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2020-07-23 14시 개발자 글 모음 | "Tensorflow란?" 외 6개 이야기

Amazon EBS, 공유된 EBS 스냅샷에 대한 빠른 스냅샷 복원(FSR) 기능 추가 by AWS Korea

  • 스냅샷이 있다면 스냅샷을 기반으로 새로운 Amazon Elastic Block Store(EBS) 볼륨을 생성할 수 있습니다
  • 오늘부터는 자신에게 공유된 스냅샷에 대해서도 Fast Snapshot Restore(FSR)을 활성화할 수 있습니다
  • 스냅샷 소유자에게는 다른 AWS 계정에서 FSR을 활성화하는 것에 대한 요금이 부과되지 않습니다


디지털 혁신(DX)의 총 집합체, 스마트시티 시대가 시작됐다! by LG CNS

  • 그리고 최근의 많은 스마트시티 프로젝트는 데이터를 기반으로 시민의 삶을 어떻게 변화 시켜 갈 것인가를 고민하는 방향으로 진행되고 있습니다
  • 아울러 데이터와 데이터 기반 혁신 서비스 개발이 중요해지면서 시민들의 참여를 직•간접적으로 보장할 수 있는 제도를 같이 추진하고 있습니다
  • 이러한 사이드워크 랩스의 사례는 앞으로 많은 기업에 스마트시티 프로젝트를 추진하는 데 있어서 개인정보 활용과 보호의 적절한 균형을 어떻게 이룰 것인가가 중요한 과제라는 점을 보여주고 있습니다


화상수업 하나로 노코드 '스마트메이커' 정복하자! 8월 대오픈! by 스마트메이커


    라자루스 해커들, MATA 악성코드 통해 랜섬웨어 배포 및 데이터 탈취 by 이스트 시큐리티

    • 라자루스(Lazarus)로 알려진 북한 해킹 그룹과 연결된 최근 발견된 악성 프레임워크인 MATA가 2018년 4월부터 여러 국가의 기업을 대상으로 랜섬웨어를 배포하고 데이터를 탈취한 공격에 사용되어 온 것으로 나타났습니다
    • Kaspersky 연구원들은 Manuscrypt 트로이목마 (Volgmer로도 알려짐)의 다양한 버전에서 사용된 고유한 오케스트레이터 파일명을 사용한 점을 들어 MATA 프레임워크를 라자루스 APT 그룹과 연결시켰습니다
    • “또한 이 고급 악성코드 프레임워크의 배후에 있는 공격자는 고객 데이터베이스를 훔치고 랜섬웨어를 배포하는 사이버 범죄 공격에 이를 활용했습니다


    “새로운 엑셀러레이팅 프로그램 홍보도 로켓펀치에서! – 신한퓨처스랩 6-2기” by 로켓펀치

    • 70건의 사업협업 그리고 글로벌 시장진출을 통해 스타트업 생태계 조성과 미래 유니콘 기업으로의 성장을 지원하고 있는 신한퓨처스랩의 스타트업 지원 사업
    • 결과적으로 이번 행사 홍보는 배너 광고의 경우 총 1만 8천 건 이상의 노출수를 기록했고 e-DM 광고는 기업 담당자 대상으로 전송한 결과 높은 클릭수를 기록하며 좋은 성과를 나타냈습니다
    • 이렇게 신한퓨처스랩 6-2기 모집은 로켓펀치와 함께 진행하며 수백 개 기업이 지원하며 성공적으로 마무리되었는데요


    ‘인공지능 비즈니스 트렌드’, 인공지능 산학연 협력체 ‘AI One Team’ 추천도서로 선정 by 테크니들

    • 테크니들 필진들이 공동 집필한 ‘인공지능 비즈니스 트렌드’가 인공지능 산학연 협력체 ‘AI One Team‘이 추천하는 AI 도서 9권 중 한 권에 선정됐습니다
    • 추천사에 따르면 ‘인공지능 비즈니스 트렌드’는 AI가 글로벌 테크 시장에서 어떻게 활용되고 있는지 인사이트를 얻을 수 있는 책이라는 아래와 같은 호평을 받았습니다
    • ‘인공지능 비즈니스 트렌드’를 통해 인공지능의 이해와 더불어 다양한 업무에 도움이 될 수 있다면 더할 나위 없는 기쁨이겠습니다


    Tensorflow란? by 씨앤텍시스템즈

    • # Requires the latest pip pip install --upgrade pip # Current stable release for CPU and GPU pip install tensorflow # Or try the preview build (unstable) pip install tf-nightly
    • units=10) predictions = { # Generate predictions (for PREDICT and EVAL mode) "classes": tf
    • predictions=predictions) # Calculate Loss (for both TRAIN and EVAL modes) loss = tf


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