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Conception de microservices pour l'IA

Conception de microservices pour l’IA

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La conception de microservices pour l’IA est une tâche complexe qui nécessite une compréhension approfondie des principes de l’intelligence artificielle et des technologies modernes.

2. Event-driven Architecture

The event-driven architecture pattern is based on the concept of an event-driven system, where events are generated by components and handled by other components. In AI microservices, events are triggered by changes in data or model parameters, and the corresponding services are notified to take appropriate actions. This pattern is useful for real-time applications such as autonomous vehicles, where the system must respond quickly to changing conditions.

3. Containerization

Containerization is a key component of AI microservices, allowing for the deployment of multiple services in a single environment. This pattern enables the efficient packaging and deployment of AI models, making it easier to scale and manage them. Additionally, containers provide an isolated environment for each service, ensuring that any changes made to one service do not affect the others.

Conclusion

The integration of AI into microservices architecture is becoming increasingly important in today’s software landscape. The 10 design patterns discussed in this article are essential for developing efficient, robust, and scalable AI solutions. By leveraging these patterns, developers can create powerful AI applications that are modular, scalable, and flexible.

1. Modèle en tant que service (MaaS)

MaaS considère chaque modèle d’intelligence artificielle (IA) comme un service autonome. En exposant les fonctionnalités d’IA via des API REST ou gRPC, MaaS permet un redimensionnement et une mise à jour indépendants des modèles. Ce modèle est particulièrement avantageux pour gérer plusieurs modèles d’IA, permettant une intégration et une déploiement continus sans perturber l’ensemble du système.

2. Architecture orientée événement

Le modèle d’architecture orientée événement est basé sur le concept d’un système orienté événement, où les événements sont générés par des composants et traités par d’autres composants. Dans les microservices d’IA, les événements sont déclenchés par des changements de données ou de paramètres de modèle, et les services correspondants sont notifiés pour prendre les actions appropriées. Ce modèle est utile pour les applications en temps réel telles que les véhicules autonomes, où le système doit réagir rapidement aux conditions changeantes.

3. Conteneurisation

La conteneurisation est un composant clé des microservices d’IA, permettant le déploiement de plusieurs services dans un seul environnement. Ce modèle permet l’empaquetage et le déploiement efficaces des modèles d’IA, facilitant leur mise à l’échelle et leur gestion. De plus, les conteneurs fournissent un environnement isolé pour chaque service, ce qui garantit que tout changement apporté à un service n’affecte pas les autres.

Conclusion

L’intégration de l’IA dans l’architecture des microservices devient de plus en plus importante dans le paysage logiciel actuel. Les 10 modèles de conception discutés dans cet article sont essentiels pour développer des solutions d’IA efficaces, robustes et évolutives. En exploitant ces modèles, les développeurs peuvent créer des applications d’IA puissantes qui sont modulaires, évolutives et flexibles.

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Architecture de Patterns: Passerelle API

Architecture de Patterns: Passerelle API

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L’architecture de patterns est un concept important pour la conception et la mise en œuvre d’une passerelle API. Découvrez comment cela peut vous aider à améliorer votre système.

Qu’est-ce qu’une passerelle API ?

API Gateways are also used for testing purposes. They can be used to simulate the behavior of a real API and test the client’s response. This is especially useful when the API is not yet available or when the client needs to be tested with different types of requests.

Qu’est-ce qu’une passerelle API ?

Une passerelle API est un outil qui agit en tant qu’intermédiaire pour les demandes des clients qui recherchent des ressources à partir de serveurs ou de microservices. Il gère, route, agrège et sécurise les demandes API.

Comme pour les modèles que nous avons explorés précédemment, ceci est souvent décrit comme un modèle «contexte de microservices», mais ce n’est pas nécessairement le cas. Il pourrait être utile dans de nombreux cas «non microservices» et parfois ne devrait pas être utilisé dans les microservices.

Les passerelles API sont également utilisées à des fins de tests. Elles peuvent être utilisées pour simuler le comportement d’une véritable API et tester la réponse du client. Cela est particulièrement utile lorsque l’API n’est pas encore disponible ou lorsque le client doit être testé avec différents types de requêtes.

