<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Synthetic Data Provenance on وبلاگ Formize.com</title><link>https://blog.formize.com/fa/tags/synthetic-data-provenance/</link><description>Recent content in Synthetic Data Provenance on وبلاگ Formize.com</description><generator>Hugo</generator><language>fa</language><atom:link href="https://blog.formize.com/fa/tags/synthetic-data-provenance/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>اثبات اصالت داده‌های مصنوعی هوش مصنوعی لبه‌ای و اعتماد با فرمیز</title><link>https://blog.formize.com/fa/edge-ai-synthetic-data-provenance-and-trust/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.formize.com/fa/edge-ai-synthetic-data-provenance-and-trust/</guid><description>&lt;h1 id="اثبات-اصالت-دادههای-مصنوعی-هوش-مصنوعی-لبهای-و-اعتماد-با-فرمیز">اثبات اصالت داده‌های مصنوعی هوش مصنوعی لبه‌ای و اعتماد با فرمیز&lt;/h1>
&lt;p>هوش مصنوعی لبه‌ای در حال تحول صنایع از وسایل نقلیه خودران تا اینترنت اشیاء صنعتی است، اما طبیعت توزیع‌شدهٔ دستگاه‌های لبه‌ای چالش‌های جدیدی برای حاکمیت داده‌های مصنوعی ایجاد می‌کند. داده‌های مصنوعی — که برای حفظ حریم خصوصی در حالی که کاربرد آماری را حفظ می‌کنند تولید می‌شوند — باید قابل ردیابی، قابل حسابرسی و مقاوم در برابر دستکاری باشند، هر جا که مصرف شوند. خطوط لولهٔ حاکمیت دادهٔ متمرکز سنتی برای هماهنگی با تأخیر کم، اتصال متناوب و محیط‌های سخت‌افزاری ناهمگن استقرارهای لبه‌ای به سختی می‌توانند گام بزنند.&lt;/p></description></item></channel></rss>