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Big Data è qui per rimanere, e giocherà un ruolo sempre crescente nel futuro. Oggi, enormi quantità di dati viene generato attraverso una varietà di sistemi, come lo shopping online, banking, in streaming, i motori di ricerca e social media / siti di networking. La domanda è come molte organizzazioni che sono realmente in grado di sfruttare le opportunità che sono sepolti in tali grandi magazzini di dati? Chiaramente, le aziende che sono in grado di farlo avranno una migliore possibilità di comprendere le preferenze e il comportamento dei loro clienti, con un conseguente vantaggio competitivo. Garantendo la privacy dei dati per gli utenti è una priorità assoluta nella visione della tecnologia di QuanoX. Raggiungiamo questo obiettivo in uno sforzo congiunto tra QuanoX ei suoi partner commerciali. A nostro parere, la proprietà dei dati e la possibilità per gli utenti di controllare i propri dati è una questione importante che deve essere affrontato dal punto di vista della privacy. Il nostro sistema di mira pertanto ad assicurare che l'utente possiede i propri dati, e quindi hanno il diritto di visualizzare, scaricare, ed eliminarlo in un dato momento. Il nostro core business è quello di fornire raccomandazioni in tempo reale si incrociano i media, schermi, e il consumo, sulla base di accesso ai dati di grandi dimensioni in combinazione con un focus molto forte della privacy. L'obiettivo è quello di battere il mercato attuale nel fornire raccomandazioni migliori e più rilevanti sulla base di un insieme sostanziale e ampia dei dati, pur ponendo il consumatore al centro come il "re dei dati", in pieno controllo di tutti i dati relativi alla loro . Big Data è qui per rimanere, e giocherà un ruolo sempre crescente nel futuro. Oggi, enormi quantità di dati viene generato attraverso una varietà di sistemi, come lo shopping online, banking, in streaming, i motori di ricerca e social media / siti di networking. La domanda è come molte organizzazioni che sono realmente in grado di sfruttare le opportunità che sono sepolti in tali grandi magazzini di dati? Chiaramente, le aziende che sono in grado di farlo avranno una migliore possibilità di comprendere le preferenze e il comportamento dei loro clienti, con un conseguente vantaggio competitivo. Garantendo la privacy dei dati per gli utenti è una priorità assoluta nella visione della tecnologia di QuanoX. Raggiungiamo questo obiettivo in uno sforzo congiunto tra QuanoX ei suoi partner commerciali. A nostro parere, la proprietà dei dati e la possibilità per gli utenti di controllare i propri dati è una questione importante che deve essere affrontato dal punto di vista della privacy. Il nostro sistema di mira pertanto ad assicurare che l'utente possiede i propri dati, e quindi hanno il diritto di visualizzare, scaricare, ed eliminarlo in un dato momento. Il nostro core business è quello di fornire raccomandazioni in tempo reale si incrociano i media, schermi, e il consumo, sulla base di accesso ai dati di grandi dimensioni in combinazione con un focus molto forte della privacy. L'obiettivo è quello di battere il mercato attuale nel fornire raccomandazioni migliori e più rilevanti sulla base di un insieme sostanziale e ampia dei dati, pur ponendo il consumatore al centro come il "re dei dati", in pieno controllo di tutti i dati relativi alla loro . QuanoX S & agrave; rl 24, Viale Monterey L-2163 Lussemburgo Ci sforziamo di costruire un motore di raccomandazione che migliora adattività, la diversità, e la privacy. Uniamo il vantaggio del parallelismo del software con l'accelerazione hardware, insieme con la virtualizzazione su un servizio cloud. La scalabilità è di grande importanza per il nostro prodotto. La virtualizzazione offre l'efficienza e le capacità che non sono possibili quando costretti all'interno di un mondo fisico. Il vantaggio della virtualizzazione è l'elasticità in cui la capacità di calcolo può essere scalato verso l'alto o verso il basso, su richiesta, regolando il numero di macchine virtuali in esecuzione su un determinato server fisico. Inoltre, la nostra tecnologia in attesa di brevetto affronta molteplici aspetti della vita privata, e integra questi in una soluzione di prodotto unificata, in stretta collaborazione con i nostri partner commerciali. Big Data è qui per rimanere, e giocherà un ruolo sempre crescente nel futuro. Oggi, enormi quantità di dati viene generato attraverso una varietà di sistemi, come lo shopping online, banking, in streaming, i motori di ricerca e social media / siti di networking. La domanda è come molte organizzazioni che sono realmente in grado di sfruttare le opportunità che sono sepolti in tali grandi magazzini