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SAP 與 Fresenius 合作打造醫療專屬主權 AI 平台
SAP 與 Fresenius 攜手打造專為醫療設計的主權 AI 平台，解決醫療數據治理與隱私保護難題，透過容器化與智能合約技術，實現符合法規的 AI 臨床應用基礎架構。
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企業如何在 AI 成本效益與數據主權間取得平衡？
生成式 AI 帶來的成本效益與數據主權衝突，迫使全球企業重構風險框架。本文由前後端及 Web3 資深工程師詳解微服務架構、容器化策略與合規實務，助您掌握 AI 投資關鍵。
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Plumery AI 推出標準化整合方案 助力銀行實現 AI 應用落地
Plumery AI 推出 AI Fabric，提供金融機構標準化整合框架，協助銀行突破 AI POC 階段，兼顧安全合規與生成式 AI 部署，實現日常營運智能升級。適合全端工程師掌握微服務與智能合約技術。
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突破 AI 試點瓶頸：企業擴展生成式 AI 的實務策略
企業在生成式 AI 試點階段後，如何克服治理、安全與系統整合挑戰，實現全企業擴展？IBM 新服務模型與實測數據提供關鍵解決方案與技術參考，助您快速轉化投資為業務價值。立即掌握生成式 AI 工業化實務策略。
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零售業如何將對話式 AI 與分析技術貼近用戶需求
First Insight 引領零售 AI 從儀表板轉向對話式介面，提升消費洞察與決策敏捷度。資深工程師深度解析對話式 AI 在零售應用、技術架構與未來趨勢。立即掌握智慧零售新趨勢。
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深入解析 ETSI EN 304 223 標準：企業如何落實 AI 資安防護
本文解析歐洲 ET SI EN 304 223 新出台的 AI 資安標準，講述其對企業治理、技術架構及生成式 AI 實務的影響。資深全端工程師分享標準落地策略與技術實踐，幫助 30-40 歲 IT 從業者優化 AI 資安與職涯發展。
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控制 AI 代理泛濫：CIO 的治理全攻略
面對生成式 AI 代理數量爆增，CIO 如何在多雲環境中建立完善治理框架？本文從風險解析、架構設計到技術實現，提供資深全端工程師級別的深度建議與最佳實踐。
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深入解析 ETSI EN 304 223：打造安全可靠的 AI 系統框架
深入解析 ETSI EN 304 223 歐洲人工智慧安全標準，探討核心安全要求與企業治理落地策略。結合生成式 AI 與微服務架構的安全實務，協助工程師快速掌握最新 AI 安全趨勢。
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突破 AI 試點階段，實現企業級規模化應用
本文深度剖析生成式 AI 從試驗階段走向企業規模化應用的必經之路，涵蓋治理機制、資安策略、系統整合以及人機協作優化，附 IBM 及業界實測數據支持，協助資深工程師掌握 AI 工業化關鍵技術。
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深入解析 ETSI EN 304 223：企業如何符合最新 AI 安全標準
了解 ETSI EN 304 223 標準對企業 AI 系統安全的具體要求與實務落地，結合微服務、容器化、Web3 和智能合約技術，協助企業建構安全可信的 AI 治理架構。