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Splunk 预测2018年人工智能和机器学习的三大趋势

调研机构Gartner表示,“人工智能(AI)和先进的机器学习技术是被广泛关注的新兴技术,将在企业甚至整个行业中掀起革命浪潮。它们能够大幅度降低劳动力成本,产生意想不到的新见解,从原始数据中发现新模式,并建立预测模型。” 无疑,人工智能和机器学习作为科技行业的热点将延续至2018年。作为在机器学习方面有着丰富实战经验的解决方案提供商,Splunk 认为,2018年的人工智能和机器学习将呈现以下几大趋势: 一、人工智能和机器学习成为行业专属 2018年,人工智能在机器学习的推动下,将为很多行业带来可信的深刻洞见以及充满希望的前景。 ·金融服务机构长期以来依靠数据驱动的决策来管理企业,满足客户需求,并保障他们的投资。更好的应用程序和改进的在线支付流程有助于提升客户满意度,但也同时造成新的攻击途径。具备机器学习能力的人工智能将越来越多地为这些企业提供识别欺诈和异常用户行为的能力,并为客户提供周密的建议来防御这些威胁。 ·医疗保健和生物技术公司通过大量数据了解影响人类健康的因素,并由此取得医学上的进步。利用机器学习这一工具,生物学家和数据科学家能够发现实验室试验中的异常情况,随着时间变化更高效...

IDC预计2018年IoT全球总支出达7720亿美元

新年新气象,2017年被称作物联网(IoT)元年,而2018年还将续写IoT的高歌猛进。 根据市场研究公司IDC的报告,2018年全球物联网支出总额将达到7720亿美元。物联网解决方案供应商希望从新一年的物联网金矿中获利。以下是2018年10大物联网预测。 1、制造业物联网支出拔得头筹 根据IDC的一份新的报告,2018年制造业在物联网支出最多,而解决方案供应商正在不断投入。 根据IDC的报告,2018年全球制造企业在物联网解决方案上将花费高达1890亿美元。制造企业的物联网支出主要集中在支持生产操作和生产资产管理的解决方案上。 2、OT技术安全风险将成为重中之重 随着物联网解决方案在制造业的不断发展,安全风险也将随之上升, 2018年安全风险将成为客户面临的严峻挑战。 包括制造企业在内的工业领域客户越来越关心其工业控制系统、SCADA系统以及连接到网络的OT技术的安全性。于解决方案提供商而言,这也是新的机会。 “对物联网来说,风险主要集中在OT技术类型的系统上。” Forescout公司企业战略高级总监Jon Connet说,“其原因这些系统绑定了太多的价值,但是它们从来没有被设计成...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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