发的Med-PaLM 2是一种经过医学调整的大型语言模型,代表了基因AI技术的重大进步。这个专门的模型具备促进丰富、信息性讨论、回答复杂的医学问题和从复杂的非结构化医学文本中提取洞见的能力。通过与顶点AI搜索相辅相成,Med-PaLM 2为医疗组织提供了一个强大的工具包,以访问和理解复杂的医学信息,从而加快决策过程。</p><p>随着谷歌云与医疗保健和生命科学组织的合作不断深化,朝着在医疗保健领域安全有效的人工智能技术之路已经开始。通过数据和基因AI的协同作用,改善医疗体验和在生命科学领域加快进展的潜力已经在我们掌握之中。医疗保健的未来正在一次次基于人工智能的突破中重塑。</p>

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创建一个生成式人工智能网关,以实现对基础模型的安全合规消费

在快速发展的人工智能(AI)和机器学习(ML)领域中,基础模型(FMs)表现出巨大的创新潜力和解锁新的用例然而,随着组织越来越多地利用FMs的力量,与数据隐私、安全性、额外成本和合规性相关的担忧变得至关重要受监管和合规导向的行业,例如金融服务行业,[…]

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使用Amazon SageMaker JumpStart用Falcon创建一个HCLS文档摘要应用程序

健康保健和生命科学(HCLS)的客户正在采用生成式人工智能作为一种工具,以从他们的数据中获得更多的价值使用情况包括文档总结,以帮助读者聚焦文档的关键点,并将非结构化文本转化为标准化格式,以突出重要属性由于独特的数据格式和严格的监管要求,客户们正在……

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“人工智能驱动的商业短信的崛起”

介绍 近年来,人工智能(AI),特别是自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)的融合,已经从根本上改变了企业中基于文本的沟通方式。本文深入探讨了AI驱动的文本消息的技术方面,探索了这项技术的基本概念、应用、益处、挑战以及未来。 学习目标 了解基于AI的文本消息的基本概念,包括自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)在改变企业中基于文本的沟通方面的作用。 探索基于AI的文本消息系统的技术组成部分,如分词、命名实体识别(NER)、词性标注(POS)、监督学习、词嵌入和循环神经网络(RNN)。 深入了解AI驱动的文本消息在各行业中的实际应用,包括客户支持、市场营销、日程安排和反馈分析。 本文是数据科学博文马拉松的一部分。 理解基于AI的文本消息 人工智能正在改变我们的文本和互动方式。这些技术组件是基于AI的文本消息系统的构建模块,使其能够有效地理解、处理和生成基于文本的互动。从技术核心到真实世界的应用,我们在本文中发现了基于AI的文本消息的精髓,并深入探讨了对话技术的未来。 分词 分词是将文本分解为较小单元(通常为单词或标记)的基本过程。在自然语言处理(NLP)和文本消息中,分词是一个关键步骤,因为它将连续的人类语言转换为计算机可以处理的离散单元。例如,考虑这个句子:“快速的棕色狐狸跳跃。” 分词会将这个句子分解为单独的标记:[“快速的”,“棕色”,“狐狸”,“跳跃”]。 命名实体识别(NER) 命名实体识别(NER)是一种用于识别和分类文本中特定实体或元素的技术。这些实体可以包括人名、组织名、日期、地点等等。在基于AI的文本消息中,NER对于帮助系统理解消息中不同元素的上下文和重要性至关重要。例如,在句子“Apple Inc.成立于1976年4月1日,位于加利福尼亚的库比蒂诺市”,NER将识别“Apple Inc.”为组织,“1976年4月1日”为日期,“库比蒂诺市”为地点。 词性标注(POS) 词性标注(POS)是将文本中的每个单词分配到语法类别(如名词、动词、形容词等)的过程。这种分类有助于理解句子的句法结构以及单词彼此之间的关系。在基于AI的文本消息中,POS标注对于分析用户输入的语法结构非常有用,这对于生成连贯和与上下文相适应的回复至关重要。例如,在句子“猫坐在垫子上”中,POS标注将识别“猫”作为名词,“坐”作为动词,而“在”作为冠词。 监督学习 监督学习是一种机器学习技术,其中模型是在带有相应正确输出标签的标记数据上进行训练的。在文本消息自动化的背景下,监督学习可以用于文本分类等任务。例如,如果您想将传入的消息分类为询问、反馈或投诉,您可以使用带有对应类别的消息数据集对模型进行训练。 词嵌入 词嵌入是一种将词表示为高维空间中的数值向量的方法。这些嵌入捕捉了词之间的语义关系。在基于人工智能的文本消息中,词嵌入被用于将词转换为机器学习模型能够使用的数值表示。例如,“king”这个词在嵌入空间中可能被表示为一个接近“queen”的向量,表明它们在语义上的相似性。 循环神经网络(RNNs) RNNs是一种为处理序列数据而设计的神经网络类型,使其非常适合语言建模等任务。在文本消息自动化中,RNNs被用于理解对话的顺序性。它们可以跨多个消息保持上下文,确保回复连贯和具有情境相关性。 用于文本消息的自然语言处理(NLP)和机器学习基础…

