今日の高速な製造業界では、正確性と効率が重要です。工場は、製品認証書の作成およびカスタムビジネスレポートの作成を手作業なしで実行できる信頼性の高いシステムを必要としています。私たちの Django ベースのビジネス管理システム は、このプロセスを自動化し、企業が生産に集中できるように設計されており、コンプライアンスとデータの正確性を確保します。
เพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการผลิตของคุณด้วยรายงาน XLSX แบบกำหนดเองและการรับรองอัตโนมัติ
ในโลกของการผลิตที่รวดเร็วในปัจจุบัน ความแม่นยำและประสิทธิภาพเป็นสิ่งสำคัญ โรงงานต้องการระบบที่เชื่อถือได้ในการสร้าง ใบรับรองผลิตภัณฑ์ และสร้าง รายงานธุรกิจแบบกำหนดเอง โดยไม่ต้องใช้แรงงานคน ระบบบริหารธุรกิจของเราที่พัฒนาด้วย Django ออกแบบมาเพื่อทำให้งานนี้เป็นอัตโนมัติ ช่วยให้บริษัทสามารถมุ่งเน้นการผลิตได้อย่างเต็มที่ พร้อมทั้งปฏิบัติตามข้อกำหนดและความถูกต้องของข้อมูล
Streamline Your Manufacturing Process with Custom XLSX Reports & Automated Certifications
In today's fast-paced manufacturing world, efficiency and accuracy are key. Factories need a reliable system to generate product certificates and produce customized business reports without manual effort. Our Django-powered business management system is designed to automate this process, allowing companies to focus on production while ensuring compliance and data accuracy.
วิธีฝึก YOLO ด้วยชุดข้อมูลที่กำหนดเอง: คำแนะนำทีละขั้นตอน
การตรวจจับวัตถุเป็นเทคโนโลยีที่สำคัญในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น ความปลอดภัย ระบบอัตโนมัติ และหุ่นยนต์ YOLO (You Only Look Once) เป็นหนึ่งในโมเดลตรวจจับวัตถุแบบเรียลไทม์ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด เนื่องจากมีความเร็วและความแม่นยำสูง บทความนี้จะอธิบายวิธีฝึก YOLO โดยใช้ชุดข้อมูลที่กำหนดเอง เพื่อให้สามารถใช้งานจริงได้
Continue reading "วิธีฝึก YOLO ด้วยชุดข้อมูลที่กำหนดเอง: คำแนะนำทีละขั้นตอน"
カスタムデータセットでYOLOをトレーニングする方法：ステップバイステップガイド
オブジェクト検出は、セキュリティ、自動化、ロボティクスなどの業界で不可欠な技術となっています。YOLO（You Only Look Once）は、そのスピードと精度の高さから最も人気のあるリアルタイムオブジェクト検出モデルの1つです。本記事では、カスタムデータセットを使用してYOLOをトレーニングし、実際のアプリケーションで使用できるようにする方法を説明します。
Training YOLO with a Custom Dataset: A Step-by-Step Guide
Object detection has become an essential technology in various industries, including security, automation, and robotics. YOLO (You Only Look Once) is one of the most popular real-time object detection models due to its speed and accuracy. In this blog post, we will walk you through training YOLO with your custom dataset, making it ready for real-world applications.
Continue reading "Training YOLO with a Custom Dataset: A Step-by-Step Guide"
WazuhとAIの統合による高度な脅威検出
サイバー脅威は急速に進化しており、SIEM（Security Information and Event Management） ソリューションであるWazuhは、ゼロデイ攻撃、高度持続的脅威（APT）、内部脅威などの検出に課題を抱えています。DeepSeek-R1、BERT、AutoencodersなどのAIモデルを活用することで、Wazuhの脅威検出能力を機械学習（ML）と自然言語処理（NLP）によって向上させることができます。
การผสานรวม AI กับ Wazuh เพื่อการตรวจจับภัยคุกคามขั้นสูง
ภัยคุกคามทางไซเบอร์มีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว และโซลูชัน SIEM (Security Information and Event Management) เช่น Wazuh อาจมีข้อจำกัดในการตรวจจับ ภัยคุกคามใหม่ ๆ, การโจมตีแบบ APT และภัยคุกคามภายในองค์กร การใช้ AI models เช่น DeepSeek-R1, BERT หรือ Autoencoders สามารถช่วยเพิ่มความสามารถในการตรวจจับภัยคุกคามของ Wazuh ได้ด้วย Machine Learning และ NLP (Natural Language Processing)
Continue reading "การผสานรวม AI กับ Wazuh เพื่อการตรวจจับภัยคุกคามขั้นสูง"
Integrating AI with Wazuh for Advanced Threat Detection
Cybersecurity threats are evolving rapidly, and traditional Security Information and Event Management (SIEM) solutions like Wazuh can struggle to detect zero-day attacks, advanced persistent threats (APT), and insider threats. By integrating AI models such as DeepSeek-R1, BERT, or Autoencoders, security teams can enhance Wazuh’s threat detection capabilities with machine learning and natural language processing (NLP).
Continue reading "Integrating AI with Wazuh for Advanced Threat Detection"
AIはどのようにして偽造された高級品を検出するのか？
高級ブランド品の市場では、偽造品の増加が大きな課題となっています。ブランドバッグ、高級時計、限定スニーカーなど、本物と偽物の違いを見分けるのは容易ではありません。