දත්ත භාවිතය: Trends Report 2024, Quantumrun Foresight

දත්ත භාවිතය: Trends Report 2024, Quantumrun Foresight

යෙදුම් සහ ස්මාර්ට් උපාංග සමාගම් සහ රජයන්ට පුද්ගලික දත්ත විශාල ප්‍රමාණයක් එක්රැස් කිරීම සහ ගබඩා කිරීම පහසු කර ඇති බැවින් දත්ත රැස් කිරීම සහ භාවිතය වර්ධනය වන සදාචාරාත්මක ගැටලුවක් බවට පත්ව ඇත. දත්ත භාවිතය ඇල්ගොරිතම නැඹුරුව සහ වෙනස් කොට සැලකීම වැනි අනපේක්ෂිත ප්‍රතිවිපාක ද ඇති කළ හැකිය. 

දත්ත කළමනාකරණය සඳහා පැහැදිලි රෙගුලාසි සහ ප්‍රමිතීන් නොමැතිකම නිසා ප්‍රශ්නය තව තවත් සංකීර්ණ වී ඇති අතර, පුද්ගලයන් සූරාකෑමට ගොදුරු විය හැක. එබැවින්, පුද්ගලයන්ගේ අයිතිවාසිකම් සහ පෞද්ගලිකත්වය ආරක්ෂා කිරීම සඳහා සදාචාරාත්මක මූලධර්ම ස්ථාපිත කිරීමේ තල්ලුව තුළ මෙම වසරේ උත්සාහයන් වේගවත් වනු දැකිය හැකිය. මෙම වාර්තා කොටස 2024 දී Quantumrun Foresight අවධානය යොමු කරන දත්ත භාවිත ප්‍රවණතා ආවරණය කරනු ඇත.

මෙහි ක්ලික් කරන්න Quantumrun Foresight හි 2024 Trends වාර්තාවෙන් තවත් ප්‍රවර්ග තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය ගවේෂණය කිරීමට.

 

යෙදුම් සහ ස්මාර්ට් උපාංග සමාගම් සහ රජයන්ට පුද්ගලික දත්ත විශාල ප්‍රමාණයක් එක්රැස් කිරීම සහ ගබඩා කිරීම පහසු කර ඇති බැවින් දත්ත රැස් කිරීම සහ භාවිතය වර්ධනය වන සදාචාරාත්මක ගැටලුවක් බවට පත්ව ඇත. දත්ත භාවිතය ඇල්ගොරිතම නැඹුරුව සහ වෙනස් කොට සැලකීම වැනි අනපේක්ෂිත ප්‍රතිවිපාක ද ඇති කළ හැකිය. 

දත්ත කළමනාකරණය සඳහා පැහැදිලි රෙගුලාසි සහ ප්‍රමිතීන් නොමැතිකම නිසා ප්‍රශ්නය තව තවත් සංකීර්ණ වී ඇති අතර, පුද්ගලයන් සූරාකෑමට ගොදුරු විය හැක. එබැවින්, පුද්ගලයන්ගේ අයිතිවාසිකම් සහ පෞද්ගලිකත්වය ආරක්ෂා කිරීම සඳහා සදාචාරාත්මක මූලධර්ම ස්ථාපිත කිරීමේ තල්ලුව තුළ මෙම වසරේ උත්සාහයන් වේගවත් වනු දැකිය හැකිය. මෙම වාර්තා කොටස 2024 දී Quantumrun Foresight අවධානය යොමු කරන දත්ත භාවිත ප්‍රවණතා ආවරණය කරනු ඇත.

මෙහි ක්ලික් කරන්න Quantumrun Foresight හි 2024 Trends වාර්තාවෙන් තවත් ප්‍රවර්ග තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය ගවේෂණය කිරීමට.

 