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2023年顶级视频会议工具

随着远程工作的普及,今天的专业人士在职业目的上必须感到自在地使用视频会议。当面对面会议不可能时,视频会议是音频会议电话的更有效替代品。大多数系统还提供各种其他协作功能,包括聊天、白板和文件共享,除了语音和视频会议。旅行和租用会议空间、音频视频设备、食品和饮料所花费的时间和金钱可能可以节省,这对公司来说是一个重要的优势。 许多可用的视频会议提供商为各种操作系统和网络提供免费客户端。即使如此,为公司选择一个视频会议解决方案也很简单。有些是为更广泛的在线会议而设计的,而有些则更适合一对一的设置,比如在线教学或向大型群体进行演讲。领先的视频会议软件系统根据其功能和易用性进行排名,以帮助您选择适合您的组织的解决方案。以下是我们最佳选择的简要描述和深入评估的链接。然后,继续阅读一些购买建议,这将帮助您做出决策。 Zoom 由于Zoom每个订阅的许多功能,它是视频会议服务中的佼佼者。人们选择这个平台而不是其他平台,是因为它具有高质量的视频和音乐以及快速的文件共享功能。在与竞争的会议呼叫软件有过不好的经历后,许多Zoom的用户已经转向了这个平台。要轻松高效地与客户和消费者远程互动,Zoom是最好的网络会议软件。它使用SSL加密来保护私人通信,并且是跨平台的(与Chrome和Linux兼容)。 Microsoft Teams Microsoft Teams专为高效和简单的团队合作而构建。它基于Microsoft Office工具,如Word和SharePoint,其界面和框架可提供非常 engaging 的体验。该公司还使得Skype for Business可以在Microsoft Teams内使用。这个软件是为了与Slack等流行的协作平台竞争而开发的。Microsoft Teams的视频会议功能和其他聊天功能一样引人入胜和有效。用户可以在对话中发起视频会议。 GoToMeeting GoToMeeting在视频会议领域的主导地位可能正在减弱。不过,它的广泛功能使其成为适用于各种规模的企业的优秀远程会议软件。与类似的程序相比,这个软件因其直观的投票和举手功能而脱颖而出。使用GoToMeeting,您可以举办无限安全的视频会议,并进行端到端加密。根据您选择的计划,GoToMeeting可以支持10至250名与会者。免费版只允许三个用户,而付费版最多可以容纳一百个用户。 Google Meet Google Meet,之前称为Google Hangouts,现在是Google的G Suite业务软件的重要组成部分。用户可以通过将Google Meet与他们喜爱的其他Google应用程序(如Gmail和日历)连接来节省时间。Google日历可以快速提供Google Meet链接和电话号码。Meet的主窗口显示当前发言参与者的视频流,但也可以使用画廊视图。为了保持其作为市场领导者的地位,Google通过减少背景噪音来增强平台的视频和音频功能。任何拥有免费Google帐户的人都可以为最多60分钟的时间举办Google…