Les tests des passerelles API sont une étape importante pour s’assurer que l’API fonctionne correctement et qu’elle répond aux exigences des clients. Les tests peuvent être effectués en simulant des demandes réelles et en vérifiant si la réponse est correcte. Les tests peuvent également être effectués en simulant des scénarios d’erreur pour s’assurer que l’API gère correctement les erreurs.

Les tests peuvent également être effectués pour vérifier la sécurité de l’API. Les tests peuvent être effectués pour vérifier si l’API est vulnérable aux attaques, telles que les attaques par déni de service, les attaques par injection SQL et les attaques par déni de service distribué. Ces tests peuvent aider à s’assurer que l’API est sûre et ne peut pas être exploitée par des tiers malveillants.

Enfin, les tests peuvent également être effectués pour vérifier la performance de l’API. Les tests peuvent être effectués pour vérifier si l’API répond rapidement aux demandes et si elle peut gérer un grand nombre de demandes simultanées sans ralentir. Ces tests peuvent aider à s’assurer que l’API est performante et répond aux exigences des clients.

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Cloud Computing et Objets Portables : Une Puissante Association

Cloud Computing et Objets Portables : Une Puissante Association

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Les objets portables et le cloud computing sont une puissante association qui offre de nombreuses possibilités pour améliorer la productivité et la collaboration.

L’évolution des technologies portables

The Power of Cloud Computing

Cloud computing is a key factor in the development of wearable technology. By connecting wearable devices to the cloud, users can access a wide range of features and services. For example, cloud-connected wearables can access real-time data from the internet, such as weather forecasts or traffic updates. They can also store data in the cloud, allowing users to access it from any device. Additionally, cloud-connected wearables can be used to control other devices, such as lights or thermostats. This allows users to automate their homes and offices with minimal effort.

Le Révolution des Objets Connectés

Le marché des objets connectés a connu une croissance remarquable au cours de la dernière décennie. Les objets connectés ne sont plus limités à compter les pas ou à surveiller les fréquences cardiaques. Ils englobent maintenant une vaste gamme d’applications, allant de la santé et du fitness à la réalité augmentée et à la réalité virtuelle. Les montres intelligentes peuvent mesurer vos schémas de sommeil, les trackers de fitness peuvent surveiller votre santé cardiaque et les lunettes de réalité augmentée peuvent superposer des informations numériques sur le monde réel. Ces appareils ont évolué pour devenir des outils puissants, améliorant nos vies quotidiennes.

Le Pouvoir du Cloud Computing

Le cloud computing est un facteur clé dans le développement de la technologie portable. En connectant des appareils portables au cloud, les utilisateurs peuvent accéder à une large gamme de fonctionnalités et de services. Par exemple, les appareils portables connectés au cloud peuvent accéder à des données en temps réel sur Internet, telles que des prévisions météorologiques ou des mises à jour de trafic. Ils peuvent également stocker des données dans le cloud, permettant aux utilisateurs d’y accéder depuis n’importe quel appareil. De plus, les appareils portables connectés au cloud peuvent être utilisés pour contrôler d’autres appareils, tels que des lumières ou des thermostats. Cela permet aux utilisateurs d’automatiser leurs maisons et leurs bureaux avec un effort minimal.

L’Avenir du Codage

Le codage est un autre élément essentiel pour améliorer les capacités des objets connectés. Les développeurs peuvent utiliser le codage pour créer des applications personnalisées qui tirent parti des données recueillies par les appareils portables. Les applications peuvent être conçues pour fournir des informations personnalisées et pertinentes aux utilisateurs, telles que des conseils sur la santé et le fitness ou des mises à jour sur les conditions météorologiques locales. Le codage peut également être utilisé pour créer des applications qui intègrent les objets connectés à d’autres appareils, permettant aux utilisateurs de contrôler leurs appareils à distance.

Le codage est un outil puissant qui permet aux développeurs de créer des applications qui tirent parti des données recueillies par les objets connectés. Les applications peuvent être conçues pour fournir des informations personnalisées et pertinentes aux utilisateurs, tout en leur permettant de contrôler leurs appareils à distance. En combinant le cloud computing et le codage, les développeurs peuvent créer des applications qui tirent parti des capacités des objets connectés et qui améliore
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L'Influence de l'IA sur la Prédiction du Comportement des Consommateurs.

