Auto-Filling SEO Website as a Gift
Launch Your AI-Powered Business and get clients!
Հաշվի ստուգում և գաղտնաբառի կարգահամակարգման ցուցումներ
Նշում՝ Ձեր փորձաշրջանը սկսելու համար նախապես ստացվելու է հաստատման էլեկտրոնային նամակ Ձեր հասցեին։ Գաղտնաբառ (պահանջվում է առնվազն 8 նիշ) Հաստատել Գաղտնաբառը
Brief news summary
Խնդրում ենք նկատի ունենալ, որ գործողության փորձի առջև ձեզ կհասցվի հաստատման էլեկտրոնային նամակ, որը կտրվի ձեր տրամադրված էլեկտրոնային հասցեին: Համոզվեք, որ ձեր գաղտնաբառը առնվազն 8 տառ է պարունակում, և հիշեք՝ ձեր գաղտնաբառը կրկնակի մուտքագրելով հաստատել եք այն: Այս գործընթացն ապահովում է ձեր հաշվի անվտանգությունը և թույլ է տալիս սկսելու փորձն օգտվել առանց խնդիրների։
AI-powered Lead Generation in Social Media
and Search Engines
Let AI take control and automatically generate leads for you!
I'm your Content Manager, ready to handle your first test assignment
Content Maker
Last news
The Best for your Business
Learn how AI can help your business.
Let’s talk!
ԱԻ Հոգեվանությունում՝ ախտորոշման ճշգրտության և հի…
Արհեստական բանականությունը (ԱԲ) դարձյալ ավելի հաճախ է փոխում առողջապահությունը՝ բարելավելով մենակ իր տրամադրած հնարավորություները մեր մասնագետների ախտորոշման, բուժման և տարբեր պայմաններ կառավարելու համար։ Նրա ինտեգրացիան առողջապահական համակարգերում վերջին տարիներին արագացել է՝ խոստանալով բարելավված ախտորոշական ճշտություն և ավելի լավ հիվանդների ելքեր՝ հապաղված տվյալների վերլուծության և ձևակերպման վարպետության միջոցով։ ԱԲ-ի հիմնական կիրառություններից մեկը բժշկական պատկերացումն է՝ որտեղ խորը սովորելու ալգորիթմները օգնում են ռադիոլոգներին մեկնաբանել բարդ պատկերներ՝ ինչպես X-ray, CT սկաներ, MR և լույսային սփյուռքեր։ Այս ալգորիթմները հայտնաբերում են նուրբ ձևավորումները և անոմալիաները՝ որոնք հաճախ աչքով դժվար նկատելի են, ապահովելով վաղ և ավելի ճշգրիտ հիվանդությունների ախտորոշում՝ ինչպիսիք են քաղցկեղը, գազային համակարգի պայմաններն ու նեյրավարակները։ Օրինակ, ԱԲ-կենտրոն ավանդույթի արդյունքները կարող են выявել հնարավոր վտանգավոր ու ենթակայվող ուռուցքները մամոգրաֆիաներում՝ օգնելով վաղ տիպի դրանով բուժումը և կյանքը պահպանելը։ Պատկերացումն անցնելով՝ ԱԲ-ը հիանալի է աշխատում մեծածավալ հիվանդային տվյալների մշակման հարցում՝ ներառյալ էլեկտրոնային առողջապահական գրառումները (ԷՀԳ), ժառանգական տեղեկատվությունը և կենսակերպի չափումները՝ որոնք աջակցում են անհատականացված բուժումների իմանալուն։ Դիցուկ, կանխատեսողական վերլուծություններ՝ որպես ԱԲ-ի կարևոր գործառույթ՝ օգնում են կանխիկացնել հիվանդության ընթացքը և շրջանցել բարդությունները՝ ճանաչելով բարձր ռիսկ ունեցող հիվանդներին վաղ փուլում։ Օրինակ, ԱԲ-ն կարող է կանխատեսել հիվանդանոցային վերամուտների ռիսկը քրոնիկական հիվանդություններով հիվանդների շրջանում՝ հնարավորություն տալով ակտիվ հոգածություն։ Առողջապահական ՏՀՆ-ն հայտնում է բազմաթիվ ԱԲ-առաջադրած ախտորոշիչ գործիքների մշակումներ՝ որոնք ոչ միայն օգնում են բժիշկներին որոշումներ ընդունելիս, այլև հեշտացնում աշխատանքային գործընթացները, նվազեցնում սխալները և կանխում մարդապատչո կողմնակալությունները։ ԱԲ-ի ինտեգրացիան նպաստում է համագործակցությանը՝ տեխնոլոգիան լրացնելով բժշկական փորձառությունը՝ փոխարենը փոխարինելու։ ԵNevertheless, ԱԲ-ի ընդունումը առողջապահությունում առջև ունի որոշ մարտահրավերներ։ Տվյալների պաշտպանությունն ու անվտանգության ապահովումը շատ կարևոր է՝ իհիշես բժշկական տեղեկատվության զգայունությունը, որոնք պահանջում են խստաշոտ կանոնակարգերի համապատասխան՝ հիվանդների վստահությունն ու էթիկայի պահպանություն։ Դաստիարակության տվյալների որակը և բազմազանությունը մեծապես ազդում են ԱԲ-ի աշխատանքի վրա՝ կողմնակալ կամ ոչկրակտիվ տվյալները կարող են տալ սխալ արդյունքներ և սրել առողջապահական տարբերությունները։ Ավելին, ԱԲ-ն պետք է մշտական հստակեցում և մոնիթորինգ՝ ապահովելու համար արդարությունն ու ճշգրիտությունը ողջ բնակչության շրջանում։ Նաեւ, ԱԲ-ի ինտեգրացիան գործող համակարգերին և աշխատանքային արդարացներին պահանջում է վերապատրաստում և աջակցության տրամադրում՝ ապահովելու