クラウド コンピューティングは、ビジネスの運営方法に革命をもたらし、今日のペースの速いデジタル環境で競争力を維持するために必要な柔軟性、スケーラビリティ、および費用対効果を提供します。 アマゾン ウェブ サービス (AWS) は、業界をリードするクラウド プロバイダーの 11 つであり、企業がデータとアプリケーションをクラウドに移行するのに役立つ幅広いサービスとツールを提供しています。 ただし、クラウドへの移行は複雑で困難なプロセスになる可能性があり、慎重な計画と実行が必要です。 この記事では、クラウドとデータの移行を成功させるためのトップ XNUMX のベスト プラクティスについて説明します。
ワイヤレス ネットワークの世界は常に進化しており、次世代のワイヤレス テクノロジーはすでに目前に迫っています。 5G テクノロジーはまだ世界中で展開されていますが、研究者やエンジニアはすでに、前世代よりもさらに高速で、信頼性が高く、効率が高い 6G テクノロジーの開発に取り組んでいます。ワイヤレスネットワーク？ 6G テクノロジーの主な機能と利点の一部を次に示します。1.より高速な速度: 6G テクノロジーは、より高速な速度を提供すると期待されています
TensorFlow は、さまざまなタスクにわたるデータフローと微分可能なプログラミングのための強力なオープンソース ソフトウェア ライブラリです。機械学習の分野、特に深層学習アプリケーションで広く使用されています。 TensorFlow の最も一般的な使用例の 1 つは画像セグメンテーションです。これには、特定の特性に基づいて画像を複数のセグメントまたは領域に分割することが含まれます。この包括的なガイドでは、深層学習による画像セグメンテーションに TensorFlow を使用する方法を説明します。画像セグメンテーションとは何ですか?画像セグメンテーションは、画像を複数のセグメントに分割するプロセスです。
ヒューマン コンピュータ インタラクション (HCI) は、最初のコンピュータが発明されて以来、長い道のりを歩んできました。 初期のパンチカードから現代のタッチスクリーンまで、HCI は私たちの生活に欠かせないものへと進化してきました。 テクノロジーの急速な進歩により、HCI の未来はますますエキサイティングで予測不可能になっています。 次の大きなことのパラドックスは、私たちは常に次の大きなブレイクスルーを探している一方で、既存のテクノロジーの可能性を見落としがちだということです。 ここで ChatGPT の出番です。
AI の進歩により、SingularityNET の AGIX トークンが 800 年第 1 四半期に 2023% という驚異的な急増を経験分散型 AI プラットフォームである SingularityNET は、800 年の第 2023 四半期に AGIX トークンの価値が 2017% という驚異的な急増を経験しました。 SingularityNET は、AI の開発と展開のための分散型プラットフォームを作成することを目的として XNUMX 年に設立されました。このプラットフォームにより、開発者は AI アルゴリズムを作成して共有できるようになります。
RoBERTa は、さまざまな自然言語処理タスクで顕著なパフォーマンスを示した事前トレーニング済みの言語モデルです。ただし、配列分類などの特定のタスクに RoBERTa を使用するには、ラベル付きデータセットで RoBERTa を微調整する必要があります。この記事では、シーケンス分類タスクを実行するために RoBERTa モデルのアダプターをトレーニングする方法について説明します。アダプターとは何ですか?アダプターとは、事前トレーニングされたモデルを特定のタスクに適応させるために追加される小さなニューラル ネットワークです。これは、軽量かつ効率的に微調整する方法です。
Redis Pub/Sub は、異なるアプリケーション間のリアルタイム通信を可能にするメッセージング システムです。これは、スケーラブルで応答性の高いシステムを構築するために使用できる強力なツールです。この記事では、Redis Pub/Sub について、その機能、利点、使用例などを含めて詳しく説明します。Redis Pub/Sub とは何ですか?Redis Pub/Sub は、パブリッシュ/サブスクライブ メッセージング システムであり、ユーザー間のリアルタイム通信を可能にします。さまざまなアプリケーション。これは、パブリッシャーが特定のチャネルにメッセージを送信できるようにすることで機能し、そのメッセージは、それらのチャネルに登録しているサブスクライバーによって受信されます。これによりリアルタイムが可能になります
今日のグローバル化した世界では、企業や組織は、さまざまな言語を話し、さまざまなアクセントを持つ多様な顧客や従業員に対応しなければならないことがよくあります。これは、特に検索エンジンがアクセントや言語のバリエーションを処理するように設計されていない場合、検索を実行する際に問題を引き起こす可能性があります。幸いなことに、OpenSearch は、ユーザーがアクセントを区別しない検索を実行できるようにすることで、この問題の解決策を提供します。OpenSearch は、Web サイト、アプリケーション、およびその他のオンライン サービスへの検索機能の統合を可能にするオープン スタンダードです。アマゾンが開発したものです
311 コールセンターは、あらゆる都市のインフラストラクチャの重要なコンポーネントです。 ポットホール、落書き、壊れた街灯など、緊急性のない問題を市民が報告するための主な連絡先です。 そのため、国民が可能な限り最高のサービスを受けられるようにするには、311 コールセンターのサービス レベルの品質を定期的に評価することが不可欠です。サービス レベルの品質を評価するために使用できる主要業績評価指標 (KPI) がいくつかあります。 311コールセンターで。 これらの KPI には次のものが含まれます。1. 電話応答時間: この KPI
今日のペースの速い世界では、顧客サービスはあらゆるビジネスや組織にとって重要な側面です。 顧客が企業や組織に連絡する最も一般的な方法の 311 つは、コールセンターを経由することです。 311 コールセンターは、ポットホールの報告、市サービスに関する情報の要求、騒音苦情の報告など、緊急時以外のサービスを市民に提供する集中システムです。 XNUMX コールセンターのサービス レベルを評価することは、センターが顧客のニーズを確実に満たしていることを確認するために不可欠です。評価するにはいくつかの方法があります。
人工知能 (AI) の台頭は、マーケティングを含むさまざまな業界に大きな影響を与えています。 特に、AI はオムニチャネル マーケティングに革命をもたらしました。オムニチャネル マーケティングとは、すべてのチャネルとタッチポイントにわたってシームレスで一貫した顧客エクスペリエンスを提供する実践を指します。 この記事では、オムニチャネル マーケティングに対する AI の影響と、AI がもたらした大きな変化について説明します。パーソナライゼーション AI がオムニチャネル マーケティングにもたらした最も重要な変化の XNUMX つはパーソナライゼーションです。 AI を活用したアルゴリズムを使用すると、マーケティング担当者は顧客データと行動を分析して、パーソナライズされたエクスペリエンスを作成できます。
人工知能 (AI) はさまざまな業界に変革をもたらしており、マーケティングも例外ではありません。 近年、AI はオムニチャネル マーケティング戦略に革命をもたらしており、企業は複数のチャネルにわたってパーソナライズされた魅力的な顧客エクスペリエンスを簡単に作成できるようになりました。オムニチャネル マーケティングとは、ソーシャルを含むすべてのチャネルにわたってシームレスで一貫した顧客エクスペリエンスを作成する実践を指します。メディア、電子メール、モバイル アプリ、Web サイト、実店舗。 デジタル チャネルの台頭により、顧客はニーズや好みに合わせてカスタマイズされたエクスペリエンスを期待するようになりました。 ここがAIです
