Актуальный негатив: АКТУАЛЬНЫЙ НЕГАТИВ | volchok.ru

АКТУАЛЬНЫЙ НЕГАТИВ | volchok.ru

• INTERNAL STRUGGLE
• НОВОЕ
• Одежда
  • ФУТБОЛКИ
  • ЛОНГСЛИВЫ
  • РУБАШКИ
  • СВИТШОТЫ / БАДЛОНЫ
  • БОДИ / ВОДОЛАЗКИ
  • ДЖЕМПЕРЫ
  • ПЛАТЬЯ / ЮБКИ
  • МАЙКИ / ТОПЫ
  • ХУДИ
  • ВЕРХНЯЯ ОДЕЖДА
  • БРЮКИ / ДЖИНСЫ / ШОРТЫ
• Аксессуары
  • КЕПКИ / ШАПКИ / БАЛАКЛАВЫ
  • ШАРФЫ
  • СУМКИ / РЮКЗАКИ / ШОППЕРЫ
  • УКРАШЕНИЯ
  • НОСКИ
  • ПОДАРОЧНЫЕ СЕРТИФИКАТЫ
  • ПРОЧЕЕ
• Коллекции
  • ARALEZ
  • ЭПОХА ВОЗРОЖДЕНИЯ
  • ПО ТУ СТОРОНУ СТЕНЫ
  • БАЗОВАЯ ЛИНЕЙКА
  • NO HOPE
  • ВСЕЛЕНСКОЕ ЕДИНЕНИЕ
  • ГЕРБ
  • ДРОП 7
  • FLAME
  • АКТУАЛЬНЫЙ НЕГАТИВ
  • ВОЛЧОК х ИВИ
  • ВОЛЧОК х СИЛА ВЕТРА
  • VOLCHOK x SIGNAL
  • ВОЛЧОК х NORTHCAROLINA
• SALE

XSSL

Джемпер РОЗЫ

8 000 РУБ

XSSMLXL

Лонгслив MY LAST NERVE CELL

3 500 РУБ

XS

Лонгслив MY LAST NERVE CELL

3 500 РУБ

19

Кольцо MOOD

4 900 РУБ

корзина

Корзина пуста

закрыть

В раздел

• Одежда
  • ФУТБОЛКИ
  • ЛОНГСЛИВЫ
  • РУБАШКИ
  • СВИТШОТЫ / БАДЛОНЫ
  • БОДИ / ВОДОЛАЗКИ
  • ДЖЕМПЕРЫ
  • ПЛАТЬЯ / ЮБКИ
  • МАЙКИ / ТОПЫ
  • ХУДИ
  • ВЕРХНЯЯ ОДЕЖДА
  • БРЮКИ / ДЖИНСЫ / ШОРТЫ
• Линейки
  • NO HOPE
  • ВСЕЛЕНСКОЕ ЕДИНЕНИЕ
  • ГЕРБ
  • ДРОП 7
  • FLAME
  • АКТУАЛЬНЫЙ НЕГАТИВ
• Капсулы
  • ВОЛЧОК х ИВИ
  • ВОЛЧОК х СИЛА ВЕТРА
  • VOLCHOK x SIGNAL
  • ВОЛЧОК х NORTHCAROLINA
• Коллекции
  • INTERNAL STRUGGLE
  • ЭПОХА ВОЗРОЖДЕНИЯ
  • ARALEZ
  • ПО ТУ СТОРОНУ СТЕНЫ
  • БАЗОВАЯ ЛИНЕЙКА
• Аксессуары
  • КЕПКИ / ШАПКИ / БАЛАКЛАВЫ
  • ШАРФЫ
  • СУМКИ / РЮКЗАКИ / ШОППЕРЫ
  • УКРАШЕНИЯ
  • НОСКИ
  • ПОДАРОЧНЫЕ СЕРТИФИКАТЫ
  • ПРОЧЕЕ
• НОВОЕ
• SALE