առաջընթացը և ուշադրություն դարձնելով ավտոմատացման հնարավոր գործատու փոփոխություններին։ Հասկանալով՝ ապագան շոշափում է տեխնոլոգների, առողջապահական մասնագետների, օրենսդիրների և հիվանդների համագործակցությունը՝ լիարժեք գործելու համար ԱԲ-ի բժշկական հնարավորությունները։ Հետազոտությունները շարունակվում են՝ նպատակ ունենալով առաջացնել ԱԲ-ի կարողություններ՝ օրինակ, իրական ժամանակի հիվանդի հետևում, ռոբոտային վիրահատություններ, դեղագործական հայտնագործություններ։ Վերջապես, ԱԲ-ը գտնվում է առողջապահական հեղափոխության առջևում՝ բարելավելով ախտորոշման ճշտությունը, անհատականացնելով բուժումները և կատարելագործելով հիվանդների սպասարկումը։ Չնայած մարտահրավերներին, ուշադիր և հաշվենկատ կիրառությունով ԱԲ-ը խոստանում է ավելի արդյունավետ, ճշգրիտ և ներառական բժշկական պրակտիկա։
Այս հարթակը առաջարկում է բլոկչեյն լուծում հինավյո…
Խոստումնալից ներդնեքերների՝ Circle, Coinbase և Solana Ventures-ի աջակցությամբ, Zebec Network-ը նպատակ ունի ստեղծել իրական աշխարհում ֆինանսական շենքեր՝ կապելով Web2-ն և Web3-ը շռեղ աշխատավարձի հոսքով, կրիպտո քարտերով և ձեռնարկությունների գործիքներով: Հասարակապես, միլիարդավոր աշխատողներ են տառապում ուշացված թոշակներով, ինչն անհամապատասխան է գիգ տնտեսության և հեռավար աշխատանքների իրականությանը, որտեղ անօդաչու մուտքը վաստակած գումարին կարևոր է: Նույնիսկ՝ կրիպտոն խոստացավ լուծել այս հարցը, սակայն շատ blockchain աշխատավարձի լուծումները մնում են պառակտված և կապի բաց Հարցեր փոխանցելու համար՝ Web2-Web3 գեղեցիկ օղակներ չունեն, որոնք անհրաժեշտ են գլոբալ թիմերին և ամենօրյա օգտվողներին: Սկիզբ առնելով 2021 թվականին, Zebec-ն սկսեց որպես շրեղ աշխատավարձի հոսքի պրոտոկոլ՝ Solana-ում, և հետագայում վերածվեց լրացուցիչ ծառայությունների և շնակերի ցանցի՝ կենտրոնացած գործնական ֆինանսների վրա: 35 միլիոն դոլարի ֆինանսավորմամբ, Zebec օգնում է իրական ժամանակի աշխատավարձի վճարներին, սահմանափակ անցումային փոխանցումներին և on-chain ֆինանսական գործիքներին՝ թե կրիպտո-միկրո և թե սովորական բիզնեսների համար: Նրա համակարգը ներառում է հավելվածներ վաղ թոշակին մուտք ապահովելու, ֆինանսական հսկողության և տրեժերի կառավարելու համար: Zebec-ի առանցքային արտադրանքը նրա իրական ժամանակի աշխատավարձի համակարգն է, որը թույլ է տալիս օգտվողներին առաջ այնպիսի մուտք ունենան, ինչպես եկամտի հոսք, այլ ոչ թե սպասել սահմանված օրերին, առաջարկելով ճկունություն գործատուներին և անմիջական մուտք գործելու հնարավորություն աշխատակիցների համար՝ հատկապես_hourly_ և gig աշխատողներին օգնելու համար: Տարածելու համար ավանդական աշխատավարձի համակարգը, Zebec ստեղծեց Payroll Growth Partners (PGP)-ը՝ ներդրումային բաժանմունք, որն իրացրել է ժառանգական աշխատավարձի համակարգեր և կատարել դրանք Web3 գործիքների հետ։ Այս մոտեցմամբ առաջարկվում են ծառայություններ, օրինակ՝ աշխատավարձի հավելված, որը օգտվողներին հնարավորություն է տալիս ստանալ մասամբ խնայված գումար USDC stablecoin-ով, իսկ փողեր փոխանցել երկրներ առանց խնդիրների՝ օգտագործելով USDC կամ այլ նշաններ։ PayBridge և School Payroll Services (SPS)-ի ձեռքբերումներով, Zebec-ն զարգացնում է առաջատար աշխատավարձի ծառայություն՝ փոքր և միջին ձեռնարկությունների և կրթական հաստատությունների համար՝ ավելի քան 100 ամերիկյան դպրոցներում: Կապակցված աշխատավարձի ծառայությունների հետ, Zebec-ի Instant Card և Telegram հավելվածները ապահովում են գլոբալ հոսակները՝ թվային ակտիվների մուտք և դուրսմուտք։ Առկա է աշխարհի ավելի քան 100 երկրներում, Zebec Քարտը թույլ է տալիս օգտվողներին օգտագործել կրիպտոն որպես ֆիչք՝ Mastercard ցանցով, առանց փոխանակման վճարների կամ ստորգետնյա ռիսկերի։ Zebec-ը հնարավորություն տվեց ընդլայնել իր ընդարձակումը՝ գնել Science Card-ը՝ բրիտանական ֆինանսական ընկերություն, որը սպասարկում է ավելի քան 50,000 ուսանողների և հետազոտողների՝ 10 համալսարաններում՝ ներառյալ Քեմբրիջը և Ասթոն համալսարանը։ Science Card-ը պարզեցնում է ակադեմիական ծախսերը՝ նախավճարային քարտեր և բյուջեի կառավարման գործիքներով, առնչվում է Zebec-ի միվոջին՝ ինտեգրել կրիպտո-գրավավոր ֆինանսները ամենօրյա գործարքների մեջ։ COO