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    Palo Alto Networks 和 IBM 宣布,為了建立重要合作夥伴關係,兩間公司將互相取長補短,共同提供網路安全解決方案,IBM 將在 Palo Alto Networks 的平台上提供諮詢服務,成為近期 Cisco 收購 Splunk 後另一宗網絡安全業熱烈討論的合作新聞,亦代表託管式網絡安全服務(MSSP)已成為一股不可忽視的市場趨勢。 想知最新科技新聞?立即免費訂閱! 供應商收購合併以提升競爭力 隨著企業為人工智能引發的大量攻擊做好準備,網絡安全行業在近年加大整合力度,例如今年 3 月…

    開源解決方案供應商 Red Hat ,在日前舉辦的 Partner Day 上,分享人工智能(AI)於企業層面上的應用,並與合作逾 10 年的 IT 解決方案供應商自動系統(香港)有限公司(簡稱 ASL),共同分享多年來在香港推動創新及數碼轉型的成果。 Red Hat 香港、台灣及澳門區域總經理文志鋒(Peter)表示,儘管香港經濟面對不同挑戰,但 Red Hat 在香港市場的業務仍按年錄得雙位數增長,證明 Open Source…

    現今數據量迅速增長,有調查卻指高達 68% 數據仍未被利用,82% 企業更受數據孤島(Data Silos)限制。企業有否想過可以將積存多年的大量數據「起死回生」,改善數據品質,甚至讓更多的員工以自助形式協助,從中找出未被發掘的 Data Insight ,以做出更快更準的商業決定,是時候了解一下 Data Fabric (數據編織)資料管理架構。 Tech Data 香港及澳門軟件服務高級經理 Kenneth Chan 解釋,數據孤島會為企業帶來兩大影響。第一是 Data Inconsistency,例如市場部、銷售團隊和客戶服務部門的數據建立時間不同、不互通且不一致,會大大降低數據質量,影響日後數據分析運用甚至決策。 另一問題是 Silo…

    分享FacebookTwitterWhatsApp 醫療事故不時涉及人為失誤,特別在香港的公營醫療體制下,前線經常人手不足,而為應付每天上門的大量病人,醫生亦無足夠時間詳細為病人問症,令病人接受不到適合治療的機會大增。結合人工智能 (AI) 及大數據分析,就可大大紓緩醫療機構的人手壓力,並提升各種病症的確診機會。 現時各種病症診斷,主要仍依賴醫生的經驗,雖然各種影像檢查技術如磁力共振 (MRI)、電腦掃描 (CT-SCAN)、正電子電腦掃描 (PET-SCAN) 均發展迅速,有助發現微細的徵狀,但最終醫生還須配合病人的病歷、家族遺傳等風險因素作評估,以決定整個治療方案。以癌症為例,影像檢查雖可及早發現微細的細胞異變,但部分器官位置如鼻咽、乳腺等腫瘤發展可以非常快速,再加上部分影像檢查始終有一定的輻射量,不能經常安排病人進行檢查,導致病人有可能延醫。 人工智能及大數據分析,便有助醫生及早找出高風險病人以便密切監察。研究員可以將病人資料庫的數據匯入系統,分析出不同的風險指數,包括年齡、性別、家族遺傳、運動量、生活習慣等,同樣以治療癌症為例,即使新求診的病人未有在影像檢查出發現異常,但如其病歷被人工智能系統判斷為高風險,便可安排病人進行後續檢查,盡早發現異變;如病人屬低風險則可安排較長的覆診期,紓緩醫療機構的工作壓力。IBM 的人工智能系統 Watson Genomics,便在乳癌、心臟病等病症評估上有很大的貢獻。 除此之外,穿戴科技如智能手表的普及,亦有助一般人及早找出潛在病症。通過收集及分析大量使用者的健康數據,同樣可讓人工智能系統識別各種健康指標,家庭醫生只要運用適當的工具,便可更準確發現求診者的異常之處,例如求診者的身體機能有否比同年齡層人士差,令醫生可以在「望聞問切」的傳統斷症方法上,得到更有力的數據支持。 資料來源:http://bit.ly/398yPgc

    在科技上持續創新的 IBM,於全球共設有 12 間 IBM 實驗室,專門負責研發不同科技的專利技術;根據 IFI 專利服務公司的統計,截至 2018 年,IBM 在美國已取得 9100 項專利,連續 26 年排名第一,遙遙領先第二位的 Samsung 及第三位的 Canon。IBM 實驗室可說是最高層次的專利生產機,而在這 12…

    眾多網絡攻擊點之中,端點是最令 IT 人員頭痛的,因為實在太多,而且越來越多,如何管理呢?所以要有 UEM(Unified endpoint management)。我地請教 IBM 香港資訊安全業務經理 Ricky Ho,為大家講講 UEM 嘅精髓。 了解隱藏成本是第一步 端點管理需要面對很多難題,Ricky Ho 指出,這些難題導致管理成本高昂,而且延伸更多隱藏成本。「首先是太多工具,有些機構甚至用上 20 個端點管理工具。然後是能見度問題,試問有幾多個 IT 能清楚知道公司總共有幾多個端點裝置?更枉論用緊哪個…