L’Influence de l’IA sur la Prédiction du Comportement des Consommateurs.

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L’intelligence artificielle est en train de révolutionner la prédiction du comportement des consommateurs. Grâce à des algorithmes avancés, l’IA permet d’analyser et de comprendre les comportements des consommateurs de manière plus précise.

L’importance de l’IA dans la prédiction du comportement de paiement

Logiciel pour prédire le comportement des paiements

Les données sont à la base des décisions commerciales d’aujourd’hui. Prédire le comportement des paiements des consommateurs est devenu un aspect essentiel de la stabilité financière pour de nombreuses organisations. Les retards de paiement ont des effets néfastes sur le flux de trésorerie et les opérations commerciales. Heureusement, les modèles d’intelligence artificielle avancés permettent aux développeurs de créer des outils puissants pour prédire avec précision le comportement des paiements des consommateurs.

L’intelligence artificielle, alimentée par l’apprentissage automatique, excelle dans la reconnaissance des modèles et l’extraction d’informations précieuses à partir des données. En analysant les données de paiement historiques, les modèles d’IA peuvent identifier des tendances et des corrélations que les humains pourraient manquer. Voici comment les développeurs utilisent l’IA pour prédire efficacement le comportement des paiements des consommateurs.

Les avantages du logiciel pour prédire le comportement des paiements

Les logiciels basés sur l’IA offrent plusieurs avantages pour prédire le comportement des paiements des consommateurs. Tout d’abord, ils sont plus rapides et plus précis que les méthodes manuelles. Les logiciels peuvent analyser rapidement des milliers de données et fournir des résultats plus précis que ceux obtenus par les humains. De plus, les logiciels peuvent être mis à jour en temps réel et sont capables d’apprendre à partir de nouvelles données. Cela signifie qu’ils peuvent s’adapter aux changements du marché et fournir des prédictions plus précises.

De plus, les logiciels peuvent être facilement intégrés à d’autres systèmes pour automatiser les processus et améliorer l’efficacité. Les entreprises peuvent également utiliser ces logiciels pour surveiller en temps réel le comportement des paiements et prendre des mesures correctives en cas de retards ou de défauts de paiement. Enfin, les logiciels peuvent être personnalisés pour répondre aux besoins spécifiques d’une entreprise.

Les logiciels basés sur l’intelligence artificielle sont un outil essentiel pour prédire le comportement des paiements des consommateurs. Ils offrent aux entreprises une précision et une vitesse accrues, ainsi qu’une intégration facile à d’autres systèmes. Les entreprises peuvent utiliser ces logiciels pour surveiller en temps réel le comportement des paiements et prendre des mesures correctives en cas de retards ou de défauts de paiement. Les logiciels peuvent également être personnalisés pour répondre aux besoins spécifiques d’une entreprise.

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Amélioration de la sécurité IoT: Outils d'analyse de sécurité IoT

Amélioration de la sécurité IoT: Outils d’analyse de sécurité IoT

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Les outils d’analyse de sécurité IoT sont essentiels pour améliorer la sécurité des objets connectés. Ils offrent une protection contre les menaces et permettent de garantir la confidentialité des données.

L’arrivée de l’Internet des Objets (IoT) a ouvert une nouvelle ère de connectivité, révolutionnant divers secteurs, notamment les foyers, les industries et les zones urbaines. Cependant, cette connectivité étendue entraîne également des défis de sécurité importants, nécessitant des mécanismes robustes de détection et de réponse aux menaces. Les outils d’analyse de sécurité IoT sont devenus des composants essentiels pour faire face à ces défis, exploitant des techniques d’apprentissage automatique avancées pour identifier des modèles de comportement inhabituels et des menaces potentielles au sein des réseaux IoT. Cet article explore le rôle essentiel que jouent les outils d’analyse de sécurité IoT pour améliorer la sécurité IoT.

  • The sheer number of devices connected to a single network, each of which may have different security protocols.
  • The diversity of communication protocols and data formats used by IoT devices.
  • The complexity of the underlying infrastructure, which may include multiple layers of networks, cloud services, and mobile applications.

These complexities make it difficult for traditional security solutions to identify and respond to potential threats in real-time. This is where IoT Security Analytics Tools come into play.

The Role of IoT Security Analytics Tools

IoT Security Analytics Tools are designed to detect and respond to potential threats in real-time. These tools leverage advanced machine learning techniques to identify unusual behavior patterns and potential threats within IoT networks. They can detect anomalies in device communication, identify malicious activities, and alert administrators to potential threats. Additionally, they can provide detailed insights into the security posture of an IoT network, enabling administrators to take proactive measures to mitigate risks.

IoT Security Analytics Tools can also be used to monitor user activity on connected devices. This helps administrators identify suspicious activities and take appropriate action. Furthermore, these tools can be used to detect and respond to data breaches, helping organizations protect their sensitive data from unauthorized access.

Conclusion

IoT Security Analytics Tools are essential components for enhancing the security of IoT networks. These tools leverage advanced machine learning techniques to identify unusual behavior patterns and potential threats in real-time. They can also be used to monitor user activity on connected devices, detect data breaches, and provide detailed insights into the security posture of an IoT network. As such, these tools are invaluable for ensuring the security of IoT environments.

La complexité de la sécurité IoT

La sécurisation des environnements IoT présente des défis distincts :

  • Le nombre élevé de périphériques connectés à un seul réseau, chacun pouvant avoir des protocoles de sécurité différents.
  • La diversité des protocoles de communication et des formats de données utilisés par les périphériques IoT.
  • La complexité de l’infrastructure sous-jacente, qui peut inclure plusieurs couches de réseaux, de services cloud et d’applications mobiles.

Ces complexités rendent difficile pour les solutions de sécurité traditionnelles d’identifier et de réagir aux menaces potentielles en temps réel. C’est là que les outils d’analyse de sécurité IoT entrent en jeu.

Le rôle des outils d’analyse de sécurité IoT

Les outils d’analyse de sécurité IoT sont conçus pour détecter et réagir aux menaces potentielles en temps réel. Ces outils utilisent des techniques d’apprentissage automatique avancées pour identifier des modèles de comportement inhabituels et des menaces potentielles dans les réseaux IoT. Ils peuvent détecter des anomalies dans la communication des périphériques, identifier des activités malveillantes et alerter les administrateurs des menaces potentielles. De plus, ils peuvent fournir des informations détaillées sur la posture de sécurité d’un réseau IoT, permettant aux administrateurs de prendre des mesures proactives pour atténuer les risques.

Les outils d’analyse de sécurité IoT peuvent également être utilisés pour surveiller l’activité des utilisateurs sur les périphériques connectés. Cela aide les administrateurs à identifier les activités suspectes et à prendre les mesures appropriées. De plus, ces outils peuvent être utilisés pour détecter et réagir aux violations de données, aid
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Réduire les Hallucinations LLM

Réduire les Hallucinations LLM

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Réduire les Hallucinations LLM est une tâche difficile, mais pas impossible. Nous allons découvrir ensemble les moyens pour y parvenir.

LLM Hallucination : Les Effets de l’IA Générative

One approach to reducing AI hallucinations is to simplify the architecture of the model. This involves reducing the number of layers and neurons, as well as reducing the complexity of the activation functions. Additionally, regularization techniques such as dropout and weight decay can be used to reduce overfitting. 

L’hallucination LLM fait référence au phénomène où de grands modèles linguistiques tels que des chatbots ou des systèmes de vision informatique génèrent des sorties non sensées ou inexactes qui ne correspondent pas aux vrais modèles ou objets. Ces faux résultats de l’IA proviennent de divers facteurs. Le surajustement à des données d’entraînement limitées ou biaisées est un grand coupable. Une grande complexité du modèle contribue également, permettant à l’IA de percevoir des corrélations qui n’existent pas.

Les grandes entreprises qui développent des systèmes génératifs d’IA prennent des mesures pour résoudre le problème des hallucinations de l’IA, bien que certains experts pensent que l’élimination complète des faux résultats ne soit pas possible.