di dati? Chiaramente, le aziende che sono in grado di farlo avranno una migliore possibilità di comprendere le preferenze e il comportamento dei loro clienti, con un conseguente vantaggio competitivo. La sfida di lavorare con grande dati risiede nella costruzione di un'infrastruttura che in modo efficiente in grado di raccogliere, archiviare ed elaborare grandi quantità di dati. In genere, questo richiede l'utilizzo di un servizio e di virtualizzazione tecnologie cloud per la flessibilità e la scalabilità. Lavorare con grandi dati porta anche a un altro tipo di responsabilità in termini di privacy e sicurezza dei dati raccolti, generati e trasformati. General-Purpose computing on unità di elaborazione grafica Tenendo presente i grandi dati e lo scopo di un motore di raccomandazione, ci concentriamo su temi critici quali l'efficienza, la complessità e la scalabilità, quando si progetta la nostra architettura implementazione del cloud e la strategia. In termini di dati di grandi dimensioni, tradizionali cluster data center con CPU vengono lentamente sostituiti con data center eterogenei, offrendo una combinazione di CPU e GPU della tecnologia. A questo scopo, sfruttiamo l'accelerazione hardware, in termini di GPGPU, che offre un vantaggio quando i dati devono essere trattati simultaneamente e in parallelo, e dove la quantità di dati è grande. Sfruttando GPGPUs e software il parallelismo può sbloccare la capacità di elaborazione che è necessario per l'analisi e l'elaborazione di dati di grandi dimensioni. La nostra tecnologia si basa su che siamo in grado di sfruttare in modo efficiente ed efficace la potenza della CPU / GPU. Abbiamo quindi utilizzare Open Computing Language (OpenCL). Lo sviluppo di un sistema di calcolo parallelo è una sfida importante ed è qualcosa che deve essere integrato nella progettazione architettonica. Il raggiungimento di questo prestazioni accelerate richiede che gli algoritmi sono progettati conseguenza all'architettura GPU, che è significativamente diversa dall'architettura CPU. Come early adopter, progettando il nostro sistema da iniziare a costruire l'architettura della GPU, si evita la necessità di convertire preesistente software per un sistema GPU, e in grado di mettere a fuoco direttamente sulla progettazione correttamente il sistema in modo ottimale. aspetto Profiling di riservatezza dei dati Garantendo la privacy dei dati per gli utenti è una priorità assoluta nella visione della tecnologia di QuanoX. Raggiungiamo questo obiettivo in uno sforzo congiunto tra QuanoX ei suoi partner commerciali. Ad esempio, risolviamo l'aspetto di profili personali di privacy suddividendo il personale e dei dati comportamentali tra QuanoX ei suoi partner commerciali. Ciò significa che QuanoX gestirà solo i dati comportamentali anonimi, utilizzare questo per costruire i modelli di comportamento per il sistema di raccomandazione, senza effettiva conoscenza dell'identità degli utenti. Abbiamo poi trasferisce di nuovo un elenco raccomandazione ai nostri partner commerciali, senza condividere i modelli comportamentali utilizzate, garantendo un livello di separazione tra i dati personali e comportamentali. Un altro strato di privacy deriva dal modo in cui il nostro sistema di raccomandazione in attesa di brevetto opera. I modelli comportamentali nel nostro sistema di raccomandazione è costruito intorno a un grande numero di utenti comportamentale dei dati, in modo collaborativo, il che significa che ogni utente è, in un certo senso, un contributo ai modelli di comportamento. Ciò implica che i modelli comportamentali utilizzate non sono unici per un particolare utente. Proprietà e controllo aspetto della riservatezza dei dati A nostro parere, la proprietà dei dati e la possibilità per gli utenti di controllare i propri dati è una questione importante che deve essere affrontato dal punto di vista della privacy. Il nostro sistema di mira pertanto ad assicurare che l'utente possiede i propri dati. e hanno quindi il diritto di visualizzare, scaricare, ed eliminarlo in un dato momento. Il concetto alla base sistemi di raccomandazione sono basati su algoritmi di apprendimento diverse macchine, dove l'obiettivo è quello di consentire a un computer di adattarsi e imparare dai dati. L'apprendimento è una questione di modelli di estrazione che possono essere utilizzati per prendere decisioni o di prevedere le cose. Ci saranno principalmente concentrati sul problema della apprendimento non supervisionato. vale a dire cercando di trovare la struttura nascosta nei dati senza etichetta. L'idea alla base di clustering è dividere un insieme di osservazioni in sottoinsiemi in modo che le osservazioni nello stesso cluster sono simili tra loro in un certo