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2023年顶级数据隐私工具

数据隐私管理软件使遵守隐私法规如《通用数据保护条例》和《加州消费者隐私法案》变得更加容易。通用数据保护条例(GDPR)下的数据主体访问请求(DSARs)和被遗忘权(被遗忘权)仅是必须完成的一些示例。通过利用数据隐私管理解决方案,企业可以更有效地管理其隐私计划,从而实现自动化手动操作,提高透明度并使用报告工具。 Enzuzo 网站、在线商店、移动应用和SaaS平台受益于法律隐私规则,而Enzuzo使得在不耗费大量资金的情况下实现这一目标成为可能。自动DSAR请求生成器、cookie同意横幅模板等使其成为一款全面的合规平台。Enzuzo的能力在于通过一个直观的界面管理各种功能和需求,这是该平台最大的优势之一。毫不奇怪,安全地收集个人详细信息的方法可能需要一些时间来实施。在处理监管框架、地区法规、多种语言和频繁修改合规要求之间,普通企业应付的事情已经很多了。 DataGrail DataGrail作为一种隐私管理工具,通过集中跟踪和管理客户数据来简化企业的合规性。它还提供了一些用于自动化DSAR和其他与隐私相关的活动的有用工具。DataGrail符合多个国际监管要求,帮助企业管理数据主体请求和其他合规问题。该系统提供的众多功能包括数据映射和清单、同意管理、政策和通知管理以及供应商管理。它还提供实时分析和仪表板,以监控合规操作并确定企业关注的领域。 PrivacyEngine PrivacyEngine的主要目标是帮助企业降低与数据隐私相关的风险,并建立优先考虑隐私的文化。数据清单和映射、隐私风险评估、DSR管理、事件管理和供应商管理只是PrivacyEngine提供的一些服务。通过个性化的风险评估和隐私影响评估,它帮助企业识别、衡量和降低对敏感数据隐私的威胁。然而,PrivacyEngine可能价格较高,对于某些中小型和VoAGI规模的企业来说,无法承担。随着公司扩大或需求变化,软件价格也可能上涨。PrivacyEngine的实施和维护可能具有挑战性且耗时,就像类似的平台一样。企业可能需要投入大量时间和精力来配置和将软件集成到其现有基础设施和流程中。 OneTrust 在隐私、安全和治理方面,OneTrust是您首选的提供商。该公司提供一整套软件解决方案,帮助组织满足GDPR、CCPA、LGPD等全球标准。OneTrust的软件产品为企业提供了强大的工具,用于监督隐私、安全和治理倡议。该软件足够灵活,可以根据各行各业的企业的具体要求进行定制。咨询和培训只是OneTrust提供的众多专业服务之一,以帮助组织改进其隐私倡议并符合国际标准。 Securiti Securiti是一种端到端的隐私和数据安全自动化系统,在全球的本地部署、混合云和多云环境中提供安全、治理和合规性。数据编目、敏感数据发现、访问智能和控制、安全态势监测等都是Securiti软件产品中提供的一些功能,旨在提供端到端的数据保护。由于其全面的数据保护方法,Securiti可以帮助企业了解和管理其敏感数据,降低数据泄露的可能性,并确保符合法律标准。Securiti的竞争优势在于其以较低的价格提供广泛的功能。该平台提供有用的技术资源来促进上线,并管理一组有用的仪表板和可视化工具,以增加数据透明度。 Collibra Collibra是一种云端数据智能平台,帮助企业管理和治理其数据资产。该系统为企业学习和从数据中获利提供了基础。数据治理、分类、数据血统和数据质量只是它被设计用于应对的一些用途。Collibra的软件解决方案提供了自动化数据发现和分类、数据血统可视化、数据质量监控、数据目录和索引以及工作流管理等功能。该平台集成了协作和沟通功能,便于数据监管员和分析师之间的信息共享和合作。Collibra的平台复杂性适合具有技术专长的用户,但部署将需要更具技术能力的企业。许多用户可能需要对Collibra界面进行解释,即使进行了仔细的准备,用户可能仍需要外部协助来实施软件以充分利用其功能。 Palqee(Palqee) Palqee是一款全方位的工具,可帮助企业实现风险、合规和治理目标。数据映射、评估、主体权利管理、文档管理和培养以隐私为先的文化等方面是该程序的亮点。由于其用户友好的配置选择、丰富的预设模板库和活跃的用户社区,Palqee已成为南美和巴西市场合规管理和合作的热门选择。与列表上的其他软件选项不同,Palqee需要高昂的前期费用,并要求用户签订更长期的合同条款。Palqee社区及其合规功能主要针对南美市场,这可能会减少该平台对其他地区企业的实用性。 Osano(Osano) Osano为组织提供了各种资源,用于管理其网站和应用程序的隐私政策,并遵守数据隐私规定。基本功能包括分析网站和应用程序的隐私问题、管理用户同意和检查合规性。Osano还提供了适用于特定用途的隐私政策模板和合规报告。Osano平台具有简单直观的界面和简单的控制功能。其他有用的工具包括全面的隐私扫描模块,可以检查资产的隐私缺陷。这些功能得到了可编辑报告的支持,可以显示组织距离满足主要隐私标准有多近。 TrustArc(TrustArc) TrustArc是一个隐私管理平台,通过协调隐私框架、智能、报告洞见和数据清单功能,实现合规管理的集中化。对于希望简化耗时且繁琐的合规流程的企业来说,TrustArc是一个绝佳选择,因为它提供了完全自动化的端到端合规管理平台,超越了基本要求。此外,该平台得到了一流的客户服务团队的支持,可以帮助解决部署过程中可能出现的任何问题。TrustArc的缺点源于其广泛的功能集和个性化选择。用户可能会发现,需要进行许多监督才能使TrustArc成为可靠的信息中心。 BigID(BigID) BigID是基于人工智能引擎构建的企业级数据发现和管理平台。数据发现和智能是该工具的亮点;其他功能包括高效评估、分类和管理私人数据。为此,BigID为企业提供了一套现成和可定制的工具,以更好地理解和利用其数据。BigID的优点和缺点反映了它作为企业级数据发现和分类解决方案的地位。功能强大的工具包和各种发现工具非常出色,但用户应该知道,这些工具需要一定的控制。BigID具有相对不直观的用户界面,对于新手来说使用起来有些困难。 Didomi(Didomi) Didomi是一种Cookie同意解决方案,使组织能够满足当地数据隐私法规的要求。这是一个允许用户记录、修改和证明其对Cookie和类似跟踪技术的接受的系统。除了帮助组织管理其Cookie同意计划外,Didomi还提供了几个有用的工具。批准系统使企业能够设计其批准弹出窗口和表单,集中存储和访问满足所有法律要求的同意信息的中央存储库,以及可用于将Didomi连接到其他企业软件的授权应用程序接口。同意分析仪表板可以揭示用户如何使用其权限。Didomi被各种规模的公司使用,从创业初创公司到跨国企业。谷歌、微软和Salesforce等顶级公司都对其充满信心。 IBM Security…