В раздел

• ARALEZ
• NO HOPE
• ВОЛЧОК х SENSOR
• ВОЛЧОК х SIGNAL
• Волчок х Сила ветра
• ЭПОХА ВОЗРОЖДЕНИЯ
• ПО ТУ СТОРОНУ СТЕНЫ
• Дроп 7
• ТИРАН
• СЕКТА
• ХИЩНЫЕ ВЕЩИ ВЕКА
• ЕДИНСТВО
• Crash test
• РЕПЛИКА
• POSTHUMAN
• ФИНАЛЬНАЯ ФАНТАЗИЯ
• СМЕРТЕЛЬНАЯ БИТВА
• Лес
• НЕТ ЦАРЕЙ НЕТ БОГОВ

Список актуальных КБК для УСН на 2023 год — Контур.

Экстерн

21 февраля 2023 29 938

Налог на упрощенной системе налогообложения нужно платить четыре раза в год — три аванса и один итоговый платеж. Объект налогообложения по УСН не влияет на сроки уплаты налога. А вот код бюджетной классификации платежа по УСН напрямую зависит от того, какую упрощенку применяет плательщик — «доходы» или «доходы минус расходы». Рассказываем, по какому КБК перечислять налог по УСН и что изменилось с введением ЕНП.

Что такое КБК

Все бюджетные платежи кодируются. Каждому виду доходов и расходов присваивается код бюджетной классификации — специальный код, по которому и отслеживают платежи в рамках бюджетной системы РФ. Все бюджетные поступления распределяют по КБК по трем направлениям:

• доходы бюджета;
• расходы бюджета;
• источники финансирования дефицита бюджета.

Порядок формирования и применения кодов бюджетной классификации утверждает Минфин (приказ от 24.05.2022 № 82н). Коды состоят из двадцати разрядов. Общая структура всех КБК такая:

1. Разряды с 1 по 3. Код главного администратора доходов бюджета. Администратор — тот, кто получает деньги. Если платите в ФНС, первые три цифры КБК будут 182, если в СФР — 797. А если надо заплатить импортный НДС, перечисляйте деньги в ФТС по коду главы 153.

2. Разряды с 4 по 20. Коды вида, подвида доходов и расходов бюджета. Это конкретные направления, по которым перечисляете деньги. К примеру, налог на УСН. Для объекта «доходы» код — 1 05 01011 01 1000 110, для объекта «доходы минус расходы» — 1 05 01021 01 1000 110.

Важно! КБК ежегодно обновляют. Коды на 2023 год и плановые 2024-2025 гг. утвердили приказом Минфина от 17.05.2022 № 75н.

КБК понадобится всем, кто перечисляет деньги в бюджет — налоги, страховые взносы, недоимки, штрафы и другие платежи. Код указывают в специальном разделе платежной квитанции или в поле 104 платежного поручения (Положение Банка России от 29. 06.2021 № 762-П, Приказ Минфина от 12.11.2013 № 107н).

Если в 2023 году вы платите налоги единым платежом, в платежном поручении указывается универсальный КБК 182 01 06 12 01 01 0000 510. А код конкретного налога будет прописан в уведомлении об исчисленных суммах, которое налогоплательщики подают не позднее 25 числа месяца, в котором уплачивается налог.

Отправляйте уведомления об исчисленных суммах в ФНС через Экстерн. Календарь отчетности поможет контролировать сроки — система покажет даты подачи и статус уведомлений, которые вы уже отправили.

Попробовать

Как платить УСН

Как и любой налог, УСН в общем случае рассчитывают как процентную долю налоговой базы по соответствующей ставке (п. 1 ст. 346.21 НК РФ). Ставки для УСН:

• 6% — для объекта «доходы»;
• 15% — для объекта «доходы минус расходы».