Une approche pour réduire les hallucinations de l’IA consiste à simplifier l’architecture du modèle. Cela implique de réduire le nombre de couches et de neurones, ainsi que la complexité des fonctions d’activation. De plus, des techniques de régularisation telles que le dropout et le déclin des poids peuvent être utilisées pour réduire le surajustement.

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Comment se démarquer lors d'entretiens comportementaux en ingénierie

Comment se démarquer lors d’entretiens comportementaux en ingénierie

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Pour se démarquer lors d’un entretien comportemental en ingénierie, il est important de se préparer et de montrer ses compétences. Faites une bonne impression et démontrez vos capacités !

## Comment utiliser le format STAR pour répondre aux questions comportementales

Après avoir mené des entretiens avec des centaines d’ingénieurs et de gestionnaires d’ingénierie chez Meta, Twitter et d’autres entreprises, j’ai remarqué des modèles communs dans la façon dont les candidats abordaient les questions d’entretien comportemental. Alors que de nombreux candidats se sont bien débrouillés sur le plan technique, ils ont souvent eu du mal à articuler leur travail, leurs réalisations et leurs défis lors d’un entretien, ce qui a entraîné des refus.

Cet article aborde les conseils pour utiliser efficacement le format STAR largement connu pour répondre aux questions comportementales. Il aborde les pièges courants et fournit des exemples illustratifs pour aider les candidats à comprendre comment utiliser le format STAR pour communiquer clairement et se démarquer. C’est le cadre qui m’a aidé à passer avec succès des entretiens de direction technique chez Databricks, Twitter, Airbnb, Plaid, Notion, Uber et d’autres entreprises.

Le format STAR est une méthode très utile pour répondre aux questions comportementales lors des entretiens. Il permet aux candidats de structurer leurs réponses et de fournir des informations complètes et précises. La méthode STAR est basée sur quatre étapes : Situation, Tâche, Action et Résultat. Chaque étape est essentielle pour répondre à une question comportementale et fournir une réponse complète.

Lorsque vous répondez à une question comportementale en utilisant la méthode STAR, vous devez commencer par décrire la situation ou le contexte dans lequel vous avez travaillé. Vous devez ensuite expliquer la tâche à laquelle vous avez été confronté et comment vous l’avez abordée. Ensuite, vous devez expliquer les actions que vous avez prises pour résoudre le problème. Enfin, vous devez expliquer les résultats obtenus grâce à votre travail. Il est important de se rappeler que les résultats doivent être quantifiables et mesurables.

Par exemple, si un recruteur vous demande comment vous avez contribué à améliorer la base de données d’une entreprise, vous pouvez utiliser la méthode STAR pour répondre à cette question. Vous pouvez commencer par expliquer la situation : «J’ai été embauché par une entreprise pour améliorer sa base de données.» Vous pouvez ensuite expliquer la tâche : «Ma tâche consistait à analyser la base de données existante et à identifier les lacunes.» Ensuite, vous pouvez expliquer les actions que vous avez prises : «J’ai analysé la base de données et j’ai identifié plusieurs lacunes. J’ai ensuite mis en œuvre des modifications pour améliorer la qualité et la performance de la base de données.» Enfin, vous pouvez expliquer les résultats obtenus : «Grâce à mes modifications, la base de données a été améliorée de 10 % en termes de qualité et de performance.»

En conclusion, l’utilisation du format STAR est un excellent moyen pour les candidats de structurer leurs réponses aux questions comportementales lors des entretiens. Il permet aux candidats de communiquer clairement leurs réalisations et leurs

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Maîtrisez le programmation orientée données avec Java 21 Record et Pattern Matching [Vidéo]

Maîtrisez le programmation orientée données avec Java 21 Record et Pattern Matching [Vidéo]

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Découvrez comment maîtriser la programmation orientée données avec Java 21 Record et Pattern Matching dans cette vidéo ! Apprenez à créer des applications plus facilement et plus efficacement.

Dans le monde en constante évolution du développement logiciel, les données jouent un rôle central

The main idea behind record patterns is to provide a concise syntax for declaring and deconstructing records. This allows developers to write more expressive code that is easier to read and maintain. Additionally, record patterns make it easier to work with data-oriented programming paradigms such as functional programming.