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2023年机器学习模型的顶级合成数据工具/初创公司

有意创建的信息,而不是实际事件的结果,被称为合成数据。合成数据是通过算法生成的,并用于训练机器学习模型、验证数学模型,并作为测试生产或操作数据测试数据集的替代。 使用合成数据的优点包括在使用私有或受控数据时减轻限制,根据无法满足准确数据的特定情况调整数据要求,并为DevOps团队生成用于软件测试和质量保证的数据集。 尝试复制原始数据集复杂性时的限制可能会导致差异。完全替代准确数据是不可能的,因为仍然需要准确的数据来生成实际的合成信息示例。 合成数据有多重要? 开发人员需要大量细致注释的数据集来训练神经网络。当神经网络具有更多多样化的训练数据时,通常更准确。 问题在于编制和确定可能包含几千到数千万个项目的数据集需要大量的工作,并且经常是不可承受的。 现在出现了虚假数据。AI.Reverie的联合创始人保罗·瓦尔博斯基认为,从标注服务中获取的一张图片可能需要6美元,但可以以6美分的价格合成生成。 节省金钱只是个开始。瓦尔博斯基继续表示,通过确保您拥有数据的多样性以准确反映现实世界,合成数据对于处理隐私问题和减少偏见至关重要。 合成数据集有时优于现实世界的数据,因为它们可以自动进行标记,并且可以有意地包含罕见但关键的边角情况。 合成数据初创公司和企业名单 Datagen 成立于2018年的以色列公司Datagen获得了2200万美元的资金,其中包括去年2月的1850万美元A轮融资,这是该公司的正式亮相。由于它主要专注于逼真的视觉模拟和自然世界的重建,尤其擅长人体运动,Datagen将其特殊风格的合成数据称为“模拟数据”。Datagen使用生成对抗网络(GANs),这是一种越来越常见的人工智能方法,与许多处理合成数据的其他企业一样。它类似于计算机棋局中的两个系统之间的游戏,但一个系统生成虚假数据,而另一个系统评估结果的真实性。该公司将GANs与称为强化学习人形动作技术和超级渲染算法的东西相结合,在物理模拟器中进行研究开发。 Datagen的目标行业包括零售、机器人技术、增强和虚拟现实、物联网和自动驾驶汽车。以一个Amazon Go店铺为例,它的计算机视觉系统监视购物者,以确保没有人带走任何物品。 Parallel Domain 模拟自动驾驶车辆的环境可能是当今最常见的应用案例之一。这是Parallel Domain的主要业务领域,这是一家成立于2017年的硅谷初创公司,我们之前已经对其进行了介绍。自那时以来,该公司已经筹集了大约1390万美元的资金,其中包括去年年底的1100万美元A轮融资。丰田可能是其最重要的支持者和客户。该公司致力于教育自动驾驶汽车如何避免伤害人员,为其合成数据平台专注于一些最具挑战性的用例。最近,该公司与丰田研究院合作开发了一种使用合成数据教授自主系统对象永恒性的方法。尽管由于Parallel Domain的影响,现在AI可以在物体暂时消失时仍然追踪物体,但当前的感知系统仍然像孩子玩捉迷藏一样。此外,该公司还向公众提供了用于完全注释的合成相机和LiDAR数据集的数据可视化工具。该公司为自动无人机交付和自动驾驶提供人工训练数据。 Mindtech 成立于2017年的英国公司Mindtech筹集了约650万美元的资金。就在上个月,该公司完成了325万美元的种子轮融资。其中一位著名的投资者是In-Q-Tel,这是一家美国政府组织,为具有帮助像CIA这样的组织的潜力的创新提供资金。因此,这就是它。Mindtech开发的模块化工具Chameleon允许用户使用逼真的3D模型即时创建无限数量的场景和情境。根据该公司的说法,Chameleon专门设计为帮助其客户开发“理解和预测人类互动”的AI系统。