Если нарушить лимит УСН по доходам и по численности, ставки повысят до 8% для объекта «доходы» и до 20% для объекта «доходы минус расходы» (п.  4 ст. 346.13, п. 2.1 ст. 346.20 НК РФ).

Налоговый период по УСН — календарный год, а отчетные периоды — 1 квартал, полугодие и 9 месяцев (ст. 346.19 НК РФ). Авансы исчисляют и платят по итогам каждого отчетного периода. Из-за ЕНП сроки уплаты изменили. Вот когда платить УСН в 2023 году (ст. 11.3, п. 1 ст. 45, п. 7 ст. 346.21 НК РФ):

• организации за 2022 год — до 28.03.2023;
• ИП за 2022 год — до 28.04.2023;
• аванс за 1 квартал — до 28.04.2023;
• аванс за полугодие — до 28.07.2023;
• аванс за 9 месяцев — до 30.10.2023 (28.10.2023 выпадает на субботу).

Дважды в месяц вам на почту будут приходить инструкции и разборы от наших экспертов. В первом письме — памятка по ЕНП.

Подписаться

Подписываясь, вы соглашаетесь на обработку персональных данных и получение информационных сообщений от группы компаний СКБ Контур.

Какие КБК использовать для УСН

С 2023 года практически все налогоплательщики перешли на новый механизм расчетов с бюджетом — единый налоговый платеж и единый налоговый счет. Правила касаются и организаций, и ИП: ни организационно-правовая форма, ни налоговый режим не влияют на обязанность расчетов по ЕНП. Налог по упрощенке тоже перечисляют через единый платеж.

Вот как это работает. Плательщик определяет свою обязанность перед ФНС — рассчитывает, сколько налогов должен заплатить в бюджет. К примеру, 28 июля ИП должен перечислить аванс по УСН за полугодие, НДФЛ за период с 23 июня по 22 июля и страховые взносы за июнь. Все эти суммы он перечисляет одной платежкой по одному КБК единого налогового платежа на свой единый налоговый счет.

Но в ИФНС не знают, сколько налогоплательщик должен заплатить в бюджет, поэтому сначала надо отправить уведомление об исчисленных суммах — до 25 числа того месяца, в котором пройдет оплата (приказ ФНС от 02.11.2022 № ЕД-7-8/1047@). В этих уведомлениях нужно ставить КБК того налога или взноса, который вы погашаете — то есть код бюджетной классификации налога на УСН, НДФЛ, страховых взносов и проч. Если перед оплатой сдали отчетность, то уведомление отправлять не нужно.

Важно! По уведомлениям и отчетам инспекция определяет совокупную обязанность каждого налогоплательщика — его долг перед бюджетом. После того, как деньги поступят на ЕНС, налоговики сами распределяют их по тем КБК, которые плательщик указал в отчетности и уведомлениях.

Какие КБК использовать при уплате единого налога для УСН

Налог по УСН через единый платеж перечисляйте по КБК 182 0 10 61201 01 0000 510. Именно его надо ставить в поле 104 платежного поручения. Остальные поля в кодовой строке платежки будут нулевыми. А в назначении платежа напишите Единый налоговый платеж. Уточнять, что оплачиваете налог для УСН, не надо.

ФНС опубликовала реквизиты для платежных поручений по ЕНП на специальной странице ЕНС. Заполнить платежку можно в сервисе «Уплата налогов и пошлин».

Пени, проценты и штрафы при расчетах по ЕНП не платят. Если у плательщика образовалась задолженность по налогу, в том числе и по УСН, налоговики автоматически погасят недоимку при поступлении следующего единого платежа на ЕНС. То есть формировать отдельные платежки на пени больше не нужно.

