<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Self-Supervised Learning on اتوماسیون هوشمند برای پرسش‌نامه‌ها و انطباق</title><link>https://blog.procurize.ai/fa/tags/self-supervised-learning/</link><description>Recent content in Self-Supervised Learning on اتوماسیون هوشمند برای پرسش‌نامه‌ها و انطباق</description><generator>Hugo</generator><language>fa</language><atom:link href="https://blog.procurize.ai/fa/tags/self-supervised-learning/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>هوش مصنوعی لبه‌ای خودنظارتی برای تکامل گراف دانش تطبیق زمان واقعی</title><link>https://blog.procurize.ai/fa/self-supervised-edge-ai-for-real-time-compliance-knowledge-g/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.procurize.ai/fa/self-supervised-edge-ai-for-real-time-compliance-knowledge-g/</guid><description>&lt;h1 id="هوش-مصنوعی-لبهای-خودنظارتی-برای-تکامل-گراف-دانش-تطبیق-زمان-واقعی">هوش مصنوعی لبه‌ای خودنظارتی برای تکامل گراف دانش تطبیق زمان واقعی&lt;/h1>
&lt;h2 id="مقدمه">مقدمه&lt;/h2>
&lt;p>شرکت‌هایی که در بخش‌های به‌ شدت مقررات‌دار مانند مالی، بهداشت، انرژی و خدمات ابری فعالیت می‌کنند، باید وضعیت تطبیق خود را &lt;strong>هر ثانیه&lt;/strong> به‌روز نگه دارند. خطوط لوله سنتی تطبیق بر پایه دریاچه‌های دادهٔ دسته‌ای، حسابرسی‌های دوره‌ای و به‌روزرسانی‌های دستی سیاست‌ها بنا شده‌اند. تأخیر بین یک تغییر مقرراتی و اجرای آن می‌تواند به‌ صورت روزها یا هفته‌ها باشد و سازمان‌ها را در معرض جریمه‌ها، آسیب‌های شهرتی و اختلالات عملیاتی قرار می‌دهد.&lt;/p></description></item></channel></rss>