-
Балансировка нагрузки на серверах DCN с помощью программного обеспечения Машинное обучение по определяемой сети
В данной исследовательской работе рассматривается инновационная область оптимизации распределения нагрузки в сетях центров обработки данных (ЦОД) за счет интеграции возможностей программно-определяемых сетей (SDN) и алгоритмов машинного обучения.
Традиционные архитектуры ЦОД сталкиваются со значительными трудностями при обработке непредсказуемых схем трафика, что приводит к возникновению узких мест, перегрузке сети и неоптимальному использованию ресурсов. В исследовании предлагается новая платформа, объединяющая гибкость и программируемость SDN с прогностическими и аналитическими возможностями машинного обучения.
-
Экологически ориентированная автоматизация: технологии инженерного управления на основе искусственного интеллекта для ресурсоэффективных решений
В данной статье рассматривается не только стремительное развитие цифровой среды в истории человечества, но и ее теневая сторона — деятельность интернет-пользователей, использующих онлайн-контент для оскорбления или унижения достоинства других, а также распространение нецензурных комментариев в социальных сетях. Отмечается, что простые и рутинные задачи по их отслеживанию могут быть автоматизированы с помощью методов машинного обучения.
Сегодня широкое распространение негативных комментариев еще больше усугубляет эту проблему. Кибербуллинг представляет собой серьезную угрозу современного цифрового пространства, которая вызывает у пользователей тяжелые эмоциональные состояния и наносит им психологический ущерб. В рамках исследования была сформирована база данных ненормативных комментариев, размещенных в социальных сетях и зафиксированных в казахстанских СМИ.
Результаты исследования с использованием методов машинного обучения помогут не только изучить выявлять источники ненормативной лексики, размещенной в социальных сетях, а также различать типы оскорбительных комментариев и получать автоматизированные наборы данных.