JEP 441: Pattern Matching for instanceof

JEP 441 introduces pattern matching for the instanceof operator. This feature allows developers to match an object against a pattern, making it easier to process data. The main benefit of this feature is that it makes it easier to write code that is more concise and readable.

Pattern matching for instanceof also provides a more declarative way of processing data. This makes it easier to write code that is more expressive and maintainable. Additionally, this feature makes it easier to work with functional programming paradigms.

Conclusion

Les dernières améliorations apportées à Java 21 sont une preuve supplémentaire de l’importance que les développeurs accordent à la manipulation et au traitement des données. Les JEP 440 et 441 sont des améliorations significatives qui permettent aux développeurs d’écrire du code plus expressif et plus facile à maintenir. Les patrons de données et le filtrage par instanceof offrent une syntaxe plus concise pour déclarer et déconstruire les données, ce qui facilite la navigation et le traitement des données. Ces améliorations sont un pas en avant pour le développement logiciel et permettront aux développeurs d’améliorer leurs compétences et leurs performances.

Améliorations de Java 21 pour le développement logiciel

Dans le monde en constante évolution du développement logiciel, les données jouent un rôle central. La gestion et le traitement efficaces des données sont une préoccupation primordiale pour les développeurs. En tant que l’un des langages de programmation les plus utilisés, Java reconnaît l’importance de la programmation orientée données avec ses dernières améliorations dans Java 21. Deux propositions d’amélioration Java (JEP) se distinguent : JEP 440 et JEP 441.

JEP 440 : patrons de données

JEP 440 est tout au sujet des patrons de données, une fonctionnalité qui améliore considérablement les capacités du langage de programmation Java en matière de manipulation des données. Les patrons de données introduisent une nouvelle façon de déconstruire les valeurs enregistrées, ce qui rend la navigation et le traitement des données plus déclaratifs et composables.

L’idée principale derrière les patrons de données est de fournir une syntaxe concise pour déclarer et déconstruire les enregistrements. Cela permet aux développeurs d’écrire du code plus expressif qui est plus facile à lire et à maintenir. De plus, les patrons de données facilitent la mise en œuvre des paradigmes de programmation orientée données tels que la programmation fonctionnelle.

JEP 441 : filtrage par instanceof

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Architecture événementielle avec fonctions sans serveur - Partie 1

Architecture événementielle avec fonctions sans serveur – Partie 1

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Découvrez comment créer une architecture événementielle sans serveur avec des fonctions puissantes et flexibles dans cette première partie !

Première chose, architecture événementielle

When an event occurs, the application can take action. This could be as simple as logging the event or sending an email notification. It could also trigger a more complex workflow, such as a series of tasks to process the order. The key benefit of EDA is that it allows applications to respond quickly to events, without having to wait for a user to initiate an action.

Comment fonctionne l’architecture événementielle

L’architecture événementielle (EDA) est un modèle d’architecture logicielle qui utilise des événements pour découpler les différents composants d’une application. Dans ce contexte, un événement est défini comme un changement d’état. Par exemple, pour une application de commerce électronique, un événement pourrait être un client qui clique sur une liste, ajoute cet article à son panier ou soumet ses informations de carte de crédit pour acheter. Les événements englobent également des changements d’état non initiés par l’utilisateur, tels que des tâches planifiées ou des notifications d’un système de surveillance.

Lorsqu’un événement se produit, l’application peut prendre des mesures. Cela pourrait être aussi simple que de journaliser l’événement ou d’envoyer une notification par e-mail. Il pourrait également déclencher un flux de travail plus complexe, comme une série de tâches pour traiter la commande. L’avantage clé de l’EDA est qu’il permet aux applications de réagir rapidement aux événements, sans avoir à attendre qu’un utilisateur initie une action.

Fonctionnalités sans serveur et codage

Les fonctionnalités sans serveur sont une méthode de déploiement qui permet aux développeurs de créer et de déployer des applications sans avoir à gérer les serveurs sur lesquels elles sont exécutées. Les fonctionnalités sans serveur sont exécutées dans des conteneurs qui sont automatiquement gérés par le fournisseur de services cloud. Les développeurs n’ont donc pas à se soucier de la gestion des serveurs et peuvent se concentrer sur le codage.