Սիմոն Բաբախանuml ասել է, որ Science Card-ի ձգտումը ակադեմիական ֆինանսներում հարմար է զուգահեռ ձևով իրականացնել Zebec-ի նպատակը՝ անընդհատ և ընդգրկուն վճարային համակարգեր։ Science Card հիմնադիր Դանիել Բաեռիսվայլը ընդգծել է իրենց առաքելության զարգացումը Zebec-ի տեխնոլոգիայով և շնակերով, որոնք հնարավորություն են տալիս գալիք սերնդի համալսարանային վճարումներ ամբողջ աշխարհում։ Ներգրավելով Science Card-ը իր աշխատավարձի և բանկային արտադրանքների հետ, Zebec ստեղծում է ֆինանսական ուժեղացման «տրիֆեկտա»՝ կապակցված ընդհանուր շինասարքով։ Միասնական ֆինանսական սուպչատարտ ստեղծելու ուղղությամբ, Zebec նաև ամրացնում է իր տեխնիկական հիմքը և ձևավորում գործընկերություններ Circle, Stellar, AWS և հիմնական մարդկային կապիտալի կառավարման պլատֆորմների հետ ՝ բիզնեսին պատրաստություն ապահովելու համար։ Zebec-ի նպատակն է վերափոխել ֆինանսական շինարարությունը՝ արագ գումարի շրջանառությունը և ծառայել միլիարդավորների համար ամբողջ աշխարհում, հնարավոր է՝ ստեղծելով մոդել, թե ինչպես blockchain-ը կարող է ապահովել ընդլայնվող, մարդակենտրոն ֆինանսներ։ Իմացեք ավելի շատ Zebec Network-ի մասին։ Հուշում
ԱԻ եւ շրջակա միջավայրի փոփոխություններ՝ շրջակա մի…
Արհեստական բանականությունը (ԱԲ) դառնում է աշխարհի համար կարևոր գործիք՝ հասկանալու և լուծելու կլիմայական փոփոխությունների բարդ մարտահրավերները: Ընթացիկ, խորքային տվյալների իրարանցում և բարդ տվյալների բազան վերլուծելով՝ ԱԲ օգնում է գիտնականներին, քաղաքական որոշում ընդունողներին և շրջակամիջավայրի խմբերին ավելի խորը ըմբռնում ստանալ կլիմայական դինամիկայից, ապագա իրավիճակներն ամրապնդել և մեղմման ռազմավարություններ գնահատել: Կլիմայական փոփոխությունները՝ որպես մարդկության ամենաշատ տագ(Animation)ն ունեցող խնդիրներից մեկը, վտանգում են էկոհամակարգերը, կենսճկություն և հասարակությունները ամբողջ աշխարհում: Տարածված կլիմայական ուսումնասիրությունների մեթոդները հաճախ չեն հասցնում բարելավում due to տվյալների չափսն ու բարդությունը, բայց ԱԲ–ն օգտագործում է առաջադեմ ալգորիթմներ, մեքենայական ուսուցում և տվյալների մշակման տեխնոլոգցիաներ՝ satellite պատկերները, սենսորների ցանցերը և եղանակային տվյալները interpretացնելով՝ մեծածավալ տեղեկությունները հասկանալու համար: Մի կարևոր դերը ԱԲ–ի կիրառությունում՝ անտառների ապացույցի վերահսկումն է, ինչը կարևոր է, քանի որ վառարանի ծառերը ծառայում են որպես կարևոր ածխածնային սոուսի՝ նվազեցնելով օդակապակու CO2-ի մակարդակը: Մարդկային գործունեությունները՝ որսո կամ գյուղատնտեսությունը խափանում են այս հավասարակշռությունը: ԱԲ-ի կառավարչական համակարգերը իրական ժամանակի մոտ satellite պատկերները վերլուծելով՝ թաքնված կտերտասներ, դիկտորներ և վերականգնման ընթացիք աշխատանքները բացահայտում են: Այս տեղեկությունները աջակցում են կառավարություններին և պահպանողական կազմակերպություններին՝ պաշտպանական միջոցառումներ իրականացնել և անտառահատումների կանխարգելում ծրագրավորել: ԱԲ–ը նաև մեծապես բարելավում է экстրեմալ եղանակային երևույթների կանխազգացումը՝ հեծնող շունչներ, գարեր, տապեր և անապատատներ՝ որակական և քանակական ձևով՝ ավելացնելով դրանց ճշգրտությունը։ Հնում և ներկայումս հավաքված մետեռոլոգիական տվյալները, օվկիանոսային ջերմաստիճաններն ու օդային մոդելները վերլուծելով՝ ԱԲ–ն ավելի հստակ կանխատեսումներ է իրականացնում։ Հասկանալուց առաջ կանխատեսվող ահազանգերը՝ օգնում են լավ պատրաստվել, ժամանակին դուրս գալ և նվազեցնել վնասներ, կորուստներ և մարդկային կյանքերի կորուստներ: Բացի այդ, ԱԲ–ն օպտիմիզացնում է նորարարական էներգիայի արտադրությունը՝ նվազեցնելով ածխաջրածինների կիրառությունը։ Ուժային ցանցերը, որոնք օգտագործում են Սոլար, Ուինդ և ուրիշ ռեիտմային աղբյուրներ, պահանջում են բաշխում և պահպանում համահունչ՝ էներգիայի արտադրությունն ու պահանջարկը հավասարակշռելու համար։ ԱԲ ալգորիթմները կանխատեսում են էներգիայի արտադրությունը՝ իականում եղանակային կանխատեսումներից և պատմական տվյալներից, ապահովելով արդյունավետ էներգիայի բաշխում, պահպանում, ցանցի կայունություն, արժեքների նվազեցում և անցում դեպի կայուն էներգիայի համակարգեր: Նորարար նախագծերը ապացուցում են ԱԲ–ի փոխարկիչ ռოლი կլիմայի պայքարում՝ օրինակ՝ կոնվոլյուցիոն նյարդային ցանցերը, որոնք վերլուծում են ԱՄԷ–ում և Հարավարևելյան Ասիայում անտառների կորստի կամուրջները, ռեկուերենտ նունային ցանցերը՝ ամերիկայի հյուսիսագիտոց հյուսիսային հուզումները հետևելու, և ԱԲ-առաջարկված հարթակները՝ կառավարական կառավարչական ցանցերը փոխառելու համար։ ԱԲ–ի և կլիմայական գիտության միասնությունը ձևավորում է ուժեղ synergy՝accelerating sustainable ի միջավայրի առաջխաղացման մեջ։ Քաղաքականիչներն ու կազմակերպությունները կարևորում են ԱԲ–ից ստացված գիտելիքները՝ նպատակային քաղաքականություն ձևավորելու համար։ Մարդու և մեքենայի գիտելիքների համադրումը ապահովում է ավելի աշխույժ և արդյունավետ կլիմայական ռազմավարություններ։ Այդուհանդերձ, կան մարտահրավերներ՝ Տվյալների որակը և հասանելիությունը ապահովելը, එթիկական հարցերը՝ տեսաժապավեն և գաղտնագրման խնդիրները, և Bias-ների կանխարգելումը։ Հարցերի լուծման համար անհրաժեշտ է արդյունավետ համագործակցություն կառավարությունների, մասնավոր հատվածի, գիտական հաստատությունների և քաղաքացիական հասարակության միջեւ՝ Լավագույն արդյունքների հասնելու համար։ Ազգային և գլոբալ մասշտաբով AI փոխում է կլիմայի փոփոխության ըմբռնումը և պայքարը՝ խորքային տվյալների վերլուծությամբ, կանխատեսումների ճշգրտության բարձրացմամբ և ռեսուրսների ավելի արդյունավետ կառավարմամբ։ Ապագան ռազմավարապես ուղղված շարունակական ներդրումներ և պատասխանատու կիրառմամբ է հնարավոր հասնել համաշխարհային կայունության և դիմացկունության։
Բլոկչեյն և էլեկտրոնային առողջապահական ռեկորդները …
Նկարի աղբյուր: Getty Քանի որ բնակչությունը առումով մեծանում է, բարձրորակ առողջապահության պահանջարկը մեծ է, ինչն էլ ստիպում է թվային առողջապահական լուծումները կարևոր դեր ունենալ բարձրացնելու հասանելիությունը, գինը և արդյունավետությունը։ Էլեկտրոնային առողջապահական ռեկորդները (EHR) հանդիսանում են հիմնական թվային գործիքը առողջապահության մեջ՝ բարելավելու հիվանդների սպասարկման չափանիշները։ Բայց քանի որ հիվանդների տեղեկատվությունը ավելի շատ տեղափոխվում է առցանց, կենտրոնական համակարգերն դարձել են կիբերհետերակության հարմար թիրախներ, ինչը հանգեցնում է խախտումներին, որոնք վտանգում են հիվանդների գաղտնիությունը և կրճատում հանրային վստահությունը։ Blockchain-ով հյուրընկալված պահուստայնության կիրառմամբ՝ առողջապահական օպերատորները կարող են բարձրացնել բժշկական տվյալների վստահելիությունը և ամբողջականությունը մինչև 90%, կարևորապես իջեցնելով խախտումների և ապազորի մուտքի ռիսկերը։ Blockchain տեխնոլոգիան առաջարկում է կարևոր հատկանիշներ, ինչպիսիք են ամբողջականությունը, տվյալների անփոփոխելիությունը (տվյալները չես կարող փոխել կամ ջնջել), և վստահության հաստատումը առանց կենտրոնական կառավարման։ Այս հատկանիշները հնարավորություն են տալիս կապ հաստատել տարբեր առողջապահական ծրագրային համակարգերի միջև՝ պահելով տվյալների ամբողջականությունը և հեշտացնելով EHR-ն հասանելի դարձնել։ Չնայած որ եվրոպական տվյալների գաղտնիության օրենքները՝ ինչպես GDPR, այնպես էլ ԱՄՆ-ի HIPAA, խստորեն կարգավորում են տվյալների պաշտպանությունը, դեռևս անհայտ է՝ արդյոք Հայաստանը կարող է լիովին բավարարել այս պահանջները։ **Ինչպե՞ս կարող է Blockchain-ը հասցնել անվտանգության մարտահրավերներին EHR-ում** EHR տվյալների անվտանգության պահպանումը չափազանց կարևոր է, քանի որ EHR-ն դարձան առողջապահության իդեալական պրակտիկա։ Բայց կենտրոնացումը, թեքված համակարգերը և անմատչելի մուտքի կառավարչությունները հաճախ առաջացնում են զգալի անվտանգության և գաղտնիության խնդիրներ։ Օրինակ, 2022 թվականին, Ձեռի թե բժշկական գիտությունների բոլոր Ինդիա Ասոցիացիայի ինստիտուտը (AIIMS), Դելի, ենթարկվեց ռեմեյքրային հարձակում՝ խախտելով հիվանդների և գիտական տվյալների գաղտնիությունը։ Բացի այդ, քանի որ բժշկական գրառումները սովորաբար պահվում են այնտեղ, որտեղ ստեղծվել են, հիվանդները հաճախ դժվարություններ են ունենում մուտք գործել իրենց գրառումները՝ տեղափոխության ժամանակ։ Ինտերօպերաբիլության բացակայությունը և տվյալների հոսքի հոսորդը մեծ խոչընդոտ են EHR կառավարման գործում։ Blockchain-ի անվտանգ, դեցենտրալիզացված կառուցվածքը՝ որը տարածում է