Бұл дағдарыстарды болжау үшін i пайдалана аласыз болжамдық модельдер бірақ олар көбінесе кешіктірілген, ескірген немесе толық емес тәуекелдік шараларына негізделген. Нью-Йорк университетінің зерттеуі болжамды алгоритмдерді оңтайлы түрде қалай пайдалану керектігін түсінуге тырысты.
Зерттеу көрсеткендей, 11,2 және 1980 жылдар аралығында жарияланған азық-түлік қауіпсіздігі жоқ елдер туралы 2020 миллион мақаланың мәтінін құрастыру және соңғы жетістіктерді пайдалану арқылы deep learning: жайлы нәтижелерге қол жеткізуге болады. Өңдеу азық-түлік дағдарысының жоғары жиілікті прекурсорларын алуға мүмкіндік берді, олар түсінікті және дәстүрлі тәуекел көрсеткіштерімен расталады.
Алгоритм deep learning 2009 жылдың шілдесі мен 2020 жылдың шілдесі аралығындағы кезеңде дағдарыс индикаторлары азық-түлікпен қамтамасыз етілмеген 21 елде мәтіндік ақпаратты қамтымайтын базалық үлгілерден 12 ай бұрын болжамды айтарлықтай жақсартатынын атап өтті.
Зерттеу азық-түлік қауіпсіздігінің Интеграцияланған фазалық классификациясына (IPC) бағытталған. Ашаршылық туралы ерте ескерту жүйелерінің желісі (FEWS NET). Бұл жіктеу Африка, Азия және Латын Америкасындағы азық-түлік қауіпсіздігін қамтамасыз ететін 37 елде аудан деңгейінде қол жетімді және 2009 және 2015 жылдар аралығында жылына төрт рет және одан кейін жылына үш рет хабарланды.
Азық-түлік қауіпсіздігі бес кезеңнен тұратын реттік шкала бойынша жіктеледі: төмен, стресс, дағдарыс, төтенше және ашаршылық.
BlogInnovazione.it
Өткен дүйсенбіде Financial Times OpenAI-мен келісім туралы жариялады. FT өзінің әлемдік деңгейдегі журналистикасына лицензия береді…
Миллиондаған адамдар ай сайынғы абоненттік төлемді төлей отырып, ағынды қызметтерге ақы төлейді. Жалпы пікір, сіз…
Veeam ұсынған Coveware кибербопсалау оқиғаларына жауап беру қызметтерін көрсетуді жалғастырады. Coveware криминалистикалық және қалпына келтіру мүмкіндіктерін ұсынады ...
Болжалды техникалық қызмет көрсету зауытты басқаруға инновациялық және белсенді көзқараспен мұнай және газ секторында төңкеріс жасайды.…
