Hlavní strana -> Zprávy
Aktuality -> Podnikové aplikace a služby - 29. 5. 2006

Antivirus pro Windows Vista Beta 2 zdarma

etrust_av_622.jpgSpolečnost CA oznámila nabídku, v jejímž rámci bude zákazníkům systému Microsoft Windows Vista Beta bezplatně poskytovat roční zkušební předplatné antiviru CA eTrust EZ Antivirus. Tato distribuční nabídka má potenciál zasáhnout milióny očekávaných zákazníků systému Windows Vista Beta 2 a zákazníci si mohou software ode dneška stahovat na webu: http://ca.com/windowsvistabeta.

Roční zkušební licence na CA eTrust EZ Antivirus zahrnuje antivirovou ochranu na podnikové úrovni, denní aktualizace virových definic a neomezenou, trvale dostupnou podporu na webu. CA eTrust EZ Antivirus je certifikován laboratořemi ICSA Labs, West Coast Labs a Virus Bulletin. eTrust EZ Antivirus pro zákazníky systému Windows Vista Beta 2 je nyní k dispozici v angličtině a od 1. června 2006 bude k dispozici také v němčině a japonštině.

 
  

- PR -

Od zálohování k jistotě obnovy

QNAP představuje novou éru kybernetické odolnosti a datové suverenity v době AI


Rozvoj umělé inteligence zásadně mění způsob, jakým organizace pracují s daty. Data jsou stále nejcennějším aktivem podniků, ale současně rostou nároky na jejich ochranu, dostupnost a možnost využívat je pro lokální AI aplikace bez nutnosti jejich přesunu do veřejného cloudu. Právě na tuto změnu reagovala společnost QNAP na veletrhu Computex 2026, kde představila novou strategii „Ready & Recovery“ a ekosystém řešení zaměřených na kybernetickou odolnost, vysokou dostupnost a datovou suverenitu v éře AI.

  

- PR -

Pro úspěšné nasazení AI v podniku

není rozhodující volba modelu, ale struktura a kvalita datového prostředí


Zavádění umělé inteligence v organizacích se často redukuje na výběr konkrétního modelu nebo AI asistenta. Diskuze se točí kolem jejich schopností, výkonu a dostupnosti. Z pohledu podnikové praxe je to ale vedlejší téma. Skutečná otázka totiž nezní, jakou AI organizace používá. Správná otázka je: Jaká data má AI k dispozici? V praxi se ukazuje, že rozhodujícím faktorem není volba modelu, ale kvalita a struktura datového prostředí, do kterého je AI integrována. Právě to rozhoduje o úspěchu nebo neúspěchu většiny AI projektů.