除了向间谍机构提供服务外,Mindtech还向零售、智能家居、医疗保健、交通运输和机器人技术行业提供产品和服务。 合成人工智能 2019年初创公司合成人工智能在四月份与iRobot(IRBT)进行了450万美元的种子轮融资,可能是为了推进其智能家居机器人吸尘器的发展。与Datagen一样,合成人工智能使用生成对抗网络(GAN)与计算机生成图像(CGI)技术,这种技术几乎应用于每一部现代电影中,用于构建合成人类。该公司的首款产品FaceAPI允许公司为智能助手、远程会议、驾驶员监控和智能手机面部验证创建更强大的人工智能面部模型。为了增强人工智能模型在代表各种面部类型方面的能力,合成人工智能在六月份发布了4万个原始高分辨率的3D面部模型。 Oneview OneView是一家以色列初创公司,成立于2019年,融资350万美元。该公司的主要目标是为从卫星和航空照片中生成地理情报的人工智能算法提供人工数据。这些视图经常涵盖地球上的大片区域,包括城市、机场、港口和其他建筑物。OneView使用开源数据映射服务OpenStreetMap的实际数据来创建合成数据集的基础模型。该公司只需将2D图像转换为多次渲染的3D图像,以模拟各种情况,包括对象、天气、光照等等。您可以在此处了解更多关于该过程的信息。…

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使用Hugging Face推理端点入门

训练机器学习模型变得相当简单,尤其是随着预训练模型和迁移学习的兴起。好吧,有时候可能并不是那么简单,但至少,训练模型不会破坏关键应用程序,也不会让客户对您的服务质量感到不满。然而,部署模型……是的,我们都经历过。 在生产环境中部署模型通常需要经历一系列复杂的步骤。将模型打包到容器中,配置基础设施,创建预测API,保护它,扩展它,监控它等等。面对现实吧:构建所有这些基础设施会占用宝贵的时间,而这些工作并非机器学习的实际工作。不幸的是,它也可能出现严重问题。 我们努力解决这个问题,通过新推出的Hugging Face推理端点。为了使机器学习变得更简单,同时又不妥协于最先进的质量,我们构建了一个服务,让您可以在几个点击之间将机器学习模型直接部署到您最喜欢的云上的托管基础设施中。简单、安全、可扩展:您可以拥有所有这些。 让我向您展示这是如何工作的! 在推理端点上部署模型 从推理端点支持的任务列表中,我决定部署一个我最近在food101数据集上使用AutoTrain微调的Swin图像分类模型。如果您对我是如何构建这个模型感兴趣,这个视频会向您展示整个过程。 从我的模型页面开始,我点击部署,然后选择推理端点。 这将直接带我进入端点创建页面。 我决定在单个GPU实例上部署我模型的最新修订版,托管在AWS的eu-west-1地区。可选地,我可以设置自动扩展,甚至可以在自定义容器中部署模型。 接下来,我需要决定谁可以访问我的端点。从最不安全到最安全,有三个选项: 公开:端点在公共的Hugging Face子网中运行,任何互联网上的人都可以在没有任何身份验证的情况下访问它。在选择此选项之前三思而行! 受保护:端点在公共的Hugging Face子网中运行,任何具有适当组织令牌的互联网上的人都可以访问它。 私有:端点在私有的Hugging Face子网中运行。它无法通过互联网访问,只能通过使用AWS PrivateLink创建的VPC端点在您的AWS帐户中使用。您可以控制您的AWS帐户中的哪个VPC和子网有权访问该端点。 我们首先部署一个受保护的端点,然后再部署一个私有的端点。 部署受保护的推理端点 我只需选择受保护,然后点击创建端点。 几分钟后,端点已经启动并运行,其URL可见。 我可以立即通过在推理小部件中上传图像来测试它。 当然,我也可以使用几行Python代码直接调用端点,并使用我的Hugging Face…