Просто и быстро формируйте платежные поручения по ЕНП и отдельным налогам в системе интернет-отчетности

Какие КБК использовать в отчетности и платежках

В 2023 году при определенных условиях можно платить по-старому. Если плательщик еще ни разу не подавал уведомления об исчисленных суммах, он сможет отправить обычное платежное поручение. Но его надо заполнить так, чтобы инспекция смогла однозначно определить, к какому бюджету, налогу и отчетному периоду относятся поступившие деньги (п. 9 ст. 58 НК РФ, п. 12, 14 ст. 4 Федерального закона от 14.07.2022 № 263-ФЗ).

Для такого платежного поручения нужен КБК конкретного налога. В таблице — все КБК по УСН на 2023 год.

Коды бюджетной классификации по УСН одинаковы и для организаций, и для ИП.

Важно! Как только в первый раз отправите уведомление об исчисленных суммах, перечислять налоги через платежные поручения уже не получится.

Работодатели на УСН должны перечислять обязательные зарплатные платежи — НДФЛ и страховые взносы. Коды бюджетной классификации у них другие:

• НДФЛ с зарплаты работника по ставке 13% — 182 1 01 02010 01 1000 110;
• НДФЛ с зарплаты работника по ставке 15% — 182 1 01 02080 01 1000 110;
• НДФЛ с дивидендов по ставке 13% — 182 1 01 02130 01 1000 110;
• НДФЛ с дивидендов по ставке 15% — 182 1 01 02140 01 1000 110;
• страховые взносы на ОПС, ОМС и ВНиМ (платим одним платежом) — 182 1 02 01000 01 1000 160;
• взносы на травматизм (платим в СФР, не через ЕНП) — 797 1 02 12000 06 1000 160.

Независимо от того, как перечисляете налоги и взносы — через ЕНП или отдельной платежкой — в отчетности всегда нужно указывать КБК конкретного налога, по которому отчитываетесь. В декларации по УСН — код вашего объекта упрощенки, в расчете 6-НДФЛ — код подоходного налога, в РСВ — код для страховых взносов.

Заполнить и отправить отчетность и уведомления без ошибок поможет сервис Контур Экстерн. КБК там проставляются автоматически. А это значит, что налоговики корректно рассчитают вашу совокупную обязанность и зачтут единый платеж.

Главное на почту — и памятка по ЕНП в подарок

Подписаться

Подписываясь, вы соглашаетесь на обработку персональных данных и получение информационных сообщений от группы компаний СКБ Контур.

Непонятная концепция истинного позитива и истинного негатива | by Saloni Mishra

Photo by Michael Dziedzic on Unsplash

В машинном обучении и статистике мы очень часто используем термины истинно положительный и истинно отрицательный, но люди все равно путаются, и поэтому их матрица известна как матрица путаницы. Теперь возникает вопрос, что истинно, а что ложно, более того, что положительно, а что отрицательно. Мы можем читать определения и можем быть более озадачены. Итак, простыми словами, разберемся.

Что такое положительное и отрицательное?

Положительное и отрицательное — это не что иное, как два класса, например, выжил/не выжил, рак/не рак, мошенничество с кредитными картами/не мошенничество, спам/не спам и т. д. Это не просто нечто среднее между двумя двумя состояниями , но его также можно разделить на кошку/собаку, мужчину/женщину. Итак, один класс мы считаем положительным, а другой — отрицательным. Это произвольно или зависит от цели исследования, к которому вы относите одно как положительное, а другое как отрицательное. В нем нет хорошего (положительного) или плохого (отрицательного) аспекта.

Что такое правда и ложь?

Когда есть выборка данных из некоторой совокупности, и мы используем моделирование, с помощью которого мы можем предсказать ее класс/метки. «Истина» представляет записи, которые модель смогла идентифицировать свой класс, тогда как «ложь» представляет записи, которые модель не смогла идентифицировать.

Матрица путаницы

Матрица путаницы — это таблица, представляющая сводку результатов прогнозирования задачи классификации. Ниже мы видим матрицу путаницы. Положение прогнозируемых значений и фактических значений изменяет положение ложноотрицательного (FN) и ложноположительного (FP), но истинно положительное (TP) и истинно отрицательное (TN) остается на том же месте в матрице, расположенной по диагонали друг к другу. Но из-за этого ситуация становится запутанной.

