Nouvelle publication

Titre: Le projet PostgreSQL étudie un changement majeur qui pourrait sacrifier des fonctionnalités importantes

Résumé: L'équipe de développement de PostgreSQL réévalue actuellement son modèle basé sur les processus et explore la possibilité de passer à un modèle basé sur les threads. Le modèle actuel, basé sur les processus, offre une isolation, une robustesse et une sécurité importantes, mais présente des limitations en termes de performances, de consommation de ressources et de complexité du développement.

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Titre: Microsoft présente PHI-1, un modèle de génération de code plus léger et plus performant que GPT-3.5, attribuant cette performance à la puissance des données de haute qualité

Résumé: Microsoft a récemment dévoilé PHI-1, un modèle de génération de code révolutionnaire qui surpasse les performances de GPT-3.5 tout en étant plus léger. La clé de cette performance réside dans l'utilisation de données de haute qualité, qui alimentent l'algorithme avec des informations précieuses et pertinentes. Microsoft affirme que PHI-1 représente une avancée significative dans le domaine de l'intelligence artificielle, offrant des résultats impressionnants en termes de génération de code. Cette nouvelle percée promet de faciliter le développement logiciel et d'améliorer l'efficacité des tâches de programmation.

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Bonjour la communauté !

Nous avons décidé de lancer une nouvelle rubrique passionnante pour rendre vos visites sur la Communauté encore plus enrichissantes. Ainsi, chaque vendredi, nous sortirons de la communauté, trouverons quelque chose d'intéressant lié à la technologie pour vous permettre de lire et d'élargir vos horizons, et créerons un court résumé pour vous donner un avant-goût d'un article complet ! N'est-ce pas excitant?

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Salut la Communauté!

Profitez de regarder la nouvelle vidéo sur la chaîne Youtube d'InterSystems France :

📺 DeepDocs - Apprendre avec les patients

https://www.youtube.com/embed/hhRKC-5a5xs
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Aujourd'hui, la grande majorité des applications sont déployées sur des services de cloud public. Les avantages sont multiples : réduction des ressources humaines et matérielles nécessaires, possibilité d'évoluer rapidement et à moindre coût, plus grande disponibilité, fiabilité, évolutivité élastique et options permettant d'améliorer la protection des actifs numériques. L'une des options les plus prisées est le Google Cloud. Il nous permet de déployer nos applications à l'aide de machines virtuelles (Compute Engine), de conteneurs Docker (Cloud Run) ou de Kubernetes (Kubernetes Engine).

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Aujourd'hui, la plupart des applications sont déployées sur des services de cloud public. Cela présente de nombreux avantages, notamment des économies de ressources humaines et matérielles, la possibilité de se développer rapidement et à moindre coût, une plus grande disponibilité, une plus grande fiabilité, une évolutivité élastique et des options permettant d'améliorer la protection des actifs numériques. L'une des options les plus populaires est AWS.

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Salut les développeurs,

Le concours annuel pour les développeurs d'InterSystems IRIS approche !

Nous sommes ravis de vous inviter tous à participer au concours Grand Prix pour la création de solutions open source à l'aide de la plate-forme de données InterSystems IRIS !

🏆 Concours de programmation Grand Prix InterSystems 2023 🏆

La durée: 12 juin - 9 juillet, 2023

Le prix: $26,000

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Article
· Mai 23, 2023 1m de lecture
SantExpo 2023 jour 1

Salut la Communauté !

SantExpo a déjà ouvert ses portes et nous sommes là et prêts à vous rencontrer ! Nos équipes sont déjà sur place, au stand F43 (Hall 1, Porte de Versailles) et sont prêtes à discuter avec les acteurs majeurs de la santé.

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En discutant avec un de mes amis, spécialiste du Machine Learning @Renato Banzai , il a évoqué l'un des plus grands défis pour les entreprises aujourd'hui : le déploiement du ML/IA dans des environnements réels.

InterSystems IRIS propose la solution "IntegratedML". IntegratedML est une fonctionnalité très utile pour entraîner, tester et déployer des modèles de ML/IA.

La partie la plus difficile dans la création de ML/IA est de faire le traitement des données, de les nettoyer et de les rendre fiables.

C'est là que nous pouvons tirer parti de la puissante norme FHIR !

L'idée du projet montre comment nous pouvons créer/entraîner/valider des modèles MI/IA avec FHIR et les utiliser avec des données provenant de différentes sources.

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Cet article est le deuxième d'une série expliquant comment créer un système d'apprentissage automatique de bout en bout.

Exploration des données

L'Intersystème IRIS dispose déjà de ce dont nous avons besoin pour explorer les données : un moteur SQL ! Pour les personnes qui ont l'habitude
d'explorer des données dans des fichiers
csv ou des fichiers texte, cela pourrait aider à accélérer cette étape. Fondamentalement, nous explorons toutes les données pour comprendre l'intersection
(jointures), ce qui devrait permettre de créer un jeu de données préparé pour être utilisé par un algorithme d'apprentissage automatique.

Tableau d'articles ( Fourni par l'équipe Intersystems )

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Tableaude balises ( Fourni par l'équipe Intersystems )
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Voici mon introduction à une série d'articles expliquant comment créer un système d'apprentissage automatique de bout en bout.

Un seul problème pour commencer

Notre communauté de développement d'IRIS a plusieurs messages sans balise ou mal balisés. Au fur et à mesure que le nombre de messages augmente, l'organisation de chaque balise et l'expérience d'un membre de la communauté qui parcourt les sujets tendent à diminuer.

Les premières solutions envisagées

Nous pouvons envisager quelques solutions habituelles pour ce scénario, comme par exemple :

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