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使用Substra创建隐私保护人工智能

随着生成技术的迅猛发展,机器学习正处于其历史上非常令人兴奋的阶段。推动这一发展的模型需要更多的数据来产生有影响力的结果,因此,探索新的方法以在确保数据隐私和安全的前提下合规地收集数据变得越来越重要。 在许多涉及敏感信息领域,例如医疗保健,往往没有足够高质量的数据可用于训练这些需要大量数据的模型。数据集被隔离在不同的学术中心和医疗机构中,并且由于涉及患者和专有信息的隐私问题,很难公开共享。保护患者数据的法规,如HIPAA,对于保护个人的私密健康信息至关重要,但它们可能限制机器学习研究的进展,因为数据科学家无法获取有效训练模型所需的大量数据。能够与现有法规一起工作,积极保护患者数据的技术将对解决这些隔离问题、加速机器学习研究和在这些领域部署的速度至关重要。 这就是联邦学习的用武之地。查看我们与Substra合作创建的空间,以了解更多信息! 什么是联邦学习? 联邦学习(FL)是一种分散式机器学习技术,允许您使用多个数据提供者训练模型。数据不需要从所有来源收集到单个服务器上,而是可以保留在本地服务器上,只有最终模型的权重在服务器之间传输。 由于数据从不离开其来源,联邦学习自然是一种以隐私为先的方法。这种技术不仅改善了数据安全和隐私,还使数据科学家能够使用来自不同来源的数据构建更好的模型,增加了模型的鲁棒性,并提供了更好的表示,与仅使用单一来源数据训练的模型相比。这不仅因为数据数量的增加,还因为减少了由数据采集技术和设备引起的数据捕获技术和设备引起的微小差异,或患者群体的人口统计学分布差异等造成的偏差风险。有了多个数据源,我们可以构建更具一般化能力的模型,最终在真实世界环境中表现更好。有关联邦学习的更多信息,我们建议查看谷歌的这本解释漫画。 Substra是一个专为真实生产环境而构建的开源联邦学习框架。虽然联邦学习是一个相对较新的领域,并且在过去的十年中才开始发展,但它已经使机器学习研究能够以前所未有的方式取得进展。例如,10家竞争的生物制药公司传统上从不与对方共享数据,但是他们在MELLODDY项目中建立了合作关系,共享了世界上最大的已知生化或细胞活性的小分子集合。这最终使所有参与公司能够为药物研究建立更准确的预测模型,这是医学研究的一个重大里程碑。 Substra x HF 联邦学习能力的研究正在迅速增长,但大部分最近的工作仍然局限于模拟环境。由于部署和构建联邦网络的困难,真实世界的实例和实施仍然有限。作为领先的开源联邦学习平台,Substra在许多复杂的安全环境和IT基础设施中经过了实战测试,并在乳腺癌研究中取得了医学突破。 Hugging Face与管理Substra的团队合作创建了这个空间,目的是让您了解研究人员和科学家面临的现实挑战,主要是缺乏集中的高质量数据,这些数据对AI‘准备好’。由于您可以控制这些样本的分发,您将能够看到一个简单模型对数据变化的反应。然后,您可以观察使用联邦学习训练的模型与使用单一来源数据训练的模型相比,几乎总是在验证数据上表现更好。 结论 尽管联邦学习一直领先于其他各种增强隐私的技术(PETs),如安全飞地和多方计算,但这些技术仍然可以与联邦学习相结合,创建多层次的隐私保护环境。如果您对这些技术如何在医学中促进合作感兴趣,可以在这里了解更多信息。 无论使用何种方法,重要的是要警惕数据隐私是我们所有人的权利。在这个人工智能的繁荣中,保护隐私和伦理至关重要。 如果你想在项目中尝试Substra并实现联邦学习,你可以在这里查看文档。