විසින් සකස් කරන ලදි

  • Quantumrun-TR

අවසන් වරට යාවත්කාලීන කළේ: 15 දෙසැම්බර් 2023

  • | පිටු සලකුණු සබැඳි: 10
තීක්ෂ්ණ බුද්ධි පළ කිරීම්
ජෛවමිතික පෞද්ගලිකත්වය සහ රෙගුලාසි: මෙය අවසාන මානව හිමිකම් සීමාවද?
Quantumrun Foresight
ජෛවමිතික දත්ත වඩාත් ප්‍රචලිත වන විට, තවත් ව්‍යාපාරවලට නව රහස්‍යතා නීතිවලට අනුකූල වීම අනිවාර්ය කෙරේ.
තීක්ෂ්ණ බුද්ධි පළ කිරීම්
හෘද සලකුණු: සැලකිලිමත් වන ජෛවමිතික හඳුනාගැනීම
Quantumrun Foresight
සයිබර් ආරක්ෂණ පියවරක් ලෙස මුහුණු හඳුනාගැනීමේ පද්ධති පාලනය වඩාත් නිවැරදි එකක් මගින් ප්‍රතිස්ථාපනය කිරීමට ආසන්න බව පෙනේ: හෘද ස්පන්දන අත්සන්.
තීක්ෂ්ණ බුද්ධි පළ කිරීම්
ගැටළු සහගත පුහුණු දත්ත: AI පක්ෂග්‍රාහී දත්ත උගන්වන විට
Quantumrun Foresight
කෘත්‍රිම බුද්ධි පද්ධති සමහර විට හඳුන්වා දෙනු ලබන්නේ එය ක්‍රියා කරන ආකාරය සහ තීරණ ගන්නා ආකාරය කෙරෙහි බලපාන ආත්මීය දත්ත සමඟිනි.
තීක්ෂ්ණ බුද්ධි පළ කිරීම්
ජීව විද්‍යාත්මක පෞද්ගලිකත්වය: DNA බෙදාගැනීම ආරක්ෂා කිරීම
Quantumrun Foresight
ජානමය දත්ත හුවමාරු කර ගත හැකි සහ උසස් වෛද්‍ය පර්යේෂණ සඳහා ඉහළ ඉල්ලුමක් පවතින ලෝකයක ජීව විද්‍යාත්මක පෞද්ගලිකත්වය ආරක්ෂා කළ හැක්කේ කුමක් ද?
තීක්ෂ්ණ බුද්ධි පළ කිරීම්
ජානමය හඳුනාගැනීම: මිනිසුන් දැන් ඔවුන්ගේ ජාන මගින් පහසුවෙන් හඳුනාගත හැකිය
Quantumrun Foresight
වාණිජ ප්‍රවේණි පරීක්ෂණ සෞඛ්‍ය සේවා පර්යේෂණ සඳහා ප්‍රයෝජනවත් වන නමුත් දත්ත රහස්‍යතාව සඳහා ප්‍රශ්නකාරී වේ.
තීක්ෂ්ණ බුද්ධි පළ කිරීම්
ජෛවමිතික ලකුණු කිරීම: චර්යාත්මක ජෛවමිතික අනන්‍යතා වඩාත් නිවැරදිව සත්‍යාපනය කළ හැක
Quantumrun Foresight
මෙම භෞතික නොවන ලක්ෂණ හඳුනාගැනීම වැඩිදියුණු කළ හැකිදැයි බැලීමට ඇවිදීම සහ ඉරියව් වැනි චර්යාත්මක ජෛවමිතික අධ්‍යයනය කරමින් පවතී.
තීක්ෂ්ණ බුද්ධි පළ කිරීම්
කාන්දු වූ දත්ත තහවුරු කිරීම: රහස් හෙළි කරන්නන් ආරක්ෂා කිරීමේ වැදගත්කම
Quantumrun Foresight
දත්ත කාන්දුවීම් පිළිබඳ තවත් සිදුවීම් ප්‍රසිද්ධියට පත් වන බැවින්, මෙම තොරතුරු මූලාශ්‍ර නියාමනය කරන්නේ හෝ සත්‍යාපනය කරන්නේ කෙසේද යන්න පිළිබඳ වැඩි සාකච්ඡාවක් පවතී.
තීක්ෂ්ණ බුද්ධි පළ කිරීම්
මූල්‍ය දත්ත ප්‍රාදේශීයකරණය: දත්ත පෞද්ගලිකත්වය හෝ ආරක්ෂණවාදය?
Quantumrun Foresight
සමහර රටවල් ඔවුන්ගේ ස්වෛරීභාවය සහ ජාතික ආරක්ෂාව ආරක්ෂා කිරීම සඳහා දත්ත දේශීයකරණය ප්රවර්ධනය කරයි, නමුත් සැඟවුණු වියදම් එය වටී ද?
තීක්ෂ්ණ බුද්ධි පළ කිරීම්
සින්තටික් සෞඛ්‍ය දත්ත: තොරතුරු සහ පෞද්ගලිකත්වය අතර සමබරතාවයක්
Quantumrun Foresight
දත්ත රහස්‍යතා උල්ලංඝනය කිරීමේ අවදානම ඉවත් කරන අතරම වෛද්‍ය අධ්‍යයන පරිමාණය කිරීම සඳහා පර්යේෂකයන් කෘතිම සෞඛ්‍ය දත්ත භාවිතා කරයි.
තීක්ෂ්ණ බුද්ධි පළ කිරීම්
ද්වි-සාධක ජෛවමිතික සත්‍යාපනය: ජෛවමිතික සැබවින්ම ආරක්ෂාව වැඩි දියුණු කළ හැකිද?
Quantumrun Foresight
ද්වි-සාධක ජෛවමිතික සත්‍යාපනය සාමාන්‍යයෙන් අනෙකුත් හඳුනාගැනීමේ ක්‍රමවලට වඩා ආරක්ෂිත යැයි සලකනු ලැබේ, නමුත් එයට සීමාවන් ද ඇත.