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DMG Blockchain Solutions Inc. का स्टॉक 3.3% गिर गया, कम व्यापारिक मात्रा के बीच
डीएमजी ब्लॉकचेन सॉल्यूशंस इंक. (CVE:DMGI - मुफ्त रिपोर्ट प्राप्त करें) ने गुरुवार को मध्याह्न ट्रेडिंग के दौरान अपने शेयरों में 3. 3% की गिरावट देखी। स्टॉक C$0. 29 तक गिर गया और अंतिम बार C$0. 29 पर ट्रेड हुआ। इस दौरान लगभग 187, 252 शेयरों का लेनदेन हुआ, जो औसत दैनिक मात्रा 325, 565 शेयरों से 42% कम है। इसने पहले C$0. 30 पर बंद किया था। डीएमजी ब्लॉकचेन सॉल्यूशंस के मूल्य प्रदर्शन कंपनी का वर्तमान अनुपात 2. 17 है, त्वरित अनुपात 1. 19 है, और ऋण-से-इक्वीटी अनुपात 16. 56 है। इसकी मार्केट कैपिटलाइज़ेशन C$57. 99 मिलियन है, और पी/ई अनुपात -9. 23 है, साथ ही इसकी बीटा 4. 96 है। 50-दिन चलती औसत कीमत C$0. 25 है, जबकि 200-दिन चलती औसत कीमत C$0. 33 है। डेमजी ब्लॉकचेन सॉल्यूशंस के बारे में (मुफ्त रिपोर्ट प्राप्त करें) कनाडा में कार्यरत, डीएमजी ब्लॉकचेन सॉल्यूशंस इंक.
एक ब्लॉकचेन और क्रिप्टोकरेन्सी कंपनी है। यह डिजिटल समाधानों का प्रबंधन, संचालन, और विकास करता है, जो ब्लॉकचेन इकोसिस्टम का मुद्रीकरण करने के लिए लक्षित है। कंपनी ट्रांजेक्शन वेरिफिकेशन, को-लोकेशन होस्टिंग, डेटा सेंटर अनुकूलन, और अवसंरचना परामर्श सेवाएं भी प्रदान करती है। विशेष आलेख - पाँच स्टॉक्स जो हमें डीएमजी ब्लॉकचेन सॉल्यूशंस से बेहतर लगते हैं - अंदरूनी खरीदारी समझाई गई: निवेशकों को क्या जानना चाहिए - जॉबी शेयरों में अस्थिरता: हाल की गिरावट के पीछे क्या है? - डिविडेंड ग्रोथ निवेशकों के लिए 5 छूट वाले अवसर - क्यों कैर्निवल हो सकता है सबसे अंतिम ट्यून-टेक नॉन-टेक ग्रोथ स्टॉक - खरीदने के लिए 10 सर्वश्रेष्ठ एयरलाइन स्टॉक्स - सुपर माइक्रो कंप्यूटर स्टॉक ने सऊदी आदेशों पर नई दिशा देखी यह वास्तविक समय समाचार अलर्ट नैरेटर साइंस तकनीक और मार्केटबीट के वित्तीय डेटा का उपयोग करके बनाया गया है ताकि पाठकों को सबसे तेज़ और सटीक रिपोर्टिंग प्रदान की जा सके। कहानी को प्रकाशन से पहले मार्केटबीट की संपादकीय टीम ने समीक्षा की। इस कहानी के बारे में प्रश्न या टिप्पणियों के लिए, कृपया contact@marketbeat. com पर संपर्क करें। क्या आप अभी डेमजी ब्लॉकचेन सॉल्यूशंस में $1, 000 निवेश करना चाहेंगे? डेमजी ब्लॉकचेन सॉल्यूशंस में निवेश करने से पहले, इसे ध्यान में रखें: मार्केटबीट वॉल स्ट्रीट के उच्चतम रेटिंग और सबसे अच्छा प्रदर्शन कर रहे अनुसंधान विश्लेषकों और उनके द्वारा दैनिक सुझाए गए स्टॉक्स की निगरानी करता है। इसने पाँच स्टॉक्स की पहचान की है जिन्हें शीर्ष विश्लेषक अपने ग्राहकों को चुपचाप खरीदने की सलाह दे रहे हैं, इससे पहले कि व्यापक बाजार ध्यान दे—और डीएमजी ब्लॉकचेन सॉल्यूशंस इसमें शामिल नहीं है। हालांकि, वर्तमान में विश्लेषकों से डीएमजी ब्लॉकचेन सॉल्यूशंस को होल्ड रेटिंग मिल रही है, लेकिन प्रमुख विश्लेषक मानते हैं कि ये पाँच स्टॉक बेहतर खरीदारी के अवसर प्रस्तुत करते हैं।
Brief news summary