տվյալները բազմաթիվ համակարգիչների վրա՝ առանց կենտրոնական սերվերի, կարող է հաղթահարել այս խնդիրները՝ ապահով պահուստային, տարածման և որոնման հնարավորություն տալով EHR-ներում։ Դեցենտրալիզացումը բարելավում է համակարգի կայունությունը և հանուն մի հետքատու մարմնի կախվածության հաղթահարում։ Blockchain-ի դեցենտրալիզացված էկոհամակարգի շրջանակներում ինտերօպերաբիլությունը թույլ է տալիս ապահով, արդյունավետ հիվանդի տվյալների փոխներից և կազմակերպությունների միջև։ Յուրաքանչյուր տվյալ 블ոկը ստեղծում է հատուկ Կրիպտոգրաբատար հեշ (օրինակ՝ SHA-256), որը հանդիսանում է անփոփոխ մատնահետք, որը կանխում է անորոշ հափշտակությունը՝ ցանկացած տվյալների փոփոխությունը փոխում է հեշը և ազդանշան է տալիս հնարավոր փոփոխության մասին։ Smart contracts — ինքնակամ կատարող պայմանագրերը, որոնք կոդավորված են blockchain-ներում, ինչպիսիք են Ethereum-ը, կարող են կարգավորել EHR մուտքի թույլտվությունները, ապահովելով, որ միայն իրավասու անձինք (օրինակ՝ կոնկրետ առողջապահական ծառայություններ մատուցող կազմակերպություններ) կարողանան կարդալ կամ գրառումներ կատարել։ Համախտակագրվող անձինք վերահսկում են մուտքը՝ տալով կամ կանխելով տվյալների մուտքը՝ ցանկացած ժամանակ,增强ելով անվտանգության և վստահելիության մակարդակը, քանին բոլոր գործարքները գրանցվում և աուդիտի ենթակա են։ Չնայած որ blockchain-ն ցուցադրում է մեծ սպասումներ Հայաստանի առողջապահության ոլորտում, դրա հաջողությունը կախված է রোগակների, տեխնոլոգիական ընկերությունների, առողջապահական հաստատությունների և օրենսդիրների համագործակցությունից՝ փորձարկելու, ստանդարտեցնելու և ընդլայնելու լուծումներ՝ հավասարակշռելով նորարարությունը, անվտանգությունը և համապատասխանությունը։ **Практическое использование Blockchain** Առցանց տարբեր երկրներում բազմաթիվ առողջապահական հաստատություններ արդեն օգտագործում են blockchain-ը տվյալների անվտանգության համար։ Guardtime-ը համագործակցել է Էստոնական առողջապահական ծառայություններ մատուցող կազմակերպությունների հետ՝ հզորացնելու ազգային առողջապահական տվյալների պաշտպանությունը դեցենտրալիզացված գրառումների միջոցով, և փոխանցելով հիվանդներին վերահսկողություն տվյալների մուտքի վրա, կանխելով ապազոր փոփոխությունները։ Ամերիկայում, MedRec բլոկչայն համակարգը, որը փորձարկվել է Beth Israel Deaconess Medical Center և MIT Media Lab-ի կողմից, հնարավորություն է տալիս հիվանդներին, առողջապահական պրովայդերներին, հիվանդանոցներին, կլինիկաներին և ապահովագրական ընկերություններին ապահով կերպով կառավարել էլեկտրոնային առողջամենական գրառումները՝ վերահսկելով մուտքը և ստանալով գործարքների ազդանշաններ։ **Բաղադրատոմս Հայաստանի առողջապահության համար** 2021 թվականին Հայաստանի Այունշման ԲՀրադ Digital Mission (ABDM)-ը նպատակ ունի կառուցել միացյալ առողջապահական տվյալների դրսևորման ռեգիստրներ և գրառումներ՝ կապելով առողջապահական շահառուներին թվային նեղանցներով։ Բայց տվյալների գաղտնիության և մրցակցության մտավախություններն ի սկզբանե կարող են հանգեցնել օպերատորների հրաժարվելու պլաններից։ Մի միասնական blockchain համակարգ, որը հիմնված է առողջապահությանը, կարող է լուծել այս խնդիրները՝ ինքնաբերաբար յուրացնել գործընթացները, նվազեցնել վարչական բեռերը, արագացնել՝ դեպք-վճարային գործընթացները, կանխել սխալներն անվտանգ տվյալների միջոցով, և ապահովել ճշգրիտ գրանցումներ՝ համատեղ դիագրամով՝ հանգեցնելով առողջապահության ծախսերի նվազեցմանը։ PwC-ի փորձարարական ուսումնասիրությունները ցույց են տալիս, որ blockchain-ն կարող է ապահովել ազգային EHR մակարդակով փոխանակում՝ smart contracts-ների միջոցով՝ հիվանդի համաձայնությունն ու անվրիպելի ատրիտների հետևողական հաշվետվությունները կառավարելու համար։ Բայց տարաձայնությունները existing IT համակարգերի հետ դեռևս մնում են։ Աթոռ հանձնաժողովը հայտարարում է, որ իրենց նպատակն է մշակել կարգավորվող կառավարման մոդել՝ կանխարգելեկացնելով առողջապահական տվյալների անվտանգությունը։ Համագործակցությունները, ինչպես օրինակ՝ Ինդիա-ամերիկյան Տեխնոլոգիական ինստիտուտ (IIT) Բոմբեյ և Blockchain for Impact (BFI), ցույց են տալիս մելիքական քայլեր՝ բարելավելու առողջապահական