Երկուշաբթի, 10 Նոյեմբեր 2025

Այս հոդվածը ուսումնասիրում է նորարար AI‑ը ուղեկցող ինժեներ, որը համակցում է մեծ լեզվի մոդելները և գործունակ գիտելիքների գրաֆը, որպեսզի ավտոմատ առաջարկի առավել համապատասխան ապացույցները ապահովության հարցման համար, ապահովելով ճիշտբանությունն ու արագությունը համաձայնության թիմերի համար։

շաբաթ, 8 ნოեմբեր 2025

ձեռքով կատարվող անվտանգության հարցաշարների գործընթացները դանդաղ են, սխալ prone և հաճախ դարձված են առանձնացված. Այս հոդվածը ներկայացնում է գաղտնիություն պաշտպանության ֆեդերալացված գիտելիքների գրաֆիկի ճարտարաճը, որը թույլ է տալիս մի քանի կազմակերպություններին ապահովով կիսվել համատեղական տեղեկատվությամբ, բարելավել պատասխանների ճշգրտությունը և կրճատել պատասխանման ժամանակը՝ միաժամեապոսի հետ խոսելով տվյալների գաղտնիության կանոնների հետ համաձայն:

չորեքշաբթի, Նոյ 19, 2025

Այս հոդվածը ուսումնասիրել է նորարտված ճարտարագիտություն, որը միացնում է գրաֆիկային նևրոն անջատիչները և Procurize-ի AI հարթակը՝ ապաստադները ավտոմատ կերպով ավելացնել՝քուեստիոնարիների հարցերին, գեներացնել դինամիկ վստահության գնահատականներ և ապահովել համապատասխան պատասխանի արդիականացում, երբ կանոնների միջավայրերը փոխվում են։ Ընթերցողներ կսովորեն տվյալների մոդելը, ինֆերենցիայի պայպլայինը, ինտեգրացիոն կետերը և պրակտիկ առավելությունները անվտանգության և իրավական թիմերի համար:

հինգշաբթի, Դեկ 25, 2025

Սովորեք, թե ինչպես Procurize-ի նոր Դինամիկ Ապացույցների Ժամանակացույցի Շարժիչը (DETE) օգտագործում է իրական‑ժամանակ γνώման գրաֆ, որպեսզի միախառնե քաղաքականության հատվածները, ակնադեմների հոսքերը և վիճակագրական հղքերը, հանգստացնում է անմիջական, դիտելի պատասխաններ անվտանգության հարցաթերթիկների համար, հեռացնելով ձեռքով միաձուլման և տարբերակների կառավարումից առաջացող սխալները:

շաբաթ, Նոյեմբեր 8, 2025

Այս հոդվածը ուսումնասիրում է նորարար Դինամիկ ապացույցների հատկանիշների շարժիչը, որը հիմնված է գրաֆական նյարդային ցանցերով (GNNs). Քննելով քաղաքականության պարբերությունների, վերահսկման արհեստագրումների և կարգավորման պահանջների միջև կապերը, շարժիչը ապահովում է իրական‑ժամանակ, ճշգրիտ ապացույցի առաջարկներ անվտանգության հարցաշարքերի համար: Կարդացողները կսովորեն GNN‑ների հիմկանճարները, ճարտարապետական դիզայնը, Procurize-ի հետ ինտեգրման մեթոդները և գործնական քայլերը, ինչպես իրականացնել անվտանգ, ապացուցելի լուծում, որը զգալիորեն նվազեցնում է ձեռքով աշխատավարձը, միաժամանակ բարձրացնում համապատասխանության վստահությունը:

վերև
Ընտրել լեզուն