DMG Blockchain Solutions Inc. (CVE:DMGI), एक कनाडाई ब्लॉकचेन और क्रिप्टोकरेन्सी कंपनी है, जिसकी शेयर कीमत गुरुवार को 3.3% गिरकर C$0.29 रह गई, जबकि पिछली कीमत C$0.30 थी। ट्रेडिंग वॉल्यूम लगभग 187,252 शेयर था, जो दैनिक औसत 325,565 शेयर से 42% कम है। कंपनी, जिसकी कुल कीमत C$57.99 मिलियन है, जैसे कि ट्रांज़ैक्शन वेरिफिकेशन, को-लोकेशन होस्टिंग, डेटा सेंटर अनुकूलन, और इंफ्रास्ट्रक्चर कंसल्टिंग जैसी सेवाएँ प्रदान करती है। वित्तीय मेट्रिक्स दर्शाते हैं कि इसका उच्च ऋण-से-इक्विटी अनुपात 16.56 है, वर्तमान अनुपात 2.17 है, और त्वरित अनुपात 1.19 है, जो तरलता के साथ-साथ उल्लेखनीय ऋणभार को भी दर्शाता है। इसका स्टॉक उच्च वोलटिलिटी दिखाता है, जिसका बीटा 4.96 है; 50-दिन और 200-दिन चलती औसतें क्रमशः C$0.25 और C$0.33 पर हैं। नकारात्मक P/E अनुपात -9.23 हाल के आय संघर्षों को दर्शाता है। ब्लॉकचेन क्षेत्र में सक्रिय भूमिका के बावजूद, वॉल स्ट्रीट विश्लेषक DMG Blockchain को होल्ड के रूप में रेट करते हैं, जो सुझाते हैं कि अन्य स्टॉक्स बेहतर अवसर प्रस्तुत कर सकते हैं। यह सारांश नवीनतम वित्तीय डेटा और MarketBeat विश्लेषण को दर्शाता है।
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वायरलेस सेंसर नेटवर्क और टाइम शिफ्टेड विश्लेषण का उप…
ब्लॉकचेन तकनीक ने इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) सिस्टम में सुरक्षा और निजता को बढ़ाने के लिए एक मजबूत समाधान के रूप में 자리 बनाई है, क्योंकि यह डेटा संग्रह को विकेंद्रित करता है और क्रिप्टोग्राफी के माध्यम से लेनदेन को सुरक्षित बनाता है, जिससे डेटा अपरिवर्तनीयता सुनिश्चित होती है और अनधिकृत पहुंच से सुरक्षा मिलती है। प्रारंभिक काम में स्मार्ट होम्स के लिए हल्के ब्लॉकचेन फ्रेमवर्क का प्रस्ताव किया गया था, जिसका उद्देश्य उपयोगकर्ता डेटा को बाहरी हमलों से सुरक्षित करना था। स्मार्ट अनुबंध further स्वचालित रूप से डिवाइस क्रियाएं निर्धारित ट्रिगर्स के आधार पर नियंत्रित करते हैं। हालाँकि, ब्लॉकचेन की गणनात्मक आवश्यकताएँ और सहमति तंत्र विलंब उत्पन्न कर सकते हैं, जिससे वास्तविक समय की अनुप्रयोगों में दक्षता कम हो सकती है। ब्लॉकचेन को मशीन लर्निंग (ML) के साथ मिलाने का प्रयास चल रहा है ताकि 6G नेटवर्क में सुरक्षा प्रबंधन को बेहतर बनाया जा सके और स्मार्ट सिटी संरचनाओं का अनुकूलन किया जा सके, जिससे ऊर्जा और यातायात जैसे क्षेत्रों में पारदर्शिता, सुरक्षा और दक्षता बढ़े। ब्लॉकचेन के अनुप्रयोग भी IoT स्मार्ट उपकरणों की सुरक्षा और निजता को मजबूत बनाते हैं। प_predictive temperature control में ML का प्रयोग इसकी प्रतिक्रिया क्षमता और ऊर्जा दक्षता को बढ़ाने के कारण तेजी से बढ़ रहा है। ML एल्गोरिदम ऐतिहासिक इनडोर तापमान, उपस्थिति और मौसम डेटा का विश्लेषण करते हैं ताकि ताप या ठंडक की आवश्यकताओं का पूर्वानुमान लगाया जा सके, जिससे पूर्वकालीन प्रणाली समायोजन संभव हो सके। अध्ययन बताते हैं कि ML आधारित नियंत्रण प्रणाली प्रतिक्रिया प्रणाली की तुलना में ऊर्जा खपत को 18% तक कम कर सकती है। ऐसी पूर्वानुमान प्रणाली को मजबूत, सुरक्षित डेटा हैंडलिंग की आवश्यकता होती है ताकि रीयल-टाइम और ऐतिहासिक इनपुट को संसाधित किया जा सके। एज-कंप्यूटिंग का उपयोग इन बार-बार क्लाउड प्रोसेसिंग विलंब और बैंडविड्थ समस्याओं को कम करने के लिए किया जाता है, जिससे रीयल-टाइम निर्णय लेना बेहतर होता है, विशेष रूप से स्मार्ट तापमान नियंत्रण के लिए। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) और ब्लॉकचेन तकनीकों के बीच सहयोग औद्योगिक उत्पादकता, संचालन की विश्वसनीयता और डेटा सुरक्षा को उल्लेखनीय रूप से बढ़ाता है। स्पष्टीकरणयोग्य AI को ब्लॉकचेन के साथ मिलाकर वित्तीय निर्णय लेने में पारदर्शिता और विश्वास बढ़ता है। स्मार्ट होम फ्रेमवर्क, जो ब्लॉकचेन और डीप लर्निंग मॉडल का उपयोग करते हैं, ऊर्जा दक्षता, सुरक्षा, और स्वचालन में प्रगति दिखाते हैं। डिफरेंशियल प्राइवेसी मॉडल को ब्लॉकचेन के साथ मिलाकर उपयोगकर्ता डेटा की निजता की बेहतर सुरक्षा की जाती है। BEDS जैसे सिस्टम स्मार्ट होम्स और वाहनों में डेटा प्रबंधन को बेहतर बनाते हैं, जिससे सेंसर डेटा का कुशल निर्धारण होता है। ब्लॉकचेन और वायरलेस सेंसर नेटवर्क (WSNs) के संयुक्त प्रयास डेटा की अखंडता और विश्वसनीयता को बढ़ाते हैं, जबकि नई स्वार्म इंटेलिजेंस विधियां WSN की सुरक्षा और दक्षता को मजबूत करती हैं। अन्य शोध माइक्रोग्रिड संचालन, वायरलेस बिजली स्थानांतरण प्रणालियों, और स्मार्ट होम्स में नवीकरणीय ऊर्जा को बेहतर बनाने के लिए उन्नत पूर्वानुमान और अनुसूचना का उपयोग करते हैं, अक्सर ML एल्गोरिदम के संयोजन से ऊर्जा खपत की पूर्वानुमान हैं। उपभोक्ता का विश्वास AI-संचालित स्मार्ट होम उपकरणों को अपनाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, और इससे इन तकनीकों के प्रयोग की इच्छा प्रभावित होती है। समीक्षाएँ ऊर्जा प्रबंधन पर केंद्रित हैं जो तापमान नियंत्रण और दक्षता को अनुकूल बनाता है, जबकि ब्लॉकचेन का विश्लेषण स्मार्ट होम डेटा विनिमय की सुरक्षा पर है। WSNs रीयल-टाइम डेटा संग्रह में प्रमुख हैं, जो पूर्वानुमान तापमान नियंत्रण फ्रेमवर्क में ऊर्जा दक्षता बढ़ाने के लिए विभिन्न ML रणनीतियों का उपयोग करते हैं। ब्लॉकचेन-सक्षम विकेंद्रीकृत ऊर्जा व्यापार स्मार्ट होम ऊर्जा प्रबंधन लक्ष्यों के साथ मेल खाता है। डेटा संग्रह तरीके ऊर्जा उपयोग को कम करने और सटीकता बढ़ाने के लिए WSN के प्रदर्शन का अनुकूलन करते हैं। संज्ञानात्मक एजेंट IoT संदर्भ-आगत अनुकूलता सक्षम बनाते हैं। नवीन हाइब्रिड वास्तुकलाएं और एजेंट-आधारित एल्गोरिदम संसाधन खोज और नोड लोकलाइजेशन को बेहतर बनाते हैं, जिससे IoT नेटवर्क की स्केलेबिलिटी और सुरक्षा मजबूत होती है। यह कार्य मुख्य रूप से (1) AI और ब्लॉकचेन के संयुक्त प्रयोग से पूर्वानुमान तापमान प्रबंधन और सुरक्षित डेटा हैंडलिंग; (2) पूर्वानुमान शेड्यूलिंग और गतिशील घटना पहचान को मिलाने वाले फ्रेमवर्क का विकास; और (3) ऊर्जा दक्षता, सुरक्षा, और स्केलेबिलिटी के प्रदर्शन का मूल्यांकन में योगदान देता है। हालांकि प्रगति हुई है, फिर भी कुछ खामियां बनी हुई हैं: तापमान नियंत्रण के लिए ब्लॉकचेन का पूर्वानुमान ML के साथ सीमित संयोजन सुरक्षित और अनुकूलित समाधानों को अवरुद्ध करता है; कई प्रणालियों में मजबूत डेटा सुरक्षा के साथ पूर्वानुमान नियंत्रण नहीं है; क्लाउड-केंद्रित प्रोसेसिंग विलंब और गणनात्मक बाधाएं वास्तविक समय प्रतिक्रिया में बाधा बनती हैं; और ऊर्जा प्रबंधन को अक्सर गतिशील मूल्य निर्धारण और विकेंद्रीकृत व्यापार की संभावनाओं को नहीं अपनाया जाता है। यह पेपर इन खामियों को दूर करने के लिए Aआई-सक्षम ब्लॉकचेन फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है, जिसमें WSN, ML