Author: tum

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).

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。

สินค้าหรูระดับโลกกำลังเผชิญกับความท้าทายจากสินค้าปลอมที่แพร่กระจายมากขึ้น ไม่ว่าจะเป็นกระเป๋าแบรนด์เนม นาฬิกาหรู หรือรองเท้ารุ่นลิมิเต็ด การแยกของแท้ออกจากของปลอมไม่ใช่เรื่องง่าย

Luxury brands face a growing challenge: counterfeit products. From designer handbags to high-end watches, fake goods flood online marketplaces and even physical stores. Fortunately, Artificial Intelligence (AI) is revolutionizing counterfeit detection, making it faster and more reliable than ever.

eCommerce ビジネスを成功させることは簡単ではありません。特に 最初の顧客を獲得すること や 利益を生みながらビジネスを拡大すること は大きな課題です。最大の障壁は Cold Start Problem です。これは、オンラインストアに十分なユーザーがいないため、真の成長が促進されない状況を指します。

การเริ่มต้นธุรกิจ eCommerce ให้ประสบความสำเร็จเป็นเรื่องท้าทาย โดยเฉพาะเมื่อพูดถึง การหาลูกค้ากลุ่มแรก และ การขยายธุรกิจอย่างมีกำไร อุปสรรคที่ใหญ่ที่สุดคือ Cold Start Problem ซึ่งหมายถึงเมื่อร้านค้าออนไลน์ของคุณยังไม่มีผู้ใช้เพียงพอที่จะกระตุ้นการเติบโตที่แท้จริง

Starting a successful eCommerce business is exciting but also challenging, especially when it comes to acquiring your first customers and scaling profitably. The biggest hurdle? The Cold Start Problem—when your online store lacks enough users to drive real growth.

YOLOの概要 YOLO (You Only Look Once) は、速度と精度のバランスに優れた最先端の物体検出アルゴリズムです。Faster R-CNNのような従来の手法とは異なり、YOLOは物体検出を単一の回帰問題として処理し、一度の前方伝播でバウンディングボックスとクラス確率を予測します。

บทนำเกี่ยวกับ YOLO YOLO (You Only Look Once) เป็นอัลกอริธึมการตรวจจับวัตถุที่ล้ำสมัยซึ่งขึ้นชื่อเรื่องความเร็วและความแม่นยำ ไม่เหมือนกับโมเดลแบบดั้งเดิมที่ใช้วิธีการเสนอพื้นที่ (เช่น Faster R-CNN) YOLO ปฏิบัติต่อการตรวจจับวัตถุเป็น ปัญหาการถดถอยเดียว โดยคาดการณ์กรอบขอบเขตและความน่าจะเป็นของคลาสในครั้งเดียว

Introduction to YOLO YOLO (You Only Look Once) is a cutting-edge object detection algorithm known for its speed and accuracy. Unlike traditional models that use region proposal methods (such as Faster R-CNN), YOLO treats object detection as a single regression problem, predicting bounding boxes and class probabilities in one forward pass.