հասանելիությունը։ Blockchain-ի համադրությունը արհեստական ինտելեկտի (AI) և բանտային ինտերնետ (IoT)-ի հետ կարող է բարձրացնել ռեալ ժամանակային մոնիտորինգը, տվյալների ամբողջականությունը և կանխատեսողական վերլուծությունները, սակայն դա պահանջում է ամուր ինֆրոպնտեսություն և ուժեղ տվյալների կառավարում։ Վերջիվերջո, Հայաստանում blockchain-ի ներուժը կսահմանի՝ բազմաբևեռ գործընկերների համագործակցությունը՝ ապահով, արագ և համապատասխանող առողջապահական լուծումների ստեղծմանը։ **կառավարական ռազմավարություն՝ Հայաստան համար** Նպատակ ունենալով blockchain-ը կիրառել EHR-ի պաշտպանությունը՝ Հայաստանի համար անհրաժեշտ է ամբողջական քաղաքականության ուղեցույց։ Համառուսաստանային և կարգավորողների անհրաժեշտ է սահմանել հստակ կանոններ՝ համապարփակ ընդունման համար։ Հ Challenges ինչպիսիք են չափավորություն, ինտերօպերաբիլություն և կանոնակարգային հիմնավորումները, պետք է լուծել՝ i) օգտագործելով հիբրիդ բլոկչեյններ, որոնք ավելի լավ ընդլայնված են քան հանրային տարբերակները; ii) աշխատելով շահառուների հետ՝ ստեղծելու ինտերօպերաբիլ ձևաչափեր և ստանդարտ پروտոքոլներ՝ հոսքը հոսանքի արդյունավետության համար; iii) նախապես հստակ նպատակներ սահմանելով՝ առարկել համապետական ներդրմանը։ ABDM-ի թվայնացումը հիմնված է հանրային և մասնավոր գործընկերությունների վրա, որտեղ IT ընկերությունները նորարարություն են դարձնում՝ միակցելով գործիքներ՝ AI, IoT, blockchain և ամպային հաշվարկների համար ABDM-ում։ Այս համագործակցությունները բարելավում են արտադրողականությունը, բայց ապահովությունը և տվյալների գաղտնիությունը դեռևս մտահոգություններ են բարձրացնում։ Գործընկերությունները մասնավոր հիվանդանոցների հետ դեռևս զարգանում են, բայց սպասվում է դրանց աճը։ Կանոնակարգային մարտահրավերներն իրենց՝ պետք է հարմարվել՝ օրենսդրական միջոցառումներ ընդունելով՝ տարանցելով նորարարությունը և միաժամանակ հապանելով գաղտնիությունը և անվտանգության։ Ուժգույն կոդավորումն ու մուտքի վերահսկումը կարևոր են համապարփակ բովանդակային լինելու համար։ Առողջապահական ոլորտը պետք է մշակո՛ւ և հաստատի ստանդարտացված ընթացակարգեր՝ համախումբ ստեղծելու, մուտքի կառավարման և կոդավորելու համար՝ blockchain-ի ամբողջ потенցի բացահայտման համար։ Ինտերօպերաբիլության և blockchain ցանցերի միջև քարտեզագրման ուղեցույցներ ստեղծելը կարևոր է՝ ապահովելով անվտանգ տվյալների փոխանակում և հեշտ մուտք՝ բարձրացնելով տվյալների անվտանգությունը, արդյունավետությունը և փոխադրունակությունը առողջապահության ոլորտում։ Կապվածությունը պետական մարմինների, հետազոտական կենտրոնների և ակադեմիական շրջանակների հետ՝ թույլ կտա մուտք ստանալ լավագույն ուսումնասիրություններին, լավագույն փորձներին և կանոնակարգային նորմերին, ապահովելով blockchain-ի արդյունավետ կիրառումը առողջապահության մեջ։ **Արդյունք** Հայաստանի առանձնահատկությանը և կանոնավոր ենթակառուցվածքներին հաշվի առնելով՝ blockchain-ը պետք է հեռանկարային և խելամիտ ներդրվի առողջապահական ոլորտում։ 当 այն ճիշտ կերպով կիրառվի, դա կարող է զգալիորեն բարձրացնել հիվանդների սպասարկման անվտանգությունը, արդյունավետությունը և թափանցիկությունը։ Որոշման ծառայությունները պատրաստ են դառնալ հիմք՝ ստեղծելու ավելի անվտանգ, արդյունավետ և հիվանդներцентրիկ առողջապահական համակարգ և ակտիվորեն զարգացնել ավելի շատ վստահելի և հուսալի EHR համակարգ։
Տարածական իմացականությունը կրթության մեջ: პერსոնա…
Ականջային արհեստական բանականությունը (ԱԲ) արագորենTransformsում է կրթությունը՝ տրամադրելով անհատականացված ուսուցչական փորձառություններ՝ ուղղված անհատական ուսանողների պահանջներին։ Անհատ ուսանողի յուրահատուկ ուսուցման ոճը և աշխատանքային տվյալները վերլուծելով, ԱԲ-ն հնարավորություն է տալիս ստեղծել անհատականացված կրթական կոնտենտ՝ մոտեցող նրանց պահանջներին։ Տрадиционно համապարփակ սովորությունը հաճախ չի բավարարում տարբեր ուսուցման կարողությունները և արագությունները՝ հանգեցնելով անհամաչափ հասկացումների և հաջողությունների։ ԱԲ-ի անձնականացված դասավանդումը խոստանում է ռևոլյուցիա բերել կրթության ոլորտում՝ առաջարկելով այն մեդիա և նյութեր, որոնք լավագույնս համապատասխանում են յուրաքանչյուր ուսանողի ուսուցչային