आधारित पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण, और एज कंप्यूटिंग को समय-शिफ्ट किए गए डेटा प्रसंस्करण के साथ जोड़ा गया है। मुख्य नवाचारों में शामिल हैं: पूर्वानुमान ML के साथ सुरक्षित ब्लॉकचेन समर्थित नियंत्रित तापमान प्रबंधन; विलंबता कम करने के लिए स्थानीय डेटा प्रसंस्करण और समय-शिफ्ट विश्लेषण का उपयोग; उन्नत WSN के माध्यम से सटीक घटना पहचान और ऊर्जा न्यूनतम करने के लिए पूर्वानुमान शेड्यूलिंग; स्मार्ट अनुबंधों का उपयोग कर गतिशील कीमतों पर पीयर-टू-पीयर ऊर्जा व्यापार; और बेहतर ऊर्जा दक्षता तथा सुरक्षित विकेंद्रीकृत प्रबंधन के साथ स्केलेबिलिटी। इस क्षेत्र में विभिन्न AI/ML मॉडल का उपयोग किया जाता है: कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (ANNs) और डीप न्यूरल नेटवर्क जटिल गैर-रेखीय समय-श्रृंखला मॉडल करते हैं, जो तापमान और ऊर्जा पूर्वानुमान में सहायक हैं; सपोर्ट वेक्टर मशीनें (SVMs) उच्च-आयामी डेटा पर रिग्रेशन करती हैं; रैंडम फॉरेस्ट (RF) मजबूत कीसंख्या वाली पूर्वानुमान प्रदान करता है; रिकरंट न्यूरल नेटवर्क (RNNs) और लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी (LSTM) समय-निर्भर पूर्वानुमान में उत्कृष्ट हैं; निर्णय वृक्ष (DT) तापमान नियंत्रण के लिए व्याख्येय निर्णय लेने का मॉडल बनाते हैं। ये मॉडल HVAC सिस्टम के अनुकूलन में पूर्वानुमान की सटीकता बढ़ाते हैं। समस्या के स्वरूपण में तापमान डाइनामिक्स को हीट ट्रांसफर के आधार पर मॉडल करना, ML का उपयोग कर भविष्य के तापमान और ऊर्जा उपयोग का पूर्वानुमान लगाना, और नियंत्रण कानूनों का प्रयोग कर इनडोर तापमान को उपयोगकर्ता प्राथमिकताओं में बनाए रखना शामिल है। आराम के मापदंडों के अंतर्गत ऊर्जा खपत को कम किया जाता है। समय-शिफ्ट विश्लेषण गैर-जरूरी गणना को ऑफ-पीक समय में स्थानांतरित करता है, जिससे पीक पर गणना की समस्याएं कम होती हैं। ब्लॉकचेन सेंसर डेटा और नियंत्रण संकेतों को सुरक्षित बनाता है, क्योंकि यह हैश किए गए, अपरिवर्तनीय ब्लॉक्स में स्टोर करता है, जिससे डेटा की अखंडता और पारदर्शिता सुनिश्चित होती है। गतिशील हीटिंग/कूलिंग घटनाओं का पता तापमान परिवर्तन दर के माध्यम से चलता है, और पर्यावरणीय बदलाव को ध्यान में रखते हुए ML का उपयोग Thresholds को अनुकूलित करता है। पूर्वानुमानित अनुसूची ऐतिहासिक घटनाओं के पैटर्न का उपयोग कर हीटिंग आवश्यकताओं की पूर्व कल्पना करता है, जिससे पूर्व-सक्रिय और ऊर्जा दक्ष क्रिया संभव होती है। एक मुख्य नवाचार स्मार्ट होम्स के बीच ब्लॉकचेन-आधारित विकेंद्रीकृत ऊर्जा व्यापार है, जिसमें अतिरिक्त नवीकरणीय ऊर्जा को स्मार्ट अनुबंधों का उपयोग करके गतिशील मूल्यों पर सुरक्षित रूप से व्यापार किया जाता है। वायरलेस सेंसर नेटवर्क सक्रिय सेंसर का अनुकूली प्रबंधन कर ऊर्जा खपत को कम करते हैं, जबकि कवरेज बनाए रखते हैं। कई स्मार्ट होम्स को एजेंट के रूप में एक विकेंद्रीकृत नेटवर्क में सहयोग करके ऊर्जा लोड साझा करने और पीक मांग को घटाने में मदद मिलती है। एक अनुकूलन नियंत्रण एल्गोरिदम वास्तविक समय प्रतिक्रिया और सीखने की दर का उपयोग कर ऊर्जा उपयोग और तापमान विचलन को न्यूनतम करता है। इस सिस्टम का एल्गोरिदम ऐतिहासिक और रीयल-टाइम सेंसर डेटा को संग्रहित और पूर्वप्रसंस्कृत करता है; ML