Diskussion zu BrainChip Holdings (Seite 3)
eröffnet am 31.10.17 03:14:28 von
neuester Beitrag 01.06.24 06:49:14 von
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Antwort auf Beitrag Nr.: 75.863.006 von TurnschuhOderLackschuh am 30.05.24 09:17:17
Schau dir die Umsätze an und das wiederholte
einstellen von Behauptungen siehe die aktuellen letzten Beiträge , mit Links die nicht funktionieren.
Ja ich bin davon überzeugt die läuft bereits!
Zitat von TurnschuhOderLackschuh: Kümmert sich schon einmal jemand um die Sterbebegleitung des Unternehmens?
Schau dir die Umsätze an und das wiederholte
einstellen von Behauptungen siehe die aktuellen letzten Beiträge , mit Links die nicht funktionieren.
Ja ich bin davon überzeugt die läuft bereits!
Antwort auf Beitrag Nr.: 75.864.752 von Investstratege1980 am 30.05.24 13:43:43Hast du auch einen funktionierenden Link
der deine Behauptung belegen kann ?
der deine Behauptung belegen kann ?
Antwort auf Beitrag Nr.: 75.864.752 von Investstratege1980 am 30.05.24 13:43:43finde auch klasse das Lockheed Martin an Bord ist- eine richtige Größe in Rüstung Geschäft
Lockheed Martin ist mit an Board......
https://www.quantumventura.tech/cyberneuro-rt
CyberNeuro-RT
Ein KI/ML-gesteuertes, hochskalierbares Echtzeit-Tool zur Netzwerkverteidigung und Bedrohungsaufklärung mit GPU oder stromsparendem neuromorphen Chip-Einsatz
Eine Quantum-Innovation von Ventura, Lockheed Martin und Penn State
Das Technologieangebot CyberNeuro-RT (CNRT) von Quantum Ventura wurde in Zusammenarbeit mit der MFC Division der Lockheed Martin Co. und der Pennsylvania State University mit Teilfinanzierung durch das US-Energieministerium entwickelt.
Modernes unüberwachtes ML
Skalierbare Unüberwachte Ausreißererkennung (SUOD)
- Großflächige Erkennung heterogener Ausreißer
- 6 ML Algo EnsembleModel Approximation für komplexe Modelle
- Verbesserung der Ausführungseffizienz für den Aufgabenlastausgleich im verteilten System
- Variationaler Autoencoder (VAE)
Variationaler Autoencoder (VAE)
- Encoder-Decoder-Architektur
- Variational => Hochgradig regulierter Encoder
- ETrained zur Minimierung des Rekonstruktionsfehlers der ursprünglichen Eingabe und der rekonstruierten Ausgabe
- Variationaler Autoencoder (VAE)
75-faches Datensatzwachstum in weniger als 2 Monaten
1.) Aufnahme vorhandener Datensätze : Das proprietäre System ermöglicht die Aufnahme aller vorhandenen Netzwerkerfassungsdatensätze mit flexibler Unterstützung für jedes Kennzeichnungssystem.
2.) Zero Day Sampling aus der freien Wildbahn : Das System ermöglicht die Erfassung und Simulation neuer Bedrohungen für zusätzliche Datenstichproben
3.) Datengenerierung durch Simulation : Die ThreatATI-Datenbank und das proprietäre Aufnahmesystem ermöglichen die Stichprobennahme und Erweiterung katalogisierter Bedrohungen aus proprietären und öffentlichen Bedrohungsdatenbanken.
Neuromorphe Verarbeitung am Rande
◯ Zwei Angebote der führenden neuromorphen Entwickler: Intel und Brainchip
◯ Kleiner Formfaktor, vielfach geringerer Stromverbrauch als GPU
◯ On-Chip-Lernen für die Bereitstellung netzwerkspezifischer Angriffserkennung
https://www.quantumventura.tech/cyberneuro-rt
CyberNeuro-RT
Ein KI/ML-gesteuertes, hochskalierbares Echtzeit-Tool zur Netzwerkverteidigung und Bedrohungsaufklärung mit GPU oder stromsparendem neuromorphen Chip-Einsatz
Eine Quantum-Innovation von Ventura, Lockheed Martin und Penn State
Das Technologieangebot CyberNeuro-RT (CNRT) von Quantum Ventura wurde in Zusammenarbeit mit der MFC Division der Lockheed Martin Co. und der Pennsylvania State University mit Teilfinanzierung durch das US-Energieministerium entwickelt.
Modernes unüberwachtes ML
Skalierbare Unüberwachte Ausreißererkennung (SUOD)
- Großflächige Erkennung heterogener Ausreißer
- 6 ML Algo EnsembleModel Approximation für komplexe Modelle
- Verbesserung der Ausführungseffizienz für den Aufgabenlastausgleich im verteilten System
- Variationaler Autoencoder (VAE)
Variationaler Autoencoder (VAE)
- Encoder-Decoder-Architektur
- Variational => Hochgradig regulierter Encoder
- ETrained zur Minimierung des Rekonstruktionsfehlers der ursprünglichen Eingabe und der rekonstruierten Ausgabe
- Variationaler Autoencoder (VAE)
75-faches Datensatzwachstum in weniger als 2 Monaten
1.) Aufnahme vorhandener Datensätze : Das proprietäre System ermöglicht die Aufnahme aller vorhandenen Netzwerkerfassungsdatensätze mit flexibler Unterstützung für jedes Kennzeichnungssystem.
2.) Zero Day Sampling aus der freien Wildbahn : Das System ermöglicht die Erfassung und Simulation neuer Bedrohungen für zusätzliche Datenstichproben
3.) Datengenerierung durch Simulation : Die ThreatATI-Datenbank und das proprietäre Aufnahmesystem ermöglichen die Stichprobennahme und Erweiterung katalogisierter Bedrohungen aus proprietären und öffentlichen Bedrohungsdatenbanken.
Neuromorphe Verarbeitung am Rande
◯ Zwei Angebote der führenden neuromorphen Entwickler: Intel und Brainchip
◯ Kleiner Formfaktor, vielfach geringerer Stromverbrauch als GPU
◯ On-Chip-Lernen für die Bereitstellung netzwerkspezifischer Angriffserkennung
Trading Spotlight
Antwort auf Beitrag Nr.: 75.863.126 von Konrador am 30.05.24 09:35:08hier wollte ich nur sagen das AKIDA, der Vorsprung hat, kann direkt am Chip lernen und verbraucht weniger Energie als Loihi
!
Dieser Beitrag wurde von SelfMODus moderiert. Grund: Schreiben Sie bitte Diskussionsbeiträge zum Thema des Threads, bleiben Sie bitte sachlich, prüfen Sie bitte ihre Quellenangaben.!
Dieser Beitrag wurde von SelfMODus moderiert. Grund: Schreiben Sie bitte Diskussionsbeiträge zum Thema des Threads, bleiben Sie bitte sachlich, prüfen Sie bitte ihre Quellenangaben.
Antwort auf Beitrag Nr.: 75.861.719 von CAFliege am 29.05.24 22:37:39Kümmert sich schon einmal jemand um die Sterbebegleitung des Unternehmens?
Tessa macht das gleiche mit mir bei Myomo Forum weiter- also Mobbing im Internet ist auch strafbar- das sollte er jetzt wissen.
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