մաքուրին։ ԱԲ-ի կիրառությունները կրթությունում օգտագործում են առաջադեմ ալգորիթմներ և մեքենայական ուսուցում՝ մշտապես գնահատելու առաջընթացը և փոփոխական կերպով հարմարեցնելու կոնտենտը։ Վերլուծելով պատասխանների ժամանակը, ճշտությունը և սխալների նմուշները, ԱԲ-ն որոշում է ուսանողների ամրությունները և թերությունները՝ կարգավորելով դասերի բարդությունը, ներկայացում և արագությունը՝ բարելավելու ըմբռնումը և հիշողությունը։ Այս մոտեցումը կառուցում է առիթներ և մոտեցումներ՝ խթանելով քննադատական մտածողությունն ու խնդիրների լուծման հմտությունները՝ համապատասխանեցված անհատական ուսումնական ուղիներին։ Սովորեցնողներն էլ տեսնում են ԱԲ-ն որպես հիմնական գործիք՝ փակելու ուսուցման բացեր, որոնք դժվար է հաղթահարել սովորական մեթոդներով։ Աշակերտները, ովքեր որտեղևէ օգնության կարիք ունեն կամ դժվարություններ ունեն մասնագիտացումներում, կարող են օգտվել ժամանակին և նպատակաուղղված միջամտություններից՝ ներկայացված ԱԲ-ի կողմից՝ առանց սպասելու մարդկային աջակցությանը, ինչը օգնում է նրանց արագացնել կամ գործել թափանցիկ փոխխոսության։ ԱԲ-ի ինտեգրացիան օգուտ է բերում ռեսուրսների բաշխման և ընդլայնելիության նաև դպրոցներում։ Բազմաբովանդակ դասարանների կառավարումը ավելի արդյունավետ է դառնում, երբ ԱԲ-ն ավտոմատացնում է սովորական գնահատամիջոցներն ու վերլուծությունները՝ հնարավորություն տալով ուսուցիչներին ավելի շատ ժամանակ հատկացնել անձնականացված, մարդկենտրոնացված շփումներին։ Բացի այդ, ԱԲ-ի ընդլայնելիությունը հնարավորություն է տալիս անհատականացված ուսումնական փորձառություններ հասնել տարբեր տարածաշրջանների ուսանողներին՝ օգնելով նվազեցնել կրթական անհավասարությունները։ Անկախ ակադեմիական հաջողություններից, ԱԲ-ն ապահովում է մշտական սովորելու հակում՝ առաջարկելով արագ արձագանքներ և անձնականացված ուսուցման ուղիներ։ Դա উদ্বանադում է ուսանողներին կատարել իրենց կրթության կառավարման մասը՝ զարգացնելով աճի մտածելակերպ, որը կենտրոնացած է մշտական բարելավման և ճկունության վրա՝ շատ կարևոր հատկանիշներ արագ փոխվող աշխարհի մեջ։ Սակայն, ԱԲ-ի ընդլայնումը առաջացնում է կարևոր հարցեր տվյալների անձնականության, նեղսրտությունների և մարդու ուսուցիչների կարևոր դերակատարության պահպանման շուրջ։ Խիստ անհրաժեշտ է, որ ԱԲ համակարգերը նախագծվեն բացահայտ և հարգեն ուսանողի գաղտնիությունը։ Սակայն, սովորողները ընդգծում են, որ ԱԲ-ն պետք է լրացնի, փոխարենը չփոխի սովորական ուսուցումը՝ պահպանելու համար սոցիալական և հոգևոր փոխհարաբերությունները, որոնք կարևոր ենholistic education-ի համար։ Վերջապես, ԱԲ-ի ակտիվ օգտագործումը ցույց է տալիս, որ վաղը ավելի անձնականացված, հետաքրքիր և արդյունավետ ուսուցում կարող է լինել։ Աբ-ի միջոցով հարմարեցնելով ուսուցումը անհատական պահանջներին՝ կրթությունը կարող է հասնել մեծահասակների հաջողությունների։ Սպառածաբար և շարունակական համագործակցության միջոցով տեխնոլոգիական մշակողների և ուսուցիչների միջև, ԱԲ-ն կարող է ռեվոլյուցիա բերել կրթության ոլորտում՝ making ուսումը ավելի մատչելի և ներառական բոլոր ուսանողների համար։
2025-ի ամենաուղղակի ուլտրվայրյալ ալտքոիններ՝ Unil…
Ավելի նոր ներդրումային հ
Կապի մեքենաներում արհեստական գիտություն՝ նավարկել…
Ավտոմատ վարած մեքենաների զարգացմանը վերագրվող հիմնական դիպուկահարում է արդիական տրանսպորտի ոլորտում, որի առանցքը مصنوعական բանականությունն է (AI): AI համակարգերը հիմնադրում են ինքնաբավ վարելու տեխնոլոգիան, քանի որ հնարավորություն են տալիս մեքենային ընկալելու իր շրջապատը, կատարել բարդ վարորդական որոշումներ և առաջնահերթություն տալ անվտանգության ապահովմանը բոլոր ճանապարհորդների համար: Ավտոմատ վարորդության կենտրոնում են առաջադեմ AI ալգորիթմները, որոնք վերլուծում են տարբեր सेंսորներից ստացված տվյալները, ինչպիսիք են LIDAR, ռադար, ծովելային սարքեր և բարձր լուծաչափով տեսախցիկներ: Այս սենսորները համատեղ վերլուծելով կառուցում են մանրամասն պատկերացում շրջակա միջավայրի մասին, որը AI-ին հնարավորություն է տալիս օպերատիվ ժամանակներում ճանաչել անցորդներին, велосипедիստներին, մյուս մեքենաներին, ճանապարհ նշանակումները, երթևեկական նշանները և վտանգները: Այս ժամանակին կարողությունը շատ կարևոր է