मॉडल का प्रशिक्षण करता है; तापमान और ऊर्जा उपयोग की भविष्यवाणी करता है; हीटिंग/कूलिंग घटनाओं का पता लगाता है; ब्लॉकचेन के माध्यम से सुरक्षित, अपरिवर्तनीय लॉगिंग और सहमति सुनिश्चित करता है; पूर्वानुमानित शेड्यूलिंग और अनुकूलन करता है; और प्रतिक्रिया के आधार पर डाइनामिक रूप से अनुकूलन करता है। प्रदर्शन का मूल्यांकन सटीकता, ऊर्जा बचत, स्केलेबिलिटी, और विलंभ पर किया जाता है। सिमुलेशन अध्ययन वास्तविक दुनिया के डेटा का उपयोग करते हैं, जिसमें WSN और IoT उपकरण तापमान, ऊर्जा उपयोग, और रेडिएटर की स्थिति को निगरानी करते हैं, साथ ही बाहरी मौसम डेटा भी, जो छह महीनों से कई कमरों में संग्रहित किया गया है। डेटा का पूर्वप्रसंस्करण_missing values को इंटरपोलेशन से भरना, आउट लायर्स को इंटरक्वाराइल रेंज फ़िल्टरिंग से हटाना, सामान्यीकरण करना, और समय-आधारित पैटर्न के लिए विशेषताओं को निकालना शामिल है। न्यूरल नेटवर्क मॉडल प्रशिक्षित और विज़ुअलाइज़ किए जाते हैं ताकि अनुकूलित सीखने की प्रक्रिया को प्रदर्शित किया जा सके। सिमुलेशन सिस्टम की क्षमता को प्रदर्शित करते हैं कि वह बाहरी परिवर्तनों के बीच रीयल-टाइम पूर्वानुमान नियंत्रण के माध्यम से इनडोर तापमान को स्थिर रखते हुए ऊर्जा की खपत में महत्वपूर्ण कमी लाता है। ब्लॉकचेन का उपयोग डेटा की सुरक्षा और विकेंद्रीकृत ऊर्जा व्यापार व अनुसूची का समर्थन करता है। सिस्टम जलदी ही रेडिएटर के हीट ऑन/ऑफ और कूलिंग घटनाओं का पता लगाता है, ML आधारित Thresholds के साथ, जो ऊर्जा-प्रभावी पूर्वकालीन नियंत्रण सक्षम बनाते हैं। तुलनात्मक विश्लेषण परंपरागत थर्मोस्टैट और PID नियंत्रकों की तुलना में ऊर्जा बचत, प्रतिक्रिया समय, सटीकता, घटना पहचान और डेटा सुरक्षा में उल्लेखनीय सुधार दिखाते हैं। एल्गोरिदम जटिलता विश्लेषण में दिखाया गया है कि रीयल-टाइम डेटा संग्रह (O(n)), ML inference (O(d)), ब्लॉकचेन लेनदेन प्रसंस्करण (O(1) से O(log n)), और घटना पहचान (O(n)) कुशल हैं। संग्रहण की आवश्यकता सेंसर की संख्या और ब्लॉकचेन के आकार के साथ बढ़ती है। यह फ्रेमवर्क गणनात्मक आवश्यकताओं और ऊर्जा उपयोग अनुकूलन के बीच संतुलन बनाता है, साथ ही ब्लॉकचेन सहमति के माध्यम से डेटा अखंडता भी सुनिश्चित करता है। सारांश में, प्रस्तावित AI-सक्षम ब्लॉकचेन फ्रेमवर्क स्मार्ट होम्स में पूर्वानुमान तापमान नियंत्रण के लिए उन्नत ML पूर्वानुमान, सुरक्षित विकेंद्रीकृत डेटा प्रबंधन, एज-आधारित समय-शिफ्ट प्रक्रिया, और विकेंद्रीकृत ऊर्जा व्यापार का संयोजन है। यह समाकलित दृष्टिकोण ऊर्जा दक्षता, प्रणाली उत्तरदायीता, उपयोगकर्ता आराम और डेटा सुरक्षा को बेहतर बनाते हुए स्मार्ट होम माहौल में मुख्य चुनौतियों को हल करता है और स्केलेबल, विश्वसनीय और अनुकूल तापमान नियंत्रण को संभव बनाता है।
मैंने Google's के नए 'Try it on' एआई शॉपिंग टूल क…
