<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Edge AI on Formize.com tinklaraštis</title><link>https://blog.formize.com/lt/tags/edge-ai/</link><description>Recent content in Edge AI on Formize.com tinklaraštis</description><generator>Hugo</generator><language>lt</language><atom:link href="https://blog.formize.com/lt/tags/edge-ai/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Kraštų AI sintetinės duomenų kilmės ir patikimumo su Formize</title><link>https://blog.formize.com/lt/edge-ai-synthetic-data-provenance-and-trust/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.formize.com/lt/edge-ai-synthetic-data-provenance-and-trust/</guid><description>&lt;h1 id="kraštų-ai-sintetinės-duomenų-kilmės-ir-patikimumo-su-formize">Kraštų AI sintetinės duomenų kilmės ir patikimumo su Formize&lt;/h1>
&lt;p>Kraštų AI pertvarko pramonės šakas – nuo autonominių transporto priemonių iki pramoninio IoT, tačiau paskirstyta kraštų įrenginių prigimtis sukelia naujus iššūkius sintetinių duomenų valdymui. Sintetiniai duomenys – generuojami siekiant apsaugoti privatumą, išlaikant statistinę naudingumą – turi būti sekami, audituojami ir apsaugoti nuo klastojimo bet kurioje jų naudojimo vietoje. Tradiciniai centralizuoti duomenų valdymo procesai nesugeba išlaikyti tempą, kai reikia reaguoti į mažą delsą, periodišką ryšio trūkumą ir įvairią įrenginių aparatūrą kraštų diegimuose.&lt;/p></description></item></channel></rss>