범주
카테고리별 탐색 데이터베이스 관리
계층적 인덱스 파일을 탐색하여 로컬 지식 기반 디렉터리에서 질문을 검색하고 답변한 다음, grep, Read, pdfplumber 및 pandas를 사용하여 마크다운, PDF 및 엑셀 파일을 단계적으로 검색합니다.
2026년 9월 30일
통계적 유의성, 표본 크기 검증, 신뢰 구간을 바탕으로 A/B 테스트 결과를 분석하고, 캠페인 실행·확대·중단에 대한 권장 사항을 제시합니다.
2026년 9월 29일
사용자 참여 및 유지 패턴을 코호트별로 분석하여 사용자 행동, 기능 채택, 장기적 참여의 트렌드를 파악합니다.
2026년 9월 29일
사용자 정의 가능한 열, 제약 조건 및 출력 형식(CSV, JSON, SQL, Python 스크립트)을 사용하여 테스트용 사실적인 모의 데이터 세트를 생성합니다.
2026년 9월 29일
수동 파티셔닝 및 Legate 태스크 실행을 통해 샤드화된 데이터 세트(npy, Parquet, HDF5, 원시 바이너리)를 분산 cuPyNumeric 배열로 로드합니다.
2026년 9월 28일
cuDF 및 dask-cuDF을 사용하여 GPU DataFrames로 pandas 워크플로우를 가속화하고, ETL, 조인, 그룹바이 및 대규모 데이터 처리를 수행하세요.
2026년 9월 27일
클립별 분석을 위해 VLM 백엔드로, 또는 사건 범위 보고서를 위해 분석 백엔드로 라우팅하여 비디오 분석 보고서를 생성하며, 이 과정에서 배포 프로필 검증 및 URL 재작성 기능을 수행합니다.
2026년 9월 27일
Data Designer 라이브러리를 사용하여 합성 데이터셋과 데이터 생성 파이프라인을 구축합니다.
2026년 9월 27일
DICOM 시리즈 폴더를 스캔하여 헤더 메타데이터를 추출하고, 픽셀 데이터를 디코딩하지 않은 상태에서 사전 검사 결과를 산출합니다.
2026년 9월 25일
DICOM 파일에서 선별된 메타데이터를 추출하고, 표준 태그에 PHI가 포함된 경우 이를 표시합니다. 익명화 또는 임상 용도로는 사용할 수 없습니다.
2026년 9월 25일
VCN AOI 워크플로우에서 대상 및 소스 이미지 파케트를 임베드한 다음, 증강을 위해 가장 가까운 이웃 소스 이미지를 추출합니다.
2026년 9월 24일
conda 또는 pip를 사용하여 Python용 cuPyNumeric을 설치하고, GPU 사용 여부 확인을 포함하여 정상 작동 여부를 검증합니다.
2026년 9월 23일