गूगल I/O 2025 में, गूगल ने कई AI फीचर्स का अनावरण किया, जिनमें से एक खास वर्चुअल कपड़े ट्राय-ऑन टूल था, जो गूगल शॉपिंग के "ट्राई इट ऑन" फीचर के अंतर्गत मौजूद है। इस टूल की मदद से यूजर अपनी तस्वीर अपलोड कर सकते हैं और वर्चुअली कपड़े पहनकर देख सकते हैं, जो 1995 की फिल्म क्लूलेस में चेर होरोविट्ज़ द्वारा इस्तेमाल किए गए कंप्यूटराइज्ड क्लोजेट जैसी दिखती है—यह कुछ ऐसा है जिसकी मिलेनियल्स काफी समय से कल्पना कर रहे थे। माशेबल की हेली हेनशेल के अनुसार, गूगल का यह फीचर उस ख्वाब को हकीकत में बदल देता है। लॉन्च के तुरंत बाद, यूजर्स ने इस टूल को "जेलब्रेक" करने की कोशिशें शुरू कर दीं, जो टेक राइटर्स के बीच नई AI सुविधाओं का परीक्षण करते समय एक सामान्य परंपरा है। द एटलांटिक ने एक मजेदार लेकिन चिंताजनक खोज की: गूगल का AI कभी-कभी यूजर्स की तस्वीरों में स्तनों को जोड़ देता है, जिसमें नाबालिगों की तस्वीरें भी शामिल हैं, जिससे सुरक्षा और नैतिक सवाल उठते हैं। मैंने खुद इस टूल का परीक्षण किया, तो यह फैशन सहायक के रूप में प्रभावशाली लगा। इसका उपयोग करने के लिए, आपको गूगल में साइन इन करना होगा, सर्च लैब्स के परीक्षण फ़ीचर्स को सक्षम करना होगा, फिर एक पूरी शरीर की फोटो अपलोड करनी होगी, फिर गूगल शॉपिंग में किसी कपड़े का चयन करें और "ट्राई इट ऑन" बटन पर क्लिक करें। यह टूल, जो फैशन-स्पेसिफिक इमेज जेनरेशन मॉडल पर आधारित है, लगभग 15 सेकंड में वर्चुअल ट्राय-ऑन तस्वीरें बनाता है, जो असली कपड़ों के फिट और स्टाइल से काफी हद तक मेल खाती हैं। उदाहरण के लिए, जब मैंने एक नीली कश्मीरी पोलो ट्राई की, तो AI द्वारा बनाई गई तस्वीर ने उस लुक को सही तरीके से दर्शाया, यहां तक कि पैंट और जूते भी आउटफिट के साथ मेल खाते हैं, हालांकि इससे मुझे पतला दिखने और एक नेकलेस जैसी एक्सेसरीज़ जोड़ने का एहसास हुआ, जिसे मैं सामान्यतः नहीं पहनता। हालांकि एक डिस्क्लेमर चेतावनी देता है कि "AI चित्रों में गलतियां हो सकती हैं" और फिट बिल्कुल सटीक नहीं हो सकता, लेकिन इस टूल का परिणाम एक प्रयोगात्मक उत्पाद के लिए आश्चर्यजनक रूप से भरोसेमंद है, और यह वर्चुअल फिटिंग रूम की लंबे समय से प्रतीक्षित मांग को पूरा करता है। हालांकि, कुछ AI गलतियां भी देखने में आईं। जब मैंने एक गुलाबी मिडी ड्रेस ट्राई की, तो टूल ने मेरी शर्ट के कुछ हिस्से हटा दिए और पोस्ट का दिखाने के लिए छाती के बाल भी जोड़ दिए, जो दिखाता है कि मैं कमकट ड्रेस में कैसा दिख सकता हूँ। इसी तरह, एक गुलाबी महिलाओं का स्वेटर डालने पर अतिरिक्त स्तन पैडिंग दिखाई दी। सौभाग्य से, लिंजरी ट्राय-ऑन का सपोर्ट नहीं है। ये परिणाम लिंग आधारित कपड़ों की विज़ुअलाइजेशन में आने वाली चुनौतियों को उजागर करते हैं। गूगल का सामना एक दुविधा से है: पुरुष स्वाभाविक रूप से क्रॉस-लैंगिक कपड़े चुन सकते हैं, और ऐसे विकल्पों को सीमित करने का मतलब सेंसरशिप हो सकता है; कंपनी अंततः इस टूल का उपयोग खुलासा करने वाले परिधानों पर सीमित कर सकती है। दुरुपयोग की बात करें तो, द एटलांटिक का आलोचनात्मक दृष्टिकोण कि इन छवियों को बदला गया है, वह आंशिक रूप से उन उपयोगकर्ताओं से आया है जिन्होंने गूगल की सुरक्षा नीतियों का उल्लंघन करते हुए तस्वीरें अपलोड की हैं। गूगल का कहना है कि उन्होंने मजबूत सुरक्षा उपाय लगाए हैं, जिनमें संवेदनशील कपड़े श्रेणी को ब्लॉक करना और स्पष्ट रूप से पहचानने योग्य नाबालिगों की तस्वीरें अपलोड होने से रोकना शामिल है, हालांकि इमेज जेनरेशन कभी-कभी गलत हो सकता है। कंपनी निरंतर गूगल लैब्स में इस अनुभव को बेहतर बनाने के लिए प्रतिबद्ध है। जहां एक ओर यह टूल साइबरबुलिंग या डीपफेक्स के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है, वहीं ऐसे खतरों का