Изображение автора

Простые примеры для лучшего понимания концепции. В этом примере есть два класса фруктов. У нас было 9 яблок и 10 клубник, но модель правильно идентифицировала только 6 яблок (истинно положительный результат) и 8 клубник (истинный отрицательный результат), более того, модель предсказала 2 клубники как яблоко (ложноположительный результат) и 3 яблока (ложноотрицательный результат) как клубнику. . В другом примере беременная/не беременная — это два класса. Есть 8 беременных женщин и 8 небеременных женщин, модель правильно классифицировала 6 беременных (истинно положительные) и 5 ​​не беременных (истинно отрицательные) женщин, но 3 небеременных (ложноположительные) женщины как беременных и 2 беременных (ложноотрицательные) женщины. как не беременна.

Изображение автора

По приведенному ниже GIF можно более четко понять концепцию.

Image by Author

Оценка эффективности Показатели

Из матрицы путаницы мы также можем рассчитать точность модели, точность отзыва и оценку F1. Эти меры помогают понять производительность модели. Из формул мы можем рассчитать эти меры, и для расчета мы можем использовать матрицу путаницы. Формулы приведены ниже в матрицах. Здесь NPV — отрицательное прогнозируемое значение. Как обсуждалось выше, при изменении положения фактического и прогнозируемого значения меняется и положение показателей.

Простые определения:

Точность: Точность — это отношение записей, правильно классифицированных моделью, к общему количеству записей. Например, если есть 10 красных и 10 фиолетовых шаров, 8 красных и 7 фиолетовых шаров, которые вы правильно идентифицировали, то ваша точность будет 8+7/20=0,75 и, следовательно, точность составит 75%.

Точность: Точность — это отношение положительных результатов, правильно идентифицированных моделью, к общему количеству положительных записей. Например, если есть 10 красных и 10 фиолетовых шаров, нужно определить, какие из них красные, и по какой-то причине вы распознали 8 красных и 2 фиолетовых шара как «красные шары», тогда ваша точность равна 8/10, т. е. 80%.

Чувствительность: способность теста правильно идентифицировать истинные положительные результаты (люди, у которых заболевание и модель идентифицировали его так).

Специфичность: способность теста правильно идентифицировать истинные отрицательные результаты (люди, у которых нет заболевания, и модель идентифицировали его так).

Показатель F1: Показатель F1 представляет собой средневзвешенное значение точности и отзыва/чувствительности, при этом лучший показатель равен 1, а худший — 0. Формула приведена ниже.

Изображение AuthorImage by Author

Коды Python

Мы можем построить эти матрицы путаницы и даже легко рассчитать эти меры с помощью Python. Используемые данные взяты из реестра UCI «https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Heart+failure+clinical+records». Коды следующие:

Sklearn.metrics предлагает различные варианты для создания матрицы путаницы, сначала просто для отображения чисел, опция — путаница_матрица, которая дает матрицу, как показано ниже.

Изображение автора

Кроме того, для построения матрицы путаницы у sklearn.metrics есть две опции, т. е. ConfusionMatrixDisplay и plot_confusion_matrix. В основном используется plot_confusion_matrix, так как можно также получить график нормализованной матрицы путаницы только с опцией нормализации как «истина».

Изображение автора

Мы также можем использовать тепловую карту Python Seaborn, чтобы создать матрицу путаницы, как показано ниже, опция «аннотировать», сохраняя значение false, удаляет числа внутри матрицы.

Изображение автора

Ниже приведены коды для получения точности, отзыва, оценки F1, точности, оценки roc auc (вычисление площади под кривой рабочих характеристик приемника (ROC AUC) на основе оценок прогнозирования).