խճաղային բարդ իրավիճակներում կողմնորոշվելիս, արագ փոփոխություններին պատասխան տալու և ճիշտ որոշումներ ընդունելու համար առանց մարդու մասնակցության: Կնճղօծվել է AI տեխնոլոգիաների հրաշալի զարգացումն ու կատարելագործումը, ինչը թույլ է տալիս ավտոմատ մեքենաներին ապահովորեն գործել վերահսկվող պայմաններում և հատուկ երթուղիներում: Ճանաչված ընկերությունները, որոնք մեծ ներդրումներ են կատարում AI վարելու տեխնոլոգիայում, կատարել են ոգեշնչող ձեռքբերումներ՝ քաղաքային շրջանների և ավտոբանուղիների ավտոմատ անցնել, ավտոմատ կերպով կառավարել կայանատեղիները և արագ արձագանգել անսպասելի խոչընդոտների՝ ապահովելով անվտանգ երթևեկություն: Սակայն լրիվ ինքնավար մեքենաների բացարձակ ինտեգրումը հանրային ճանապարհներին մի քանի խնդիր ունի ոչ միայն տեխնոլոգիական բնույթով: Մեծ վտանգավոր խոչընդոտ է ռեգլամենտատիվ դաշտը։ Կառավարություններն ու կարգավորողների մարմինները պետք է ստեղծեն համապարփակ համակարգեր, որոնք կհամապատասխանեն խստագույն անվտանգության չափանիշներին՝ լուծելով բոլոր անհրաժեշտ հարցեր՝ թեստավորման, սերտիֆիկացման և գործարկման համար, որոնք տարբեր երկրներում և տարածաշրջաններում կարող են տարբեր լինել։ Կանխատեսելով, որ AI-ն անդադար զարգացող ոլորտ է, կանոնակարգերը պետք է լինել՝ մի կողմից խիստ, մյուս կողմից՝ ճկուն՝ ապահովելով նորամուծությունների և հանրային անվտանգության վտանգների հավասարակշռությունը: Համայնքի ընդունելությունը ևս էական դեր է խաղում։ Իսկապես շատերն են հետաքրքրված վարելու բնագավառում ինքնաբավ մեքենաներին, բայց գերակշռում են մտահոգությունները՝ կապված AI համակարգերի վստահելիության, սխալների կամ կիբերհարձակումների ռիսկերի և վարկածային որոշումների էթիկայի հետ։ Վստահություն ձևավորելու համար անհրաժեշտ է թափանցիկ հաղորդակցություն մեքենաների աշխատանքի մասին, նուրբ անվտանգության թեստեր և դրական փորձառություններ, որոնք վկայում են տեխնոլոգիական հուսալիության մասին: Զարգացման ու զարգացման հետ կապված այլ խնդիրներ են նաև էթիկական մարտահրավերները։ Դրանք պահանջում են մշակողների, քաղաքական գործիչների ու հասարակության համագործակցությունը՝ որոշելու, թե ինչպես պետք է վարվեն ինքնաբավ մեքենաները, անխուսափելի պատահարների դեպքում ինչպես պետք է minimize անել վնասները՝ հաշվի առնելով հասարակական արժեքները։ Այսպիսի որոշումները ծրագրավորելով՝ մասնագետները տիրապետում են շատլուս և միջավայրեր պահանջող, հաճախ հակասական ոլորտներ՝ տեխնոլոգիա, փիլիսոփայություն, արդարագիտություն և հանրային կարծիք: Ամենայն դեպս, փորձագետները դրական տրամադրված են AI-ի տրանսպորտի ոլորտում մեծ փոփոխական ազդեցության մասին: Կհասկանանք, որ AI-ն կթոթափի մարդկային սխալների թիվը, որոնք խիստ պատճառ են տրանսպորտային պատահարների ողջ աշխարհում։ Ավելին, AI-ն ապահովում է ավելի լավ կառավարում, իրավիճակային իմացություն և ժամանակին արձագանքում, ինչը կարող է դարձնել ճանապարհները անվտանգ ու ավելի արդյունավետ: Ներկայումս ավտոմատ մեքենաները մեծապես կարող են բարելավել ճանապարհային երթևեկությունը՝ հարմարեցնելով երթուղիները, նվազեցնելով ծանրաբեռնվածությունը և հասնելով երթևեկության հոսքին։ Շարժական ծառայությունների զարգացման շնորհիվ պոտենցիալ է նվազեցնել անձնական մեքենաների օգտագործումը, ինչը բարելավում է շրջակա միջավայրը՝ նվազեցնելով արտազոտում և ռեսուրսների սպառում: Ապագայում՝ AI-ն դուրս կգա միայն ինքնավար մեքենաների սահմաններից և կհամատեղվի խելացի երթևեկության կառավարմամբ, հանրային տրանսպորտում և լոգիստիկայում։ Նորարարությունները, որոնք առաջ են մղվում AI տեխնոլոգիաներում, կփոխարինեն գլոբալ շարժակազմի և առարկաների փոխանցման եղանակները՝ մարդկանց և ապրանքների մղման ոլորտում։ ՍՓԻՑ այս խնդիրների, նաև՝ ներկայիս տեխնոլոգիական առաջընթացները ութխել են բնորոշել, որ AI-ն իր մեծ ազդեցությունն ունի տրանսպորտում։ հաջորդել է նորամուծությունների շարունակական զարգացումը, մտածող կանոնակարգերի ընդունումը և հասարակության մտահոգությունների ու էթիկական խնդիրների ակտիվ քննարկումը՝ ապահովելու AI-ի հանգեցրած տրանսպորտային հեղափոխությունը։ Սա կնյարդի ճանապարհներին դարձնում ավելի անվտանգ, ավելի արդյունավետ և մատչելի բոլորի համար։
Auto-Filling SEO Website as a Gift