जोखिम व्यापक AI में inherent है, और यह विशिष्ट रूप से यहां नहीं है। गूगल ने स्पष्ट रूप से वयस्क या अश्लील सामग्री, बालशोषण चित्र, गैर-सहमति वाली या स्पष्ट चित्र, और अन्य अनुचित या हानिकारक सामग्री पर अपने AI दिशा-निर्देशों के तहत रोक लगाई है। सारांश में, गूगल का "ट्राई इट ऑन" AI शॉपिंग टूल एक आशाजनक और काफी सटीक फैशन असिस्टेंट है, जो उपयोगकर्ताओं को वर्चुअली कपड़े देखने का भविष्यसूचक तरीका प्रदान करता है, हालांकि कुछ तकनीकी और नैतिक चुनौतियों का सामना कर रहे हैं जिन्हें गूगल सक्रिय रूप से हल करने का प्रयास कर रहा है।
एआई कुछ चीनी कंपनियों के विकास को चला रहा है। विश्…
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर खर्च ने पहली तिमाही में कुछ चीनी टेक कंपनियों को आर्थिक चुनौतियों के बावजूद प्रोत्साहन दिया। स्टैंसबेरी रिसर्च के एनालिस्ट ब्रायन टाइसैंको ने अलिबाबा और बैडू के क्लाउड व्यवसायों में मजबूत विकास का जिक्र किया, जिसमें अलिबाबा का क्लाउड राजस्व वर्ष-दर-वर्ष 18% बढ़ा और बैडू का AI क्लाउड व्यवसाय 42% बढ़ा है। उन्होंने कहा कि जल्द ही ये दोनों कंपनी अपने व्यवसाय के दूसरे सबसे बड़े भाग के रूप में क्लाउड सेवाओं को स्थापित कर सकती हैं और वर्षों के एकल-अंकीय आय वृद्धि के बाद फिर से मजबूत विकास की नींव बन सकती हैं। अलिबाबा, टेनसेंट और JD
एकल-मॉडल एआई से आगे: वास्तुशिल्प डिज़ाइन कैसे भरोसेम…
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माइक्रोसॉफ्ट की एआई प्रमुखता: साझेदारियाँ और नवाचार
2025 माइक्रोसॉफ्ट बिल्ड सम्मेलन में, माइक्रोसॉफ्ट ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) क्षेत्र में अपनी नेतृत्व स्थिति मजबूत की प्रभावशाली घोषणाओं और उद्योग के नेताओं जैसे OpenAI, Nvidia, और Elon Musk की xAI के साथ रणनीतिक साझेदारी द्वारा। ये सहयोग AI विकास और विभिन्न तकनीकी एवं उद्यम समाधान में उसके एकीकरण को तेज करने पर केंद्रित हैं, जो माइक्रोसॉफ्ट के AI को उद्योगों में एक मुख्य घटक के रूप में देखने के दृष्टिकोण को दर्शाता है। एक मुख्य आकर्षण था उन्नत AI कोडिंग एजेंटों का परिचय, जो डेवलपर्स को कोड लिखने और डिबग करने में अधिक सहायता के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। इन स्मार्ट सहायक उपकरण को विकास परिवेशों में शामिल कर, माइक्रोसॉफ्ट कार्यप्रणालियों को सुव्यवस्थित बनाने, त्रुटियों को कम करने और सॉफ्टवेयर निर्माण को तेज करने का लक्ष्य रखता है, जिससे व्यक्तिगत डेवलपर्स और तीव्र नवीनता की तलाश में उद्यम दोनों को लाभ हो। इसके अतिरिक्त, माइक्रोसॉफ्ट ने डिजिटल असिस्टेंट बनाने में सरलता लाने के नए उपकरणों का अनावरण किया, जो डेवलपर्स और व्यवसायों को कस्टम AI-संचालित सहायक बनाने के लिए एक लचीला ढांचा प्रदान करते हैं, जो ग्राहक समर्थन से लेकर जटिल डेटा विश्लेषण जैसे कार्यों में सक्षम हैं। यह माइक्रोसॉफ्ट के AI प्रौद्योगिकी को लोकतांत्रिक बनाने के लक्ष्य के अनुरूप है, जिससे यह संगठन के आकार के बावजूद पहुंच योग्य हो सके और संलग्नता व परिचालन दक्षता को बढ़ावा दे। एक उल्लेखनीय विकास था माइक्रोसॉफ्ट का अपने Azure क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म पर AI मॉडल के व्यापक इकोसिस्टम के प्रति समर्थन बढ़ाना। OpenAI