Les fonctionnalités sans serveur sont particulièrement utiles pour les applications qui doivent réagir rapidement aux événements. Les conteneurs sont automatiquement déployés et exécutés lorsqu’un événement se produit, ce qui permet à l’application de réagir immédiatement. Les fonctionnalités sans serveur sont également très efficaces car elles ne sont exécutées que lorsque nécessaire et peuvent être redimensionnées en fonction des besoins.

Lorsque les fonctionnalités sans serveur et l’architecture événementielle sont combinées, elles offrent une solution efficace et évolutive pour les applications modernes. Les fonctionnalités sans serveur permettent aux applications de réagir rapidement aux événements et d’être redimensionnées en fonction des besoins, tandis que l’architecture événementielle permet aux applications de réagir aux événements sans attendre qu’un utilisateur initie une action.

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Appliquer des méthodes d'apprentissage machine pour rechercher des défauts ferroviaires (2e partie)

Appliquer des méthodes d’apprentissage machine pour rechercher des défauts ferroviaires (2e partie)

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Dans cette deuxième partie, nous allons explorer comment appliquer des méthodes d’apprentissage machine pour rechercher des défauts ferroviaires.

Assurer la sécurité du trafic ferroviaire par l’inspection non destructive des rails

L’inspection non destructive des rails afin de garantir la sécurité des transports ferroviaires est régulièrement effectuée à l’aide de différentes approches et méthodes. L’une des principales approches pour déterminer l’état opérationnel des rails ferroviaires est le test non destructif à ultrasons [1]. Actuellement, la recherche d’images de défauts de rail à l’aide des modèles de défauts reçus est effectuée par un être humain. La réussite du développement d’algorithmes de recherche et de classification des données permet de proposer l’utilisation de méthodes d’apprentissage automatique pour identifier les défauts des rails et réduire la charge de travail des humains en créant des systèmes experts.

La complexité de la création de tels systèmes est décrite dans [1, 3-6, 22] et est due, d’une part, à la variété des images graphiques obtenues lors de l’inspection ultrasonore multicanal des rails, et d’autre part, au petit nombre de copies de données avec des défauts (non équilibrés). Une des possibilités pour créer des systèmes experts dans ce domaine est une approche basée sur la décomposition de la tâche complexe d’analyse du défautogramme multicanal entier en canaux individuels ou en ensembles leur caractérisant les types individuels de défauts. 

L’utilisation d’un système expert pour la recherche et la classification des défauts des rails à l’aide d’un test non destructif à ultrasons peut être une solution efficace pour résoudre le problème. Les systèmes experts peuvent être utilisés pour analyser les données obtenues par ultrasons et fournir une estimation précise et fiable du niveau de sécurité des rails. Les systèmes experts peuvent également être utilisés pour prédire les défauts possibles et leur emplacement sur les rails, ce qui peut aider à améliorer la sécurité des transports ferroviaires.

Les systèmes experts peuvent également être utilisés pour analyser les données obtenues par ultrasons et fournir une estimation précise et fiable du niveau de sécurité des rails. Les systèmes experts peuvent également être utilisés pour prédire les défauts possibles et leur emplacement sur les rails, ce qui peut aider à améliorer la sécurité des transports ferroviaires. Les systèmes experts peuvent également être utilisés pour surveiller le niveau de sécurité des rails et prévenir les accidents ferroviaires. Les systèmes experts peuvent également être utilisés pour surveiller le niveau de sécurité des rails et prévenir les accidents ferroviaires. Les systèmes experts peuvent également être utilisés pour surveiller le niveau de sécurité des rails et prévenir les accidents ferroviaires.

Enfin, les systèmes experts peuvent être utilisés pour améliorer les processus d’inspection non destructive des rails. Les systèmes experts peuvent être utilisés pour automatiser le processus d’inspection non destructive des rails, ce qui permet d’accélérer le processus et d’améliorer la qualité des inspections. Les systèmes experts peuvent également être utilisés pour analyser les données obtenues par ultrasons et fournir une estimation précise et fiable

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