Изображение автора Изображение автора

Хотя есть несколько простых вариантов для создания матрицы путаницы и расчета мер оценки, нам лучше понять концепции и формулы, чтобы мы могли понять и объяснить анализы.

Спасибо за внимание!

Ссылки:

https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.metrics

Ложноположительные, ложноотрицательные, истинноположительные и истинноотрицательные

Введение

Сетевой брандмауэр — это система безопасности, которая отслеживает и контролирует входящий и исходящий сетевой трафик на основе заранее определенных правил и политик безопасности. Целью брандмауэра является предотвращение несанкционированного доступа к частной сети или из нее. Брандмауэры могут быть реализованы как аппаратные средства, программное обеспечение или их комбинация. Они обычно используются для защиты сетей, подключенных к Интернету, и внутренних сетей, которые соединяют несколько устройств в организации.

Брандмауэры генерируют сигналы тревоги, чтобы предупредить администраторов о подозрительной или вредоносной активности в сети. Эти предупреждения могут генерироваться в ответ на различные события, такие как попытка несанкционированного доступа к сетевому ресурсу, нарушение политики безопасности или обнаруженное вторжение. Аварийные сигналы можно настроить так, чтобы они вызывали различные реакции, такие как блокировка нежелательного трафика, отправка предупреждения сетевому администратору или регистрация инцидента для последующего анализа.

Эта тема является напоминанием для некоторых или чем-то новым для других, но полезно знать истинное значение этих терминов в разделе «Кибербезопасность — определение обнаружения вредоносных программ».

Основная история

Сетевые брандмауэры используют различные методы для категоризации событий, проходящих через брандмауэр. Одним из распространенных методов является использование правил и политик, определяющих, какие типы трафика разрешено проходить через брандмауэр, а какие блокируются. Эти правила могут основываться на различных критериях, таких как исходный и конечный IP-адреса, порты и протоколы.

Другой метод, используемый брандмауэром, заключается в проверке фактического содержимого сетевого трафика в поисках определенных шаблонов или характеристик, указывающих на вредоносную активность. Например, брандмауэр может использовать глубокую проверку пакетов (DPI) для проверки полезной нагрузки пакета в поисках известных вредоносных программ или другого вредоносного кода.

Когда брандмауэр обнаруживает событие, нарушающее одно из его правил или политик, он создает сигнал тревоги для уведомления сетевого администратора. Тревогу можно настроить так, чтобы она вызывала различные реакции, такие как блокировка нежелательного трафика, отправка предупреждения сетевому администратору или регистрация инцидента для последующего анализа.

Кроме того, брандмауэр также может быть интегрирован с другими инструментами безопасности, такими как системы обнаружения и предотвращения вторжений (IDPS), которые предназначены для отслеживания и обнаружения подозрительной активности в сети. Эти системы можно настроить так, чтобы они предупреждали об определенных типах атак, таких как атаки типа «отказ в обслуживании» (DoS), и предпринимали действия для смягчения атаки.

Таким образом, сетевой брандмауэр классифицирует события, проходящие через брандмауэр, используя правила и политики, а также глубокую проверку и уведомление о спровоцированных атаках путем создания сигналов тревоги и предупреждений администратору сети.

True Positive:  Настоящая атака, которая вызывает тревогу. У вас есть оповещение о грубой силе, и оно срабатывает. Вы исследуете оповещение и обнаруживаете, что кто-то действительно пытался проникнуть в одну из ваших систем методом грубой силы.

Ложное срабатывание: Событие, сигнализирующее о подаче сигнала тревоги, если атаки не было. Вы расследуете еще одно из этих предупреждений о грубой силе и обнаруживаете, что это был просто какой-то пользователь, который несколько раз неправильно набрал свой пароль, а не настоящая атака.

Ложноотрицательный результат: Когда тревога не поднимается, когда произошла атака. Кто-то пытался проникнуть в вашу систему, но он сделал это ниже порога вашей логики атаки грубой силы. Например, вы установили правило искать десять неудачных входов в минуту, а злоумышленник сделал только 9. Атака произошла, но ваш контроль не смог ее обнаружить.