के मॉडलों के अलावा, कंपनी ने विरोधियों जैसे Anthropic के Claude Code और Elon Musk की xAI के साथ इंटरग्रेशन की घोषणा की, जो CEO सत्या नडेला के प्लेटफ़ॉर्म की खुलेपन पर जोर और विविध AI एप्लिकेशन परिदृश्य को प्रोत्साहित करता है। विभिन्न AI मॉडलों का समर्थन करके, माइक्रोसॉफ्ट एक प्रतिस्पर्धी और सहयोगी वातावरण का निर्माण करता है जो नवाचार को प्रोत्साहित करता है और डेवलपर्स तथा उद्यमों के लिए अधिक विकल्प प्रदान करता है। प्रमुख AI नेताओं - जिसमें OpenAI के सैम ऑल्टमैन, टेस्ला और xAI के संस्थापक Elon Musk, और Nvidia के CEO Jensen Huang शामिल हैं - की वर्चुअल भागीदारी ने माइक्रोसॉफ्ट की AI के भविष्य को आकार देने में केंद्रीय भूमिका को उजागर किया। उनकी उपस्थिति ने यह दर्शाया कि माइक्रोसॉफ्ट अपने रणनीतिक गठजोड़ों और वैश्विक AI प्रगति के प्रति प्रतिबद्धता के माध्यम से कितनी हद तक प्रभावशाली है। उनकी मुख्य भाषा में, सत्या नडेला ने जोर दिया कि AI प्लेटफ़ॉर्म में खोलापन और पारिस्थितिकी तंत्र की विविधता किसी भी एक मॉडल के प्रभुत्व से अधिक महत्वपूर्ण है। उन्होंने तर्क दिया कि अगली नवाचार की लहर में कई AI उपकरणों और मॉडलों को सहजता से एकीकृत करने पर निर्भर है, जिससे बहुमुखी और शक्तिशाली एप्लिकेशन बन सकते हैं — एक दृष्टिकोण जो वर्तमान रुझानों के अनुकूल है जो AI विकास में अंतःअउपयोगिता (इंटरऑपरेबिलिटी) को महत्व देते हैं। आर्थिक दृष्टिकोण से, माइक्रोसॉफ्ट में AI में लगातार रणनीतिक निवेश अपनी स्टॉक कीमत बढ़ाने में अहम रहा है, जो इसे अन्य तकनीकी दिग्गजों से अलग बनाता है जिनमें अस्थिरता देखी गई है। विश्लेषक माइक्रोसॉफ्ट की व्यापक उद्यम क्लाउड सेवाओं को AI को पैमाना देने का एक मजबूत आधार मानते हैं, और कंपनी की स्पष्ट AI रणनीति ने निवेशकों का भरोसा बढ़ाया है कि AI भविष्य में राजस्व सृजन में एक बड़ा भूमिका निभाएगा। हालांकि OpenAI स्वतंत्रता की ओर बढ़ रहा है, विशेषज्ञ मानते हैं कि माइक्रोसॉफ्ट निकट भविष्य में वाणिज्यिक सफलता के लिए बेहतर स्थिति में है, क्योंकि इसकी क्लाउड अवसंरचना, डेवलपर उपकरण और AI इकोसिस्टम के बीच सह-संबंध उन्हें मजबूत मूल्य प्रदान करते हैं। आगामी समय में, माइक्रोसॉफ्ट अपने उस कथित अभूतपूर्व प्लेटफ़ॉर्म परिवर्तन का लाभ उठाने का लक्ष्य रखता है, जिसे इंटरनेट क्रांति के समान माना जाता है, और भविष्य में AI-संचालित उद्यम उत्पादों को कंपनी की आय का एक बड़ा हिस्सा बनाने का अनुमान है। अपनी प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त बनाए रखने के लिए, कंपनी एक व्यापक, समावेशी AI विकास दृष्टिकोण अपनाने की योजना बना रही है, जो डेवलपर्स पर केंद्रित हो और विभिन्न उद्योगों में AI के विविध अनुप्रयोगों का समर्थन करे। सारांश में, 2025 माइक्रोसॉफ्ट बिल्ड सम्मेलन ने माइक्रोसॉफ्ट की AI में रणनीतिक दृष्टि और नेतृत्व को मजबूत साझेदारियों, नवीन उत्पादों, और एक खुले एवं विविध AI पारिस्थितिकी तंत्र के प्रति समर्पण के माध्यम से प्रदर्शित किया। जैसे-जैसे AI वैश्विक उद्योगों को परिवर्तित कर रहा है, माइक्रोसॉफ्ट इस विकास की अग्रणी पंक्ति में खुद को स्थापित कर रहा है ताकि इस नई तकनीकी युग में उभर रही संभावनाओं का लाभ ले सके।
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