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2023年最佳加密电子邮件服务

如今,我们无法想象没有电子邮件的生活。了解各种可靠的电子邮件服务提供商是至关重要的。人们每天花费数小时检查商务和个人电子邮件。尽管电子邮件非常有用和高效,但它也存在严重的安全漏洞。除非您使用像Gmail或Outlook这样的主流服务。 电子邮件是黑客访问私人公司数据的主要入口点。安全的电子邮件提供商对于保护您的收件箱和您每天发送和接收的敏感信息至关重要。 通过阅读本文,了解有关顶级安全电子邮件服务提供商的更多信息,并找到最适合您公司的那一个。 ProtonMail 最广泛使用的加密电子邮件服务是ProtonMail。它使用非对称端到端加密,并且是在瑞士开发的开源软件。如果您只需要一点空间,并且每天发送的电子邮件少于150封,那么您可以免费使用ProtonMail。自毁电子邮件是ProtonMail的一个很酷的功能。您可以安排一封电子邮件在一定时间过去后从收件人的收件箱中删除。您的消息和附件在ProtonMail处于加密状态。因此,即使ProtonMail也无法读取您的加密消息,因为它无法访问您的密码(这也意味着他们无法重置您的密码)。 Mailbox.org 如果您是需要除Google或Microsoft提供的安全电子邮件解决方案之外的其他解决方案的商务人士,请查看Mailbox.org。它除了电子邮件之外还具有许多功能,包括带加密的云存储、视频会议、通讯录、日历和待办事项列表。该服务使用PGP加密,这是电子邮件加密的事实标准。虽然没有零成本选项,但Mailbox.org相当便宜。注册和付款都是离散的选项。此外,Mailbox.org以使用可再生能源而自豪。 HubSpot HubSpot的丰富工具套件包括电子邮件托管和营销服务,以及客户支持和内容管理,使其成为企业的一站式购物平台。HubSpot的功能为您和您的客户的电子邮件通信提供了多种保护措施。HubSpot的营销电子邮件平台支持最新的BIMI认证标准以及SPF、DKIM和DMARC。HubSpot在传输和存储数据时使用一流的安全措施,以防止不受欢迎或意外的访问他们的网络,包括在计算机之间传输时的加密。 Zoho Mail 虽然每个人都可以使用Zoho Mail的免费版本,但商业用户非常重视该服务。Workplace计划提供了多种沟通和合作方式,包括文字处理程序、电子表格程序、网络研讨会平台、聊天功能等。它使用S/MIME,一种非对称加密形式,对您的电子邮件在传输过程中和存储在Zoho服务器上时进行加密。每个用户的电子邮件都受到其数字签名的保护,使其不可能被伪造。评论通常称赞Zoho Mail的易用性。使用其管理界面,您可以集中配置公司中的所有邮箱。 Tutanota 开源的Tutanota还提供了端到端加密和双因素身份验证的电子邮件。对个人信息的保护是Tutanota的首要任务。它使用AES和RSA加密,而不是PGP。这些实现使用与PGP相同的方法,但它们使用对称和非对称密钥提供了额外的保护。其他安全措施包括图像阻止、标题剥离和钓鱼攻击警告。免费计划包括1GB的存储空间和一个供个人使用的日历。 Posteo 由于Posteo允许用户匿名注册和付款,因此经常被活动人士和记者使用,他们重视保持匿名性。Posteo在传输和存储时都对信息进行加密。Posteo的端到端加密默认处于关闭状态,但如果需要,可以激活。由于支持POP和IMAP,因此可以将Posteo与诸如Microsoft Outlook之类的流行电子邮件客户端集成。使用Posteo的迁移服务,从其他电子邮件提供商迁移是快速简便的,而无需丢失消息、文件夹、联系人或日历。 Thexyz 谈到安全的电子邮件服务,Thexyz只是一个小角色。尽管缺乏本地的端到端加密,但浏览器扩展程序Mailvelope使得使用OpenPGP端到端加密变得容易。防火墙和垃圾邮件过滤器也可以保护您的收件箱。Thexyz是一家加拿大公司,但其许多服务器位于美国,如果您重视对窥视者的安全,那么选择Thexyz可能不是一个好选择。通过迁移服务,可以轻松地转移来自Office 365、Gmail和其他服务的电子邮件、日历和联系人。 PrivateMail PrivateMail提供了自毁电子邮件和其他安全功能,如端到端的OpenPGP加密。与其他加密电子邮件提供商相比,PrivateMail之所以突出,是因为它使用了云存储。通过AES 256加密,您在云端的数据是安全的。您可以选择在本地机器上解密下载的文件。您可以使用PrivateMail发送和接收加密文件。PrivateMail的一个缺点是它的总部位于美国。它的价格也比大多数替代方案更高。…