senso matematico. Il clustering è utile per somiglianza o dissomiglianza analisi poiché la natura complessa dei dati è ora rappresentata con un numero fisso di cluster. Lo scopo della riduzione dimensionalità è quello di trovare una rappresentazione bassa dimensionalità dei dati elevate dimensioni. che cattura la maggior parte della struttura essenziale dei dati. Un'altra classe di metodi di apprendimento non supervisionato è modelli probabilistici, vale a dire la costruzione di modelli parametrizzati o modellare la densità dei dati. L'idea alla base di modellazione probabilistica è che i dati sono in qualche modo generato da una sorgente probabilistico nascosta, che intendiamo modellare attraverso un tecniche come quelli sopra menzionati. QuanoX S & agrave; rl 24, Viale Monterey L-2163 Lussemburgo Quanox Avviso importante: Il database internazionale Drugs. com è in versione beta. Ciò significa che è ancora in fase di sviluppo e potrebbe contenere imprecisioni. Non è inteso come un sostituto per l'esperienza e il giudizio del medico, farmacista o altro operatore sanitario. Essa non deve essere interpretata in modo da indicare che l'uso di qualsiasi farmaco in qualsiasi paese è sicuro, appropriato o efficace per voi. Consultare il proprio medico prima di assumere qualsiasi farmaco. questa pagina è stata utile? Big Data è qui per rimanere, e giocherà un ruolo sempre crescente nel futuro. Oggi, enormi quantità di dati viene generato attraverso una varietà di sistemi, come lo shopping online, banking, in streaming, i motori di ricerca e social media / siti di networking. La domanda è come molte organizzazioni che sono realmente in grado di sfruttare le opportunità che sono sepolti in tali grandi magazzini di dati? Chiaramente, le aziende che sono in grado di farlo avranno una migliore possibilità di comprendere le preferenze e il comportamento dei loro clienti, con un conseguente vantaggio competitivo. Garantendo la privacy dei dati per gli utenti è una priorità assoluta nella visione della tecnologia di QuanoX. Raggiungiamo questo obiettivo in uno sforzo congiunto tra QuanoX ei suoi partner commerciali. A nostro parere, la proprietà dei dati e la possibilità per gli utenti di controllare i propri dati è una questione importante che deve essere affrontato dal punto di vista della privacy. Il nostro sistema di mira pertanto ad assicurare che l'utente possiede i propri dati, e quindi hanno il diritto di visualizzare, scaricare, ed eliminarlo in un dato momento. Il nostro core business è quello di fornire raccomandazioni in tempo reale si incrociano i media, schermi, e il consumo, sulla base di accesso ai dati di grandi dimensioni in combinazione con un focus molto forte della privacy. L'obiettivo è quello di battere il mercato attuale nel fornire raccomandazioni migliori e più rilevanti sulla base di un insieme sostanziale e ampia dei dati, pur ponendo il consumatore al centro come il "re dei dati", in pieno controllo di tutti i dati relativi alla loro . Big Data è qui per rimanere, e giocherà un ruolo sempre crescente nel futuro. Oggi, enormi quantità di dati viene generato attraverso una varietà di sistemi, come lo shopping online, banking, in streaming, i motori di ricerca e social media / siti di networking. La domanda è come molte organizzazioni che sono realmente in grado di sfruttare le opportunità che sono sepolti in tali grandi magazzini di dati? Chiaramente, le aziende che sono in grado di farlo avranno una migliore possibilità di comprendere le preferenze e il comportamento dei loro clienti, con un conseguente vantaggio competitivo. Garantendo la privacy dei dati per gli utenti è una priorità assoluta nella visione della tecnologia di QuanoX. Raggiungiamo questo obiettivo in uno sforzo congiunto tra QuanoX ei suoi partner commerciali. A nostro parere, la proprietà dei dati e la possibilità per gli utenti di controllare i propri dati è una questione importante che deve essere affrontato dal punto di vista della privacy. Il nostro sistema di mira pertanto ad assicurare che l'utente possiede i propri dati, e quindi hanno il diritto di visualizzare, scaricare, ed eliminarlo in un dato momento. Il nostro core business è quello di fornire raccomandazioni in tempo reale si incrociano i media, schermi, e il consumo, sulla base di accesso ai dati di grandi dimensioni in combinazione con un focus molto forte della privacy. L'obiettivo è quello di battere il mercato attuale nel fornire raccomandazioni migliori e più rilevanti sulla base di un insieme sostanziale e ampia dei dati, pur ponendo il consumatore al centro come il "re dei dati", in pieno controllo di tutti i dati relativi alla loro . QuanoX S & agrave; rl 24, Viale Monterey L-2163 Lussemburgo