True Negative:  Событие, при котором атака не произошла и не было обнаружено. Нападения не произошло, и ваше правило не зажгло огонь.

Некоторые интересные факты и статистические данные о кибербезопасности и вредоносных атаках

• Согласно отчету Cybersecurity Ventures за 2020 год, к 2021 году ущерб от киберпреступлений, по прогнозам, будет стоить миру 6 триллионов долларов в год по сравнению с 3 триллионами долларов в 2015 году.
• Опрос, проведенный Институтом SANS в 2019 году, показал, что 94% респондентов заявили, что их организация подверглась успешной кибератаке за последние 12 месяцев.
• Очередной опрос 2019 годаКомпания Fortinet, занимающаяся кибербезопасностью, обнаружила, что 79% респондентов заявили, что их организация подверглась успешной кибератаке за последние 12 месяцев.
• Согласно отчету Ponemon Institute за 2018 год, средняя стоимость утечки данных для компании составила 3,86 миллиона долларов.
• Согласно отчету Cybersecurity Ventures за 2017 год, кибератака происходит каждые 39 секунд, и прогнозируется, что к 2021 году эта частота увеличится до 14 секунд.
• Опрос Check Point, проведенный в 2017 году фирмой, занимающейся кибербезопасностью, показал, что 55% компаний подверглись кибератаке, которая обошла их брандмауэр.
• Исследование Центра стратегических и международных исследований (CSIS) и McAfee, проведенное в 2016 году, показало, что предполагаемый годовой ущерб от киберпреступлений для мировой экономики составляет 400 миллиардов долларов.

Обратите внимание, что эти статистические данные могут меняться с течением времени, и упомянутые цифры могут быть неточными на момент прочтения этой статьи.

Видео предоставлено профессором Мессером

Готовы начать?

Брандмауэр | Кибербезопасность | Вредоносный трафик | Обнаружение | Межсетевые экраны нового поколения | сетевая безопасность | Предотвращение вторжений | Защита от вредоносных программ | Политики безопасности | Управление брандмауэром | Фильтрация трафика | Расширенная защита от угроз | Сегментация сети | Управление приложениями | Брандмауэр веб-приложений | Безопасность интернет-протокола | Проверка уровня защищенных сокетов | Виртуальная частная сеть

Свяжитесь с нами для получения дополнительной информации, разверните искусственный интеллект и машинное обучение и узнайте, как наши инструменты могут сделать ваши данные более точными. Мы можем ответить на все ваши вопросы.

Пожалуйста, посетите нашу целевую страницу для получения полного спектра услуг в модели B2B — нашего дочернего портала — AIdot.Cloud | Интеллектуальный поиск решает бизнес-задачи

Интеллектуальный когнитивный поиск — работающий продукт ИИ, который использует ИИ и НЛП для чтения и понимания самых сложных юридических, финансовых и медицинских документов для получения полезной информации. Конечный пользователь задает вопросы, чтобы найти ответы — например, ChatGPT только для вашей внутренней организации данных.

Сравнение документов (просмотр данных) — рабочий продукт ИИ. Позволяет юристам просматривать тысячи контрактов и юридических документов, сравнивая их с оригиналом и отвечая на заданные вопросы юристов. ИИ и НЛП понимают вопросы, а ответы предоставляются в одном отчете. Наше сравнение документов избавляет от трудоемких задач.

Назначить встречу | Искусственный интеллект | Virtual Coffee

Ознакомьтесь с нашими примерами из практики и другими публикациями, чтобы узнать больше:

Распределенная атака типа «отказ в обслуживании» (DDoS) — процесс смягчения последствий

Что такое брандмауэр? Что важно в корпоративном брандмауэре?

Network Admission Control (NAC) — защищает инфраструктуру.