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什么是对话式人工智能的关键区别?

介绍 在今天的世界中,您可能已经观察到,即使是孩子们也被Alexa吸引,驱使他们播放自己喜爱的音乐或电视节目。看到这些小人类使用最新技术之一而不知道它的工作原理是令人惊讶的。这就是人工智能的这个子类型的特殊之处——对话型人工智能。对话型人工智能使计算机和软件应用能够像人类一样听取、理解和回应。试试使用Microsoft的Cortana、Apple的Siri和Google的Bard来理解我们的话。或者前往OpenAI的ChatGPT,这是最新的、最轰动人心的对话型人工智能,它知道一切(直到2021年)。 在此之前,让我们先了解一下这些对话型人工智能模型是如何工作的。此外,我们将讨论它们的交流方式以及它们如何理解您的回应。 什么是对话型人工智能? 基本上,对话型人工智能是一种人工智能(AI)技术,模拟人类对话。它使计算机和软件应用程序能够使用口语/书面语言以类似于人类的方式与人类进行协作。这些系统可以以各种形式实现,例如聊天机器人、虚拟助手、语音激活智能设备和客户支持系统。 对话型人工智能如何工作? 对话型人工智能工作流程是一系列不同的过程。一个典型的对话型人工智能的工作方式如下。 交互式用户界面:它具有一个界面,用户可以输入文本。或者,ASR(自动语音识别)系统可以记录用户的语音并将其转换为文本。 自然语言处理:然后使用NLP技术从用户输入中提取意图,并将其转换为结构化数据进行分析。 自然语言理解(NLU):NLU专注于从用户的输入中提取意图和上下文。它涉及分析信息以确定用户的目标或所需操作。 自然语言生成(NLG):使用自然语言生成(NLG)生成响应进行对话。NLG用于推断上述过程并生成与人类对话的响应。 自然语言理解(NLU) 顾名思义,自然语言理解(NLU)是一种利用计算机软件理解用户输入的人工智能分支。它有助于弥合用户语言和系统处理和适当响应的能力之间的差距。 准确和上下文感知的语言理解的重要性 随着人工智能的进步,越来越多的公司在其运营中采用基于AI的技术。客户服务和管理是AI采用日益增加的领域之一。因此,能够准确分析客户情感和语言的AI正面临上升趋势。这减少了需要人类专业人员与客户互动并花费大量人力小时尝试理解他们的需求。 对话型人工智能系统中的NLU技术 NLU是所有对话型人工智能系统的重要组成部分。为了分类意图、提取实体并理解上下文,NLU技术通常与机器学习一起使用。它使用监督学习、命名实体识别和深度学习。 监督学习:通常使用带标签的训练数据进行NLU模型的训练。训练数据包括用户输入及其相应的意图和实体示例。使用这些数据,NLU模型学会识别输入和所需输出之间的模式和关系。 命名实体识别(NER):NER是一种特定的NLU技术,用于识别和分类文本中的命名实体。它提取实体,如名称、日期、组织或预定义类别。 深度学习:各种NLU任务利用循环神经网络(RNN)和变压器捕捉输入数据中更复杂的模式。它有助于有效地理解意图并提取实体。 智能虚拟助手(IVAs) 您是否与Siri、Cortana或Alexa互动过?如果是的话,那么您一定熟悉虚拟助手是什么。即使您没有,您至少也听说过它们。它们是高级对话型人工智能系统,可以模拟人类交互,协助用户完成各种任务并提供个性化的帮助。 虚拟助手在提供人类化互动方面的作用 虚拟助手在当今现实世界中有很多用途。以下是其中一些。 上下文感知:…

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